遥感图像的辐射定标与校正(一)

L=Gain*DN+Offset
L：辐射亮度值，单位（瓦特/平方厘米*微米*球面度） Gain:增益系数，可以从头文件获取。单位（瓦特/平方厘米*微
米*球面度） DN：数字量化值，DN值是遥感影像像元亮度值，记录的地物的
灰度值。无单位，是一个整数值，值大小与传感器的辐射分辨率、 地物发射率、大气透过率和散射率等有关。 Offset:偏移量，可以从头文件获取。单位（瓦特/平方厘米*微米 *球面度）
④单击Edit Calibration Parameters按钮，可以打开定标 参数对话框，可以自行修改定标参数。
⑤选择输出路径及文件名，单击OK按钮，执 行定标过程。
⑥显示定标结果
当元数据信息丢失，或者选择File→Open External File → Landsat → GeoTIFF ，打开GeoTIFF格式文件时，需要手动输 入ENVI Landsat Calibration Dialog对话框中的参数（默认参 数会自动添加），以不带元数据的Landsat7_ GeoTIFF格式文 件数据为例，操作过程如下：
y=a*x+b（线性函数关系）
相对定标是确定各像元之间、各探测器之间、各
波谱段之间以及不同时间测量的辐射度量相对值。
传感器辐射定标分为三个方面内容：
①发射前的实验室定标； ②基于星载定标器的星上定标； ③发射后的定标（场地定标）。
注：我们常用的定标参数，有使用实验室定标的结果（如高分辨 率传感器QuickBird、WorldView-1等）；也有使用实验室定标与 星上定标相结合的参数（如NOAA、MSS等）；由于设备老化， Landsat TM5的定标参数有用实验室定标的（2003年前），也有 用经过场地定标的参数（2003年后）；

遥感图像的辐射校正实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）复习巩固课堂上所学的对遥感图像的辐射校正，掌握这些校正方法的基本原理和方法，理解遥感图像辐射校正的意义;（2）实际学习对遥感图像进行绝对大气校正、相对大气校正的FLAASH和黑暗像元法;实验内容：（1）绝对大气校正将遥感图像的DN值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。

本次实验通过FLAASH法进行绝对大气纠正。

（2）相对大气校正校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。

本次实验通过黑暗像元法进行相对大气纠正。

2. 图像处理方法和流程A.绝对大气校正1、加载影像，打开ENVI，file>>open image file，打开L71120038_03820030128_MTL.txt2、辐射定标FLAASH模块需要输入的是经过辐射定标后的BIL/BIP文件，ENVI >> basic tools >>preprocessing > >calibration utilities >> Landsat calibration3、格式转换上述计算得到的存储方式为BSQ，FLAASH大气校正对于波段存储的要求为BIL/BIP格式，ENVI >> basic tools>> convert data (BSQ ,BIL ,BIP)4、FLAASH大气校正（1）ENVI>>basic tools>>preprocessing>>calibration utilities>> FLAASH，选择需要校正的数据。

选用第二种，设置Single scale factor：10。

（2）设置输入与输出文件①进入地理空间数据云，查询影像参数。

点击数据资源—LANDSAT系列数据—输入数据标识进行二次筛选—选择信息②查询图像的基本信息③设置Sensor类型为Landsat TM7，传感器参数被自动填写，影像和传感器参数查询数据相关信息后输入。

ENVI软件基本操作——辐射校正、辐射定标、⼤⽓校正、⼏何校
正
辐射校正
Radiometric correction ⼀切与辐射相关的误差的校正。

⽬的：消除⼲扰，得到真实反射率的数据。

⼲扰主要有：传感器本⾝、⼤⽓、太阳⾼度⾓、地形等。

包括：辐射定标，⼤⽓纠正，地形对辐射的影响
辐射定标
DN值（Digital Number ）：遥感影像像元亮度值，记录地物的灰度值。

⽆单位，是⼀个整数值，值⼤⼩与传感器的辐射分辨率、地物发射率、⼤⽓透过率和散射率等相关。

反映地物的辐射率radiance
地表反射率：地⾯反射辐射量与⼊射辐射量之⽐，表征地⾯对太阳辐射的吸收和反射能⼒。

反射率越⼤，地⾯吸收太阳辐射越少；反射率越⼩，地⾯吸收太阳辐射越多，表⽰：surface albedo
表观反射率：表观反射率就是指⼤⽓层顶的反射率,辐射定标的结果之⼀，⼤⽓层顶表观反射率，简称表观反射率，⼜称视反射率。

英⽂表⽰为：apparent reflectance
辐射定标是⽤户需要计算地物的光谱反射率或光谱辐射亮度时，或者需要对不同时间、不同传感器获取的图像进⾏⽐较时，都必须将图像的亮度灰度值转换为绝对的辐射亮度（⼤⽓外层表⾯反射率），这个过程就是辐射定标。

⽅法：实验室定标、机上/星上定标、场地定标。

不同的传感器，其辐射定标公式不同。

L=gain*DN+Bias
⼤⽓校正
Atmospheric correction 将辐射亮度或者表⾯反射率转换为地表实际反射率
⽬的：消除⼤⽓散射、吸收、反射引起的误差。

分类：统计型和物理型。

辐射定标和大气校正操作辐射定标和大气校正是遥感图像处理中非常重要的环节，它们能够有效地消除大气干扰和地物表面反射率差异等因素对遥感图像的影响，从而得到更为精确的遥感信息。

本文将分别介绍辐射定标和大气校正的基本原理、方法和应用，并探讨它们在遥感图像处理中的重要作用。

一、辐射定标1.基本原理辐射定标是指通过对遥感仪器的响应进行准确的实验测定和模型估计，将数字遥感数据中的像元值转换为表观辐射亮度。

在遥感图像处理中，辐射定标是将数字数值转换为真实物理量的过程，包括辐射定标系数的获取和数据的辐射定标转换。

2.方法辐射定标的方法主要包括实地观测、辐射反演法和模型估算法。

其中，实地观测是指通过在地面上设置观测站点，利用辐射仪器对地表进行测量，获取地面真实辐射亮度，以此来建立数字值和真实辐射亮度之间的关系。

辐射反演法是指通过大气传输模型和辐射传输方程来估算大气对遥感数据的影响，并进一步进行辐射定标。

模型估算法是指利用已有的大气传输模型和地表反射率模型，通过数值方法来进行遥感图像的辐射定标。

3.应用辐射定标的应用主要包括地球观测卫星的遥感数据处理、遥感影像的信息提取、环境变化分析和生态监测等领域。

利用辐射定标后的遥感数据可以更准确地获取地表反射率、地表温度和大气成分等信息，从而为环境监测、资源管理和灾害预警提供更为可靠的数据支持。

二、大气校正1.基本原理大气校正是指利用大气传输模型和辐射传输方程，对遥感数据进行修正，消除大气对遥感图像的干扰和影响，还原地物表面的真实辐射亮度。

大气校正主要考虑大气吸收、散射和反照，以及大气对太阳辐射的衰减和地表反射率的影响。

2.方法大气校正的方法主要包括模型校正和经验校正。

其中，模型校正是指利用大气传输模型和辐射传输方程，对遥感数据进行数值计算，得到校正系数，进而进行大气校正。

经验校正是指利用多源遥感数据、气象数据和地面监测数据，结合统计模型和经验模型，对遥感数据进行修正，消除大气干扰。

散射增加了达到卫星传感器的能量，从而 降低了遥感图像的反差，反差降低则降低 了图像的分辨率，因此必须进行校正。 低分辨率图像的空间范围比较大，不能认 为图像中各处的大气散射是均匀的，需要 进行分区校正。

（3）太阳辐射

太阳位置(高度角和方位角)造成光照条件的差异引起的辐 射误差 太阳高度角较低时，图像上会产生阴影压盖其他地物的 图像，造成同物异谱问题，影响遥感图像的定量分析和自 动识别。 地形起伏引起的辐射误差 地面倾斜度 由于地形的变化，在遥感图像上会造成同类地物灰度不 一致的现象。



到达地表的全球年辐射总量的分布基本上成带状，只有在低纬度地区受到破坏。在赤 道地区,由于多云，年辐射总量并不最高。南北半球的副热带高压带，特别是在大陆
荒漠地区，年辐射总量较大，最大值在非洲东北部。
在各种因素中，大气的影响要首先考虑。 大气散射与吸收太阳的下行辐射和传感器 接收的上行辐射的光谱特性造成深刻的影 响。 大气影响使图像表面的细节变模糊，大气 辐射校正的目的是消除这些影响，提高表 面反演的准确性。

（1）大气分子及气溶胶瑞利散射和米氏散 射、分子及气溶胶的吸收、散射以及散射 吸收的耦合作用。大气的存在导致程辐射 及吸收，这是两个相互对立的作用，一个 增加辐射量，一个减少辐射量。
瑞利散射：又远小于光波长的气体分子引起，大小与波长的四次方成 正比； 米氏散射：有大小与光波长相当的颗粒（气溶胶：如烟、水蒸气）引 起，也称为气溶胶散射，大小与波长成反比。
传感器端的辐射校正的原理

利用已经建立的地物反射率与遥感图像像素之间的关 系，通过遥感图像的像素值计算传感器端的像素的反
射率。一般通过辐射定标来完成。

辐射校正的结果可以是辐亮度也可以是反射率。

辐射定标和大气校正操作
辐射定标和大气校正是遥感影像处理中非常重要的一步，这一步操作的目的是消除遥感影像中的大气影响和提高遥感数据的准确性和可靠性。

一、辐射定标
辐射定标是指将遥感图像数字值转化为物理量，如辐射亮度或辐射能量密度，以便进行后续的研究和分析。

通过辐射定标，可以获取遥感图像的定量数据，从而进一步分析地表特征的反射率、温度等参数，为后续的研究和应用提供基础数据支撑。

辐射定标的主要流程包括以下几个步骤：
1.获取探测器和辐射源的响应函数。

2.进行黑体校正，得到辐射量的响应函数，即反演探测器的响应曲线。

3.确定大气辐射的影响，校正大气辐射，得到地表辐射的响应函数。

4.计算出地表反射率或辐射亮度等物理量。

二、大气校正
大气校正是指消除地表反射光谱数据中大气的影响，使我们能够更好地理解地表物质的本质。

遥感定量分析中的准确性和可靠性依赖于获取地表反射信息的过程中，大气影响的有效消除。

大气校正的主要流程包括以下几个步骤：
1.利用透过率、底层反射系数、相对湿度等气象信息，建立大气传输模型。

2.对遥感图像进行预处理，包括辐射定标、大气校正系数的确定以及去除云层、雾霾等非地表干扰因素。

3.根据大气传输模型，计算出地表反射率。

4.对反射率数据进行归一化处理，以消除不同时间、不同地点之间的反射率差异，使其成为具有比较性的数据。

总之，辐射定标和大气校正是遥感影像处理中最基础的处理步骤之一，对遥感图像的质量和后续的数据应用和分析具有非常重要的意义。

遥感影像辐射定标摘要：一、引言二、遥感影像辐射定标的概念与意义三、遥感影像辐射定标的方法1.辐射定标的基本原理2.辐射定标的实现步骤3.辐射定标的关键技术四、遥感影像辐射定标的应用五、我国遥感影像辐射定标的发展现状与展望六、总结正文：一、引言遥感影像辐射定标是遥感技术中不可或缺的一个环节，它对遥感数据的准确性和可靠性起着决定性的作用。

本文将从遥感影像辐射定标的概念、方法、应用以及我国的发展现状等方面进行详细介绍。

二、遥感影像辐射定标的概念与意义遥感影像辐射定标是指将遥感传感器接收到的辐射能量转换为具有实际意义的光谱辐射强度或反射率的过程。

辐射定标的意义在于：使遥感数据具有统一、稳定的量纲和单位，便于不同传感器之间的数据对比和应用；消除传感器自身特性和大气影响等因素导致的辐射误差，提高数据精度。

三、遥感影像辐射定标的方法1.辐射定标的基本原理辐射定标的基本原理是根据传感器接收到的辐射能量与辐射源之间的关系，建立辐射强度与数字值之间的转换关系。

这一关系通常通过辐射传输模型和传感器响应函数的耦合来实现。

2.辐射定标的实现步骤（1）选择合适的辐射定标场地，进行实地测量。

（2）收集与定标场地同步的遥感影像，并对影像进行预处理。

（3）根据实地测量数据，构建辐射定标模型。

（4）利用辐射定标模型，对遥感影像进行辐射定标处理。

（5）检验辐射定标结果，评估定标精度。

3.辐射定标的关键技术（1）辐射定标场的选择与设计。

（2）辐射测量设备的选取与校准。

（3）辐射传输模型的建立与验证。

（4）传感器响应函数的获取与修正。

四、遥感影像辐射定标的应用遥感影像辐射定标在环境监测、资源调查、气候变化研究等领域具有广泛的应用。

通过辐射定标，可以获得准确的地表反射率、地表温度等遥感数据，为后续的数据分析与应用提供可靠的基础。

五、我国遥感影像辐射定标的发展现状与展望近年来，我国遥感影像辐射定标技术取得了显著的成果，不仅在理论研究方面有所突破，还成功应用于多个遥感项目中。

12 利用ENVI软件进行大气校正源自2 根据输入对应时间，角度
HOUR应 输入卫星 过境时格 林威治子 午线的时 间
3 输入大气的模型( Atmospheric model )
3 输入大气的模型( Atmospheric model )
模型代号 0 1 2 3 含义 无气体的吸收(no gaseous absorption) 热带的(Tropical) 中纬度夏季(midlatitude summer) 中纬度冬季(midlatitude winter )
8 输入传感器的波段代号
9 输入地表状况

0代表均匀 1代表不均匀
10 输入RAPP 的空气校正参数
11 打开sixs.out文件，找到经校正之后 的系数，计算大气校正的表达式
************************************************* * atmospheric correction result * ----------------------------* input apparent reflectance : .309 * measured radiance [w/m2/sr/mic] : 90.000 * atmospherically corrected reflectance : .367 * coefficients xa xb xc : .00450 .02945 .08062 * y=xa*(measured radiance)-xb; acr=y/(1.+xc*y) ************************************************* y=0.00450*b1-0.02945 Acr=（0.00450*b1-0.02945）/(1+0.08062* （0.00450*b1-0.02945）)

第六章遥感图像辐射校正名词解释：辐射定标、绝对定标、相对定标、辐射校正、大气校正、图像增强、累积直方图、直方图匹配、NDVI、图像融合1、辐射定标：是指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。

2、绝对定标：建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的数量关系，对目标作定量的描述，得到目标的辐射绝对值。

3、相对定标：又称传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。

最终得到的是目标中某一点辐射亮度与其他点的相对值。

4、辐射校正：是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。

5、大气校正：是指消除大气对阳光和来自目标的辐射产生的吸收和散射影响的过程。

6、图像增强：为了特定目的，突出遥感图像中的某些信息，削弱或除去某些不需要的信息，使图像更易判读。

7、累积直方图：以累积分布函数为纵坐标，图像灰度为横坐标得到的直方图称为累积直方图。

8、直方图匹配：是通过非线性变换使得一个图像的直方图与另一个图像直方图类似。

也称生物量指标变化，可使植9、NDVI：归一化差分植被指数。

NDVI=B7−B5B7+B5被从水和土中分离出来。

10、图像融合：是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。

问答题：1．根据辐射传输方程，指出传感器接收的能量包含哪几方面，辐射误差及辐射误差纠正内容是什么。

根据辐射传输方程，传感器接收的电磁波能量包含三部分：1）太阳经大气衰减后照射到地面，经地面发射后又经过大气的二次衰减进入传感器的能量；2）大气散射、反射和辐射的能量；3）地面本身辐射的能量经过大气后进入传感器的能量。

辐射误差包括：1）传感器本身的性能引起的辐射误差；2）大气的散射和吸收引起的辐射误差；3）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差。

辐射误差纠正的内容是传感器辐射定标和辐射误差校正等。

遥感图像的辐射校正实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）复习巩固课堂上所学的对遥感图像的辐射校正，掌握这些校正方法的基本原理和方法，理解遥感图像辐射校正的意义;（2）实际学习对遥感图像进行绝对大气校正、相对大气校正的FLAASH和黑暗像元法;实验内容：（1）绝对大气校正将遥感图像的DN值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。

本次实验通过FLAASH法进行绝对大气纠正。

（2）相对大气校正校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。

本次实验通过黑暗像元法进行相对大气纠正。

2. 图像处理方法和流程A.绝对大气校正1、加载影像，打开ENVI，file>>open image file，打开L71120038_03820030128_MTL.txt2、辐射定标FLAASH模块需要输入的是经过辐射定标后的BIL/BIP文件，ENVI >> basic tools >>preprocessing > >calibration utilities >> Landsat calibration3、格式转换上述计算得到的存储方式为BSQ，FLAASH大气校正对于波段存储的要求为BIL/BIP格式，ENVI >> basic tools>> convert data (BSQ ,BIL ,BIP)4、FLAASH大气校正（1）ENVI>>basic tools>>preprocessing>>calibration utilities>> FLAASH，选择需要校正的数据。

选用第二种，设置Single scale factor：10。

（2）设置输入与输出文件①进入地理空间数据云，查询影像参数。

点击数据资源—LANDSAT系列数据—输入数据标识进行二次筛选—选择信息②查询图像的基本信息③设置Sensor类型为Landsat TM7，传感器参数被自动填写，影像和传感器参数查询数据相关信息后输入。

（3）实验结果
经过大气校正后，遥感图像的反射率信息更加准确，地物边缘更加清晰，能够提高遥感图像的精度和可信度。
三、实验结论
本实验通过ENVI遥感图像处理软件进行辐射定标和大气校正实验，掌握了遥感数字图像处理的基本原理和方法，学习了遥感数字图像处理的实验方法和技巧，提高了遥感图像处理的技术水平。经过实验处理后，遥感图像的质量和精度得到了提高，反映了辐射定标和大气校正的重要性和必要性。
（3）实验结果
经过辐射定标后，遥感图像的数字值被转化为反射率或辐射亮度温度值，具有物理意义。
2.大气校正实验
（1）实验原理
大气校正是指校正遥感图像中由大气介质造成的亮度扰动，以便获取更准确的地物反射率信息。大气校正方法可以分为模型法和基于图像的方法两种。
（2）实验步骤
①打开ENVI遥感图像处理软件，并加载所需的遥感图像；②进入“Atmospheric Correction”模块，选择大气校正方法；③根据遥感图像的波段信息和大气参数，设置大气校正的参数；④进行大气校正，并将结果保存为新的遥感图像。
这是一篇遥感数字图像处理实验报告，重点介绍了辐射定标与大气校正的实验过程和结果。本实验的主要目的是通过数字图像处理的方法对遥感图像进行辐射定标和大气校正，从而提高遥感图像的质量和精度。
一、实验目的
1.了解辐射定标和大气校正的基本原理和方法；
2.掌握遥感数字图像处理软件的使用方法；
3.学习遥感数字图像处理的实验方法和技巧；
4.提高遥感图像处理的技术水平。
二、实验内容
1.辐射定标实验
（1）实验原理
辐射定标是指通过对遥感图像的辐射值进行校正，将其转化为物理量。具体来说，就是将遥感图像中每个像元的数字值转化为反射率或辐射亮度温度值，从而使图像具有物理意义。

几何校正，正射校正，影像配准，辐射定标，辐射校正，大气校正，地形校正概念详解以下是这些校正和定标的概念详解：1. 几何校正：是指遥感成像过程中，受多种因素的综合影响，原始图像上地物的几何位置、形状、大小、尺寸、方位等特征与其对应的地面地物的特征往往是不一致的，这种不一致就是几何变形，也称几何畸变。

几何校正是通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。

2. 正射校正：是对影像进行几何畸变纠正的一个过程，它将对由地形、相机几何特性以及与传感器相关的误差所造成的明显的几何畸变进行处理。

正射校正一般是通过在像片上选取一些地面控制点，并利用原来已经获取的该像片范围内的数字高程模型(DEM)数据，对影像同时进行倾斜改正和投影差改正，将影像重采样成正射影像。

3. 影像配准：是指对同一区域内以不同成像手段所获得的不同影像图形在同一地理坐标的匹配。

包括几何纠正、投影变换与统一比例尺三方面的处理。

在多时相、多信息的复合综合分析时常需进行各种配准处理，例如在多光谱影像进行彩色合成时，必须进行不同波段影像的配准，以保证相同景物的有关像元能一一对应，使结果准备可靠。

4. 辐射定标：是遥感数据处理中的一个关键步骤，旨在将原始遥感数据的数字值转换为具有物理意义的辐射度或反射率值。

这个过程是为了确保不同时间和传感器采集的遥感数据具有一致的标度，使其可以用于定量分析和比较。

5. 辐射校正：是指对由于外界因素，数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正，消除或改正因辐射误差而引起影像畸变的过程。

辐射误差产生的原因可以分为传感器响应特性、太阳辐射情况以及大气传输情况等。

6. 大气校正：是指传感器最终测得的地面目标的总辐射亮度并不是地表真实反射率的反映，其中包含了由大气吸收，尤其是散射作用造成的辐射量误差。

❖ 外部因素
大气 太阳辐射
7
二、辐射误差来源
❖ 光学摄影机引起的辐射误差
主要由光学镜头中心和边缘的透射强度不一致造 成的，它使同一类地物在图像的不同位置上有不 同的灰度值。
8
二、辐射误差来源
❖ 光电扫描仪引起的辐射误差
光电转换误差，即传感器接收的电磁波信号经光 电转换系统转换为电信号的过程中引起的辐射量 误差
第二章 遥感图像的辐射校正
❖ 第一节 辐射校正概述 ❖ 第二节 辐射校正的原理和方法
1
❖ 教学要求：
❖ 1、掌握遥感数字图像辐射畸变的原因及辐射校正 的目的
❖ 2、掌握因大气、太阳辐射、地形等因素引起的辐 射误差校正方法
❖ 教学重点：
❖ 辐射校正的原理与方法
2
第一节 辐射校正概述
❖ 一、辐射校正的含义 ❖ 二、辐射误差的来源 ❖ 三、辐射校正的内容及流程 ❖ 四、辐射校正的目的
(1)利用辐射传输方程进行大气校正
❖ 若地物目标辐射能量为E0，它通过高度为H的
大气层后，传感器接收系统能收集到的电磁 波能量为E，则由简化后的大气辐射传输方程 得到：
E=E0e-T(0,H)
e-T(0,H)大气衰减系数，确定很复杂 ❖ 若上式能够给出适当的近似解，就可求出地
面目标的真实辐射能量E0。
探测器增益变化引起的误差。
9
二、辐射误差来源
❖ 大气影响引起的辐射误差
电磁波在大气中传播时，受到大气中各种成分的 散射和吸收作用影响。
对于短波的太阳反射波段而言，以散射作用为主； 对于长波的地球发射波段而言，以吸收作用为主。
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二、辐射误差来源
❖ 太阳辐射引起的辐射误差
由于太阳位置变化以及地形的变化，不同地表 位置接收到的太阳辐射是不同的。 ❖太阳位置主要指高度角和方位角。其中高度 角对于地表的太阳辐照度影响较大，而方位 角的变化通常只对图像细部特征产生影响。 两者最终使图像阴影及辐射值不同。 ❖传感器接收的辐亮度和地表坡度坡向有关。

姓名：学号：日期：1．实验名称辐射定标与大气校正2、实验目的熟悉遥感软件，掌握ENVI中对图像辐射定标与大气校正的基本方法。

3、实验原理1、辐射定标是将传感器记录的电压或数字量化值（DN灰度值）转换成绝对辐射亮度值（辐射率）的过程，或者转换成与地表（表观）反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程2、大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数，包括消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等对地物反射的影响；消除大气分子和气溶胶散射的影响。

4、数据来源（下载源、波段数、对应的波长、分辨率、投影、地区）Landsat5、TM图像、BAND_COMBINATION = "1234567"5、实验过程5、1辐射定标：实方法一：External with MetadataBasic Tools-Preprocessing-Calibration Utilitties-Landsat Calibration5.1.1.1打开Basic Tools-Preprocessing-Calibration Utilitties-Landsat TM，根据图像信息输入5.1.1.2 打开校正图像，关联两幅图像，比较数据值方法二：BandMath验结果与分析5.1.2.1打开图像，选择BandMath按照辐射定标公式输入5.1.2.2 选择待校正波段图像5.1.2.3 关联两幅图像，对比两幅图像数据5、2 去零5.2.1打开图像，选择BandMath输入公式（b1*b1/b1）5.2.2 选择辐射定标过的图像5.2.3 打开图像，但是得到的图像是数据负值5、3简化暗像元法大气校正5.3.1 打开basic tool->Preprocessing->General Purpose Utilities->Dark Subtract5.3.2 关联图像，对比信息6、心得、意见或建议。

2.5 其它非线性变换
非线性变换对应着非线性映射函数，典型的映射包括平 方函数、对数函数、窗口函数、阈值函数、多值量化函 数等。
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密度分割后的伪彩色图
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2.6 图像灰度反转
灰度反转是指对图像灰度范围进行线性或非线性取反， 产生一幅与输入图像灰度相反的图像，其结果是原来亮 的地方变暗，原来暗的地方变亮。
(a)
(b)
(c)
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2 图像反差的调整
2.1线性变换 简单线性变换是按比例拉伸原始图像灰度
等级范围，一般为了充分利用显示设备的显示 范围，使输出直方图的两端达到饱和。
由于遥感图像的复杂性，线性变换往往 难以满足要求，因此在实际应用中更多地采用 分段线性变换，可以拉伸感兴趣目标与其他目 标之间的反差。
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（a） 经直方图均衡化后的Lena图像； （b） 均衡化后的Lena图像的直方图
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2.3 直方图匹配
直方图匹配是对图像查找表进行数学变换，使一 幅图像的直方图与另一幅图像类似。直方图匹配经常作 为相邻图像拼接或应用多时相遥感图像进行动态变化研 究的预处理工作，通过直方图匹配可以部分消除由于太 阳高度角或大气影响造成的相邻图像的效果差异，特别 是对于图像的镶嵌和变化检测
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2.2直方图均衡
直方图均衡是将随机分布的图像直方图修改成均匀分 布的直方图。其实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配 图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大致相等。 直方图均衡后每个灰度级的像元数，理论上应相等，实际 上为近似相等，直接从图像上看，直方图均衡效果是： 1 各灰度级所占图像的面积近似相等，因为某些灰度级出 现高的像素不可能被分割。 2 原图像上频率小的灰度级被合并，频率高的灰度级被保 留，因此可以增强图像上大面积地物与周围地物的反差。 3 如果输出数据分段级较少，则会产生一些大类地物的近 似轮廓。

如何进行遥感图像的辐射定标与校正遥感技术在现代科学和应用中起着重要作用，遥感图像的辐射定标与校正是遥感数据处理中的关键步骤。

本文将从辐射定标的意义、方法以及校正过程中的一些技巧等方面进行论述。

一、辐射定标的意义辐射定标是将遥感图像的数字值转化为物理量的过程。

只有进行了辐射定标，才能使遥感图像的数据具有可比性和可解释性，从而形成科学研究的基础。

二、辐射定标的方法1. 光谱辐射定标法：通过获取遥感仪器测量的光谱辐射数据，使用辐射定标模型将数字值转化为辐射亮度，进而计算出地物的反射率或辐射通量等物理量。

2. 绝对辐射定标法：利用地基大气观测站的测量数据，结合传感器的特性和物理模型，确定辐射定标系数，将遥感图像的数字值转化为绝对辐射率。

三、校正过程中的技巧1. 基于地物反射率的校正：地物反射率的不同可导致遥感图像的光谱反差。

通过对遥感图像的不同波段进行反射率校正，可以减少地物反射率的影响，提高图像质量。

2. 大气校正：大气中的气溶胶、水汽等成分会影响遥感图像的辐射亮度。

通过利用大气校正模型和大气参数的反演，可以减少大气效应带来的干扰，获得准确的地物信息。

3. 条带状影像校正：由于遥感卫星的飞行模式，获取的图像通常呈现出条带状影像。

通过运用特定的校正算法，可以消除条带状影像，获得均匀一致的遥感图像。

4. 地物光谱库的应用：地物光谱库是通过实地采样和光谱测量形成的，通过与遥感图像进行匹配，可以进行光谱校正和分类，提高遥感图像的精度和可靠性。

四、遥感图像辐射定标与校正的应用遥感图像辐射定标与校正的目的是为了提高图像的质量和可解释性，从而在各个领域获得更准确的数据。

例如在农业领域，通过遥感图像的辐射定标与校正，可以监测作物的生长状态和病虫害情况，为农业生产提供科学依据。

在环境监测中，遥感图像的辐射定标与校正可以用于水体悬浮物浓度的估算、气溶胶成分的监测等，为环境保护和管理提供数据支持。

此外，在城市规划、资源调查、自然灾害监测等方面，遥感图像的辐射定标与校正也发挥着重要作用。

ENVI辐射校正一、辐射定标1. 由于ENVI 4.4 中有专门进行辐射定标的模块，因此实际的操作十分简单。

将原始TM 影像打开以后，选择Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat TM2. 进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。

从遥感影像的头文件中获取Data Acquisition 的时间，Sun elevation。

如果你是用File–Open External File–Landsat–Fast 的方法打开header.dat（头文件）的话，sun elevation 就已经填好了。

这里Calibration Type 注意选择为Radiance。

输出文件，定标就完成了。

二、大气校正简单一点的大气校正可以采用ENVI的FLAASH模块，以下就是FLAASH操作的步骤：1. FLAASH 模块的进入方法是Spectral–FLAASH，或者是BasicTools–Preprocessing–Calibration Utilities–FLAASH。

2. FLAASH 模块的操作界面分为三块：最上部设定输入输出文件；中间设定传感器的参数；下部设定大气参数。

3. 首先设定输入输出文件。

FLAASH 模块要求输入辐亮度图像，输出反射率图像。

之前我们进行了辐射定标，得到辐亮度图像，在这里要把BSQ 格式的图像转换为BIL 或者BIP 格式的图像，然后再Input Radiance Image 中选择转换格式后的图像。

(Basic Tools–Convert Data(BSQ,BIL,BIP))。

这里注意，当输入图像后，程序会让你选择Scale Factor，即原始辐亮度单位与ENVI 默认辐亮度单位之间的比例。

ENVI 默认的辐亮度单位是μW/cm2 •sr•nm，而之前我们做辐射定标时单位是W/m2 •sr•μm，二者之间转换的比例是10，因此在下图中选择Single scale factor，填写10.000。