遥感图像大气校正方法分析与选择

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1、中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn∗遥感图像大气校正方法分析与选择1,234张双,秦雨萍,张倩1.中国科学院研究生院计算与通信工程学院,北京(100048)2.中国科学院遥感应用研究所,北京(100010)3.四川师范大学数学与软件科学学院,成都(610068)4.四川大学数学学院,成都(610000)E-mail:zhangshuanghua1@126.com摘要:随着定量遥感技术的迅速发展,特别利用多传感器、多时相遥感数据进行土地利用和土壤覆盖变化监测,全球资源环境分析,气候

2、变化监测等的需要,使得遥感图像大气校正方法的研究越来越受重视。遥感图像的大气校正,一直是遥感定量化研究的中的重点,同时也是难点。遥感图像的大气校正方法很多,按照校正后效果来看,大致分为绝对校正和相对校正。目前而言,大气校正方法大致有辐射传输模型法、黑暗像元法、不变目标法、大气阻抗植被指数法等八种方法,如何从中选择一种高效率,高质量的方法是遥感图像大气校正的一大重点。通过分析各种方法的优缺点,以及它们各自使用的范围;通过设置时间参数和效果参数建立选优模型;以选取较优的校正方法。关键词:遥感图像;大气校正方法;

3、时间参数;效果参数;选优模型中国分类号:TP751文献标识码:A0引言气溶胶本身是一种重要的大气参数,可用于气候、大气污染等方面的研究;而在遥感应用中,气溶胶是对遥感图像进行大气校正的先决条件,只有知道了气溶胶的光学厚度才能通过大气辐射传输模型准确的去除大气气溶胶对遥感图像的影响,也才能从根本意义上做与定量遥感相关的科学研究。因此,我们做气溶胶光学厚度反演的一个重要目标就是对遥感图像[1]中的大气效应进行比较精确的校正,从而为遥感的定量研究奠定坚实的基础。大气校正作为定量遥感的先决要求,无论从应用或者从理论

4、上,一直以来都是大家所关心的问题。到目前为止,遥感图像的大气校正方法很多。这些校正方法按照校正后的结果可[2]以分为2种,绝对大气校正方法和相对大气校正方法。绝对大气校正方法是将遥感图像的DN(digitalnumber)值转换为地表反射率或地表反射辐亮度的方法。相对大气校正方法校正后得到的图像,相同的DN值表示相同的地物反射率,其结果不考虑地物的实际反射率。按照校[3]正的过程,可以分为间接大气校正方法,和直接大气校正方法。直接大气校正是指根据大气状况对遥感图像测量值进行调整,以消除大气影响,进行大气较正

5、。大气状况可以是标准的模式大气或地面实测资料,也可以是由图像本身进行反演的结果。间接大气校正指对一些遥感常用函数,如NDVI进行重新定义,形成新的函数形式,以减少对大气的依赖。这种方法不必知道大气各种参数。但是这些分类其实并没有明显的界限,因此下面在介绍一些主要的大气校正方法时,并不按照以上分类来介绍。1遥感图像大气校正方法综述1.1不变目标法(invariable-objectmethods)不变目标法(invariable-objectmethods)(F.GHalletal.,1991;5.Morma

6、netal.,1992;P.ChavezJr,1996):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∗本文获国家自然科学基金支持(No.40730525)-1-中国科技论文在线http://www.paper.edu.cn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[4]性关系,就可以对遥感图像进行大气校正。Schott利用不变目标DN的平均值及标准差提出[5]了一种估算这

7、种线性关系的斜率和截距的方法。Hall提出利用K-T变换中的亮度分量和绿[6]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。[7]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[8]场。PaxLenney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[9]图像中黑暗水体和明亮沙地作为不变目标。Michener等人用相似的方法监测了由于洪水导

8、[10]致的森林生态系统的变化状况。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。可以看出,不变目标法简单,直接,但它本质上属于一种统计的方法,是一种相对的大气校正方法。如

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