优秀研究生学位论文题录展示多角度遥感图像的大气订正专 业: 地理学、地图学与地理信息系统关键词: 多角度 遥感 大气订正大气纠正、大气校正 可见光 近红外 热红外分类号: TP751形 态: 共 104 页 约 68,120 个字 约 3.258 M内容阅 读: 内容摘要传感器接收到的遥感图像受到大气分子和气溶胶的吸收和散射作用。大气的影响使得用遥感图像进行分类、定量化反演遥感参数等各个方面受到不同程度的影响。因此,对于定量遥感来说,大气订正往往是不可缺少的步骤。该论文旨在解决多角度遥感图像大气订正的若干问题。论文首先详细总结了大气订正的模型和方法,面临的主要问题和今后的发展方向等。然后介绍了三部分研究内容：第一部分是气溶胶反演的相关问题。主要研究两方面的内容。一是给出了气溶胶光学厚度与水平气象视距相互转换的经验公式。气溶胶光学厚度是描述气溶胶光学特性的重要参数之一,而被广泛应用的大气辐射传输软件MODTRAN却采用水平气象视距作为其输入参数,两者之问在遥感应用中存在脱节。该文根据MODTRAN的模拟结果归纳出一组经验公式,并用于论文的其它工作中。二是以AMTISAirborne Multi-angle TIR/VNIRImaging System为例,探讨了利用多角度数据反演气溶胶参数的相关问题：尝试从AMTIS多角度图像同时反演单次散射反照率和气溶胶光学厚度两个参数,并根据太阳分光光度计的数据进行了验证。第二部分以AMTIS为例,给出了多角度图像的大气订正方法可见光、近红外波段：基于BRDF大气订正环的途径和核驱动模型,用MODTRAN创建大气参数查找表,加入地表先验知识,对AMTIS的可见光、近红外波段数据进行了大气订正,并根据地面数据进行了验证。第三部分研究了多角度遥感图像热红外波段大气订正的相关问题。首先给出了从宽波段热红外传感器反演温度的若干问题,讨论了通道响应函数和比辐射率波段变化的影响。对于宽波段传感器,不一定能直接由普朗克定律或者斯蒂芬-玻尔兹曼定律建立温度与辐射亮度的关系。以AMTIS为例,文中提出了两种拟合宽波段传感器亮度温度和辐射亮度之间关系的方式。文中以两个例子说明了这两种方式在宽波段传感器组分温度中的应用和误差,也分析了比辐射率波段变化对组分温度反演的影响。接着提出了在假定没有大气廓线情况下,AMTIS单通道多角度热红外图像的大气订正方法,并给出了相应模型参数的估算方法。文中提出了最小方差法用于计算大气等效温度最后对订正方法做了敏感性分析,并用同步的大气廓线对结果进行了验证。对于欧空局将要发射的卫星SPECTRA,由于设计的原因,其两个红外通道的IFOV不能完全重合,我们分析了两个通道空问分离对分窗算法所带来的影响。根据LES模型模拟的大气数据,用SHDOM模拟两个波段的热辐射;用模拟的这些数据来拟合分窗算法公式的系数;分析了两个热红外波段LOSLine-Of-Sight不重合相隔一个像元时对分窗算法精度的影响;分析表明其误差大小取决于分窗算法中T-T项的系数a与T-T的乘积,我们分析了这两项的大小,并根据他们的大小得出了两个热红外波段空间分离对分窗算法精度的影响。另外,论文还尝试了从ATSR两个角度的热红外数据进行组分温度的研究。发展了一种迭代算法,能够利用ATSR-2双角观测同时进行大气校正和反演地表的组份植被和土壤温度……全文目录文摘英文文摘主要名词缩写对照表第1章 绪论1.1简介1.2大气的影响作用和大气订正的必要性1.3大气订正的基本问题1.4大气订正的非物理模型方法1.5几种特殊类型传感器的大气订正特点1.6大气订正需要解决的关键问题1.7论文的研究内容1.8本章小结第2章 气溶胶光学厚度与水平气象视距相互转换的经验公式2.1简介2.2水平气象视距与气溶胶光学厚度概述2.3 6S提供的能见度和气溶胶光学厚度转换算法：2.4 MODTRAN的气溶胶光学厚度算法2.5用MODTRAN模拟水平气象视距和气溶胶光学厚度的经验公式2.6应用实例：大气订正2.7本章讨论与小结第3章 从AMTIS图像反演气溶胶光学厚度和单次散射反照率3.1简介3.2数据3.3模型3.4大气参数的计算3.5反演策略3.6结果与讨论3.7本章小结第4章 多角度遥感图像的大气订正算法可见光、近红外部分――基于MODTRAN4.1与BRDF大气订正环4.1简介4.2数据收集与分析4.3基于地表朗伯的大气订正4.4基于BRDF订正环的大气订正方法4.5验证4.6讨论与结论4.7本章小结第5章 从宽波段热红外图像反演组分温度的相关问题讨论――通道响应函数和比辐射率波段变化的影响5.1简介5.2宽波段传感器接收的热辐射5.3通道响应函数和比辐射率波段变化的影响5.4前向模拟与反演5.5讨论与结论5.6本章小结第6章 AMTIS单通道多角度热红外图像的大气订正6.1简介6.2数据收集与预处理6.3模型与方法6.4大气订正结果与验证6.5讨论与结论6.6本章小结第7章 SPECTRA两个热红外通道空间分离对分窗算法的影响7.1简介7.2数据7.3方法7.4结果分析7.5结论7.6本章小结第8章 利用ATSR-2双角度数据反演地表组分温度8.1简介8.2数据收集与分析8.3 QUAD分窗算法8.4 LSF模型概述8.5基于模型的组份温度分离算法8.6反演参数的不确定性与敏感性分析8.7本章小结第9章 结论与展望9.1主要结论9.2创新之处9.3论文的不足之处和进一步的研究方向：参考文献相似论文,74页,TP75,73页,TP75,126页,TP75,115页,TP75,112页,TP75,46页,TP75,68页,TP75,48页,TP75,57页,TP75,141页,TP75,64页,TP75,64页,TP75,48页,TP75,72页,TP75,60页,TP75,52页,TP75,82页,TP75,176页,TP75,51页,TP75,78页,TP75中图分类:
> TP751 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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遥感图像校正分析.ppt 37页
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* 传感器本身的因素：性能、系统的误差 传感器的响应特性：光学摄影机引起的辐射误差； 光电扫描仪引起的辐射误差：光电转换误差；探测器增益变化引起的误差
* 进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收和透射，其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。没有大气存在时，传感器接收的辐照度，只与太阳辐射到地面的辐照度和地物反射率有关。由于大气的存在，辐射经过大气吸收和散射，透过率小于1，从而减弱了了原信号的强度。同时大气的散射光也有一部分经过地物反射进入传感器，这两部分辐射增强了信号，但不是有用的。 * 一般来说，由仪器引起的误差产生的辐射畸变应该在数据的生产过程中，由生产单位根据传感器参数进行校正，而不需要用户自行校正。 * 对于一个已经过绝对辐射定标的遥感图像，还必须经过大气校正才可以得到地表目标的正确信息。 * * 遥感图像校正 姓名：马强 学号：座机电话号码 班级：遥感2013-01班
1、为什么要进行校正？ 2、怎样校正？
辐射校正：传感器系统误差校正 大气校正 太阳高度角误差校正 地形坡度误差校正 几何校正：基于ERDAS的几何精校正
* 辐射畸变 几何畸变 主要内容 * 为什么要进行校正 遥感成像过程 传感器本身的因素 遥感平台的影响 大气的影响 地表起伏的影响 ……
* 为什么要进行校正 产生图像畸变 辐射畸变： 指遥感传感器在接收来自地物的电磁波辐射能时，电磁波在大气层中传输和传感器测量中受到遥感传感器本身、地物光照条件（地形影响和太阳高度角影响）以及大气作用等影响，而导致的遥感传感器测量值与地物实际的光谱辐射率的不一致。
* 图像畸变的分类 几何畸变： 遥感图像的几何位置上发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等变形，称为几何畸变。
如何进行辐射校正： * 传感器本身的影响：导致图像不均匀，产生条纹和“噪音”。 大气的影响：反射、散射、吸收，主要会影响图像的对比度。 地形影响和光照条件变化引起的辐射误差
辐射校正 传感器定标 随机坏像元 行或列缺失 行或列条纹
* 遥感传感器系统误差校正
大气校正是消除遥感图像在大气传输中所引起的质量退化的一种图像处理方法。 * 大气校正 直方图最小值去除法 回归分析法
每幅图像上都有辐射亮度或反射亮度应为0的地区，如山的阴影处。而事实上并不等于0,说明亮度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度增值。 * 直方图最小值去除法
将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善，对比度增强，从而提高了图像质量。
* 直方图最小值去除法 回归分析法 用长波数据来校正短波数据 作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校正的某一波段（如TM1）图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标，将每一目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析。 例如： * 式中， 为TM5波段的亮度均值； 为TM1亮度均值； * a1,b1计算如下： T1、T5表示TM1与TM5波段灰度值， 为TM1波段校正后的灰度值。 回归分析法 * 可以认为α就是TM1波段的程辐射度。校正方法就是讲TM1波段中每个像元的亮度值减去α，来改善图像，去掉程辐射。 回归分析法 任何地表获得的能量都随太阳的高度变化，而不同的时间和季节太阳高度是不同的。
* 太阳高度角的辐射误差校正
太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。
太阳的高度角θ可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定，即：
sinθ sin? ?sinδ±cos? ?cosδ?cost
太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来实现的。 * 太阳高度角的辐射误差校正
太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐射亮度和地面倾斜度有关。
若处在坡度为α的倾斜面上的地物影像为g（x，y），则校正后的图像f（x，y）为： 地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的DEM数据，校正较为麻烦，一般只在地形坡度起伏较大的情况下做校正。
* 地形坡度辐射误差校正 * 遥感图像校正 谢谢！ 大气影响的粗略校正：精确的校正公式需要找出每个波段像元亮度值与地物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时的大气参数，以求出透过率Tθ、Tφ等因子。如果不通过特别的观测，一般很难得到这些数据，所以，常常采用一些简化的处理方法，只去掉主要的大气影响（散射光直接进入传感器的那部分，即程辐射），使影像质量满足基本要求。
* 辐射校正 对由于遥感检测系统、大气散射和吸收等原因引起的图像模糊失真、分辨率和对比度下降等辐射畸变进行校正。 几何校正 对由于搭载传感器的遥感平台飞行姿态
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基于遥感图像大气校正的意义与发展
【摘要】：随着多光谱、多时相传感器的发展,定量遥感也获得了很好的发展契机。虽然对于影像分类、变化检测的情况不需要进行大气校正,但大气校正作为光学遥感信息定量化研究中必不可少的一步,已受到越来越多的重视。近年来,传统的大气校正方法也在不断改进,越来越多的大气校正模型将更多的大气参数纳入定量分析范围,以提高大气校正的精度和适用性。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP79;P407【正文快照】：
引言随着近年来定量遥感的迅速发展,尤其是越来越多地将多传感器、多时相遥感数据利用于土地利用分析、土地覆盖变化监测、全球资源环境分析、气候变化监测等领域,遥感图像大气校正方法的研究越来越受到重视。大气是影响遥感定量分析与应用的重要因素,因此消除大气效应、卫星
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注册测绘师考试（测绘综合能力）重点难点：遥感图像的辐射定标与大气校正
来源：易考吧 &
& 【易考吧注册测绘师考试网】
  [导读]:注册测绘师考试（测绘综合能力）重点难点：遥感图像的辐射定标与大气校正专家推荐：
& 3.1.2遥感图像的辐射定标与大气校正
传感器本身的响应特性、大气散射和吸收、太阳光照条件、地物本身的反射或发射特性、地形坡度坡向等因素的影响，都会导致传感器接收的信号与地物的实际光谱之间存在辐射误差。引起辐射误差的原因不同，所需采用的校正方法也不相同。例如，对因传感器本身的响应特性引起的辐射误差所进行的辐射定标、“散粒噪声(又称随机坏像元)”和“条带(又称条纹)”的判定和去除，对因大气影响引起的辐射误差所进行的大气校正，对太阳位置引起的辐射误差的校正，地形坡度坡向校正等。
1.系统辐射定标
传感器的“增益”与“漂移”、传感器各个探测元件之间的差异和仪器系统工作产生的误差所造成的“散粒噪声”、“条带”等，都属于系统辐射误差。系统辐射校正主要是针对这些系统辐射误差进行的。
一般情况下，系统的辐射校正不需要遥感影像的使用者来完成，用户主要关注的是大气校正。
2.大气校正
根据理论基础与所需辅助信息来源的不同将大气校正方法分为：基于辐射传输模型的大气校正算法、基于实测光谱数据的大气校正算法以及基于影像特征的大气校正算法三种。
3.太阳位置引起的辐射误差校正
由于太阳高度角和方位角的影响，在影像上会产生阴影而遮盖地物，从而引起辐射误差，该误差一般难以消除。在针对多光谱遥感影像处理时，可以利用两个波段数据进行比值运算，抑制阴影影响，以提高遥感影像定量分析与识别分类的精度。对于单景影像可以根据成像时间、季节和地理位置，通过调整一幅影像内的平均灰度来校正。
4.地形坡度、坡向校正
地形坡度、坡向校正的目的是去除由地形引起的光照度变化。一般情况下，不对地形坡度引起的误差作校正.实在需要时采用比值处理减弱该方面的误差影响。
编辑：[Tom] 【】
<FONT color=#ff年注册测绘师考试备考方案：
方案一：考试软件
方案二：网校培训
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遥感大气校正
(1)需要做大气校正:就是你想得到的信息不是大气信息或者说大气信息干扰了你想得到的信息。比如你用图像做土壤分类,土壤水分这些类型的应用都需要做大气校正,是因为你希...就用ENVI,ENVI的FLAASH专门做大气校正的,功能强大,几乎包含所有常见的传感器的影像,也有IKONOS。Spectral--FLAASH;你需要知道的参数是:拍摄瞬间传感器中心的经纬度...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、辐射率、地表温度等真实物理模型参数。大多数情况下,大气校正同时也是反演地物真实反射率的...高光谱数据一般流程是先做大气校正,后做几何校正。这样在做定标的时候使用原始的dn值,在做几何校正时候,使用最邻近重采样法。您好, 首先谢谢您的提问。但是用MODTRAN4做大气校正,我也没做过,所以这方面可能帮不了您,抱歉! 但是如果你是对遥感影像做大气校正的话,你可以使用ENVI软件中的FLA...高光谱数据一般流程是先做大气校正,后做几何校正.这样在做定标的时候使用原始的dn值,在做几何校正时候,使用最邻近重采样法.然而,在所有的遥感应用中都进行大气校正可能没有必要。是否进行大气校正,取决于问题本身、可以得到的遥感数据的类型取的历史与当前实测大气信息的数量和从遥感数据中...校正后的影像坐标星系是对的,只要跟已知坐标点比较下就知道了。 所有的计算都是软件自动完成的,知道他们的意义就可以了 不同的软件直方图功能菜单不一样,请参考相关书...先辐射校正,后几何校正
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