基于IDL的遥感影像大气与地形校正方法实现

介绍了利用交互式数据语言（Interactive Data Language,IDL）开发TM/ETM遥感影像大气与地形校正模型的详细过程,以2000年4月30日密云ETM影像为例,对大气与地形校正方法的有效性和实用性进行了验证。结果表明,该方法有效地消除了大气与地形影响,提高了地表反射率等地表参数的反演精度和数据质量,为进一步开展定量遥感研究提供了数据质量保障。     

基于DART模型和随机森林估算山地叶面积指数

地形效应会使遥感影像中的地表反射率发生畸变,进而影响基于反射率估算的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)精度。为了减弱或消除地形对LAI反演的影响,基于三维辐射传输模型DART(Discrete Anisotropic Radiative Transfer)构建坡地反射率与LAI数据集作为训练数据。以反射率为输入,LAI为输出,利用随机森林算法进行训练,构建山地LAI反演模型。结合实际遥感影像数据实现山地LAI的估算,并利用实测数据对反演结果开展精度评价。同时,基于DART模型和随机森林构建了平地LAI反演模型作为参照以评价本文发展方法的有效性。结果表明：考虑了地形影响的山地LAI反演模型具有较强的估算能力,验证结果的精度(决定系数(R²)=0.57,均方根误差(RMSE)=0.77 m²/m²)优于平地反演模型(R2=0.46,RMSE=0.86 m2/m2);基于DART模型构建的山地反演模型能够捕捉到坡度和坡向对地表反射率的影响,其反演结果较好地还原了研究区LAI的空间分布,与地面真实情况接近。研究...     

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。     

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.     

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。     

基于TM遥感图像的近海岸带水深反演研究

以江苏南通小洋口港外辐射沙脊群海域为研究区,在TM数据地表反射率反演的基础上,通过实测水深数据与TM4波段反射率、TM4/TM2波段反射率比值因子的相关研究,分别建立了线性、对数、指数和幂指数的水深反演模型,研究不同模型对该研究区0~5m、5~10m、10~15m不同水深的适用情况以及水深反演精度分析。研究结果表明:针对本研究区,以TM4/TM2波段反射率比值建立的线性水深反演模型的精度最好,并依据该模型对研究区进行遥感水深制图。     

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。     

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。