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第5章 遥感图像的辐射校正


通常边缘附近的斑点不进行消除,图像四周的像元不进行斑 点消除
处理过程中,要把斑点和图像本身的边缘信息区别开来,这 可以通过恰当的选择阈值或先进行边缘检测而后进行斑点消 除来实现。
3. 灰度一致化
在研究大区域时,常需要将几张遥感影像拼接,即做镶嵌图。
制作镶嵌图时,除了几何位置保持一致外,还需要使其灰度均匀。 方法:
注意:在地面特定地区、特定条件、一定时间段内测定
的地面目标反射率不具有普遍性,因此该方法仅适用于
包含地面实况数据的图像。
2. 辐射传递方程计算法
需要测量具体天气条件下的大气参数
地面目标真实辐射能量
E E0e
传感器接收到的电磁辐射能量
T 0, H
大气的衰减,H为大气层高度
在可见光和近红外区,大气的影响主要是由气溶胶引起 的散射造成,在热红外区,大气的影响主要是由水蒸气的吸 收造成。为了消除大气影响,需要测定气溶胶密度以及水蒸 气浓度。 改进方法:在获取地面目标图像的同时,利用搭载在同 一平台上测量气溶胶和水蒸气浓度的传感器获取气溶胶和水 蒸气的浓度数据,利用这些辅助数据进行大气校正。
与地物同温度的 黑体光谱辐射通 量密度
大气散射和辐射的 能量
传感器光谱 响应系数
太阳辐射照 度
地物的光谱 发射率
平台高度
5.2 辐射误差
一、定义
进入遥感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值(灰 度值)。辐射强度越大,亮度值(灰度值)越大。
亮度值(灰度值)主要受两个物理量影响:一是太阳
辐射照射到地面的辐射强度;二是地物的光谱反射率。当 太阳辐射相同时,图像上像元亮度值(灰度值)的差异就
征产生影响 为了尽量减少太阳高度角和方位角引起的辐射误差, 大多数卫星设计在同一地方时间通过当地上空。
造成同物异谱问题,影响遥感图像的定量分析与自动识别;
(2)地形起伏:海拔高度、坡向、坡度
传感器接收到的太阳光辐射亮度和地面倾斜程度有关。
由于地形起伏变化,在遥感图像上会造成同类地物灰度 不一致。
4. 其他原因引起的辐射误差 传感器特性的差异、干扰、故障造成不正常的条纹和 斑点。
专业的遥感图像处理系统多提供的大气校正模型: Erdas和Geomatica系统中的ACTOR模型 ENNI系统中的FLAASH模型 公共的大气校正模型,其中较好的是6S模型。
3. 波段对比法
依据:大气散射的选择性,即对短波影响大,对长波影响小 a. 回归分析法 原理:在遥感图像上大山的阴影区或深大水体区域, 各个波段的反射为零。同时,大气散射主要影响短 波部分,波长较长的波段几乎不受影响,因此可用其 校正其它波段数据。
传感器输出辐射亮度
探测器输出的最大、最小辐射亮度
对于MSS和TM图像,Dmax分别为 和255 127
MSS的Rmax和Rmin
TM的Rmax和Rmin
3. 条纹误差的校正
遥感图像中的条纹主要是由检测器引起的。 条纹误差消除的常用方法: 平均值法、直方图法、垂直扫描线方向上最近邻点法
或双三次卷积法
2. 光电转换系统的特性引起的辐射误差校正
由于转换系统的灵敏度特性有很高的重复性,可以定期在地面上测量
其特性,根据测量值对其进行辐射畸变校正。 以Landsat的MSS、TM图像为例,对传感器的输出R进行校正的公式
校正过的辐射亮度
已校正数据的最大值
Dmax V R Rmin Rmax Rmin
大气校正
地表辐射校正
5.1 大气层对电磁波传输过程的影响
5.2 辐射误差
5.3 辐射误差校正方法 5.4 遥感卫星辐射校正场概述
5.1 大气层对电磁波传输过程的影响
基本的辐射传输过程
一、大气散射
大气散射性质与强度取决于大气中分子或微粒半 径及被散射光的波长。 包括选择性散射与非选择性散射。 1.选择性散射 瑞利散射(Raileigh scattering):由远小于 光波长的气体分子引起,如由O2、N2等;散射强度 与波长的4次方成反比;“蓝天”效应
5.3 辐射校正方法
5.3.1 5.3.2 5.3.3 5.3.4 系统辐射误差校正 大气校正 地面辐射校正 传感器端的辐射校正
5.3.1 系统辐射误差校正
1.光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的校正
EP E0 cos
4

p
f cos
o点光强
o
f
机载成像光谱图像的边缘辐射畸变与仪器大视场角有关,主要由大气 效应、地物反射非朗伯体特性、太阳-仪器-目标相对几何关系等因素 综合作用所引起的。
a. 等概率变换
理论基础:两幅图像重叠部分灰度分布应相同。
设F、G两幅影像,以影像F为标准进行变换。在重叠部分,G影像上灰
度值小于gi的像元百分数为P,对应在F影像上占有同样百分数P的像 元灰度值为fi,这样就找到了gi应变换成fi,找出重叠部分影像G上所有 灰度值应变换成的值g’,列出变换表,根据该表将影像G各像元的灰 度值进行变换。 简单、但存在位置配准误差。
为什么要做大气校正?
入射到传感器的电磁波能量除了地物本身的辐射以外,还有 大气引起的散射光。我们想要了解某一物体表面的光谱属性 ,必须将大气的影响消除。
三种方法: 野外波谱测试回归分析法 辐射传递方程计算法 波段对比法
1. 野外波谱测试回归分析法
野外波谱测试需要与卫星同步在野外进行光谱测量。
卫 星 测 量 值
a 0
设回归方程为:
地面测量值
L=a+bR
大气影响的附加部分(天空光散射)
将图像中的每个像素值减去a,获取某区域经过大气 改正后的图像。
在获取地面目标图像时,可以预先在地面设置反射率已 知的标志,或事先测出若干地面目标的反射率,把由此 得到的地面实况数据和传感器的输出值进行比较,以消 除大气的影响。
直接反映了地物目标光谱反射率的差异,但实际测量时,
辐射强度值还受到其他因素的影响而发生改变。
辐射误差:传感器所得到的目标测量值与目标的光谱反射
率或光谱辐亮度等物理量之间的差值
二、引起辐射误差的因素
传感器
大气
太阳辐射
其它
1. 因传感器的响应特性引起的辐射误差
– 光学摄像机引起的辐射误差
辐射校正的目的:
尽可能消除因传感器自身条件、大气条件、太阳位
置和角度条件及某些不可避免的噪声引起的传感器所得
到的目标测量值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物 理量之间的差异,尽可能恢复遥感图像本来的面目,为 遥感图像的分割、分类、解译等后续工作打下基础。 辐射校正包括三部分的内容:
传感器端的辐射校正
散射增加了到达卫星的辐射能量,但降低了遥感图像 的反差。 B
Cr
max
Bmin
设两类地物的亮度值分别为2和5,假设散射使亮度值 增加了5个单位,则
无散射时的反差: 有散射时:
5 Cr 2
55ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱCr 1.4 25
散射作用所包含的亮度值中不含有任何地面信息,却降 低了图像的反差,从而降低了图像的分辨率,必须进行 校正。
遥感中使用的大气窗口:
1)0.3-1.15um:包括部分紫外光、全部可见光和部分近 红外光,透过率在70% 2)1.4-1.9um:近红外窗口,透过率在60%-95%之间 3)2.0-2.5um:近红外窗口,透过率为80% 4)3.5-5.0um:中红外窗口,透过率为60%-70% 5)8.0-14.0um:热红外窗口,透过率为80% 6)1.0-1.8mm:微波窗口,透过率为35%-40% 7)2.0-5.0mm:微波窗口,透过率为50%-70% 8)8.0-1000.0mm:微波窗口,透过率为100%
通常选用同类仪器测量,将地面测量结果与卫星影像对应像元亮度值 进行回归分析。
注意:比较时,应将图像像元亮度值与辐射度进行转换
通常是通过线性方程将传感器的最大和最小辐亮度与图像的灰度级 联系起来,并进行转换。有关辐亮度的参数可以在图像的元数据文 件中找到。 如:对于一个8位量化的图像,转换方程为:
L Lmax L min DN Lmin 255
东华理工大学研究生课程
遥感数字图像处理与分析
官云兰 遥感与地理信息工程系
第5章
遥感图像的辐射校正
由于传感器响应特性和大气的吸收、散射以及其它
随机因素影响,导致图像模糊失真,造成图像的分辨率
和对比度相对下降,这些都需要通过辐射校正复原。 消除遥感图像数据中依附在辐亮度中的各种失真的 过程称为辐射量校正(Radiometric Calibration),简称 辐射校正。
米氏散射(Mie scattering):也称为气溶胶散 射,主要有霾、水滴、尘埃、烟、花粉、微生物、 海上盐粒、火山灰等气溶胶引起的散射,引起散射 的大气粒子直径约等于入射电磁波波长。散射强度 与波长的二次方成反比。
2.非选择性散射 大气中的云、雾、水滴、尘埃以及大小超过波 长10倍的颗粒引起的散射,散射粒子的直径远大于 入射波长,对各种波长予以同等散射。
方法:在不受大气影响的波段和待校正的某一波段图 像中,选择最黑区域(通常为高山阴影区)中的一系 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,也称为暗像 元法。
Y a bX
Y:待校正波段的图像亮度值 X:不受大气影响波段的图像亮度值
b. 线性灰度变换
在两张影像的重叠部分各取出相对应的n个点,建立线性回归方程; 然后运用最小二乘法求线性方程系数。以其中一幅影像为标准,对另 一幅影像进行变换,从而达到灰度一致化。 特点:简单易行,n足够大时有一定的精度。存在位置配准误差。
三、因大气影响引起的辐射误差校正
消除因为大气散射引起的辐射误差的处理称为大 气校正。
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