地表反射率计算..

合集下载

ASTER数据处理

ASTER数据处理

ASTER数据处理一、概述ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer)是一种在空间中获取地球表面温度和反射率数据的遥感仪器。

ASTER数据处理是指对ASTER卫星获取的原始数据进行预处理、校正和解译,以获取地表温度、地表反射率等相关信息的过程。

二、数据获取ASTER数据可以通过卫星接收站从卫星上接收到原始数据,也可以通过网络从相关数据中心获取已经处理过的数据。

原始数据包括热红外数据、可见光数据和高程数据等。

三、预处理1. 数据格式转换:将原始数据转换为常用的数据格式,如GeoTIFF、ENVI等,以便后续处理和分析。

2. 大气校正:由于大气对遥感数据的影响,需要对数据进行大气校正,以消除大气散射和吸收对数据的影响。

3. 几何校正:对数据进行几何校正,纠正由于卫星姿态、地球曲率等因素引起的影像畸变,使得数据在空间上具有准确的位置和尺度。

四、数据解译与分析1. 地表温度计算:利用热红外数据和大气校正后的数据,结合地表辐射率等参数,可以计算出地表温度分布图,用于研究地表热环境。

2. 地表反射率计算:利用可见光数据和大气校正后的数据,结合地表辐射率等参数,可以计算出地表反射率分布图,用于研究地表覆盖类型和植被状况等。

3. 地形高程计算:利用高程数据,可以计算出地表的高程分布图,用于地形分析和地貌研究。

4. 特征提取:通过对数据进行图像处理和分析,可以提取出地表的特征信息,如河流、湖泊、城市等,用于地理信息系统(GIS)的建设和应用。

五、应用领域1. 环境监测:ASTER数据处理可以用于监测地表温度变化、水体温度分布、植被覆盖状况等,用于环境变化的监测和评估。

2. 自然资源调查:ASTER数据可以提供地表反射率和地表温度等信息,用于矿产资源、植被资源等的调查和评估。

3. 土地利用规划:通过对ASTER数据的处理和解译,可以获取土地利用类型、植被覆盖度等信息,用于土地利用规划和决策支持。

反射率、地表反照率、比辐射率等大全

反射率、地表反照率、比辐射率等大全

反射率、地表反照率、⽐辐射率等⼤全⼀、反射率1.反射率⼜称光谱反射率,是波长的函数,⼜称为光谱反射率ρ(λ),定义为反射能与⼊射能之⽐:2.⽅向反射率实际物体反射具有⽅向性,对⼊射和反射⽅向严格定义的反射率,为⽅向反射率。

辐射⽅向的定义有微⼩⽴体⾓、任意⽴体⾓、半球全⽅向等。

当⼊射与反射⽅向定义为微⼩⽴体⾓时,成为⼆向性反射。

3.⼆向性反射率分布函数BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)是描述表⾯反射特性空间分布的基本参数。

⼆向性反射率因⼦(BRF),⼜称双向反射⽐因⼦,是在⼀定的辐照和观测条件下,⽬标地物的反射辐射通量与同条件下标准参考⾯(理想朗伯反射⾯)的反射辐射通量之⽐。

4.反照率(albedo)⼜称半球反射率,定义为⽬标物的反射出射度与⼊射度之⽐,即单位时间、单位⾯积上各个⽅向出射的总辐射能量M与⼊射的总辐射能量E之⽐,表⽰为:α=M/E。

地表反照率,即⾃然地物的半球反射率。

可以通过遥感成像提供的辐射亮度值L或反射率ρ,⼆向性反射率分布函数BRDF来获得。

5.⽅向-⽅向反射率⼊射能量照明⽅式为平⾏直射光,没有或可以忽略散射光;某个特定⽅向的反射能量与⼊射能量之⽐。

地物双向反射特性主要就是研究⽅向-⽅向反射率波谱。

其定义如下:6半球-⽅向反射率⼊射能量在2p半球空间内均匀分布,与⼊射能量之⽐。

定义如下:7⽅向-半球反射率(DHR)⼊射能量照明⽅式为平⾏直射光,没有或可以忽略散射光; 2p半球空间的平均反射能量与⼊射能量之⽐。

定义如下:式中为2p半球空间内表⾯反射的平均辐亮度值。

8半球-半球反射率就是反照率。

⼊射能量在2p半球空间内均匀分布, 2p半球空间的平均反射能量与⼊射能量之⽐。

若将不严格要求⼊射能量在2p半球空间内均匀分布,半球-半球反射率就是地物反照率。

定义如下:⼆、⽐辐射率⽐辐射率即物体的出射度与同温度的⿊体出射度之⽐:据基尔霍夫定律,对于不透明体有:⽅向⽐辐射率,与⽅向-半球反射率的关系:三、透射率透射率τ定义为透射能与⼊射能之⽐:⼤⽓透射率:m为⼤⽓质量,t为⼤⽓垂直光学厚度;k为衰减/消光系数,x为⼤⽓路径,kx为⼤⽓光学厚度。

地表反射率,温度,植被指数

地表反射率,温度,植被指数

地表反射率、温度、植被指数、几何精纠正和Landsat影像Basic Tools|Band Math,在Band Math对话框中输入公式,公式中的b3和b4分别选取第3和第4波段的地表反射率。

然后导出结果。

二、地表温度反演1、计算辐射亮度。

加载htm影像,根据头文件中的数据,得到1、2波段的辐射亮度的计算公式0.067086617777667001*b1+(-0.067086617777667001)和0.037204722719868001*b2+(3.1627953249638470),步骤同上,得出辐射量度的计算结果。

2、辐射反演。

利用公式T=k2/ln(k1/Lλ+1)算地物的辐射反演,其中T为开尔温度;查找参数值:k1=666.09; k2=1282.71;Lλ分别利用步骤1中的波段1和波段2的辐射量度。

3、统计反演后的地物的温度值,并比较其差异。

打开反演后的温度影像,右击影像选择ROI Tool,统计各种地物值的最大值,最小值,均值,标准差,将其统计到Excel中,比较其差异。

结果与分析一、DNVI建模【地表反射率】第3波段第4波段【DNVI】【3、4波段表观反射率和地表反射率的线性关系】【表观反射率和地表反射率的线性关系数学表达式】波段关系式波段关系式1波段y=0.8933*x+0.0473 4波段y=0.9401*x+0.00652波段y=0.8801*x+0.0242 5波段y=0.9399*x+0.0013波段y=0.9161*x+0.0143 7波段y=0.9584*x+0.0004【部分地物的DNVI值】地物DNVI值min max mean stdevReservior 0.057713 0.338587 0.145087 0.038598Snow -0.12395 0.152669 0.025088 0.031572Bare Land 0.105628 0.374843 0.192701 0.043621Urban -0.356923 0.038094 -0.273288 0.045284Plant 0.333387 0.786695 0.656094 0.081619Desert 0.071897 0.155663 0.100783 0.014291River 0.043469 0.429917 0.127503 0.08131【结果与分析】:通过对提取地物的DNVI值的可以发现,绿色的DNVI值比较高,原因是绿色植物叶绿素引起的红光吸收和叶肉组织引起的近红外光反射使得植被在近红外波段和红光波段有很大的差异;水体和裸地在红光波段和近红外波段反射率相当,因此水库和裸地的NDVI值接近0;雪地NDVI最低值中出现负值,是由于在近红外波段比可见光波段有较低的反射率;沙漠中植被很少,因此其近红外波段和红光波段的反射情况和裸地类似,因此其NDVI值接近于0;河流的NDVI值稍大于由于河流中存在一定的含沙量,使得地物在近红外波段的反射率大于近红外波段。

实习7、地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算

实习7、地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算

基本原理一)地表反射率是指地表物体向各个方向上反射的太阳总辐射通量与到达该物体表面上的总辐射通量之比。

反照率可以通过遥感成像提供的辐射亮度值L 或反照率p ,二向性反射率分布函数BRDF 来获得:地物反射率的光谱特征差异是从遥感影像中识别地表不同类型地物的基本依据,也是地表其他各种物理、生物物理参数反演的依据地表。

地表反射率的计算步骤:1、辐射定标:根据遥感影像DN 值计算到达传感器的各波段辐射亮度也就是将传感器记录的辐射量化值(Digital Number ,DN )转换成绝对辐射亮度值、表观反射率,或者表观温度的过程。

绝对定标:通过各种标准辐射源,建立辐射亮度值与辐射量化值(DN )之间的定量关系式中,辐射亮度值L 的常用单位为W/(m2.μm.sr),或者μW/(cm2.nm.sr) 。

1W/(m2.μm.sr)=0.1 μW/(cm2.nm.sr)2、各波段表观反射率计算3、大气辐射校正(ENVI FLAASH/QUAC )绝对大气辐射校正:消除大气辐射衰减效应,将遥感影像的DN 值转换为地表反射率、辐亮度、地表温度等的方法,此过程包含了辐射定标。

相对大气辐射校正:将遥感影像的DN 值转换为类似的整型数,同时消除大气辐射衰减效应。

FLAASH 是用数学建模辐射的物理行为,纠正波长在可见光至近红外和短波红外区域,最多3微米。

(对于热地区,使用基本工具>预处理>校准工具>热大气压校正菜单选项。

)不同于预先计算模拟结果的数据库内插辐射传输特性许多其他大气校正程序, FLAASH 采用了MODTRAN4辐射传输代码。

MODTRAN4并入ENVI FLAASH 的版本被修改,以校正在HITRAN -96水行参数的误差。

可以选择任何一种标准MODTRAN 大气模型和气溶胶类型,FLAASH 还包括以下功能:校正邻近效应(像素混合是由于表面反射辐射的散射) 计算场景的平均能见度(气溶胶/雾量)。

地表反射率、温度、植被指数

地表反射率、温度、植被指数

地表反射率、温度、植被指数、几何精纠正和Landsat影像影像几何精纠正1.深入理解影像几何精纠正的原理2.学会使用影像对影像的几何精纠正方法和具体操作步骤1. 扫描地形图(宁夏中卫地区1:25万104811.img )进行几何精纠正(包括投影参数、单位的调整将选定参考点保存)。

2. 利用纠正好的全色波段高分辨率影像完成同景多光谱影像的几何精纠正。

1. 扫描地形图(宁夏中卫地区1:25万104811.img )进行几何精纠正(包括投影参数、单位的调整将选定参考点保存)。

2. 利用纠正好的全色波段高分辨率影像完成同景多光谱影像的几何精纠正Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析1.学会在美国NASA/USGS网上进行Landsat卫星影像的检索和下载,认识影像名编号意义。

2.初步掌握ENVI/IDL影像处理软件的使用方法,熟悉软件的用户界面、功能模块,掌握基本功能的使用。

复习遥感导论课程中的遥感影像目视解译环节,选择自己熟悉的地区,进行Landsat TM/ETM+影像的目视解译。

实习内容1、课前准备:根据自己感兴趣的地区,下载一景Landsat TM/ETM+影像。

2、将单波段分别添加在ENVI中(采用file| open image file工具,注意在添加波段数据时,热红外波段影像应另存为一个文件)3、利用Basic tools | layer stscking视窗选择多波段影像进行添加,在available中选择刚才添加的影像,选择RGB color分别选取4、3、2和7、4、2波段组合进行彩色合成,此时,可以再打开一个视窗(new display)观察地物的色调变化。

列表说明上述地物分别在两种波段组合下的颜色特征。

4、查询并记录影像文件的基本信息、投影信息,以及各个波段直方图信息。

5、将影像缩小、放大、漫游工具识别影像中的土地利用/土地覆盖类型,可能的土地利用/土地覆盖类型包括:(1) 耕地farmland(8) 公路/铁路road or railway(2) 草地grassland(9) 河流stream(3) 裸地barren land(10) 水库reservoir(4) 森林forest(11) 冰雪ice and snow(5) 城镇居民地town(12) 云cloud(6) 农村居民地village(13) 阴影shadow(7) 沙漠desert6、利用load RGB将图像显示,后用视窗中的光谱剖面工具,提取上述地物在不同波段的数值(Digital Number,DN);要求针对影像中的6种地物至少各采集10个样本,取平均值,做光谱剖面图,分析不同地物的灰度值随波段变化的特点。

光学遥感卫星能量计算公式

光学遥感卫星能量计算公式

光学遥感卫星能量计算公式光学遥感卫星是一种通过接收和记录地球表面反射的太阳能和热能辐射来获取地球表面信息的卫星。

在进行遥感数据处理和分析时,能量计算是一个非常重要的步骤。

本文将介绍光学遥感卫星能量计算的公式及其应用。

能量计算是指通过测量地球表面的辐射能量来推断地表特征和环境的一种方法。

在光学遥感中,能量计算主要包括太阳辐射能量和地表反射辐射能量的计算。

这两种能量的计算公式如下:1. 太阳辐射能量计算公式:太阳辐射能量 = 太阳辐射强度太阳天顶角余弦值。

太阳辐射强度是指太阳辐射在单位面积上的能量,通常以W/m^2为单位。

太阳天顶角是指太阳光线与垂直于地表的夹角,其余弦值可以通过太阳高度角来计算。

太阳高度角是指太阳光线与地平线的夹角,其计算公式为:sin(太阳高度角) = sin(纬度) sin(太阳赤纬) + cos(纬度) cos(太阳赤纬) cos(时角)。

其中,纬度是地点的纬度,太阳赤纬是太阳在黄道上的位置,时角是太阳时角与当地子午线时角之差。

通过太阳高度角的计算,可以得到太阳天顶角的余弦值,从而计算太阳辐射能量。

2. 地表反射辐射能量计算公式:地表反射辐射能量 = 地表反射率太阳辐射能量。

地表反射率是指地表对太阳辐射的反射能力,通常取值在0到1之间。

地表反射率的计算可以通过遥感影像的反射率谱进行,或者通过地面观测仪器进行实地测量。

通过地表反射率和太阳辐射能量的乘积,可以得到地表反射辐射能量。

在实际应用中,光学遥感卫星能量计算公式可以用于计算地表的光学特性,如地表反照率、植被指数等。

这些光学特性对于环境监测、资源调查和地质勘探等领域具有重要的应用价值。

例如,通过计算地表反射率可以推断出地表的类型(如水体、植被、建筑物等),从而实现对地表覆盖类型的分类和监测。

另外,地表反射率还可以用于计算地表温度,从而实现对地表热环境的监测和分析。

除了能量计算公式,光学遥感卫星数据处理中还涉及到大量的数据预处理、辐射校正和影像解译等步骤。

遥感数字图像处理_地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算

遥感数字图像处理_地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算

操作方法及过程1、使用ENVI对landsat 7 ETM+原始数据进行辐射定标:①对1、2、3、4、5、7波段进行辐射定标。

利用ENVI中的File |Open External File |Landsat Geo TIFF with MetaData加载威武市Landsat ETM+原始影像数据中的_MTL文件,再利用Basic Tools |Preprocessing |Calibration Utilities |Landsat Calibration 在弹出的对话对话框中选择包含1、2、3、4、5、7波段的_MTL文件,将Calibration Type选为Radiance,然后选择输出路径保存为radiance。

②对61和62波段进行辐射定标。

步骤和上面的一样,只是选择输入文件时为包含61和62波段的_MTL文件,将结果保存为radiance_band6。

2、将BSQ格式的影像数据转化为BIL:利用Basic Tools |Convert Data,弹出对话框中选择Radiance,Output Interleave中选择BIL,选择输出路径保存为radiance_BIL。

3、使用FLAASH大气辐射校正模型进行地表反射率的计算:①利用Spectral |FLASSH弹出大气校正模型参数设置窗口如下:分别按照以上所示的内容进行参数设置,将输入文件设为radiance_BIL,输出文件设为flassh,设置Scene Center Location时,打开原始影像在头文件中找到行和列,算出中心行和列,利用Pixel Locator工具找到中心点的经纬度。

将Sensor Type设为Landsat TM7。

设置Ground Elevation时,利用裁剪工具在亚洲幅SRTM DEM影像数据中裁剪该地区的DEM数据,再用统计功能算出高程的平均值为2058m。

在头文件中找到Flight Data:1999年8月10日,Flight Time GTM:3时36分39秒。

测绘技术中的遥感反射率计算方法

测绘技术中的遥感反射率计算方法

测绘技术中的遥感反射率计算方法随着科技的不断进步,遥感技术在测绘领域中的应用日益广泛。

遥感技术通过利用遥感仪器捕捉地球表面的电磁波辐射,并进行数据处理和分析,可以获取有关地表特征、环境变化和资源分布等信息。

在遥感技术中,反射率是衡量地表材料对入射辐射的反射程度的指标。

通过测量地表的反射率,可以对地表进行分类、识别和定量化分析。

而遥感反射率的计算方法主要包括无标定点数据反演法、基于植被指数法和基于辐射模型法等。

无标定点数据反演法是一种常见的遥感反射率计算方法。

该方法通过获取一组无标定点的遥感数据,通过数据预处理和模型校正,计算出地表的反射率。

在数据预处理过程中,需要进行大气校正,以消除大气吸收和散射对数据的影响。

然后,通过反射率模型,将无标定点数据转化为地表反射率。

尽管这种方法在实际应用中具有一定的局限性,但基于其对无标定点数据的利用,可以在一定程度上减少对地面实测样点的需求,提高了测绘工作的效率。

基于植被指数法是另一种常用的遥感反射率计算方法。

植被指数是通过比较植被绿度与其他波段的反射率之间的关系来度量植被生长状况的指标。

在这种方法中,首先需要获取多个波段的遥感数据,然后计算植被指数。

最常用的植被指数有归一化植被指数(NDVI)、简化植被指数(SAVI)和差值植被指数(DVI)等。

通过计算植被指数,可以反映出地表植被的状况和变化,从而计算出反射率。

这种方法简单易行,广泛应用于农业、林业和生态环境等领域。

基于辐射模型法是一种基于物理原理的遥感反射率计算方法。

该方法通过建立地表反射率与地物光谱特征之间的数学模型,通过模型参数的计算和优化,来计算地表的反射率。

在这种方法中,需要获取不同地物的光谱特征曲线,然后根据地物反射光谱的形态特征,推导出相应的辐射模型。

最常用的辐射模型有方位距离模型(BRDF)、中心光谱模型(CSD)和半经验模型等。

通过这些模型,可以准确计算出地表的反射率,为测绘工作提供了精确的数据支持。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

黄石市地表反射率计算
一、数据预处理
1、打开:用ENVI5.1将黄石市2000年遥感影像数据的3,、4、5波段打开(1)用鼠标左键双击ENVI5.1图标,打开ENVI5.1程序;
(2)打开黄石市2000年遥感影像数据的3,、4、5波段。

File→Open Image File→选择黄石市2000年遥感影像数据的3、4、5波段→打开。

2、合成:对黄石市2000年遥感影像数据的
3、
4、5波段进行合成。

Basic Tools→Layer Stacking→Import File→选择黄石市2000年遥感影像数据的3、4、5波段→Ok→Choose→命名(2000_band543_hecheng)→
打开→Ok
3、裁剪:用黄石市边界矢量数据裁剪合成后的2000黄石市遥感影像。

(1)打开合成后的黄石市2000年遥感影像数据的3、
4、5波段;
File→Open Image File→选图(2000_band543_hecheng)→打开→Ok (2)打开黄石市边界矢量数据;
Vector→Open Vector File→选图(黄石市边界范围.evf)→打开
备注:建立掩膜时一定要将2000_band543_hecheng和黄石市矢量边界的影像打开。

(3)以黄石市边界矢量数据建立掩膜;
Basic Tools→Masking→Bulid Mask→Display #1→Options →Import EVFS→选图(111)→Ok→Choose→命名(2000_band543_hecheng_yanmo)→打开→Apply
(4)应用掩膜;
Basic Tools→Masking→Apply Mask→2000_band543_hecheng→
Select Mask Bang→2000_band543_hecheng_yanmo→Ok→Ok→Choose→命名(2000_band543_hecheng_clip)→打开→Ok
(5)备注:若裁剪后Scroll窗口内黑色背景面积太大可以进行调整。

Basic Tools→Resize Data→2000_band543_hecheng_clip→Spatial Subset→ROI/EVF→选图(EVF:111)→Ok→Ok→Ok→Choose→命名
(2000_band543_hecheng_clip _xiugai)→打开→Ok
二、地表反射率计算
1、利用6S模型进行大气辐射校正,从而得到计算地表反射率的公式和三个参数
(1)运行6S软件
(2)打开黄石市遥感图像头文件和6S操作手册查看要输入的数据
(3)输入数据
①Geometrical conditions (几何条件)
igeom [0-7]:7(在6S操作手册p1第34页对应上TM影像,即Landset对应的数字为7)
②时间、经度、纬度(在黄石市头文件):时间均换算成以小时为单位
Atmospheric model(大气模型)
idatm [0-8]: 2(中纬度夏季大气模式)(在6S操作手册p1第35页)
④Aerosol model(type)(气溶胶类型)(在6S操作手册p1第36页)
iaer[0-12]:3
⑤ Aerosol model (concentration)(气溶胶浓度)
the visibility:16 (输入光学厚度)
⑥The altitude of target (目标的高度)
xps: -0.02 (目标高度=0.02km)
⑦The sensor altitude (传感器的高度)
xpp: -1000 (传感器在卫星高度)
⑧The spectral conditions (波段状况)
iwave[25-30]:27 (25即TM1,26即TM2,27即TM3,28即TM4,29即TM5,30即TM6。

但是tm6是热红外波段,不适用于我们的此时地表反射率的计算。


⑨Ground reflectance (type)(地面反射率)
inhomo: 0 (地面均匀)
idirec: 0 (地面无方向影响)
igroun: 0 (反射率不随波长变化)
ro: 0 (地面波段反射率=0)
⑩Atmospheric correction mode (激活大气订正的方式)
rapp: -0.2 (表观反射率)
(4)书写方程
①完成后将形成的文件重命名为。

波段4的操作同上,只是在输入The spectral conditions (波段状况)时改
为28即可,得到。

②打开文件,根据这两个公式y=xa*(measured radiance)-xb; acr=y/(1.+xc*y) ,输入的是影像所测的辐射亮度Radiance,得到的是反射率
影像。

将这两个公式合并为一个公式:
y=xa*(measured radiance)-xb;
acr=y/(1+xc*y)
合并后:
acr=[xa*(measured radiance)-xb]/{1+xc*[xa*(measured radiance)-xb]} 2、地表反射率计算
打开ENVI软件→Basic Tool→Band Math→输入
(0.00336*b1-0.04143)/[1+0.07179*(0.00336*b1-0.04143)]
→Add to List(若添加成功说明公式正确)→Ok→选2000_band543_hecheng_clip_xiugai的第三波段→Choose→命名为tm3_地表反射率→打开→Ok
3、相同步骤操作最后得到tm4地表反射率波段4的数据
形成TM4公式:
(0.00470*b1-0.01979)/[1+0.04569*(0.00470*b1-0.01979)]
tm4地表反射率。

相关文档
最新文档