[RS] ERDAS大气校正

时间:2024-03-20 19:36:56

大气校正

[RS] ERDAS大气校正

①观测目标的光谱反射
②地形的光谱反射到目标地物(仅限于山体)
③ 邻近物的光谱散射:进入了观测视线
④ 大气分子散射

除了①是我们所需要的信息外,②③④都是“杂质”。
大气校正即是消除由大气散射引起的辐射误差(2,3,4等多与信号)

统计学方法

假设地面目标反射率与传感器所获得信号之间属于线性关系
地面实况数据(真数据)传感器的输出数据(带误差的数据) 进行 回归分析(找出两个数据间的关系)
确定校正量来消除大气影响

辐射传递方程计算法

测量大气参数,按理论公式求得大气干扰辐射量

波段对比法

利用某些不受大气影响或影响很小的波段校正其他波段

原理

大气散射具有选择性,对短波影响大,对长波影响小,利用某些波段特性来校正其他波段的大气影响。

例子

以Landsat TM/ETM数据为例,1波段受大气散射的影像最大,其次为2波段、3波段,而7波段受的影像最小。因此可将7波段作为无散射影像的标准波段,然后通过对比分析计算出其他波段受大气干扰值。常用回归分析法与直方图法

回归分析法(暗像素法)

在不受大气影响的波段图像 和 待校正的某一波段图像中,选择出最暗的一系列目标(通常为深纯净水或高山阴影区),对每一目标的两个波段亮度值进行回归分析,以确定受大气影响的灰度增加值

如TM/ETM的第4和7波段,其图像亮度值分别为L4和L7,在最黑的区域,L4的值应该是黑的(0值),而在其他波段会有因大气的影响产生的偏移量。
首先在L4上的最黑区域选择一系列的目标样本值,然后再找出L7同名店对应目标的样本值,以这两个波段做回归分析,以确定偏移量

直方图法

目标:图像中存在亮度为0的东西。如深海(纯或净的)水体、高山阴影等
理想情况:图像的亮度值应为0
实际情况:目标的亮度值不为零,即受大气的影像有附加值产生
方法:根据具体大气条件,各波段要校正的大气影响是不同的。为确定大气影响,显示有关图像的直方图

异同

统计学方法需要与卫星同步在试验区光谱测量,辐射传递方程计算需要测定数据采集时同步的大气参数,两种方法费用都很高
所以在实际工作中,特别是资源遥感分类中常用波段对比法

ERDAS 使用波段对比法进行大气校正

实验数据:TM/ETM数据
使用ERDAS软件,利用第7波段对其他波段进行大气校正

  1. 打开各个波段的图像,对每个波段中最暗的物体进行取样读值,共取5-10组样本
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  2. 在Excel里记录每个波段的样本点值
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  3. 插入散点图
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  4. 添加x,y轴数据
    右键图标–>选择数据–>添加–>分别添加X轴(L7)、Y轴(L1)值
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  5. 添加趋势线,并显示公式与R平方值
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  6. 创建模型,模型公式为:像素值-回归方程截距之差(回归方程y=ax+b中的b,例上图的84.667)
    模型:
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    输入波段1影像:
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    输入模型公式:
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    设置输出位置后,点击上方执行模型
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  7. 打开原始L1的影像与处理后的影像,对比结果
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ERDAS ATCOR大气校正扩展模块

文章链接

ATCOR能做什么:

  1. 剔除薄云薄雾
  2. 剔除大气和太阳光照带来的影响

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