第三章遥感图像辐射校正和几何校正

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辐射校正(rediometric calibration):为了正确评价目 标的反射和辐射特性,消除图像中依附在辐射亮度中 的各种失真过程。
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辐射误差产生的原因
❖ 因传感器的响应特性引起的辐射误差
❖ 光学摄影机引起的辐射误差 ❖ 光电扫描仪引起的辐射误差 ❖ 条带噪声、斑点噪声
❖ 因大气影响的辐射误差 ❖ 因太阳辐射引起的辐射误差
的平均值M,即计算出来第 i 行的所有像元的灰值都相
等(也即等于某一常数时),说明第 i 行是一个条带,
需进行去条带处理。
(a) 原始图像
(b) 纵向条带去除后结果图
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辐射校正
❖ 太阳高度及地形等引起的畸变校正
视场角和太阳角的关系引起的亮度变化的校正:太阳光在地 表反射、扩散时,其边缘更亮的现象叫太阳光点(sun spot),太阳高度高时容易产生。太阳光点与边缘减光等都 可以用推算阴影曲面的方法进行校正。阴影曲面是指在图像 的明暗范围内,由太阳光点及边缘减光引起的畸变部分。
可见,对比度 减小,图像质 量下降了
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大气影响的粗略纠正
严格地说,去除大气影响是将公式
L
RT
S ( E0T
cos
ED )
SLp
中的附加项和附加因子求出,最终求出地物反射率R,
从而恢复遥感影像中地面目标的真实面目。当大气
透过率变化不大时,有时只要去掉含ED和Lp的数据 项就可修正图像的亮度,使图像中像元之间的亮度
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大气影响的粗略纠正
粗略校正指通过比较简便的方法去掉式
L
RT
S ( E0T
cos
ED )
SLp
中的Lp,即程辐射度,从而改善图像质量。式中还有漫
入射因子ED及其他如透过率等影响,这些因子都作为
地物反射率的因子出现,直接相减不易去除,常用比
值法或其他校正方法去除。严格地说,程辐射度的大
小与像元位置有关,随大气条件、太阳照射方向和时
E E0 cos
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大气影响的定量分析
❖ 假定地表面是朗伯体, 其表面为漫反射,则某方向物体的亮度为:
L0
R
E
R
E0
cos
R是 地物反射率; 是球面度(半球反射)
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大气影响的定量分析
❖ 传感器接收信号时
受仪器的影响还有一个系统增益因子 S, 这时进入传感
器的亮度值为:
L'0
R
E0
S
cos
度,亮度为 。Lp
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大气影响的定量分析
可见,由于大气影响的存在,实际到达传感器的辐射 亮度是前面所分析的三项之和,即
L L1 L2 Lp
L
RT
S ( E0T
cos
ED )
SLp
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大气影响的定量分析
比较以下两个公式:
L'0
R
E0
S
cos
L
RT
S ( E0T
cos
ED )
SLp
大气的主要影响是减少了图像的对比度,使原始
Gij
M
di D
(gij
mi )
式中:gij:某一像元被计算前的输入灰度值;M:整个图 像所有像元灰值的平均值;D:整个图像所有像元数灰度
值的标准偏差;mi:每条扫描线上像元灰度平均值;di: 每条扫描线上像元灰度的标准偏差
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按照上面查找条带公式。如果第i行是一个条带,由于
条带上所有像元都是零级灰值,故mi和di计算出来也为 零值,最后计算的Gij的灰度值应该等于整个像幅灰度值
由光电变换系统的特性引起的畸变校正:由于光电变换系统 的灵敏度特性通常有很高的重复性,所以可以定期地在地面 测定其特性,根据测定值进行校正。
条带噪声和斑点噪声
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例:Landsat卫星光电转换系统特性引起的辐射误差校正
R
V R max R min Dmax
R min
其中:Rmin和Rmax 分别是探测器的最小、最大辐射亮度; Dmax 对应MSS和TM分别是127和255;
0.03/4.50
0.12/3.49
Landsat5 0.04/2.38 0.04/1.64 0.05/1.42 0.12/3.49 6
例:条带噪声去除
成像时,由于检测系统某一扫描线上故障造成扫描线脱落。 这时往往没有任何信息,在图像只显示一条黑线,有时也会 出现分段黑线,这些均称条带噪声。
对于遥感图像可以直接在图像上目视观察条带是否存在, 但一般来说,则要设法让计算机自动查找条带了。采用公式
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大气影响的粗略纠正
❖ 直方图最小值去除法 一般来说由于程辐
射度主要来自米氏散 射,其散射强度随波 长的增大而减小,到 红外波段也有可能接 近于零。
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大气影响的粗略纠正
❖ 直方图最小值去除法 具体校正方法十分简单,首先确定条件满足,即该
图像上确有辐射亮度或反射亮度应为零的地区,则亮 度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度增值。 校正时,将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波 段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善,对比度 增强,从而提高了图像质量。
利用同地区同分辨率DEM数据,建立影像区地形坡度 模型;而后利用像点地形坡度角进行影像辐射校正。
(a) 原始影像
(b)同分辨DEM数据 (c)地形坡度角影像辐
射校正结果影像
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辐射校正
由遥感器引起的误差或由太阳高度引起的误差,一般 在数据生产过程中由生产单位根据遥感器参数进行校正, 而不需要用户进行自行处理。用户应该考虑大气影响引 起的辐射畸变。
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大气影响的定量分析
进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散射和 透射。其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。
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大气影响的定量分析
❖ 无大气:
在没有大气存在时,传感器 接收的辐照度,只与太阳辐射到 地面的辐照度和地物反射率有关。
设E0λ为波长λ的入射辐照度, θ为入射方向的天顶角,当无大 气存在时,地面上单位面积的辐 照度为:
R 绝对辐射亮度;(mW/cm 2 sr) V 数据值。
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TM的最小、最大辐射亮度
波段
1
Rmin/Rmax 波段宽度
-0.0099 /1.004 0.066
2
3
4
-0.0227 -0.0083 -0.0194 /2.404 /1.410 /2.660
0.081 0.069 0.129
5
6
7
-0.00799 -0.00375 0.1534 /0.5873 /0.3595 /1.896
变化真正反映不同像元地物反射率之间的变化关系。
这种对大气影响的纠正是通过纠正辐射亮度的办法
实现的,因此也称作辐射校正。
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大气影响的粗略纠正
精确的校正公式需要找出每个波段像元亮度值与地 物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时的大气参数, 以求出透过率Tθ、Tφ等因子。如果不通过特别的观测, 一般很难得到这些数据,所以,常常采用一些简化的 处理方法,只去掉主要的大气影响,使图像质量满足 基本要求。
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例:直方图最小值去除法
MSS-7
MSS-4 G
大气影响的灰度直方图
MSS-7
MSS-4
原始影像
G
大气影响校正后的灰度直方图
直方图法大气校正结果影像
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大气影响的粗略纠正
❖ 回归分析法
假定某红外波段,存在程辐射为主的大气影响,且亮
度增值最小,接近于零,设为波段a。现需要找到其他
波段相应的最小值,这个值一定比a波段的最小值大一
L1
RT
E0
T
S
cos
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大气影响的定量分析
❖ 大气对辐射散射后,
来自各个方向的散射又重新以漫入射的形式照射地物, 其辐照度为ED,经过地物的反射及反射路径上大气的吸 收进入传感器,其亮度值为(此值通常很小,有人主张 忽略不计)
L2
RT
S
ED
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大气影响的定量分析
❖ 相当部分的散射光 向上通过大气直接进入传感器,这部分辐射称为程辐射
0.216 0.250 1.239
波段 4 5 6 7
MSS的最小、最大辐射亮度
Landsat2 0.08/2.63
Landsat3 0.04/2.50
Landsat4 0.04/2.38
0.06/1.76
0.03/2.00
0.04/1.64
0.06/1.52
0.03/1.65
0.05/1.42
0.11/3.91
地形倾斜的影响校正:当地形倾斜时,经过地表扩散、反射 再入射到遥感器的太阳光的辐射亮度就会依倾斜度而变化。 可以采取用地表的法线矢量和太阳光入射矢量的夹角进行校 正的方法,以及对消除了光路辐射成分的图像数据采用波段 间的比值进行校正的方法等。
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例:太阳高度角辐射误差校正
太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜时获取的 图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。太阳的高度角 可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定:
I Io cos a 因此若处在坡度为 a 的倾斜面上的地物影像为 g(x, y) 则校正后的图像 f (x, y)为
f (x, y) g(x, y) cos a
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由上式看出,地形地坡度引起的辐射校正方法需要有 图像对应地区的DEM数据。另外,此项校正也可采用比值 图像来消除地形坡度所产生的辐射量误差。
f (x, y) g(x, y)
sin 如果不考虑天空光的影响,各波段图像可采用 相同的 角进行校正。 太阳方位角的变化也会改变光照条件,它也随成像 季节、地理纬度的变化而变化。太阳方位角引起的图 像辐射值误差通常只对图像细部特征产生影响,它可 以采用与太阳高度角校正相类似的方法进行处理。
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间变化而变化,但因其变化量微小而忽略。可以认为,
程辐射度在同一幅图像的有限面积内是一个常数,其 28 值的大小只与波段有关。
大气影响的粗略纠正
❖ 直方图最小值去除法
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大气影响的粗略纠正
❖ 直方图最小值去除法 基本思想在于一幅图像中总可以找到某种或某几
种地物,其辐射亮度或反射率接近0,例如,地形 起伏地区山的阴影处,反射率极低的深海水体处等, 这时在图像中对应位置的像元亮度值应为0。实测 表明,这些位置上的像元亮度不为零。这个值就应 该是大气散射导致的程辐射度值。
信号和背景信号都增加了因子。
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大气影响的定量分析
无大气时(a)白处亮度值为50,黑处亮度值为0,则亮 度对比C1 =(50-0)/50=1。当有大气影响时(b), 乘上透过率后假定减少10%,亮度值减少到45,而由于 L2和 Lp 存在,黑白处亮度均增加 10,这样亮度对比变 成 C2 =(55-10)/55=9/11。
第三章 遥感图像辐 射校正与几何校正
闫冬梅
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3.1 辐射校正
辐射误差(rediometric error):利用传感器观测目标的 反射与辐射能量时,传感器所得到的测量值与目标的 光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的。其 中包含了太阳位置条件、薄雾等大气条件、或因传感 器的性能不完备等条件所引起的失真。
些,设为波段b,分别以a,b波段的像元亮度值为坐
标,作二维光谱空间,两个波段中对应像元在坐标系
内用一个点表示。由于波段之间的相关性,通过回归
分析在众多点中一定能找到一条直线与波段b的亮度Lb
轴相交,且
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大气影响的定量分析
❖ 由于大气的存在,辐射经过大气吸收和散射,透过率小于1,从而减弱
了原信号的强度。同时大气的散射光也有一部分直接或经过地物反射进
入到传感器,这两部分辐射又增强了信号,但却不是有用的。在入射方
向有与入射天顶角θ和波长λ有关的透过率Tθλ;反射后,在反射方向上 有与反射大顶角Φ和波长λ又有关的透过率TΦλ。因此进入传感器的亮度 值为
sin sin sin cos cos cost
式中, 为图像对应地区的地理纬度,
为太阳赤纬(成像时太阳直射点的地理纬度),
t 为时角(地区经度与成像时太阳直射点地区经度的
经差)。
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太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均 灰度来实现的,在太阳高度求出后,太阳以高度角 斜射时得到的图像 g(x, y) 与直射时得到的图像 f (x, y) 有如下关系:
❖ 太阳位置引起的辐射误差 ❖ 地形起伏引起的辐射误差
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辐射校正
❖ 由遥感器的灵敏度特性引起的畸变校正
由光学系统的特性引起的畸变校正:在使用透镜的光学系统 中,例如在摄像面中,存在着边缘部分比中心部分发暗的现 象(边缘减光)。如果以光轴到摄象面边缘的视场角为θ,则 理想的光学系统中某点的光量与cosnθ几乎成正比,利用这一 性质可以进行校正(cosnθ校正)。
利用卫星影像头文件中提供的太阳高度角参数进 行辐射校正。输出文件为32位浮点影像数据。
(a) 原始影像
(b) 太阳高度角辐射校正后影像
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例:地形坡度引起的辐射误差校正
太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐 射亮度和地面倾斜度有关。如果光线垂直入射时水平地表 受到的光照强度为 ,I o则光线垂直入射时倾斜角为 a 的坡面上入射点处的光强度 为I :
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