基于正则化IR-MAD的GF-1影像辐射归一化

针对绝对辐射校正处理过程复杂不易实现,现有的相对辐射校正方法域值确定困难、样本点质量不稳定的问题,提出采用辐射归一化方法提高影像辐射质量。以GF-1卫星PMS和WFV数据为研究源,经过简单大气校正后进行相对辐射归一化;在正则化迭代加权多元变化检测(IR-MAD)方法的基础上,通过控制未变化集的线性关系、逐步筛选不变特征点,获得不同传感器影像(Landsat-8OLI和Sentinel-2A MSI)对应波段的反射率归一化方程。结果表明,该方法能够有效减少影像间的辐射差异,与其他方法相比具有较高的精度,为遥感信息定量化获取较高精度的地表反射率提供可参考的方法。     

Sentinel-2A卫星大气校正方法及校正效果

针对Sentinel-2A卫星大气校正研究的不足,对Sentinel-2A大气校正方法进行介绍,并选取森林、水体、城市建筑物3种地物为研究对象,分析Sentinel-2A单波段通道大气校正前后反射率变化;以Landsat-8、高分一号(GF-1)为辅助数据,从3种传感器大气校正后均质像元反射率曲线、大气校正前后植被指数变化3个方面进行研究。结果表明:1)Sentinel-2A大气校正后,可见光通道反射率变小,波长越长,大气校正效果越不显著;近红外、短波红外反射率增加。2)大气校正后,3种数据源同种地物光谱曲线趋于一致,其中Sentinel-2A水体与植被光谱曲线更能反映地物特征。3)与Landsat-8相比,Sentinel-2A、GF-1WFV1大气校正后林地NDVI明显增大,Sentinel-2A高植被覆盖区增大,低植被覆盖区减小,最能反映植被特征;Sentinel-2ANDWI变化不如Landsat-8NDWI变化显著。     

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。     

光学遥感的山地像元反射率反演模型研究

基于辐射传输理论,结合Minnaert BRDF地形校正,以消除地形起伏对像元方向反射率的影响,进而发展了一种山地像元反射率精确反演模型.以密云水库地区为例,结合ETM遥感影像对该模型进行了实验验证,研究结果表明,通过该模型反演的山地像元反射率精确稳定,显著消除了地形的影响.     

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。     

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。     

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。     

利用Landsat-8 OLI反演大气气溶胶的可见光谱段地表反射率估算

准确估算地表反射率的贡献一直是遥感反演大气气溶胶光学厚度过程中的重点和难点。为了促进Landsat-8OLI传感器在地表参数定量化特别是大气遥感领域的应用,本文提出一种利用OLI 1.6μm、2.2μm短波红外谱段数据估算遥感影像可见光地表反射率的方法。该方法依托于MOD04产品地表反射率估算模式,通过光谱归一化和构建新的短波红外植被指数等过程,建立OLI地表反射率估算模式,通过误差分析发现该模式能够有效地降低由于传感器光谱响应不同对估算结果的影响,对应用在OLI遥感影像的计算结果与同时间同区域MOD04产品地表反射率进行比较,表明其结果有较高的相关性和可靠性。     

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。     

基于不同地形校正模型的影像反射率对比分析

以甘肃省兰州市东南部的兴隆山地区为例,使用Landsat 8 OLI遥感影像,对研究区影像的各个波段分别进行余弦校正、C校正和改进型Minnaert校正,通过实地测量和对比影像的统计特征两种方法,对校正结果进行对比分析。结果发现:在可见光和短波红外波段,余弦模型的校正效果比较理想,C模型存在过度校正现象;而在近红外波段,使用C模型能够得到比较好的校正结果,余弦模型的过校正现象严重;从7个波段的整体校正效果来看,改进型Minnaert模型的校正效果较为理想。从校正前后不同地形特征的反射率变化可以看出,几种模型在小坡度的校正效果基本近似;模型的过校正现象主要发生在阴坡地区,而且随着坡度的增加,阴坡的过校正现象更加明显;改进型Minnaert模型的整体过校正现象较少,比较适合在坡度较大、地形较复杂地区的校正。     

Landsat-8姿态抖动对多光谱影像配准影响

鉴于遥感器姿态数据的准确性对影像几何定位的重要性,该文对Landsat-8卫星成像过程中,姿态抖动对多光谱影像配准的影响进行评价和分析。首先介绍了美国地质调查局(USGS)对Landsat-8卫星姿态抖动处理方法;其次,从Landsat-8陆地成像仪(OLI)的多光谱影像入手,基于蒙特卡洛数值模拟及Landsat-8真实影像,定量分析了姿态数据高频抖动对Landsat-8OLI数据波段间配准造成的误差;最后,通过模拟改变卫星姿态测量频率,进一步分析卫星抖动处理在不同频率时对抖动误差去除的适应性。Landsat-8卫星姿态抖动配准精度评估及处理方法的适应性分析,可为提高国产卫星姿态抖动处理能力及多光谱影像配准精度提供有益借鉴。     

Sentinel-2A MSI和Landsat 8 OLI两种传感器多光谱信息的交互对比

在遥感对地观测中,受卫星发射、过空时间以及大气等因素的影响,单颗卫星获取的影像难以满足长时间序列的观测需求.因此,定量研究不同卫星平台传感器数据之间的关系是非常必要的.对Sentinel-2A MSI和Landsat-8 OLI传感器之间的定量关系进行了研究,基于两种传感器的3对同日过空的无云影像对,采用样区均值法和全...     

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。     

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。     

地形校正对叶面积指数遥感估算的影响

利用经过6S模型大气校正的地面反射率图像、数字地面高程数据以及改进的CIVCO地形校正模型,分别计算了褒河流域不同植被类型（阔叶林、针叶林和灌木林）的3类光谱植被指数（NDVI、SR和SAVI）,并建立了各个植被类型叶面积指数与同时相的各个植被指数的相关关系。结果表明,地形校正能有效地消除大部分的地形影响,显著地提高各植被指数与叶面积指数的相关关系;对于阴坡和阳坡来讲,阴坡较阳坡提高显著;对于不同的植被类型,针叶林和灌木较阔叶林提高较为显著;对于同一植被指数如SAVI,灌木提高较针叶林和阔叶林显著,说明地形校正对叶面积指数的遥感估算结果有很大的影响。因此在利用遥感数据定量估算叶面积指数时,尤其对于山区,不仅要进行地形校正,而且要针对不同的植被类型选择合适的植被指数进行估算。     

CIVCO地形校正模型的改进及其应用

在地形复杂的山区,地形效应造成了地物的光谱特征扭曲,严重地影响了地物的识别与分类。地形校正不仅能提高遥感识别与分类的精度,还是各种定量化遥感应用的前提。CIVCO模型是一种基于统计的经验地形校正模型,原模型中阴坡和阳坡需要手工选取,且校正效果随坡度而异。通过利用太阳方位角和坡向简化了阴坡和阳坡的选取,并按照坡度分级,分别求出校正系数。在模型改进的基础上,选择黑河上游祁连山区的TM影像和相应的DEM数据进行试验,结果表明,与C模型及原模型相比,改进的模型取得了更好的校正效果。     

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。     

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。     

高程和大气模式对FLAASH模型校正结果的影响

为探讨FLAASH大气校正模型对高程和大气模式参数的敏感性,以中纬度夏季和亚极地夏季大气模式过渡区的两景Landsat8 OLI遥感影像为基础,从高程、大气模式及其综合作用进行了对比分析。实验结果表明:①单景影像而言,FLAASH模型与高程和两种大气模式敏感性不强,各波段反射率平均值相差在0.21%以内;②在相邻两景影像重叠区,FLAASH模型与高程和大气模式敏感性明显加强,可见光波段反射率均值相差在0.5%~1.29%之间;③FLAASH模型能有效去除Landsat8影像的大气影响,并使图像信息增强,大气校正的作用效果在短波波段更加明显。
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