大气校正envi流程

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1、在最初的遥感学习中，我总是分不清传感器定标、辐射定标、辐射校正、大气校正这几个概念的区别与联系。而且在不同的资料中，各个名词的解释又不一样。例如：定标是将传感器所得的测量值变换为绝对亮度或变换为与地表反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程（赵英时等《遥感应用分析原理与方法》）遥感器定标就是建立遥感器每个探测器输出值与该探测器对应的实际地物辐射亮度之间的定量关系；建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应的视场中辐射亮度值之间的定量关系（陈述彭）。辐射定标是将传感器记录的电压或数字值转换成绝对辐射亮度的过程（梁顺林《定量遥感》，2009）其实，简单来说，

2、辐射定标就是将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率，目的是消除传感器本身产生的误差，有多种方法：实验室定标、星上定标、场地定标。公式1就是将初始的DN值转换为辐射亮度，其中Lb是值辐射亮度值，单位是：W/cm2.μm.sr（瓦特/平方厘米.微米.球面度），Gain和Bias是增益和偏移，单位和辐射亮度值相同，可以看出，辐射亮度和DN值是线性关系。公式二是将辐射亮度值转换为大气表观反射率，式中：Lλ为辐射亮度值，d为天文单位的日地距离，ESUNλ为太阳表观辐射率均值，θs是以度为单位的太阳高度角。不过总的来说，这部分的工作基本上不需要用户自己做，相关的系数都包

3、含在数据的头文件或者元数据中了。例如用Envi打开Modis数据，就是反射率（大气外层表观反射率），辐射亮度以及发射率三个数据类型（见dsbin：传感器定标http://bbs.esrichina-bj.cn/ESRI/viewthread.php?tid=56191）。              大气校正就是将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，目的是消除大气散射、吸收、反射引起的误差。主要分为两种类型：统计型和物理型。统计型是基于陆地表面变量和遥感数据的相关关系，优点在于容易建立并且可以有效地概括从局部区域获取的数据，例如经验线性定标法，内部平场域法

4、等，详细请参照玉妮小居新浪博客：辐射校正的统计模型http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f4afe870100da1w.html。另一方面，物理模型遵循遥感系统的物理规律，它们也可以建立因果关系。如果初始的模型不好，通过加入新的知识和信息就可以知道应该在哪部分改进模型。但是建立和学习这些物理模型的过程漫长而曲折。模型是对现实的抽象；所以一个逼真的模型可能非常复杂，包含大量的变量。例如6s模型，Mortran等。而辐射校正指在光学遥感数据获取过程中，产生的一切与辐射有关的误差的校正（包括辐射定标和大气校正）。三者关系如图： Landsat

5、 Tm5辐射定标和大气校正(转载)  一、辐射定标1.由于ENVI4.4中有专门进行辐射定标的模块，因此实际的操作十分简单。将原始TM影像打开以后，选择BasicTools–Preprocessing–CalibrationUtilities–LandsatTM2.进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat4,5或者7。从遥感影像的头文件中获取DataAcquisition的时间，Sunelevation。如果你是用File–OpenExternalFile–Landsat–Fast的方法打开header.dat的话，sunelevation就已经填好

6、了。这里CalibrationType注意选择为Radiance。输出文件，定标就完成了。二、大气校正大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。FLAASH可以处理任何高光谱数据、卫星数据和航空数据(860nm/1135nm)，这些数据是由HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)AISA、HARP、DAIS、Probe-1、TRWIS-3、SINDRI、MIVIS、

7、OrbView-4、NEMO等传感器获得的。FLAASH还可以校正垂直成像数据和侧视成像数据。Flaash大气校正使用了MODTRAN4+辐射传输模型的代码，基于像素级的校正，校正由于漫反射引起的连带效应，包含卷云和不透明云层的分类图，可调整由于人为抑止而导致的波谱平滑。FLAASH可对Landsat,SPOT,AVHRR,ASTER,MODIS,MERIS,AATSR,IRS等多光谱、高光谱数据、航空影像及自定义格式的高光谱影像进行快速大气校正分析。能有效消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物较为准确的反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数。校正过

8、程点击envi——Bas