遥感影像地形与大气校正系统设计与实现

遥感影像地形和大气校正是提高定量化遥感数据处理精度的重要因素。目前的数据处理软件系统集成了一些地形和大气校正算法,但在应用中还存在不能获取重要的地形参数(如阴影因子、天空可视因子等),需提供精准DEM和校正方法基于朗伯体地表假设等问题。为应对遥感专业用户需求,设计并实现了遥感影像地形与大气校正软件系统,用以对影像进行地形辐射校正、获取DEM数据和相关地形参数、地形与大气校正等。介绍了系统的功能模块设计并展示了系统的原型版本,并应用系统中的地形和大气校正方法获取了HJ/CCD影像和Landsat/TM影像的反射率。校正结果表明:该系统中的BRDF模型能够有效消除地形影响。系统的实现可以为遥感科学研究和应用提供支撑。     

卫星遥感影像数据的地形影响校正

地形影响校正是遥感影像辐射校正的主要内容，是获得地表真实反射率的必不可少的一步。本文提出的方法中，将6S大气校正模型与数字高程模型（DEM）结合起来，计算出水平地面上接收到的直接辐射与漫射辐射，并采用一个简单公式将其转化到地形坡面上，从而实现了对地面的辐射能量校正，同时，6S模型对卫片还进行了大气改正，可输出卫片在大气层底部的辐射亮度与反射率；然后将基于坡面的反射率换算到其在水平面上的对应值，即实现了对反射率的地形影响校正。在我们所实施的“滇金丝猴保护项目”的植被研究中，应用本方法对梅里雪山区域的ETM＋影像进行了校正，大大减小了地形对遥感数据的附加影响。     

基于改进型Minnaert地形校正模型的应用研究

在复杂的山区,地表接受的太阳辐射受到地形起伏的影响严重,干扰提取遥感专题信息精度,地形校正成为提高定量化遥感数据处理精度的关键技术之一。在目前已有的多种地形校正模型中,陆灯盛改进型Minnaert模型不仅所需基础数据获取容易,并且解决了仅依靠单一的Minnaert系数k造成的校正精度不高的难题,是山区遥感信息处理过程中地形校正的有效方法之一。选取浙江省青田县的ETM影像和对应的DEM数据,分别利用余弦模型、原始的Minnaert模型和改进型Minnaert模型对遥感影像进行地形校正。研究结果表明改进型Minnaert模型能有效地去除地形的影响,同时又能保持地物原有的纹理特征和光谱特性,具有较强的实用性。基于图像统计分析,与余弦模型及原始的Minnaert模型校正结果相比,改进型Minnaert模型地形校正效果明显增强。     

基于波谱匹配的Hyperion数据大气校正方法对比研究

遥感影像数据的大气校正是高光谱遥感地空对比、信息提取的前提和关键,如何根据不同数据、不同研究区、不同研究目的选择合适的大气校正方法是高光谱遥感应用研究的重点和难点。针对EO\|1卫星Hyperion高光谱遥感数据特点和研究区地形环境特征,分别选择线性回归经验模型、基于MODTRAN4模型的FLAASH和基于DEM数据的ACORN\|3模型不同大气校正方法对研究区Hyperion数据进行大气校正。从波谱匹配、识别的目的出发,通过计算不同方法校正后影像像元的波谱曲线与实测地面波谱曲线的匹配程度分析不同大气校正方法的校正效果。     

山地森林地区遥感影像地形辐射校正研究

山区遥感影像反射率反演不但需要消除大气影响,而且必须消除地形影响.传统的地形校正方法通常属于经验统计方法,具有简单易用的优点,但本身也存在一些缺点,如理论上缺乏全面的物理分析,使用时具有较强的主观性,且不能与大气校正相耦合.相比之下,一些学者提出的基于辐射传输理论物理模型能在一定程度上克服这些缺点.本文针对森林地区,提出了一种基于辐射传输理论的地形校正及反射率反演模型.该模型与现有模型相比,考虑了树木冠层受地形影响的特殊性,因此适合于高植被覆盖的森林地区.最后以贵州省黎平县的ETM影像及DEM数据为例,对模型的有效性进行了验证.通过对比分析,证明该模型在森林地区的地形校正效果明显优于现有模型.     

山地TM遥感影像大气辐射校正模型改进及地表反射率反演

基于光学遥感辐射传输理论,着重阐述了地形对天空散射光相互作用及邻近像元的影响,提出了一种改进的山地大气辐射校正模型及地表反射率反演方法;基于IDL编程实现模型算法,选择贵州黎平县丘陵森林覆盖典型研究区,结合Landsat-5TM和1∶50000DEM数据进行了实例验证、评价与分析。研究结果表明,本研究方法能够同时有效消除TM数据的大气与地形影响,提高地表反射率反演精度与数据质量,将进一步推动山地光学遥感数据的定量分析与应用。     

利用多元遥感数据进行CBERS-02卫星大气校正研究

针对山地丘陵等复杂地表下地形对遥感数据影响较大的情况,提出了适合该区域的大气校正方法。该方法以MODIS数据为数据源,基于6S反演出陆地上空的气溶胶模式和光学厚度。使用同时相同区域的TM数据对CCD数据进行交叉定标,利用ATCOR3实现了对CBERS\|02星CCD数据进行大气校正。校正前后数据比较结果表明:该算法还原了下垫面原貌,尤其对山区丘陵等复杂地表具有很好效果。     

渭河定量遥感水质反演中的大气校正作用研究

以渭河陕西段为研究对象,在获取了渭河陕西段实地监测数据和相应时间段的SPOT-5遥感影像数据基础上采用黑暗像元法(DOS)、大气辐射传输模型法等7种大气校正方法对SPOT-5遥感影像进行大气校正。结合校正后的遥感数据,使用多元线性回归、支持向量机(SVM)、及BP神经网络3种方法对渭河进行定量遥感水质反演。实验结果表明,通过遥感影像对渭河进行定量水质反演是可行的,大气校正在一定程度上提高了定量遥感水质的精度。对于SPOT-5遥感影像的大气校正,采取对遥感数据辐射定标后消除各波段最暗像元的方法可以达到较好的效果。     

机载AISA Eagle Ⅱ高光谱数据处理——以额济纳旗试验区为例

机载AISA EagleⅡ传感器为"黑河综合遥感联合试验(HiWATER)"额济纳旗试验区提供航空高光谱影像。介绍了高光谱原始数据的辐射定标、几何校正、大气校正等预处理过程。根据研究区地形差异以及数据使用目的的多样性,几何校正中可选择是否加高精度DEM产品,大气校正的选择策略可分为平坦地形无DEM的大气校正和起伏地形添加DEM大气校正。本试验数据采用加载高精度DEM的几何校正和平坦地形大气校正方法,经过预处理后的高光谱数据产品,其地理坐标与高分辨率的CCD影像对比,地理位置信息较为准确;与实测地物光谱对比,影像光谱能较好地体现地物光谱的特性,数据可用作定量遥感进一步的研究。     

TM遥感影像的地形辐射校正研究

从地面所接收到的太阳直接辐射、天空散射辐射和临近地形反射附加的辐射三个方面分析计算地面每个像元的太阳总辐射,并在此基础上建立地表真实反射率恢复模型,实现对地形的辐射校正。在算法实现上,采用交互式数据语言（Interactive Data Language,IDL）,结合6S大气校正模型和数字高程模型（DEM）进行编程实现。利用北京山区的TM遥感影像所做的实验表明该方法能有效地消除卫星影像中地形的影响,为影像的后续处理提供更真实的信息。     

植被指数与叶面积指数关系研究及定量化分析

基于ETM 原始图像、相应的视反射率图像和大气校正后的地面反射率图像，分别计算了贵州黎平县北部杉木林区相应的归一化植被指数。研究发现，基于视反射率图像计算出的归一化植被指数为相应原始影像的3～4倍，基于大气校正后的地面反射率图像计算出的归一化植被指数是相应原始图像的4～5倍。研究结果表明，归一化植被指数与相应地面实测的叶面积指数有着较好的线性相关关系，并且传感器影响去除、大气校正等技术手段将逐步提高归一化植被指数与实测LAI的相关系数。由此说明，在实际工作中，遥感信息定量化是极其必要的。     

一种基于物理机理的高光谱遥感图像真彩色校正模型

针对高光谱遥感影像由于各波段光谱范围窄,难以获得符合人们视觉效果的真彩色合成影像问题,提出一种基于物理机理的高光谱遥感图像真彩色校正模型。该模型充分利用高光谱影像在红、绿、蓝反射区的所有谱段信息,通过插补波段并进行波段加权积分重建真彩色合成图像,进而结合实测地物反射率光谱,利用辐射传输模拟的方式,构建具备普适性的真彩色校正模型。利用航空高光谱遥感影像进行色彩校正实验的结果表明,所构建的真彩色校正模型能够很好地应用于高光谱遥感影像真彩色校正。     

A consistency analysis of surface reflectance and leaf area index retrieval from overlapping clear-sky Landsat ETM+ imagery

In this study, the consistency of systematic retrievals of surface reflectance and leaf area index was assessed using overlap regions in adjacent Landsat Enhanced Thematic Mapper-Plus (ETM+) scenes. Adjacent scenes were acquired within 7-25 days apart to minimize variations in the land surface reflectance between acquisition dates. Each Landsat ETM+ scene was independently geo-referenced and atmospherically corrected using a variety of standard approaches. Leaf area index (LAI) models were then applied to the surface reflectance data and the difference in LAI between overlapping scenes was evaluated. The results from this analysis show that systematic LAI retrieval from Landsat ETM+ imagery using a baseline atmospheric correction approach that assumes a constant aerosol optical depth equal to 0.06 is consistent to within ±0.61 LAI units. The average absolute difference in LAI retrieval over all 10 image pairs was 26% for a mean LAI of 2.05 and the maximum absolute difference over any one pair was 61% for a mean LAI of 1.13. When no atmospheric correction was performed on the data, the consistency in LAI retrieval was improved by 1%. When a scene-based dense, dark vegetation atmospheric correction algorithm was used, the LAI retrieval differences increased to 28% for a mean LAI of 2.32. This implies that a scene-based atmospheric correction procedure may improve the absolute accuracy of LAI retrieval without having a major impact on retrieval consistency. Such consistency trials provide insight into the current limits concerning surface reflectance and LAI retrieval from fine spatial resolution remote sensing imagery with respect to the variability in clear-sky atmospheric conditions.     

不同辐射校正水平下水稻植被指数监测对比分析

归一化植被指数(NDVI)是反映植被长势特征的重要参数之一。获取准确的植被指数对揭示植被长势变化等定量遥感分析至关重要。基于不同辐射校正水平(辐射定标与大气校正),分别利用Landsat ETM+影像的灰度值(DN)、表观(TOA)反射率与地表(Surface)反射率计算相应NDVI,并根据鄱阳湖区野外定点观测数据,从农田、景观尺度揭示不同辐射校正水平下水稻生育期内NDVI动态变化特征。结果表明,根据DN、TOA反射率与Surface反射率提取的NDVI基本上可以反映出年内水稻不同熟制种植信息变化特征,即移栽期NDVI处于谷值,孕穗抽穗期NDVI达到峰值。但相应NDVI逐渐增加,且波动范围逐渐增大。就不同熟制水稻生育期而言,根据DN值计算并构建的NDVI曲线差异较小,而根据TOA反射率与Surface反射率反演的NDVI曲线差异明显。在植被定量遥感研究中,通过大气校正反演地表反射率计算植被指数相对客观准确。     

遥感数字图像的大气辐射校正应用研究

卫星遥感数字图像成像过程中，由于电磁波受大气作用造成数据质量下降，影响遥感信息的提取及精度。介绍了大气辐射校正的一般原理和PCI软件ATCOR2模块的算法，研究了基于该模块的遥感数字图像大气辐射校正实现方法。根据研究区实际情况，选用1976年美国标准大气乡村气溶胶大气参数，对一景Landsat TM影像进行校正处理。对比处理前后图像和直方图，可知该方法增强了图像清晰度，提高了视觉效果，有利于遥感信息提取和专题解译。     

Hyperion高光谱遥感数据大气校正方法

由于受到大气的影响,传感器接收到的辐射信息不能真实地反映地表反射光谱信息,因此,从遥感影像中去除大气的影响,即进行大气校正,是高光谱遥感数据处理中极为重要的环节;通过应用大气校正模块FLAASH,研究选择了合适的大气模式、水汽含量、气溶胶模型、波谱分辨率和多散射模型等参数,对内蒙东胜地区Hyperion高光谱遥感影像进行大气校正;比较了校正前后典型地物的光谱曲线,并将它们与实验室典型地物光谱曲线进行对比,大气校正后得到的光谱曲线和实验室得到的光谱曲线具有较好的一致性,达到了去除大气影响的目的,同时校正生成的水汽分布也表明校正效果良好。     

太湖水体GF-1/WFV影像的6S逐像元大气校正

水体光谱信息微弱,常用的基于辐射传输模型的大气校正方法在水体中校正精度较差。基于覆盖太湖水体的2016年4月29日的高分一号宽幅相机影像（GF-1/WFV）和同步的实测光谱数据,对6S辐射传输模型的输入参数进行敏感性分析,逐像元计算观测几何,使用分区气溶胶类型、分区暗像元和Spline插值确定的气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）进行6S逐像元大气校正。实验结果表明:气溶胶模式对6S大气校正结果的影响最大,与FLAASH方法相比,逐像元计算观测几何和气溶胶参数的校正方法对大气校正精度有改进作用,4个波段的平均相对误差分别降低了1.84%、7.78%、4.79%和17%。结合精确大气参数输入的6S逐像元大气校正方法可以改进水体表面遥感反射率的大气校正精度。