遥感辐射校正处理算法
遥感影像辐射校正方法与技巧
遥感影像辐射校正方法与技巧引言：遥感技术在现代社会的应用日益广泛，无论是环境监测、农业发展还是城市规划，遥感影像都起到了不可或缺的作用。
然而，遥感影像需要进行辐射校正，以准确反映地物的光谱信息。
本文将介绍遥感影像辐射校正的方法与技巧。
一、什么是辐射校正辐射校正是遥感影像处理中的一项重要任务，通过消除大气、地表反射和传感器响应等误差，实现影像灰度与反射率、辐射率之间的转换。
辐射校正的目的是减小影像的空间和光谱差异，以便更好地进行后续分析和应用。
二、辐射校正的方法1. 经验模型方法经验模型方法适用于辐射校正的初步处理。
通过建立传感器响应与地物反射之间的经验模型，根据遥感影像中的亮度值进行校正。
这种方法适用于像素值的非线性校正，但不适用于不同光谱区域之间的校正。
2. 大气校正方法大气校正是辐射校正的关键步骤之一。
大气校正通过模拟大气的辐射传输过程，估算并消除大气对遥感影像的影响。
目前，主要的大气校正方法包括常规大气校正、基于模型的大气校正和基于辐射传输模型的大气校正等。
3. 地表反射校正方法地表反射校正是辐射校正中的另一重要步骤，主要解决地物反射率的转换问题。
地表反射校正方法可以分为基于定标面的校正和基于统计的校正两种。
其中，基于定标面的校正方法需要采集大量的地面参考数据，而基于统计的校正方法则通过统计地物的光谱反射特征进行校正。
三、辐射校正的技巧1. 模型选择与参数估计在进行辐射校正时，需要选择合适的模型和正确估计模型参数。
为了提高辐射校正的准确性，可通过大量的实地观测数据进行参数估计。
同时，对不同地区和不同影像进行适当调整和优化，以提高校正的精度。
2. 数据预处理在进行辐射校正之前，需要对遥感影像进行一定的数据预处理。
主要包括大气润湿校正、坐标转换、几何校正等。
这些预处理步骤有助于减小数据误差，提高辐射校正的精度。
3. 校正结果评价进行辐射校正后，需要对校正结果进行评价。
评价指标包括辐射定标误差、地物反射率的准确度等。
遥感影像纠正的方法与技巧
遥感影像纠正的方法与技巧随着科技的不断发展，遥感技术在各个领域得到了广泛的应用。
遥感影像是通过卫星、飞机等远距离获取地面信息的一种重要手段。
然而，在获取遥感影像后，由于各种原因导致的图像扭曲、色差等问题是不可避免的。
因此，进行遥感影像纠正是必要的。
本文将介绍遥感影像纠正的常用方法与技巧。
一、几何校正方法几何校正是对遥感影像进行坐标、尺度和旋转方位的校正。
常见的几何校正方法有影像配准、地标匹配、插值等。
1. 影像配准影像配准是将待纠正影像与参考影像进行对比，通过匹配相同地物或地点的像素点，从而进行坐标转换。
常用的影像配准方法有基于特征点匹配和基于相位相关匹配两种。
基于特征点匹配的方法是通过提取影像中的特征点，并将其与参考影像中的特征点进行匹配，从而获得坐标转换模型。
OpenCV是一种常用的用于特征点匹配的开源库。
基于相位相关匹配的方法是通过计算两幅影像之间的相关性，确定它们之间的几何转换关系。
这种方法通常用于具有相位重建能力的传感器。
2. 地标匹配地标匹配是通过识别影像中的已知地标（如道路交叉口、建筑物等）并与参考影像中的地标进行匹配来进行校正的一种方法。
这种方法适用于城市建筑等具有明显特征的区域。
3. 插值插值是指通过对图像中间的像素值进行估算，从而使整个图像变得平滑过渡的过程。
常用的插值方法有双线性插值、双三次插值等。
这些方法可以使得图像在进行几何校正后仍保持较好的视觉效果。
二、辐射校正方法辐射校正是指对遥感影像中的亮度进行校正，以保证影像反映地物的真实辐射亮度。
常用的辐射校正方法有直方图匹配、大气校正、辐射转换等。
1. 直方图匹配直方图匹配是指通过将原始图像的灰度值映射到目标图像的灰度值范围来进行校正的方法。
这可以使得影像在亮度上看起来更加准确，同时保证地物的色彩还原度。
2. 大气校正大气校正是指通过估计大气光照对地面目标反射率的影响，将地表反射率从观测影像中恢复出来的一种方法。
这种方法适用于去除由大气散射引起的云、雾等干扰。
三、高光谱遥感图像辐射与几何校正
式中， L j (λi )是第i波段第j组辐射亮度输入值； DNij 是第i波段第j组图像灰度输出值； a( j,i)，b( j,i) 是第i波段第j组辐射定标系数。
3.1 成像光谱仪定标
机上和星上定标
必要性：系统集成、运行环境变化、器件老化
（2） 6S模型 （the Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum ）
适用于太阳反射波段（0.25~4μm）的大气辐射传输模式。 这种模式是在假定无云大气的情况下考虑了水汽、CO2、O3和O2的吸收、分 子和气溶胶的散射以及非均一地面和双向反射率的问题。 对5S模型的改进：考虑了目标高程、表面的非朗伯体特性、新的吸收分子 种类的影响（CO、N2O等），采用了好的近似算法来计算大气和气溶胶的散 射与吸收的影响，其中气体的吸收以10cm-1的光谱间隔来计算的，且光谱 积分的步长达到了2.5nm，适用于可见光—近红外（0.25～4μm）的多角度 数据。 可以模拟机载观测、设置地表的高度、解释BRDF作用和临近效应。它还采 用SOS (successive order of scattering) 方法计算散射作用以提高精 度。
机上或星上实时定标用于波段的漂移和系统辐射响应率的变化检 测。 (3)野外场地定标（On－site Calibration）
选择定标辐射场地，通过地面同步测量对遥感器定标。
3.1 成像光谱仪定标
实验室辐射定标
绝对辐射定标采用积分球作为光源照射传感器的整个视场，根据成像光 谱仪的动态范围，改变标准辐射源的辐射亮度输出级别，逐波段建立辐 射亮度输入值与遥感器输出DN值的关系。
遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法a)辐射校正：进入传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。
该值主要受两个物理量影像：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，图像上像元亮度值差异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。
这一改变就是需要校正的部分，故称为辐射畸变。
引起辐射畸变有两个原因：一是传感器本身的误差；二是大气对辐射的影响。
仪器引起的误差是由于多个检测器之间存在的差异，以及仪器系统工作产生的误差，这导致了接收的图像不均匀，产生条纹和“噪声”。
一般来说，这种畸变在数据生产过程中已经由生产单位根据传感器参数进行了校正，不需要用户自行校正。
b)几何校正：当遥感图像在几何位置上发生了变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等畸变时，即说明遥感影像发生了几何畸变。
遥感影像的总体变形（相对与地面真实形态而言）是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。
产生畸变的图像给定量分析及位置配准造成困难，因此遥感数据接收后，首先由接收部门进行校正，这种校正往往根据遥感平台、地球、传感器的各种参数进行处理。
而用户拿到这种产品后，由于使用目的的不同或者投影及比例尺的不同，仍然需要作进一步的几何校正。
几何校正一般包括精校正和正射校正。
精校正：利用地面控制点对由于各种因素引起的遥感图像的几何畸变进行校正。
简单理解：和地形图的校正，校正后有准确的经纬度信息。
精校正适合于在地面平坦，不需要考虑高程信息，或地面起伏较大而无高程信息的情况。
有时根据遥感平台的各种参数已做过一次校正，但仍不能满足要求，就可以用该方法作遥感影像相对于地面坐标的配准校正，遥感影像相对于地图投影坐标系统的配准校正，以及不同类型或不同时相的遥感数据之间的几何配准和复合分析，以得到比较精确的结果。
遥感图像的辐射校正实验报告
遥感图像的辐射校正实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）复习巩固课堂上所学的对遥感图像的辐射校正，掌握这些校正方法的基本原理和方法，理解遥感图像辐射校正的意义;（2）实际学习对遥感图像进行绝对大气校正、相对大气校正的FLAASH和黑暗像元法;实验内容：（1）绝对大气校正将遥感图像的DN值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。
本次实验通过FLAASH法进行绝对大气纠正。
（2）相对大气校正校正后得到的图像，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。
本次实验通过黑暗像元法进行相对大气纠正。
2. 图像处理方法和流程A.绝对大气校正1、加载影像，打开ENVI，file>>open image file，打开L71120038_03820030128_MTL.txt2、辐射定标FLAASH模块需要输入的是经过辐射定标后的BIL/BIP文件，ENVI >> basic tools >>preprocessing > >calibration utilities >> Landsat calibration3、格式转换上述计算得到的存储方式为BSQ，FLAASH大气校正对于波段存储的要求为BIL/BIP格式，ENVI >> basic tools>> convert data (BSQ ,BIL ,BIP)4、FLAASH大气校正（1）ENVI>>basic tools>>preprocessing>>calibration utilities>> FLAASH，选择需要校正的数据。
选用第二种，设置Single scale factor：10。
（2）设置输入与输出文件①进入地理空间数据云，查询影像参数。
点击数据资源—LANDSAT系列数据—输入数据标识进行二次筛选—选择信息②查询图像的基本信息③设置Sensor类型为Landsat TM7，传感器参数被自动填写，影像和传感器参数查询数据相关信息后输入。
第5章遥感图像的辐射校正
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。
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。
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。
1.大气透射 透射是指电磁辐射与介质作用后，产生的次级辐射和
部分原入射辐射穿过该介质，到达另一种介质的现象和过 程。
一般用透射率表示透射能力。
根据透射率的定义，有：
E ex
E0
2.大气窗口 是指大气对电磁辐射吸收和散射都很小、而透
射率很高波段，即在传输过程中损耗小、能透过大 气的电磁波段。
遥感中使用的大气窗口：
设太阳辐射照度为E0，经过大气的路程为x,则穿过该大 气路程后的辐射照度为：
E E0ex
σ称为衰减系数或消光系数
散射系数 吸收系数
大气对电磁波 的影响主要是 散射和吸收。
二、大气吸收
大气中吸收太阳辐射的主要是水蒸汽、二氧化碳 和臭氧。
吸收能力随电磁波的波长而变化，是选择性的。
三、大气透射与大气窗口
遥感数据辐射校正
遥感数据辐射校正的原理及方法遥感1班彭睿20123225摘要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。
辐射校正包括三部分的内容：传感器端的辐射校正，大气校正，地表辐射校正。
关键字辐射校正大气校正照度校正辐射传输过程ERDAS引言近年来，随着航天技术、计算机技术、卫星定位技术和地理信息技术的发展，摄影测量与遥感已成为地球空间信息科学的基础技术，遥感图像在人类生活的诸多领域被广泛应用。
然而，在遥感成像时，由于各种因素的影响，遥感图像会存在一定的辐射量失真现象，这些失真影响了图像的质量和应用，必须对其做消除或减弱处理，遥感图像辐射校正就是针对遥感图像的这一缺陷而发展起来的。
在遥感影像辐射校正中，大气辐射校正是最重要的一部分，本文主要讨论大气辐射校正的方法和过程。
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。
1．辐射校正概述辐射校正的目的：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。
辐射误差来源1.1 传感器端1.1.1 光学摄影机引起的辐射误差1.1.2 光电扫描仪引起的辐射误差1.2 外部因素1.2.1 大气1.2.2太阳辐射2．辐射校正包括三部分的内容：2.1.传感器端的辐射校正2.2.大气校正2.3.地表辐射校正3．辐射传输过程：如图-1图-1 基本的辐射传输过程辐射传输方程：从辐射源经过大气层到达传感器的过程中电磁波能量变化的数学模型。
4．辐射校正方法：4.1.系统辐射误差校正 4.2大气校正 4.3.地面辐射校正4.4.传感器端的辐射校正4.4.1光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的校正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。
辐射校正
太阳高度角和日地距离校正
太阳高度角校正：考虑太阳在地球上的相 对位置的季节变化，通过这个过程，不同 太阳高度角照射下的图像数据的像元亮度 值，被标准化到假设太阳在天顶时的像元 亮度值
ห้องสมุดไป่ตู้
4. 做出回归直线，回归方程为I3=b3I7+a3
I3 , I7为TM3和TM7的灰度值
I3
b3 , a3为直线的斜率和截距
6. 最小二乘法拟合计算b3 , a3
7. 校正公式为I’3=I3-a3
I’3为TM3校正后的灰度值
a3
I7
直方图法
若图像中存在亮度为零的目标，如深海水 体、阴影等，则其对应图像的亮度值应为 零，实际上只有在没有受大气影响的情况 下，其亮度值才可能为零，其他目标由于 受大气散射、辐射使得目标的亮度值不为 零
基于辐射传输方程的大气校正
利用电磁波在大气中的辐射传输原理建立起来的 模型进行大气校正
大气模型计算复杂，并且需要有关大气假设或成 像时刻的大气参数（气压、温度、水汽、臭氧等 ），气体中的悬浮物类型、高度、太阳高度角、 传感器的视角等
目 前 常 用 模 型 ： 6S 模 型 ， MODTRAN ， LOWTRAN，紫外线和可见光辐射模型UVRAD， 空间分布快速大气校正模型ATCOR
辐射 校正 的数 据流 和基 本方 法
DN （从遥感器得到 的数字测量值）
遥感器校正
经过遥感器校正 的辐射值 大气校正
地表辐射值 太阳以及地 形校正
地表反射值
大气校正
消除大气影响的校正过程称为大气校正 大气对辐射的影响
大气吸收 大气散射
大气纠正
基于辐射传输方程的大气校正 基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正 利用特殊波段进行大气校正
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a1
x
太阳高度角的辐射误差校正
太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获
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θ可根据成像时刻的时间、季节和地理位
置来确定，即：
sinθ=sin ·sinδ±cos ·cosδ·cost
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。
过大气层时，大气对电磁波 的吸收和散射对遥感图像的 影响，其中主要的影响因素 是大气散射
• 大气校正是指大气散射校正，
即消除大气散射对辐射失真 的影响。包括大气的消光 （吸收和辐射）、天空光照 射、路径辐射。
大气校正适用范围
• 训练数据来自所研究的影像而不是来自其他时间
或地点获取的影像，不需要进行大气校正
处
理
理
CCT
CCT
辐射值校准流程图
随机坏像元的判定和消除
• 由传感器的噪声或磁带等部件的误码率造成的，
其特点是孤立和分散的，往往和周围的亮度值有 明显的差别，并且彼此不相关。斑点可以通过将 图像像元亮度值同它的邻近像无亮度值进行比较 来判定。
行列缺失的判定和消除
• 在扫描图像中出现的与辐射信息无关的线条噪声，
f x，y gx，y
cos 地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的
DEM数据，校正较为麻烦，一般情况下对地形坡度引 起的误差不做校正。
例如：
Y a1 b1 X
式中， X 为TM5波段的亮度均值；
Y 为TM1亮度均值；
a1,b1计算如下：
b1
[(T5 T5 )(T1 T1) (T5 T5 )
a1 T1 b1T5
T1' T1 a1
T1、T5表示TM1与TM5波段灰度值，
T1'
为TM1波段校正后的灰度 值。
辐射回归分析图
常用大气辐射传输模型
基于辐射传输模型绝对大气校正
• 2006年8月16日至8月25日，中国资源卫星应用中心与
国家卫星气象中心在中国国家辐射校正场---敦煌场联合
开展了CBERS－02 CCD和FY－2C、FY－1D气象卫星绝
对辐射定标的同步观测试验。......此次试验共计划进行4次
星地同步观测试验，除了8月17日由于天空有云无法进行
• 几何畸变：当原始图像上各地物的几何位置、形
状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要 求不一致时，就产生几何畸变。
遥感图像辐射处理
• 辐射校正：消除或改正遥感图像成像过程中附加
在传感器输出辐射能量中的各种噪声
辐射畸变的主要原因
• 传感器本身的性能引起的辐射误差 • 地形影响和光照条件变化引起的辐射误差 • 大气散射和吸收引起的辐射误差
• 图像恢复：对一个退化的图像进行处理，使它恢
复到原始目标的状态
图像畸变的分类
• 辐射畸变：指遥感传感器在接收来自地物的电磁
波辐射能时，电磁波在大气层中传输和传感器测 量中受到遥感传感器本身特性、地物光照条件 （地形影响和太阳高度角影响）以及大气作用等 影响，而导致的遥感传感器测量值与地物实际的 光谱辐射率的不一致。
射率的测量仪器为3台CE313和1台ASD。将卫星和太阳方
位参数、大气和气象参数、卫星光谱响应函数和地面反射
率参数等输入到辐射传输模型中，就可反演出卫星入瞳处
的辐亮度，再利用试验区的卫星同步成像数据，便可获得
不同波段的卫星绝对辐射校正系数。
绝对校正示意图
经验线校正
a) Landsat Thematic Mapper 影像 b) 原始影像像元曲线 c) 校正后像元曲线
遥感相对大气校正
相对辐射校正
• 归一化单时相遥感影像不同波段间的强度 • 将多时相影像遥感数据各个波段的强度归一化到
某一选定的标准影像上
直方图最小值去除法
回归分析法
用长波数据来校正短波数
作法：在不受大气影响的波段（如TM5）和待校 正的某一波段图像中，选择由最亮至最暗的一系列 目标，将每一目标的两个待比较的波段灰度值提取 出来进行回归分析。
同步观测外，其余三次试验都获得了成功，分别是8月19
日SPOT-4 HRVIR1、8月20日CBERS-02 CCD以及8月23
日CBERS-02 CCD与SPOT-4 HRVIR1的绝对辐射定标试
验。
•
此次绝对辐射校正试验地面同步观测的参数有大气参
量和地面反射率。大气参量的测量仪器为CE317，地面反
• 数据未校正会损失影像中提取的生物物理量时需
要校正
• 需要将某景影像中提取的生物物理量与另一景不
同时向影像中提取的同一生物物理量相比，需要 大气校正
绝对大气校正
大气校正的影响： 大气校正使手持光谱仪实测值与遥感观测值不一致
绝对大气校正的目的： 将遥感系统记录的亮度值转换为折合表面反射率值
方法：
基于辐射传输模型的大气校正 经验线定标法
多光谱图像上的阴影可以通过图像之间的比值予以消除。
比值图像是用同步获取的相同地区的任意两个波段图像 相除而得到的新图像。
地形坡度辐射误差校正
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。
若处在坡度为α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：
遥感系统误差校正
遥感传感器系统误差校正
• 传感器定标 • 随机坏像元 • 行或列缺失 • 行或列条纹
传感器定标
• 方法：1）分析辐射失真的过程，建立辐射
失真模型，利用逆过程校正；2）利用实地 测量
CCT
Vi
CCT
Ci Di
回 回归计算
αn
归 计 bn
算
Vi
滤滤波
处理
αsபைடு நூலகம்n)
校校准
处理
波
准
处
bs(n)
遥感图像辐射校正
主要内容
• 遥感辐射畸变分析 • 遥感系统误差校正 • 遥感绝对大气校正 • 遥感相对大气校正
遥感辐射畸变分析
遥感成像过程
基本概念
• 理想遥感图像：如实而毫不歪曲地反映地物的辐
射能量分布和几何特征的图像
• 图像畸变：实际得到的图像都在不同程度上与地
物的辐射能量或亮度分布有差异，即存在着畸变 和降质，即图像畸变
其表现为图像上的部分扫描行或线段的亮度值不 反映地物的辐射，并与上下的亮度截然不同。条 纹的特点是：（1）分布一般不规则，可密可稀， 可长可短；（2）亮度值一般趋于极端（或黑或 白）；（3）含有这种条纹的图像，其标准差往往 显著增大。
列缺失
遥感绝对大气校正
遥感图像的大气校正
• 地物发射的电磁能量波在经