Landsat遥感影像正规化处理的模型比较研究
《基于Landsat8OLI卫星影像的乌梁素海悬浮物和叶绿素a浓度遥感反演研究》范文
《基于Landsat 8 OLI卫星影像的乌梁素海悬浮物和叶绿素a浓度遥感反演研究》篇一一、引言随着遥感技术的飞速发展，利用卫星影像对地表环境和生态系统的监测变得愈加准确和便捷。
其中，基于Landsat 8 OLI卫星影像的数据资源在湖泊环境研究中发挥了重要作用。
乌梁素海作为我国北方的一个典型内陆湖泊，其水质变化和生态环境状况受到了广泛关注。
因此，本文以乌梁素海为研究对象，利用Landsat 8 OLI卫星影像数据，探讨其悬浮物和叶绿素a浓度的遥感反演方法。
二、研究区域与方法（一）研究区域乌梁素海位于我国北方某省，是典型的内陆湖泊。
该湖泊的生态环境和水质状况对周边地区具有重要影响。
（二）研究方法本研究主要利用Landsat 8 OLI卫星影像进行反演研究。
首先，收集乌梁素海区域的多时相Landsat 8 OLI卫星影像数据；其次，对卫星影像进行预处理，包括辐射定标、大气校正等；然后，通过分析水体光谱特征，建立悬浮物和叶绿素a浓度与卫星影像特征参数之间的数学模型；最后，利用模型对乌梁素海进行遥感反演，获取悬浮物和叶绿素a浓度的空间分布情况。
三、数据处理与分析（一）数据预处理对收集到的Landsat 8 OLI卫星影像进行辐射定标和大气校正等预处理操作，以提高数据质量。
（二）光谱特征分析通过分析乌梁素海水体的光谱特征，发现水体中的悬浮物和叶绿素a对不同波段的光具有不同的反射和吸收特性。
其中，蓝色波段对叶绿素a的吸收较强，而红色和近红外波段对悬浮物的反射较为敏感。
（三）数学模型建立根据水体光谱特征分析结果，建立悬浮物和叶绿素a浓度与卫星影像特征参数之间的数学模型。
本研究采用多元线性回归方法建立模型，通过分析不同波段的光谱信息与悬浮物和叶绿素a 浓度的关系，确定模型的参数。
（四）遥感反演与结果分析利用建立的数学模型对乌梁素海进行遥感反演，获取悬浮物和叶绿素a浓度的空间分布情况。
通过对反演结果的分析，发现乌梁素海不同区域的悬浮物和叶绿素a浓度存在较大差异，这与该地区的气候、植被和水质等因素密切相关。
基于Landsat影像的土地利用变化分析
基于Landsat影像的土地利用变化分析【摘要】本文基于Landsat影像，探讨了土地利用变化分析的方法及应用。
首先介绍土地利用变化分析的概述，然后详细讨论了遥感技术在该领域的应用，包括基于Landsat影像的土地利用分类方法和变化监测方法。
通过案例分析，展示了Landsat影像在土地利用变化分析中的实际应用。
结论部分总结了利用Landsat影像进行土地利用变化分析的优势，并提出了未来研究的建议。
通过本文的研究，可以更好地利用遥感技术进行土地利用变化监测，为土地资源管理和规划提供科学依据。
【关键词】关键词：土地利用变化分析、遥感技术、Landsat影像、分类方法、监测方法、案例分析、优势、未来研究、结论。
1. 引言1.1 研究背景土地利用变化是指土地在不同时间段内由于人类活动或自然因素导致的利用方式转变。
随着人口增长、经济发展和城市化进程的推进，土地利用变化成为影响生态环境和社会经济可持续发展的重要因素。
通过对土地利用变化进行分析，可以揭示土地资源利用的规律和趋势，为城市规划、土地资源管理、生态环境保护等提供科学依据。
遥感技术在土地利用变化分析中发挥着重要作用。
遥感影像能够提供大范围、高分辨率和多时相的土地信息，为土地利用变化的监测和分析提供了便利条件。
在各种遥感数据中，Landsat系列影像具有广泛的应用价值，其全球覆盖、长时间序列和中分辨率的特点使其成为土地利用变化研究的重要数据源。
基于Landsat影像的土地利用变化分析具有重要意义。
通过对Landsat影像进行分类和监测，可以准确地识别和分析土地利用类型和变化趋势，为相关决策提供支持。
本文将对基于Landsat影像的土地利用变化分析方法进行系统介绍，并通过案例分析展示其应用效果。
1.2 研究意义土地利用变化是地球表面一种普遍的现象，它受到人类活动、自然因素以及气候变化的影响。
正确认识和分析土地利用变化对于合理规划城市、保护生态环境、推动可持续发展具有重要的意义。
Landsat陆地卫星遥感影像数据介绍
Landsat陆地卫星遥感影像数据简介“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年，美国国家航空与航天局（NASA）受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
1972年7月23日，第一颗陆地卫星（Landsat_1）成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星（Landsat）的名称。
到1999年，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5以及陆地卫星7，其中陆地卫星6的发射失败了。
Landsat陆地卫星系列遥感影像数据覆盖范围为北纬83o到南纬83o之间的所有陆地区域，数据更新周期为16天（Landsat 1~3的周期为18天），空间分辨率为30米（RBV和MSS传感器的空间分辨率为80米）。
目前，中国区域内的Landsat陆地卫星系列遥感影像数据（见图1）可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台免费获得（）。
Landsat 陆地卫星在波段的设计上，充分考虑了水、植物、土壤、岩石等不同地物在波段反射率敏感度上的差异，从而有效地扩充了遥感影像数据的应用范围。
在基于Landsat遥感影像数据的一系列应用中，计算植被指数和针对Landsat ETM off影像的条带修复为最常用同时也是最为基础的两个应用。
因此，中国科学院计算机网络信息中心基于国际科学数据服务平台，提供了1）基于Landsat 数据的多种植被指数提取。
2）对Landsat ETM SLC-off影像数据的条带修复。
图1 Landsat 遥感影像中国区示意图数据特征（1）数据基本特征Landsat陆地卫星包含了五种类型的传感器，分别是反束光摄像机（RBV），多光谱扫描仪（MSS），专题成像仪（TM），增强专题成像仪（ETM）以及增强专题成像仪+（ETM+），各传感器拍摄影像的基本特征如下：（2）数据主要参数Landsat陆地卫星携带的传感器，在南北向的扫描范围大约为179km，东西向的扫描范围大约为183km，数据输出格式是GeoTIFF，采取三次卷积的取样方式，地图投影为UTM-WGS84南极洲极地投影。
Landsat陆地卫星TM遥感影像数据介绍
Laｎdｓat陆地卫星遥感影像数据简介“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年,美国国家航空与航天局（ＮＡSA）受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
1972年7月23日，第一颗陆地卫星(Ｌａｎdsat_1)成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星(Lａｎｄsat)的名称。
到１999年，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星１到陆地卫星５以及陆地卫星7，其中陆地卫星６的发射失败了。
Landsａt陆地卫星系列遥感影像数据覆盖范围为北纬８３o到南纬83ｏ之间的所有陆地区域,数据更新周期为16天（Ｌandsaｔ1~3的周期为18天),空间分辨率为3０米（RＢＶ和MSS传感器的空间分辨率为80米）。
目前,中国区域内的Lａndsaｔ陆地卫星系列遥感影像数据(见图1）可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台QQ电子网免费获得(）。
Ｌａndsat陆地卫星在波段的设计上，充分考虑了水、植物、土壤、岩石等不同地物在波段反射率敏感度上的差异，从而有效地扩充了遥感影像数据的应用范围。
在基于Lａnｄsat遥感影像数据的一系列应用中，计算植被指数和针对Lａndsat EＴM off影像的条带修复为最常用同时也是最为基础的两个应用。
因此,中国科学院计算机网络信息中心基于国际科学数据服务平台，提供了１)基于Landsat 数据的多种植被指数提取。
2)对LａnｄsaｔＥＴM ＳLC-off影像数据的条带修复。
图1 Ｌandsaｔ遥感影像中国区示意图数据特征(1）数据基本特征Ｌandsat陆地卫星包含了五种类型的传感器,分别是反束光摄像机（RBV),多光谱扫描仪（MSS），专题成像仪（TＭ)，增强专题成像仪（ETM)以及增强专题成像仪＋（EＴM+）,各传感器拍摄影像的基本特征如下:(2)数据主要参数Lａndｓat陆地卫星携带的传感器,在南北向的扫描范围大约为179ｋｍ，东西向的扫描范围大约为18３km，数据输出格式是ＧeoTIFF,采取三次卷积的取样方式，地图投影为UTM-WGS8４南极洲极地投影。
Landsat-8遥感影像的BRDF校正研究
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｂ Ｒ Ｄ Ｆ ｃ ｌｉ ａ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ｌ ｉ ｍ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｃ ｉ ｅ ｓ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｓ ｕ ｎ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ ｓ ｎｄ ａ ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｌｅ ｇ ｓ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ —
象得 到明显改善 。 关键 词 ： Ｂ Ｒ Ｄ Ｆ校 正 ； 体散射核 ；几何光 学核 中图分 类号 ： Ｐ ２ ３ ７ 文献标 识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ６ ７ ２— ５ ８ ６ ７ （ ２ ０ １ ７ ） Ｏ ８ — ０ １ ７ ０— ０ ３
ＢＲＤＦ Ｃａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｆ ｏ ｒ Ｌａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ 一８ Ｒｅ ｍｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｉ ｍａ ｇ ｅ
第４ Ｏ卷 第 ８期
２ ０ １ ７ 年 ８ 月
测 绘 与 空 间地 理 信 息
Ｇ ＥＯＭＡＴ Ｉ Ｃ Ｓ＆ Ｓ Ｐ ＡＴ Ｉ Ａ Ｌ ｌ ＮＦ０ Ｒ ＭＡＴ Ｉ Ｏ Ｎ Ｔ ＥＣ ＨＮＯ ＬＯ ＧＹ
Ｖｏ １ ． ４０． Ｎｏ ． ８ Ａｕｇ ．，２ ０１ ７
Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ 一８遥 感 影 像 的 Ｂ Ｒ Ｄ Ｆ校 正 研 究
解Ｂ Ｒ Ｄ Ｆ校 正参 数 ， 最后 完成 Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ 一 ８影像 的 Ｂ Ｒ Ｄ Ｆ校 正 。 实验 结 果表 明 ： Ｒ ｏ ｓ ｓ Ｔ ｈ ｉ ｃ ｋ核 和 Ｌ ｉ —Ｓ ｐ ａ ｒ ｓ ｅ核 为 Ｂ Ｒ Ｄ Ｆ模 型的最佳核组合 ， 并且利 用改进 的平差模型 能提 高解算精 度 ， 经过 Ｂ Ｒ Ｄ Ｆ校正后 ， 影像 的“ 二 向反射 ” 现
Landsat卫星遥感影像的大气校正方法研究Atmosphericcorrection
第34卷第2期大气科学学报Vo.l 34N o .22011年4月T ransactions o fA t m ospheric SciencesA pr .2011收稿日期:2009 01 25;改回日期:2009 08 10基金项目:江苏省气象局青年开放基金项目(Q201005);山东省气象局科研课题计划项目(2008sdqxz09)作者简介:姚薇(1987 ),女,江苏靖江人,硕士,研究方向为应用气象,j s jj xyz @163.co m.姚薇,李志军,姚珙,等ndsat 卫星遥感影像的大气校正方法研究[J].大气科学学报,34(2):251 256.YaoW e,i L iZh i j un ,Yao Gong ,et a.l 2011.A t m os pheri c correcti on m odel f or Landsat i m ages[J].Tran s A t m os Sc,i 34(2):251 256.Landsat 卫星遥感影像的大气校正方法研究姚薇1,2,李志军3,姚珙3,吴金凤3,江栋梁3(1.南京大学大气科学学院,江苏南京210093;2.江苏省气象台,江苏南京210008;3.江苏省靖江市气象局,江苏靖江214500)摘要:介绍了一种对Landsat 卫星遥感影像逐像元进行大气校正模型,该模型基于MODTRAN 大气辐射传输模型计算建立的查找表(look up tab le ,L UT),并结合暗元目标法(dar k object m ethod ,DOM ),利用遥感影像自身的信息对遥感影像进行大气校正。
以Landsat ETM +遥感影像为例,介绍了算法流程,同时给出了大气校正前后的对比结果。
结果表明,利用该模型进行的影像逐像元的大气校正,能够有效地降低大气中的大气分子、水汽、臭氧、气溶胶粒子等对卫星遥感影像造成的影响,获得更加精确的地物真实反射率,有利于遥感信息的进一步定量提取和专题解译。
基于Landsat影像的土地利用变化分析
基于Landsat影像的土地利用变化分析随着人口的持续增长和经济的不断发展，土地利用变化成为了当今社会面临的重要问题之一。
如何有效监测和分析土地利用变化，成为了各国政府和研究机构所关注的焦点。
而通过卫星遥感技术获取的Landsat影像，可以为土地利用变化的监测和分析提供大量的数据支持，成为了研究土地利用变化的重要工具之一。
本文将介绍基于Landsat影像的土地利用变化分析的方法和步骤，并通过实例进行案例分析。
1. Landsat影像在土地利用变化分析中的应用Landsat卫星系列由美国国家航空航天局（NASA）与美国地质调查局（USGS）联合运营，提供全球覆盖的高分辨率多光谱遥感影像数据。
它具有长期连续数据记录、多波段光谱信息和中低空间分辨率等特点，适合用于土地利用变化的监测和分析。
Landsat影像可以提供多个波段的数据，如红、绿、蓝、近红外等波段，利用这些波段的信息可以对土地覆盖类型进行监测和分析，从而揭示土地利用变化的情况。
2. 基于Landsat影像的土地利用变化分析方法（1）数据获取：通过USGS官方网站可以获取Landsat影像的数据，选择合适的影像数据作为研究对象。
在选择影像时，应考虑地理位置、时间范围等因素，并选择具有相应波段的多光谱影像数据。
（2）影像预处理：对获取的Landsat影像数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正、镶嵌处理等。
通过预处理可以提高影像数据的质量，减少噪声和误差，为后续的土地利用变化分析做准备。
（3）土地覆盖分类：利用影像分类算法对Landsat影像进行土地覆盖分类，根据不同的光谱信息将影像像素分为不同的土地覆盖类型，如耕地、林地、水域等。
常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类、随机森林分类等。
（4）土地利用变化分析：通过比较不同时间段获取的Landsat影像数据，对土地覆盖分类结果进行变化检测和分析。
利用地理信息系统（GIS）等工具，可以对不同时间段的土地利用数据进行叠加和比较，从而得出土地利用变化的情况，如新增耕地面积、森林减少等情况。
基于Landsat影像的NDVI与RVI反演结果实验与分析
宝成铁路 成绵高速 旌阳区界 绵远河 一环路
0 3 6 km
c 2014 年 NDVI
2018-04-02
N
图例 6.12 0.97
宝成铁路 成绵高速 旌阳区界 绵远河 一环路
0 3 6 km
d 2014 年 RVI
图例
0.68 0.00
宝成铁路 成绵高速 旌阳区界 绵远河 一环路
0 3 6 km
e 2018 年 NDVI
扇形平原，海拔高程为 468 ～ 561 m。旌阳区属常绿阔 叶林植被带，植被多为天然次生林和人工林，森林覆 盖率约为 20 %。研究区地理位置如图 1 所示，遥感影 像来源于德阳市 2018 年 OLI 影像的 432 波段合成。
N 剖面
2018年4月3日 波段组合432
图例 绵远河 一环路 旌阳区界 宝成铁路 成绵高速
RVI 能充分刻画植被在近红外波段和红光波段反 射率的差异，还可增强植被与土壤背景之间的辐射差 异，是植被长势和丰度估算的主要手段之一；但其对 大气状况反应很敏感，当植被覆盖度小于 50 % 时分辨 能力下降显著。算法模型公式为：
RVI = NIR / R
（2）
式中，NIR 为近红外波段（TM 为Band4，OLI 为Band5）； R 为红光波段（TM 为 Band3，OLI 为 Band4）。
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正是 遥感影 像 的灰 度值 与地 表 辐 射 值 关 联 的一 种 技术 。许 多学者 为此作 了很多 努力 ， 开发 出多种 算
ＩＭ） ，另 一种是 近年来 新 提 出 的 日照 大气 综 合 Ｃ
校正 模 型 （ｌ ｍ ｎ ｔ ｎ ａｄ Ａ ｍ ｓｈ ｒ ｏ ｅｔ ｎ Ｉｕ ｉａｉ ｎ ｔ ｏｐ ｅｉ Ｃ ｒ ｃｉ ｌ ｏ ｃ ｏ
校正。目前 ，主要用于辐射校正的两种基于影像的正规化模型分别是 Ｍａｋａ ｒｈｍ和 Ｉｓ ｒ ｈ等人提出的校正 日照差异 的 ｉ
正 规化 模 型 （Ｃ ＩＭ） 和美 国尤他 州 立 大学 遥感 和地 理 信息 系统 实 验 室 新 近 提 出 的 日照 大气 综 合 校 正 模 型 （Ａ Ｍ ＩＣ ／
Ｉ Ｃ ｔ 。本文 以三对 不 同时相 的 Ｌｎ ｓ Ｍ Ｅ Ｍ＋影 像为 例 ，利 用不变 特征地 物法求 出各影像 的相对 噪音 、 Ａ Ｍ） ａｄａ Ｔ ／ Ｔ ｔ
ＲＳ Ｍ Ｅ和斜率 ，并用这些指标来对模型进行定量对 比和评价。结果 表明，当不同时相影像 之间的季相 、太阳天顶
角和大气条件有较大差别时 ， 经过正规化处理 的遥感影像的噪音和 Ｒ Ｓ Ｍ Ｅ比未经正规化处理 的影像得以明显降低 ，
时太 阳天顶 角 的不 同也 会 导 致 影 像 之 间 的光 照 条
换 成反射 率 进 行 辐 射校 正 。其 目的就 是通 过 影像 的正规 化处 理 来使 不 同时 相 遥感 影 像 之 间的 辐射
信号相互一致。经过正规化后 的多平台、多时相 遥感影像可以大大减少 由于 日照和大气影响所带 来 的噪音 （ ｈｎｅ 等 ２０ ） 。 Ｃ ａｄｒ ０ ３ 』 当前使 用 的数 据 正 规 化 模 型 有 两种 ，一种 是
维普资讯
第１ Ｏ卷 第 ３期
２０ ０ ８年 ６月
地 球 信 息 科 学
ＧＥＯ．ＮＦＯＲＭ ＡＴＩ Ｉ ＯＮ ＣＩ Ｓ ＥＮＣＥ
Ｖｏ．１ １ ０． Ｎｏ ３ ．
Ｊ ｎ ，２ ０ ｕ． ０８
Ｌ ｎ ｓｔ ａ ｄａ 遥感影像正规化处理的模型 比较研 究
Ｍｏｅ，Ａ Ｍ）４ｊ ｄｌ Ｉ Ｃ ［５。它 们 已在 国际上得 到广泛 的应 ，
用， 特别是 在一 些大 型项 目中 ，该技术 已成为一 道
必不 可少 的影像 处理关 键程 序 。如 Ｌｎｓｔ ａｄａ 数据 的 管理 和分发 机 构—— 美 国地 质调 查 局 （ Ｓ Ｓ 和 ＵＧ ） 美 国宇航 局 （ Ａ Ａ） 就是 采用 数 据正 规化 技术 来 ＮＳ
ｔｎ ｉ ，或称 归 一化 ） ｏ ，来 进 行 辐 射 校 正 就 是 其 中最
作为主要 的辐射校正技术＿６；美国 Ｓ ｅ Ａ ３］ Ｉ ＷＲ Ｇ Ｐ项
目在 进行西 南 部 ５个 州 的生 物多 样 性 制 图和 评 价 时 ，对所使 用 的大量 的 Ｌｎｓｔ Ｔ ＋遥感 影像 进 ａｄａ Ｅ Ｍ
为重要的一种。它通过将影像的灰度值 （ Ｎ）转 Ｄ
行了正规化处理Ｈ ；美 国多分辨率土地特征联盟 （ Ｌ ＭＲ Ｃ）资助 的美 国国家土地覆 盖数 据项 目 （ Ｌ Ｎ一
收稿 日期 ：２０ ０ ７—１ ２ ；修回 日期 ：２０ ０— ５ ０ ７—１ ９ ２—１ ．
基金项 目：国家 自然科学基金资助项 目 （０ ７ １７ ，福建省 自然科学基金项 目 （０７０ ３ ） ４ ３ １０ ） ２ ０ Ｊ１２ 。 作者简 介：徐涵秋 （９ ５一） １５ ，男 ，博 士 ，教授 ，博士生导师 ，主要从 事环境 资源遥感应用研 究 ，已经在 《 中国科学 》 、
法 和大气 校 正模 型 。但 由 于这 些 模 型 通 常 需 要 各 种各 样难 于 获 取 的 大气 参 数 ，从 而 很 难 付 诸 实 施
（ ｕ等 ２ ０ ） Ｄ ０ ２ ¨ 。因此 ，遥感影像 自身的绝对 辐 射校正技术就成为一种重要 的遥感影 像后续校正 技术 。其 中通 过 对 遥感 影 像 的正 规 化 （ｏｍａｚ— ｎｒ ｌａ ｉ
第卷第期地球信息科学年月遥感影像正规化处理的模型比较研究徐涵秋福州大学环境与资源学院空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州摘要卫星遥感影像在接收的过程中由于受到许多因素的干扰使影像的质量受到一定程度的影响而不同时相的影像也会因为成像时光照和大气条件的不同而出现差异因此在使用遥感影像之前往往需要进行必要的辐射校正目前主要用于辐射校正的两种基于影像的正规化模型分别是和等人提出的校正日照差异的正规化模型和美国尤他州立大学遥感和地理信息系统实验室新近提出的日照大气综合校正模型本文以三对不同时相的影像
日照 差异 校 正模 型 （ｌ ｍｎ ｔ ｎＣ ｒ ｃ ｏ ｄｌ Ｉｕ ｉ ｉ ｏｒ ｔ ｎＭｏｅ， ｌ ａｏ ｅｉ
件 差异 ，影 响 了不 同 时 相影 像 之 间 的相 互 对 比精 度 。 因此 ，在 应 用 各种 遥 感 影 像 之 前 ，经 常要 对 它们 进行 影像 的 辐射 校 正 处 理 。其 中绝 对 辐射 校
《 遥感学报》 地理研究》 （ｎ ｒａｏａ Ｊ ｒ ｌｆ ｅ ｏ ｅｓ ｇ 和 （ ｈｔｒ ｍｔ ｎｉ ｅｎ ｄ ｅ 、《 、 （ ｔｎｔｎｌｏ ｎ ｍ ｔ Ｓｎｉ ） Ｉｅ ｉ ｕ ａｏＲ ｅ ｎ （ ｏ ｇ ｍ ａｃ ｇ ｅｒｇａ ． Ｐ ｏ ａ ｉＥ ｎ ｉ ｎ Ｒ
徐涵秋
（ 福州大学环境与资源学院， 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室，福州 ３００ ） ５１８
摘要 ：卫星遥感影像在接收的过程 中由于受到许多 因素的干扰 ，使影像 的质量受到一定程度的影响。而不同时相
的影像也会因为成像时光照ห้องสมุดไป่ตู้大气条件的不同而出现差异 。因此 ，在使用遥 感影像之前往往需要进行必要的辐射
关键词 ：遥感影像 处理 ； 正规化模 型；辐射校正 ；Ｌｎ ｓｔ Ｍ Ｅ Ｍ ；反射率 ａｄａ Ｔ ／ Ｔ
１ 引言
卫星遥感影像上 的光谱信息是卫星传感器所 接收到的地 物反射 电磁波信号的表现。由于受 到
大气 等 因素的干扰 ， 遥感 影像 的质量会 受到 一定程 度 的影 响。另 外 ，不 同时 相 的卫 星影 像 由于成 像