不受大气影响波段的图像亮度值.PPT

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不受大气影响波段的图像亮度值

实例分析 校正前 校正后 四、大气校正 程辐射的大小与像元位置有关,随着大气条件、太阳照射方向和时间变化而变化,但在一幅图像的范围内,变化量微小,可以认为是一个常数,其值的大小只与波段有关。通过比较简便的方法去掉程辐射度 。 主要包括直方图最小值去除法和回归分析法等。 四、大气校正 2)相对大气校正 四、大气校正 2)大气影响的相对校正 (1)直方图校正方法 从图像像元亮度值中减去一个辐射偏置量(LP),辐射偏置量等于图像直方图中最小的辐射亮度值。 前提(假设):水体(或阴影)等物体的灰度值为0,大气散射导致图像上这些物体的灰度值不为0(辐射偏置量) 暗物体法(Dark-object method) 即: 输出BVi,j,k=输出BVi,j,k-偏移量 * 原理: 在遥感图像上大山的阴影区或深海水体区域,各个波段的反射为零。 程辐射主要来自大气散射的影响,在波长较长的红外波段,散射影响接近于零。可作为没有程辐射影响的标准图像来校正其他波段数据。 Lb:待校正波段的图像亮度值 La :不受大气影响波段的图像亮度值 四、大气校正 2)大气影响的相对校正 (2)回归分析法 方法:在不受大气影响的波段(如TM5或7)和待校正的某一波段图像中,选择一系列目标,将每个目标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析,建立线性回归方程。 * (2)回归分析法 对于TM数据: 即: 波段TM7中亮度为零处在波段TMi中程辐射度。实际校正时将波段TMi中所有像元值减去这个截距c,去除程辐射信息。 四、大气校正 2)大气影响的相对校正 3)利用地面实况数据进行校正 预先在地面设置反射率已知的标志,测定其辐射量 事先测出若干地物的反射率 将测出的实况数据与传感器输出值进行比较,以消除大气影响。 但遥感是动态的,因此这种方法不具有普遍性,仅适用于地面实况数据特定的地区及时间。 四、大气校正 五、像元灰度DN与辐射亮度L的转换 A.可见光波段 辐亮度L 反射率P B.热红外波段 L=DN/Gain+Bias K1=666.093W/m2.ster.um,K2=1282.7108K 1979美国新墨西哥州白沙 1987法国马赛西北La crau 中国敦煌戈壁,青海湖 通过建立地面辐射校正场对卫星传感器进行绝对辐射定标,能够实现卫星传感器之间数据的相互匹配,符合统一标准。 通过地面辐射校正场来验证辐射定标和校正的精度。 六、地面辐射定标场 小 结 本节重点: 1.辐射误差来源 2.大气校正 思考: 以TM影像为例,在ENVI平台下进行大气校正。 预习:遥感图像辐射增强与变换 * * * 数字图像处理知识 * 基于辐射传递方程 * * K1,K2是计算常数,分别为:K1=666.093W/m2.ster.um,K2=1282.7108K 遥感图像分析 Analysis of Remote Sensing 河南理工大学测绘学院 第十一讲 遥感图像的辐射处理 Remote Sensing Image Radiometric correction 主要内容 一、辐射误差来源 二、传感器辐射定标 三、太阳高度和地形辐射校正 四、大气校正 五、像元灰度值DN和辐射率的转换 六、地面辐射校正场 重点 重点 2、辐射误差主要来源 大气条件引起的误差 地形影响和光照条件的变化引起的误差 传感器的灵敏度特性引起的误差 1、传感器接收的能量:太阳辐射,大气散射反射辐射,地物辐射 一、辐射误差来源(Radiometric Error) 一、辐射误差(Radiometric Error) 一、辐射误差(Radiometric Error) 遥感图像辐射信息恢复处理包括: 辐射定标 Radiometric calibrates 指传感器探测器探测值的标定过程方法,用以确定传感器入口处的准确辐射值。 辐射校正 Radiometric correction 由于传感器响应特性和大气的吸收、散射及其它随机因素影响,导致遥感图像辐射失真,造成图像分辨率和对比度相对下降。这些都需要通过辐射校正复原。 二、传感器辐射定标( Radiometric calibrates ) K——传感器每一亮度等级表示的辐射能量(增益系数); BVijk——像元亮度值; Cmax——像元的最大亮度值(如:8bit为255); Lmax ——传感器探测的饱和辐射值; Lmin ——探测器量测的最小辐射值(偏移量)。 建立到达传感器探测元输出量化值与实际地物辐射亮度值之间的定量关系: 绝对定标:传感器定标系数目标辐射 1、传感器实验室定标_测量标准辐射源 2、遥感器星上内定标_灯,太阳及黑体

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