遥感图像处理中大气校正方法综述

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1、遥感图像处理中大气校正方法综述摘要:本文就遥感图像处理中大气校正的一些方法进行论述,综合总结了遥感图像处理大气校正方法。大气校正的方法主要有辐射传输模型、黑暗像元法、不变目标法、参考值大气校正法和大气阻抗植被指数法等。关键词:遥感图像大气校正方法卫星遥感图像的大气校正,一直是遥感定量化研究的主难点之一。近些年来,随着定量遥感技术迅速发展,特别利用多传感器、多时相遥感数据进行土地利用和土地覆盖化监测、全球资源环境分析、气候变化监测等的需要,使得感图像大气校正方法的研究越来越受到重视。一、辐射传输模型在诸多的大气校正方法中校正精度髙的方法是辐射

2、传输模型法(Radiativetransfermodels)0辐射传输模型法是利用电磁波在大气中的辐射传输原理建立起来的模型对遥感图像进行大气校正的方法。国内很多研究者对辐射传输模型大气校正方法也作了很多研究工作。秦益等人提出了基于辐射传输模型理论的AVHRR图像大气校正方案,并研制了软件系统。李先华等人在讨论逐点计算遥感图像像元的大气程辐射值和大气透过率的方法和原理的基础上,提出了一个适合非均匀大气的、包括大气程辐射和大气透过率等修正内容的遥感图像广义大气校正模型。张玉贵对TURNER模型进行改进,并对TM图像进行了大气校正。胡宝新等人提

3、出了BRDF一大气订正环的大气校正方法。这种方法首先用6S模型作基于朗伯体的大气校正,并通过一系列在不同成像几何条件的订正结果,在BRDF模型库中找到一种最能描述这些数据的模型,最后根据反演的模型参数进行基于BRDF的大气校正。龙飞等人利用连续数天的多角度NOAA卫星数据,采用Rahman地表二向反射模型和基于地面BRDF反射率的大气校正方法反复迭代提出了多个角度大气校正后的图像。二、黑暗像元法最理想的大气辐射校正和反射率反演方法应该是仅通过遥感影像信息,而不需要野外场地测量等辅助数据,并且能够适用于历史数据和很偏远的研究区域。因此,研究者

4、提出了一些不需要大气的和地面的实测数据,尤其不需要卫星同步观测数据的大气校正方法,其中被广泛应用的就是黑暗像元法(dark-objectmethods)o用黑暗像元法进行大气校正主要是依靠图像本身的信息,一些不能直接在图像上获得的信息,可在相应的前人研究成果的文献资料中找到。这种方法直接、简易,其校正精度可以满足一般遥感的研究和应用,具有较强的实用性。该方法的基本原理就是在假定待校正的遥感图像上存在黑暗像元区域、地表朗伯面反射、大气性质均一,忽略大气多次散射辐照作用和邻近像元漫反射作用的前提下,反射率很小的黑暗像元由于大气的影响,而使得这些

5、像元的反射率相对增加。可以认为这部分增加的反射率是由于大气程辐射的影响产生的。利用黑暗像元值计算出程辐射,并代入适当的大气校正模型。获得相应的参数后,通过计算就得到了地物真实的反射率。三、不变目标法不变目标法(invariable—Objectmethods)假定图像上存在具有较稳定反射辐射特性的像元,并且可确定这些像元的地理意义。那么就称这些像元为不变目标,这些不变目标在不同时相的遥感图像上的反射率将存在一种线性关系。当确定了不变目标以及它们在不同时相遥感图像中反射率的这种线性关系,就可以对遥感图像进行大气校正。Schott利用不变目标D

6、N的平均值及标准差提出了一种估算这种线性关系的斜率和截距的方法oHalll提出利用K-T变换中的亮度分量和绿度分量来确定不变目标的方法。他们成功地应用了这种方法对TM图像进行了大气校正。Cop-pin等人利用该方法进行大气校正时假定了5种不变目标,清澈且深的贫营养化的湖泊、茂密的老红松树林、平广的沥青屋顶、无杂质的沙砾覆盖区、混凝土的路面或大型停泊场。PaxLermey等人通过该方法利用10景TM图像监测了埃及的土地利用变化。他们选择图像中黑暗水体和明亮沙地作为不变目oMichener等人用相似的方法监测了由于洪水导致的森林生态系统的变化状

7、况。我国对该方法也有研究,池宏康等人提出了利用裸沙土壤线对遥感图像进行大气校正的方法。该方法选择具有较稳定光谱反射特征的裸沙作为不变目标。并且找到裸沙在相同的红光和近红外波段组合的二维平面直角坐标中,该裸沙不断变化的反射率存在一种线性关系。该方法可应用于干旱、半干旱地区卫星遥感数据的大气校正。四、参考值大气校正法曾志远提出了参考值大气校正法。这种大气校正方法。不需要大气观测数据。不需要考虑卫星图像接收时的大气状况。它使用间接的判断标准,寻找正确的大气校正值。该方法可以很好地解决植被和土壤侵蚀等的动态监测问题。这种方法的思路可以概括为:以某种

8、正确参考值为依据,推演出应有的大气校正参数值,然后校正TM图像,计算各像元应有植被指数值和应有植被亮度值,从而实现植被和土壤侵蚀动态监测的方法;其中的正确参考数据。可以是由遥感图

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