辐射定标

(2012-11-28 13:58:29)

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标签：分类：科研

杂谈

(2012-01-26 01:18:44)

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分类：工作篇

校园

环境一号卫星光学数据绝对定标

环境一号卫星光学数据的遥感器校订分为绝对定标和相对辐射定标。

对目标作定量的描绘，获取目标的辐射绝对值。要成立传感器丈量的数字信号与对应的辐射能量之间的数目关系，即定标系数，在卫星发射前后都要进行。卫星发射前的绝对定标是在地面实验室或实验场，用传感器观察辐射亮度值已

知的标准辐射源以获取定标数据。卫星发射后，定标数据主要采纳敦煌外场测

量数据，此值一般在图像头文件信息中能够读取。以下两表为敦煌场所测定的绝

对定标数据。

表HJ 1A/B 星绝对辐射定标系数（DN/W m 2 sr 1m1）

定标系数（ DN/W m 2 sr 1m 1）卫星传感器

Band1Band2Band3Band4

CCD1

HJ1A

CCD2

CCD1

HJ1B

CCD2

利用绝对定标系数将DN值图像变换为辐亮度图像的公式为：

L=DN/coe

式中 coe 为绝对定标系数，变换后辐亮度单位为W m 2 sr 1m1。

因为以上定标系数为敦煌场采纳单点法对中等反射率目标（沙漠）测定的结

果，所以关于太阳反射光谱波段，建议针对中等反射率地物采纳上边供给的绝对

辐射定标系数。

关于 HJ1B的红外相机，近红外波段绝对定标系数为，短波红外波段绝对定

标系数为。定标公式同前。 HJ-1B 红外相机热红外通道绝对辐射定标系数为：增益，单位： DN/（W m 2 sr 1 m 1）；截距，单位： DN。利用绝对定标系数将 DN

值图像变换为辐亮度图像的公式为 L=（ DN-b）/coe ，式中 coe 为绝对

定标系数的增益， b 为截距，变换后辐亮度单位为W m 2 sr 1m1。HJ1B红外相机中红外波段则条带较为严重，不利于定量化应用。

遥感数字图像

遥感数字图像是以数字形式记录的二维遥感信息，即其内容是经过遥感手段

获取的，往常是地物不同波段的电磁波谱信息。此中的像素值称为亮度值（或称为灰度值、 DN值）。

遥感观点 DN值（ Digital Number ）是遥感影像像元亮度值，记录的地物的灰度值。无单位，是一个整数值，值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过

率和散射率等有关。

遥感图像量化 image quantification 。释文：按必定的函数关系将图像所代表的物

理量切割成有限的失散等级 , 以使观察数据可用必定字长的二进制码表示 ,

所以又称为数据编码。量化后的级别称为图像的像元值、灰度或亮度, 记为

DN(digital number)。

DN值没有单位，数目级与像素深度有关，假如是无符号整型的就是 0-255 ，符点型，无符号 16 位均依据其种类确立。

在遥感领域，定标一般分为几何定标和辐射定标两种。

几何定标即指对遥感图像几何特征进行校订，以复原为真切状况。

辐射定标指对遥感图像的辐射度进行校准，以实现定量遥感。

辐射定标一般也可称为校准，其主要目的是保证传感器获取遥感数据的正确性。

往常，采纳系统自己内部监督环路和外面标准目标方法对系统链路中的各个环节

进行偏差修正，来实现辐射定标过程。

一般在主动式遥感系统中，辐射定标能够作得很好，能够以为在必定偏差范围内

实现了定量遥感。而被动式遥感系统相对困难些。

几何定标相对简单，就不多说了。

辐射定标是对传感器惹起的偏差校订，将影像校订为星上反射率

辐射定标和辐射校订——遥感数据定量化的最基本环节

因为遥感图像成像过程的复杂性，传感器接收到的电磁波能量与目标自己辐射的能量是不一致的。传感器输出的能量包含了因为太阳地点、大气条件、地形影响和

传感器自己的性能等所惹起的各样失真，这些失真不是地面目标的辐射，所以对

图像的使用和理解造成影响，一定加以校订和除去，而校订和除去的基本方法就

是辐射定标和辐射校订。

辐射定标是指传感器探测值的标定过程方法，用以确立传感器进口处的正确辐

射值。辐射校订是指除去或更正遥感图像成像过程中附带在传感器输出的辐射

能量中的各样噪声的过程。

一般状况下，用户获取的遥感图像在地面接收站办理中心已经作了辐射定标和辐

射校订。

大气对电磁波的作用基本能够概括为两种物理过程，即汲取和散射。对环境遥感

来说，大气的汲取与散射作用均可使电磁波遇到削弱，此谓大气效应。

大气纠正，即大气效应纠正，其基本目标是＂怎样将星载传感器所测得的辐射亮

度值（ＤＮ）中的大气效应除去去，从而获取地表真切的辐射亮度值＂。

辐射校订是指除去或更正遥感图像成像过程中附带在传感器输出的辐射能量中

的各样噪声的过程。辐射校订包含三个方面：

１、影像的辐射校订

２、太阳高度角和地形影响惹起的辐射偏差校订

３、大气校订

大气校订不过辐射校订的一个方面。

光学遥感图像比如TM的一些辐射定标工作，总的来说能够有广义和狭义之分：

狭义的是指将图像的DN值转变成有物理量纲的观察目标大气上界的亮度值或许

反射率

广义的除了狭义的步骤外还包含去除大气影响，计算地表目标真切的反射亮度或

许是反射率

若是用６Ｓ模型校订，第一步是辐射定标，依据ＤＮ值、影像的ｏｆｆｓｅｔ和

ｇａｉｎ计算辐射量度Ｌ；第二步用６Ｓ模型获取大气校订参数ｘａ、ｘｂ、ｘｃ；第三步依据三个大气校订参数和Ｌ便可计算校订后的反射率。从计算方程来看，假

如拥有同样ＤＮ值的像元，校订后其反射率也同样。

地表反射电磁波，被卫星的传感器记录下来就获取DN值，DN值进过定标和有关

的公式能够转变成地表的反射率值。

DN值就是遥感传感器的数字量化输出值，相当于图像的灰度值。。。能够依据

记录的原始 DN值进行辐射定标，变换为大气外层表面反射率。

DN值就是像素值。 DN值的大小代表地物反射电磁波的能力，平常点就是分辨

地物。因为不同的地物应当有不同的 DN值。

表观反射率

用多辐射校订水平遥感数据提取植被叶面积指数的精度剖析

顾祝军刘咏梅陆俊英南京晓庄学院生物化工与环境工程学院南京211171 土

壤与农业可连续发展国家要点实验室（中国科学院南京土壤研究所）南京

210008

采纳南京市 SPOT5HRG图像的地物反射率（ PAC）、表观反射率（ TOA）、星上辐

射率（ SR）和灰度值（ DN）影像 , 提取了 2 栽种被指数（ VI ）, 即归一化植被指数（NDVI）和比值植被指数（RVI）, 与地面实测的植被叶面积指数（LAI ）进行了

有关剖析 , 并成立了 157 个 LAI-VI 关系模型。结果显示： LAI 与 VI 呈明显的正有

关关系（ r=~,p 〈）, 对应不同植被的精选模型自变量包含了 3 个辐射校订水平

的 2 栽种被指数 , 可见鉴于不同辐射校订水平的植被指数在 LAI 遥感反演中拥有必

定的应用潜力。这些精选模型为：阔叶林： LAI=＋＋（ R2=,RMSE=）, 针阔混交

林： LAI=＋＋（ NDVIDN）（ NDVIDN）3（R2=,RMSE=）, 灌木： LAI=＋（ NDVISR）2

＋（ NDVISR）3（R2=,RMSE=）, 草地： LAI=＋＋（ R2=,RMSE=） , 植被整体： LAI=

＋＋＋（ R2=,RMSE=）。研究表示 , 鉴于不同植被种类、不同辐射校订水平影像

的 LAI 遥感估量有益于充足发掘遥感影像信息 , 从而提升 LAI 估量的精度。

因为植被遥感觉用定量化和监测等的需求，光学遥感数据的辐射校订更为遇到重

视该文阐述了辐射校订，辐射定标和大气校订的慨念以及它们之间的差别及关系

特别对辐射定标的结果之一，大气层顶表观反射率，简称表观反射率(Apparent reflectance) 的定义、慨念、计算和它在植被遥感中的应用等方面，进行了详尽的

阐述。

暗像元算法鉴于表观反射率的大气贡献项 , 即利用卫星观察的路径辐射反演气溶胶

光学厚度。它是目前陆地上空气溶胶遥感觉用最为宽泛的算法。

遥感反射率的定义：地物表面反射能量与抵达地物表面的入射能量的比值。

遥感表观反射率的定义：地物表面反射能量与近地表太阳入射能量的比值。

大气校订就是将辐射亮度或许表观反射率变换为地表实质反射率，目的是除去

大气散射、汲取、反射惹起的偏差。

1、反射率：是指任何物体表面反射阳光的能力。这种反射能力往常用百分数来表

示。比方说某物体的反射率是 45%，这意思是说，此物体表面所接遇到的太阳辐

射中，有 45%被反射了出去 . 英文表示： Reflectance

2、地表反射率：地面反射辐射量与入射辐射量之比，表征地面对太阳辐射的

汲取和反射能力。反射率越大，地面汲取太阳辐射越少；反射率越小，地面汲取

太阳辐射越多，表示： surface albedo

3、表观反射率：表观反射率就是指大气层顶的反射率, 辐射定标的结果之一，大

气层顶表观反射率，简称表观反射率，又称视反射率。英文表示为： apparent reflectance （=地表反射率 +大气反射率。所以需要大气校订为地表反射率）。“ 5S”和“6S”模型输入的是表观反射率而 MODTRAN模型要求输入的是辐射亮度。

4、行星反射率：从文件“一种适用大气校订方法及其在ＴＭ影像中的应用”中

看到“卫星所观察的行星反射率（未经大气校订的反射率）”；在“鉴于地面耦

合的 TM影像的大气校订 - 以珠江口为例”一文有“该文应用 1998 年的 LANDSAT5 TM影像 , 对原始数据进行定标、辐射校订 , 求得地物的行星反射率”。所以行星

反射率就是表观反射率。英文表示：planetary albedo

5、反照率：反照率是指地表在太阳辐射的影响下，反射辐射通量与入射辐射通

量的比值。它是反演好多地表参数的重要变量，反应了地表对太阳辐射的汲取能

力。英文表示： albedo

它与反射率的观点是有区其余：反射率（ reflectance) 是指某一波段向

必定方向的反射，因此反照率是反射率在所有方向上的积分；反射率是波长的

函数，不同波长反射率不同样，反照率是对全波长而言的。反照率的定义是地物

全波段的反射比 , 反射率为各个波段的反射系数。所以 , 反照率为地物波长从 0 到∞的反射比。

6.地表比辐射率 (Surface Emissivity) ，又称发射率，指在同一温度下地表发射的辐射量与一黑体发射的辐射量的比值，与地表构成成分，

地表粗拙度，波长等要素有关。比辐射率的直接丈量。理论上, 比辐射率的测定有

两种门路 , 一种是比色法 , 这种方法目前只好使用在被测物的温度大于50℃的场合。因为信噪比太小 , 不合适常温地球表面的丈量。但是, 跟着传感器技术的发展, 假如能丈量零度以下物体的话 , 这种比色法似可获得打破性的发展; 另一种是亮度法。也是目古人们所采纳的办

法。在实验室里 , 利用关闭式黑体筒能够成功地丈量地物的比辐射率。也能够利用主动和被

动相联合的方法丈量比辐射率, 这种方法已在实验室里获得成功。利用二氧化碳激光 , 能够远距离丈量地物的比辐射率 , 目前 , 已经开始把这一技术向航空和航天遥感扩展,它的可行性已经获取证明 , 其目标是对地区范围的地物比辐射率进行直接测定。我们坚信这种高技术的实

现已指日可待了。这种比辐射率的直接测定, 不单能够直接获取比辐射率地区散布, 并且能够获取比辐射率的多角度以及地物性质的有关信息。这种研究思路的实现, 对定量热红外遥感的推进作用是巨大的。

辐射亮度表示面辐射源上某点在必定方向上的辐射强弱的物理量。辐射亮度的

SI 单位为瓦 /(球面度.米2)。

面辐射源的辐射亮度L：辐射源在某一方向的单位投影面积在单位立体角内

的辐射通量，称为辐射亮度（Radiance ）L。Le=dLe/dScosθ θ为给定方向和辐射源面元法线间的夹角。单位是W/(sr*m2)。

辐射

基本内容

SI

表示面辐射源上某点在必定方向上的辐射强弱的物理量。

单位为瓦／ ( 球面度 . 米 2 ) 。面辐射源的辐射亮度

辐射亮度的L：

辐射源在

某一方向的单位投影面积在单位立体角内的辐射通量，称为辐射亮度（Radiance）L。单位是W/(sr*m2)。

自然界中的全部物体 , 只需温度在绝对温度零度以上 , 都以电磁波的形式时辰不断地向外传递热量 , 这种传递能量的方式称为辐射。物体经过辐射所放出的能量，称为辐射能。辐射按伦琴 / 小时 (R) 计算

辐射有一个重要的特色，就是它是“平等的”。无论物体 ( 气体 ) 温度高低都向外辐射，甲物体能够向乙物体辐射，同时乙也可向甲辐射。

这一点不同于传导，传导是单向进行的。任何已经遭受辐射的人都应用

肥皂和大批清水完全冲刷整个身体 , 并立刻追求医生或专家的帮助 ! （图为 " 放射性物质危险，当心辐射”的警告标记）

辐射能被物体汲取时发生热的效应，物体汲取的辐射能不同，所产生的温度也不同。所以，辐射是能量变换为热量的重要方式。辐射传热

（radiant heat transfer ）依赖电磁波辐射实现热冷物体间热量传达的过

程，是一种非接触式传热，在真空中也能进行。物体发出的电磁波，理

论上是在整个波谱范围内散布，但在工业上所碰到的温度范围内，有实质

意义的是波长位于～ 1000μm之间的热辐射 , 并且大多半位于红外线 ( 又称

热射线 ) 区段中～ 20μm的范围内。所谓红外线加热 , 就是利用这一区段的

热辐射。研究热辐射规律，关于炉内传热的合理设计十分重要，关于高温

炉操作工的劳动保护也有踊跃意义。当某系统需要保温时，即便此系统

的温度不高，辐射传热的影响也不可以忽略。如保温瓶胆镀银，就是为了

减少由辐射传热造成的热损失。热辐射的基本观点任何物体在发出辐射能的

同时，也不断汲取四周物体发来的辐射能。一物体辐射出的能量与汲取的能

量之差，就是它传达出去的净能量。物体的辐射能力（即单位时间内单位

表面向外辐射的能量），随温度的高升增添很快。一般说来，当一物体遇到

其余物体投来的辐射（能量为 Q）时 , 此中被汲取转为热能的部分为QA,被

反射的部分为 QR，透过物体的部分为 QD,明显这些部分与总能量之间有下

式所示的关系： QA+QR+QD=Q假如把 A=QA/Q称为汲取率 ,R=QR/Q 称为

反射率 ,D=QD/Q称为穿透率，则有： A+R+D=1

若物体的 A=1， R=D=0，即抵达该物体表面的热辐射的能量完整被汲取，此物体称为绝对黑体 , 简称黑体。若 R=1， A=D=0,即抵达该物体表面的热辐

射的能量所有被反射；当这种反射是规则的，此物体称为镜体；假如是乱

反射，则称为绝对白体。若 D=1，A=R=0，即抵达物体表面的热辐射的能量

所有透过物体，此物体称为透热体。实质上没有绝对黑体和绝对白体，仅

有些物体靠近绝对黑体或绝对白体。比如：没有光彩的黑漆表面靠近于黑体，其汲取率为～；磨光的铜表面靠近于白体，其反射率可达。

影响固体表面的汲取和反射性质的，主若是表面状况和颜色，表面状况的

影响常常比颜色更大。固体和液体一般是不透热的。热辐射的能量穿过固

体或液体的表面后只经过很短的距离（一般小于 1mm,穿过金属表面后只经

过 1μm）, 就被完整汲取。气体对热辐射能几乎没有反射能力，在一般温度

下的单原子和对称双原子气体（如 Ar 、 He、H2、N2、 O2等），可视为

透热体，多原子气体（如 CO2、H2O、SO2、NH3、CH4等）在特定波长

范围内拥有相当大的汲取能力。

辐射以电磁波和粒子（如阿尔法粒子、贝塔粒子等）的形式向外放

散。无线电波和光波都是电磁波。它们的流传速度很快，在真空中的流传

速度与光波 (3 ×1010 厘米 / 秒) 同样，在空气中稍慢一些。

10E-10 微电磁波是由不同波长的波构成的合成波。它的波长范围从

米 (1 微米 =10E-4 厘米 ) 的宇宙线到波长达几公里的无线电波。Υ射线、 X

射线、紫外线、可见光、红外线，超短波和长波无线电波都属于电磁波的范围。肉眼看得见的是电磁波中很短的一段，从微米这部分称为可见光。

可见光经三棱镜分光后，成为一条由红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七种颜色

构成的光带，这光带称为光谱。此中红光波长最长，紫光波长最短，其余各

色光的波长则挨次介于此间。波长擅长红光的 (> 微米 ) 有红外线有无线电波；波长短于紫色光的 (< 微米 ) 有紫外线，Υ射线、 X 射线等。这些辐射固然

肉眼看不见，但可用仪器测出。

太阳辐射波长主要为微米，此中最大辐射波长均匀为微米；地面和大

10 微米。习惯

气辐射波长主要为 3-120 微米，此中最大辐射波长均匀为

上称前者为短波辐射，后者为长波辐射。

！！！！表观反射率图像的DN转变成图像的幅亮度转变成表观反射率！！！！！！！光度与辐射度基础

怎样将 TM影像 DN值变换为反射率？

L（幅亮度） =gain*DN +bias

gain/bias在头文件中能够读取。

R=（pi*L*d^2 ） / （Esun*cosA） R为反射率

pi=,?d 表示日地距离， A 表示太阳天顶角

Esun 值 (landsat 5)

B1:1957

B2:1826

B3:1554

B4:1036

B5:215

B7:

不知道对不对？此外太阳天顶角 A 和方向角有何差别？ TM头文件中怎么只好获取方向角？日地距离从哪里获取？

日地距离一般假如不是很需要的话，能够选用1。还有一个公式能够计算。

TM中应当有一个高度角，天顶角＝90－高度角，

你的公式能够用

大气校订有好多种，一般假如简单点的话，就是用你上边的这个公式中的

L*=L - 瑞利散射，再将 L* 代入你上边的公式就能够了

假如要求严格点的话国际上用6s 比许多，可是里面6s 中好多参数无法得

我此刻也在试试使用 6S 模型做 , 可是参数的确比许多 , 很头疼 . 我主要做内地湖

泊水质遥感

上边的公式是成立在明朗天气下能够用，假如你是特意搞大气校订的话，预计仍是要精准的用 6s 做，我的研究方向不在预办理这块，我主若是用它来做初步的大气校订，利于后期的影像办理

TM数据预办理（ DN转表观反射率）

一般我们拿到的 TM数据都是灰度值（ DN值），一定变换为反射率才能进行运算（比方 NDVI运算），不然是不严实的。

由灰度值变换为反射率的过程为：

详细过程：

1、DN转辐射能量值

公式为： =DN*gain +bias

此中 L 为地物在大气顶部的辐射能量值，单位为；DN为样本的灰度值，gain 和 bias 分别为图像的增益与偏置，可从图像的头文件中读取 ( 需要经过变换 ) ，头文件一般与原始数据一同供给。

在 ENVI 中能够这么做：

翻开原始影像，用 basic tools->preprocessing ->general purpose

utilities->apply gain and offset ,

并选中要进行变换的波段，弹出以下对话框：

从头文件中读取该波段的gain 和 biases 值：

也可查察固定值，以下表Landsat5 和 Landsat7

:

各波段光谱通道的增益和偏置单位：W/m2. ster.

μm

Table4 the Gains and Biases of L5 and L7unit: W/m2. ster.μ m

1750 波L5 TM1990/1991L7 ETM+2001/2002

段号

增益偏置

Band增益 GAINS偏置 BIASES GAINS BIASES

Number

B1 1.-7.

B2 1.-7.

B30.-5.

B40.

B50.-1.

B6

B7-0.

详见《鉴于 TM/ETM+遥感数据的地面相对反射率反演》

在头文件中．固然指明是“ GAINS／BIASES”，可是．数值的含义与实质其实不同样。经过对照计算能够发现． A 中的增益其实是 Lmax／255 的值， B 和 C 中的增益其实是 Lmax值。从量纲来看，头文件中的“增益、偏置”的量纲是 mW·cm-2·sr-1 ，不是目前所使用的标准单位 W·m 2· sr-1 · um-1。

头文件中的增益和偏置的值和换算后真切的增益和偏置的值见下表：

《L andsat5 图像的增益、偏置取值及其对行星反射率计算剖析》）

比如第 1 波段：

填写储存路径点‘ OK’

（也能够用 band math 工具，其公式（参数按详细值改正）：

b7* ）

2、计算相对反射率

ρ=π× D2×L/ （ ESUNI×COS(SZ)）（1）

此中：ρ——地面相对反射率；D——日地天文单位距离；LsatI ——传感器

光谱辐射值，即大气顶层的辐射能量；ESUNl——大气顶层的太阳均匀光谱辐射，

即大气顶层太阳辐照度； SZ——太阳天顶角（单位为弧度）。

有关参数能够经过不同门路获取。此中：日地天文单位距离 D＝1 - cos × (JD-4) ×π /180) ；JD 为遥感成像的儒略日（ Julian Day），能够经过儒略日算法模块

获取；太阳天顶角＝ 90°－太阳高度角；太阳高度角能够从遥感数据的头文件中获取；大气顶层太阳辐照度（ESUNI）从遥感威望单位按期测定并宣布的信息中获取。实验区上述遥感数据参数见遥感数据技术参数表。

详细计算方式：

①日地天文单位距离D：

D = 1 + * Sin(2 * pi * (days - / 360)

2004 年5 月21 号，则days＝days 是拍摄卫片的日期在那一年的天数，如

３１＋２ 9＋ 31+30+21＝142。

②太阳天顶角＝ 90°－太阳高度角（单位：弧度）

太阳高度角在头文件中（SUM ELEVATION）

在该头文件中为：太阳天顶角＝ 90°－ SUM ELEVATION ③大气顶层太

阳辐照度（ ESUNI）可从遥感威望单位按期测定并宣布的信息

中获取；

大气顶层太阳辐照度（ESUNI）

Solar Exoatmospheric Spectral Irradiances(ESUNI) (W/.μ m) Band TM1TM2TM3TM4TM5TM7

L5 TM1957182915571047

L7 ETM+1969184015511044

------ 拜见《 Landsat5 图像的增益、偏置取值及其对行星反射率计算剖析》）

获取参数后能够用ENVI 的 band Math 工具写程序做。

比如 2004 年 5 月 21 日第五波段：

公式：

!PI*^2*b7/*(COS))（需要查证）

此中，各参数随详细值而改变.

（2004 年 5 月 21 日公式：

!PI*^2)*b4/(1047*(COS))

!PI*^2)*b3/(1557*(COS))

!PI*^2)*b2/(1829*(COS))

!PI*^2)*b1/(1957*(COS))

!PI*^2)*b7/*(COS))

!PI*^2)*b5/*(COS))）

自然也能够将上述步骤写成一个整体：

（2004 年 5 月 21 日公式：

!PI*^2)*( b7* b5* b4* b3* b2* b1*）

关于 ETM数据能够使用 ERDAS，供给了很方便的办理接口。

（在不知道增益等参数的状况下，ENVI也有默认值，可是默认值存在较大

偏差使用的是 1986 年的参数，最好用自己数据的参数做，envi 中 basic

tools->preprocess->calibration utilities->landsat TM3、大气纠正（略）

可用 ENVI 的 FLAASH，或参照 <鉴于 TM/ETM+遥感数据的地面相

对反射率反演

据预办理是遥感觉用的第一步，也是特别重要的一步。目前的技术也特别成熟，大多半的商业化软件都具备这方面的功能。预办理的大概流程在各个行业中有点

差别，并且着要点也各有不同。本小节包含以下内容：

l数据预办理一般流程介绍

l 预办理常有名词解说

lENVI 中的数据预办理

1、数据预办理一般流程

数据预办理的过程包含几何精校订、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及

暗影办理和光谱归一化几个环节，详细流程图以下图。

图 1 数据预办理一般流程

各个行业应用会有所不同，比方在精美农业方面，在大气校订方面要求

会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校订的精度要求会很高。

2、数据预办理的各个流程介绍

（一）几何精校订与影像配准

惹起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器自己惹起的，有规律可循和可展望性，能够用传感器模型来校订；非系统性几何变形是不规律的，它能够是传感器平台自己的高度、姿态等不稳固，也能够是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。

在做几何校订前，先要知道几个观点：

地理编码：把图像改正到一种一致标准的坐标系。

地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校订。

图像配准：同一地区里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准

影像几何精校订，一般步骤以下，

（ 1） GCP（地面控制点）的选用

这是几何校订中最重要的一步。能够从地形图（DRG）为参照进行控制选点，也能够野外 GPS丈量获取，或许从校订好的影像中获取。选用得控制点有以下特色：

1、 GCP在图像上有明显的、清楚的点位标记，如道路交错点、河流交

叉点等；

2、地面控制点上的地物不随时间而变化。

GCP均匀散布在整幅影像内，且要有必定的数目保证，不同纠正模型对控制点个

数的需求不同样。卫星供给的协助数据可成立严实的物理模型，该模型只需9

个控制点即可；关于有理多项式模型，一般每景要求许多于30 个控制点，困难地域合适增添点位；几何多项式模型将依据地形状况确立，它要求控制点个数多于上述几种模型，往常每景要求在30-50 个左右，特别关于山区应合适增添控制点。（ 2）成立几何校订模型

地面点确立以后，要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上

的像元坐标（ x，y）及其参照图像或地图上的坐标（ X，Y），这叫需要选择一个

合理的坐标变换函数式（即数据校订模型），而后用公式计算每个地面控制点的

均方根偏差（ RMS）

依据公式计算出每个控制点几何校订的精度，计算出积累的整体均方差偏差，也叫剩余偏差，一般控制在一个像元以内，即RMS<1。

（ 3）图像重采样

从头定位后的像元在原图像中散布是不均匀的 , 即输出图像像元点在输入图像中的队列号不是或不所有是正数关系。所以需要依据输出图像上的各像元在

输入图像中的地点，对原始图像按必定规则从头采样，进行亮度值的插值计算，成立新的图像矩阵。常用的内插方法包含：

1、最周边法是将最周边的像元值给予新像元。该方法的长处是输出图像仍旧保持本来的像元值，简单，办理速度快。但这种方法最大可产生半个像元的地点偏移，可能造成输出图像中某些地物的不连接。

2、双线性内插法是使用周边 4 个点的像元值，依据其距内插点的距离给予不同的权重，进行线性内插。该方法拥有均匀化的滤波成效，边沿遇到光滑作用，而产生一个比较连接的输出图像，其弊端是破坏了本来的像元值。

3、三次卷积内插法较为复杂，它使用内插点四周的16 个像元值，用三次卷积函数进行内插。这种方法对边沿有所加强，并拥有均衡化和清楚化的成效，当它仍旧破坏了本来的像元值，且计算量大。

一般以为最周边法有益于保持原始图像中的灰级，但对图像中的几何构造破坏较大。后两种方法固然对像元值有所近似，但也在很大程度上保存图像原有的几何构造，如道路网、水系、地物界限等。

（二）数字图像镶嵌与裁剪

l镶嵌

当研究区高出单幅遥感图像所覆盖的范围时，往常需要将两幅或多幅图

像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。

在进行图像的镶嵌时，需要确立一幅参照影像，参照图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的对照度般配、以及输出图像的像元大小和数据种类等。镶嵌得两幅或多幅图像选择同样或周边的成像时间，使得图像的色彩保持一致。但接边色彩相差太大时，能够利用直方图均衡、色彩光滑等使得接边尽量一致，但用于变化信息提取时，相邻影像的色彩不同意光滑，防止信息变异。

l裁剪

图像裁剪的目的是将研究以外的地区去除，常用的是依据行政区划界限或自然区

划界限进行图像的分幅裁剪。它的过程可分为两步：矢量栅格化和掩膜计算

（ Mask）。矢量栅格化是将面状矢量数据转变成二值栅格图像文件，文件像元大小与被裁剪图像一致；把二值图像中的裁剪地区的值设为 1，地区外取 0 值，与被裁剪图像做交集运算，计算所得图像就是图像裁剪结果。

（三）大气校订

遥感图像在获取过程中，遇到如大气汲取与散射、传感器定标、地形等要素的影响，且它们会随时间的不同而有所差别。所以，在多时相遥感图像中，

除了地物的变化会惹起图像中辐射值的变化外，不变的地物在不同时相图像中的

辐射值也会有差别。利用多时相遥感图像的光谱信息来检测地物变化状况的动向

监测，其重要前提是要除去不变地物的辐射值差别。

辐射校订是除去非地物变化所造成的图像辐射值改变的有效方法，依据校订后的结果能够分为2 种，绝对辐射校订方法和相对辐射校订方法。绝对辐射校订方法是将遥感图像的 DN(Digital Number)值变换为真切地表反射率的方法，

它需要获取影像过境时的地表丈量数据，并考虑地形起伏等因向来校订大气和传

感器的影响，所以这种方法一般都很复杂，目前大多半遥感图像都无法知足上述

条件。相对辐射校订是将一图像作为参照（或基准）图像，调整另一图像的 DN 值，使得两时相影像上同名的地物拥有同样的 DN值，这个过程也叫多时相遥感图像的光谱归一化。这样我们就能够经过剖析不同时相遥感图像上的辐射值差别来实现变化监测。所以，相对辐射校订就是要使相对稳固的同名地物的辐射值在不同时相遥感图像上一致，从而达成地物动向变化的遥感人态监测。

3、ENVI中的数据预办理介绍

（一）几何精校订与影像配准

（ 1）选择几何校订模型

ENVI中支拥有大多半商业化卫星的几何校订模型，如QuickBird 、Ikonos 、Spot1-5 、P6、WorldView-1 等，一般的校订模型包含二次多项式、

仿射变换和局部三角网。

图 2 几何校订模型

控制点选择方式能够是从影像上，也能够从矢量数据或许野外实测等。

图 3 控制点选择方式

选择控制点也特别的方便，包含了偏差的结算。图

4 控制点选择

重采样方式包含了三种方法。

图 5 重采样方式

（二）数字图像镶嵌与裁剪

l镶嵌

ENVI支拥有地理参照和没有地理参照影像数据的镶嵌，能够自动

对镶嵌影像进行颜色均衡，并供给了多种影像加强和直方图般配工具，能够最大限度地除去镶嵌影像间的色彩解颜色差别

多种色彩均衡方法

图 6 颜色校订设置

多种接边线编写方式。

图 7 接边线镶嵌

l裁汰

在 ENVI 中做裁汰的方法特别的多，供给多种方法进行图像的空间裁剪

获取子区，包含：手动输入队列数、从图像中交互选择地区、输入地理坐标范围、和此外图像文件的交集、使用转动窗口中的图像和经过感兴趣地区。

图 8 影像的裁剪

（三）大气校订

ENVI的大气校订模块为 FLAASH。详尽状况拜见帖子： ENVI 中的大气校订模块（ FLAASH）的使用说明。

在PCI 软件中，有一个imagework 的模块，用这个模块翻开TM影像，对数据进行数据定标，再在菜单栏里 TOOL工具的 modelling 里进行编写，请问应当怎样

编程呢？？数据定标公式以下：Lλ = DN * gain + bias

此中： L λ为丈量的光谱辐亮度，DN 为图像记录的电信号数值，gain为响应函数的斜率， bias为响应函数的斜距。和都能够从遥感图像的头文件中读出。

数据以下：

TM1TM2TM3TM4TM5TM7

波段系数