资源一号02D高光谱数据大气校正及应用北大核心CSCD

针对高光谱数据大气校正耗时长和查找表构建不准确等问题,提出基于MODTRAN辐射传输模型实时创建大气校正参数查找表的方法,并应用于水体叶绿素浓度反演。首先,基于高光谱数据实时构建大气校正参数查找表;其次,根据循环迭代反演得到水汽含量和气溶胶光学厚度对查找表插值得到各个波段的大气校正参数,从而完成所有波段数据的大气校正;最后,选择植被、土壤和水体3类典型地物精度分析,并基于反演水体的叶绿素a浓度验证大气校正精度的可靠性。实验结果表明:该方法明显优于6S、FLAASH等大气校正方法;在运行效率上,在多线程并行加速后,运行效率提升了2~4倍;基于水体反射率数据反演水体叶绿素a浓度,反演模型预测集验证中ρ为0.804 7,RMSE为1.8。     

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。     

高光谱数据反演大气水汽研究

利用Hyperion高光谱数据,基于MODTRAN辐射传输模型进行模拟,分析表明943nm和953nm波段分别对干燥和湿润大气最敏感,是反演水汽的合适通道。提出针对Hyperion数据DCIBR方法反演大气总水汽含量,可以推广到环境与灾害监测预报小卫星星座超光谱数据的大气水汽反演。误差分析表明,大气散射作用以及地表反射率非线性变化,对DCIBR方法计算精度的影响比CIBR算法要小,大气模式引起的反演误差小于2%,通道的光谱特性是影响反演精度的重要因素。     

高光谱图像大气校正自动化与快速处理北大核心CSCD

全谱段宽幅高分辨率推扫式光谱成像仪作为我国新一代航空高光谱成像仪已进入应用校飞阶段,文章针对其TB/日数量级高光谱图像快速处理问题,对大气校正过程的参数自动化设置方法和并行加速方法进行研究。在传统基于辐射传输模型的大气校正基础上,分析了可见近红外和短波红外通道是否波段合并、重合波段优选、大气类型选择、是否水汽反演、水汽吸收波段选择等方面对反射率反演精度的影响,实现了参数优化自动设置,并开发了并行化大气校正算法。以吉林榆树和辽宁辽中的数据进行验证,结果表明,反演反射率与参考真值反射率一致性高,同时处理速度比串行处理大大提高,可为高光谱反射率数据产品的业务化生产提供有力工具。     

结合光谱响应函数的Landsat-8影像大气校正研究

针对受大气吸收与散射影响,遥感器得到的测量值与目标物的真实值间存在误差,给反演地表反射率/反照率和地表温度等关键参数带来较大误差,影响图像分析精度的问题,该文利用Landsat-8的光谱响应函数,对OLI多光谱数据进行大气辐射校正和反射率反演,对校正前后的地物光谱曲线和归一化植被指数(Normalized Difference Vegtation Index,NDVI)的变化进行了对比。研究表明:OLI大气校正后较好地恢复各类地物光谱的典型特征;大气校正后NDVI增幅明显;类似的基于光谱响应函数的FLAASH大气校正方法可以为其他的高级陆地成像仪等传感器校正提供依据。     

高光谱场景辐亮度模型仿真研究

高光谱遥感的地面场景是高光谱遥感系统中影响因素最复杂多变的部分。首先基于星载高光谱遥感成像的辐射传输过程,对非均匀的朗伯表面的入瞳处大气辐亮度传输模型进行了研究,得到只需要考虑目标与邻近像元反射率,大气传输因子的辐亮度简化模型。之后介绍了大气中光子扩散原理,并采用蒙特卡洛方法对大气点扩散函数进行仿真;联合地表目标像元反射率数据计算得到基于非均匀朗伯面地表的邻近像元反射率;然后总结了大气传输模型软件MODTRAN计算入瞳处辐亮度数据的原理步骤,并利用其反演了朗伯表面的相关大气传输参数。最终利用基于传感器入瞳处的辐亮度数据表征了高光谱地面场景。     

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。     

HJ-1A高光谱数据高效大气校正及应用潜力初探

环境与灾害监测预报小卫星于2009年3月30日开始正式交付使用,A星上搭载了我国自主研制的空间调制型干涉高光谱成像仪（HSI）,作为一种新型传感器,HSI数据的应用在我国还处于探索阶段。要充分发挥超光谱数据优势、进行有效的遥感应用,首先需要消除遥感成像过程中的大气影响,获得不同波段的地物真实反射辐射信息。通过使用FLAASH大气辐射传输模型对HSI数据进行大气校正,并与表观反射率进行对比分析,证明了校正后获得的地表光谱反射率的有效性。同时基于校正后得到的光谱反射率图像,进行改良型土壤调整植被指数（MSAVI）与叶面积指数（LAI）的反演,初步展现了HSI数据的实际应用效果。     

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。     

基于FLAASH的多光谱影像大气校正应用研究

受大气吸收与散射影响,遥感器得到的测量值与目标物的真实值间存在误差,给反演地表反射率/反照率和地表温度等关键参数带来较大误灿跋炝送枷穹治龅木?选择ASTER多光谱数据,利用FLAASH模块进行大气辐射校正和反射率反演.对校正前后的反射辐射和归一化植被指数(NDVI)的变化进行了对比研究,并利用校正前后的NDVI反演植被盖度.研究表明,大气校正后图像计算的植被盖度显著提高.     

采用MODIS大气产品的高分一号WFV数据大气校正

针对高分一号(GF-1)WFV数据难以进行业务化大气校正处理的问题,利用准同步的MODIS大气参数产品和6S辐射传输模型建立了一种GF-1 WFV数据的逐像元大气校正流程,然后利用该方法对26景GF-1WFV试验数据进行了大气校正处理,并比较了星上反射率和地表反射的差异,最后在不同地表覆盖类型对GF-1WFV反射率数据和同步的MODIS反射率进行了交叉对比。结果显示,二者一致性较好,均方根误差的均值范围为0.015～0.040。试验数据处理结果表明,该方法可有效对GF-1WFV数据进行反射率反演,且可实现自动化和业务化的处理。     

ETM+数据绝对反射率反演方法分析

将传感器原始记录信号反演为地面反射率对于遥感定量化应用非常重要。为了寻找一种简单、精度高的绝对反射率反演方法，本文以新疆哈密为试验区，使用经验线方法和基于模拟大气状况的辐射传输模型方法对1999年8月的ETM 数据进行了反演研究。通过将各反演方法得到的反射率值与地面实测值及星上反射率进行对比来验证反演效果，发现经验线方法精度最高，中误差仅为0．063，而基于模拟大气状况的辐射传输模型方法精度差，甚至不如未经大气校正的数据。这是由于星上定标系数误差、辐射传输方程自身误差以及模拟大气误差综合的结果，本研究也说明今后在使用辐射传输模型进行大气校正时要慎重考虑。     

大气辐射传输组件的设计与实现

MODTRAN软件作为大气辐射传输计算主要的工具,主要有两种使用方式,第一种方法利用MODTRAN制作查找表,然后利用插值的方法得到输出量,虽然在速度上较快,但精度上难以保证;第二种方法直接使用MODTRAN源代码可以保证计算的精度,但很难使用在不同的编程语言中.针对以上问题,提出了一种以组件技术为基础的大气辐射传输模型的建模方法,根据大气辐射传输算法功能要求,设计了组件对外接口,实现了大气辐射传输组件,并对其进行测试.结果表示,采用该方法可以很好地解决上述问题,大气辐射传输组件不仅具有计算精度高,而且还具有可复用性和可扩展性,易与其它语言进行混合编程.被广泛应用于反演地球大气参数与开发遥感成像仿真系统.     

Landsat8卫星影像大气校正及其植被指数与SEVI性能比较

遥感影像受大气的吸收散射以及地形起伏变化的影响，使得传感器接收到的辐射信号既包含了地物的信息，同时也包含了大气以及地形的信息。为了提高地表反射率的反演精度，需要去除遥感影像中大气和地形的影响。提出了一种基于查找表的Landsat8-OLI遥感影像的大气校正方法，该方法由6S辐射传输模型生成查找表，其中输入的参数包括大气水蒸汽含量、臭氧浓度和气溶胶光学厚度等MODIS大气参数产品。利用传统方法建立的大气参数查找表通常只考虑一部分因素，这对于以MODIS产品为输入参数的大气校正是不适用的。本文建立了一个包括大部分输入参数的高维大气校正查找表，对于Landsat-8 OLI传感器具有很高的通用性，通过进行光谱分析、与USGS地表反射率产品交叉验证等方式来验证模型的精度。验证结果表明该方法能有效地反演精确可靠的地表反射率。最后，采用目视解译、统计分析将校正结果与SEVI做对比分析，比较地形影响消减的效果。结果表明该模型与SEVI在地形消减的效果上作用相当。     

卫星红外高光谱反演大气水汽含量

利用高光谱大气红外探测仪AIRS模拟及观测数据,发展基于主成分分析技术的多层前馈神经网络反演算法,进行大气中水汽柱总量(IWV)的反演计算、模拟及实测验证。首先,基于全球晴空大气廓线训练样本SeeBorV4.0,利用快速辐射传输模式CRTM进行了辐射传输模拟计算,得到全球高光谱分辨率模拟辐亮度;其次,利用主成分分析技术对模式模拟和AIRS实测高光谱数据进行降维、去噪及去相关处理,并采用多层前向神经网络算法反演大气水汽柱总量;最后,利用数值试验、AIRS实测L1B数据及其水汽产品,对反演算法进行了验证。通过与AIRS官方大气产品的统计分析,本算法反演均方根误差为0.387 g/cm²,最大偏差为0.82 g/cm²,空间分辨率保留了AIRS像素原分辨率(比AIRS官方大气产品高3倍)。     

基于MODIS数据的典型能见度条件下大气透过率计算

现有的辐射传输模型仅考虑气溶胶影响下的大气透过率，在能见度低于5km时，会给大气透过率计算带来较大的误差。本文综合考虑影响大气透过率的气溶胶和水汽因素，并利用中光谱分辨率MODIS（moderate resolution imaging spectmradiometer）数据，在特征参数的空间及时间尺度变化均比较大时，对大气透过率进行了定量反演，并进一步建立了整层大气透过率与行星反照率的关系模型，为近地层大气能见度的遥感监测提供了方法。     

Landsat8卫星影像大气校正及其植被指数与SEVI性能比较

遥感影像受大气的吸收散射以及地形起伏变化的影响,使得传感器接收到的辐射信号既包含了地物的信息,同时也包含了大气以及地形的信息。为了提高地表反射率的反演精度,需要去除遥感影像中大气和地形的影响。提出了一种基于查找表的Landsat8-OLI遥感影像的大气校正方法,该方法由6S辐射传输模型生成查找表,其中输入的参数包括大气水蒸汽含量、臭氧浓度和气溶胶光学厚度等MODIS大气参数产品。利用传统方法建立的大气参数查找表通常只考虑一部分因素,这对于以MODIS产品为输入参数的大气校正是不适用的。本文建立了一个包括大部分输入参数的高维大气校正查找表,对于Landsat-8 OLI传感器具有很高的通用性,通过进行光谱分析、与USGS地表反射率产品交叉验证等方式来验证模型的精度。验证结果表明该方法能有效地反演精确可靠的地表反射率。最后,采用目视解译、统计分析将校正结果与SEVI做对比分析,比较地形影响消减的效果。结果表明该模型与SEVI在地形消减的效果上作用相当。     

Landsat8卫星影像大气校正及其植被指数与SEVI性能比较

遥感影像受大气的吸收散射以及地形起伏变化的影响,使得传感器接收到的辐射信号既包含了地物的信息,同时也包含了大气以及地形的信息。为了提高地表反射率的反演精度,需要去除遥感影像中大气和地形的影响。提出了一种基于查找表的Landsat8-OLI遥感影像的大气校正方法,该方法由6S辐射传输模型生成查找表,其中输入的参数包括大气水蒸汽含量、臭氧浓度和气溶胶光学厚度等MODIS大气参数产品。利用传统方法建立的大气参数查找表通常只考虑一部分因素,这对于以MODIS产品为输入参数的大气校正是不适用的。本文建立了一个包括大部分输入参数的高维大气校正查找表,对于Landsat-8 OLI传感器具有很高的通用性,通过进行光谱分析、与USGS地表反射率产品交叉验证等方式来验证模型的精度。验证结果表明该方法能有效地反演精确可靠的地表反射率。最后,采用目视解译、统计分析将校正结果与SEVI做对比分析,比较地形影响消减的效果。结果表明该模型与SEVI在地形消减的效果上作用相当。     

考虑AOD差异的高分一号卫星宽视场相机大气校正

针对当前对高分卫星宽视场相机大气校正不够准确的问题,提出了一种考虑气溶胶时空变化差异的大气校正方法.对比了6 S和6 SV对气溶胶变化反应的敏感性,发现6 SV对WFV相机模拟效果更好.此外,利用6 SV辐射传输模型采用气溶胶均值和逐像元2种方式对GF-1卫星WFV相机进行了大气校正实验,并模拟计算了气溶胶误差对WFV...     

基于MODIS大气产品的天宫一号高光谱成像仪数据大气校正研究

天宫一号(TG-1)搭载的高光谱成像仪获取了大量的高光谱数据,可用于国土资源、农林业和油气矿产等领域的研究。但由于遥感成像时会受到大气的干扰,因此需要首先进行大气校正,消除大气的影响,才能进行遥感定量分析与应用。利用准同步的中分辨率成像光谱仪MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)大气参数产品,结合6S辐射传输模型对天宫一号高光谱成像仪数据进行大气校正,并利用地面测量光谱和同步MODIS反射率数据对结果进行了验证。结果表明:经过大气校正后,天宫一号高光谱成像仪数据和地面测量光谱一致性较好,所有样点的相关系数都大于0.97,最大均方根误差为0.088。和MODIS反射相比,各波段回归直线的斜率接近1,且R²都大于0.8。