大气校正问题
大气校正与Modtran的使用
大气辐射传输及基本知识； 大气校正； Modtran的使用； 存在问题及讨论。
一、大气辐射传输及基本知识
大气辐射传输是大气中的基本物理过程之一； 发生于大气中的辐射传输过程起着多方面的作用； 来自太阳的电磁辐射是地球表层运动的主要能源，太阳短波辐射和地球—大气系统的长波辐射构成了地球—大气系统辐射平衡的基础； 大气中各种成分对不同波长电磁波的散射吸收和发射构成了复杂多变的辐射传输图像。
MODTRAN（Berk等，1989）：中光谱分辨率（2cm-1 ）大气透过率及辐射传输算法软件； DISORT算法（Stamnes等，1988）：多次散射辐射传输算法。
二、大气校正
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。
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。 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人到传感器．这两部分辐射又增强厂信号，但却不是有用的。
一是利用大气和地表（包括自然和人工产物）的不同辐射特性，进行目标物与背景区分，达到高准确度和高精度的目标识别（以及动目标跟踪）； 另一种应用则是遥感，即利用大气和地表介质在电磁辐射传输中的不同特征，通过对特征性辐射的测量进而反演提取大气和地表的物理状态参数以及成分结构。
正是由于上述4个方面的应用需要的蓬勃发展，大气辐射传输的研究，包括理论研究、实验室测量、野外观测和验证试验等在过去几十年中取得了长足的进展。
3、大气辐射传输研究的主要内容
1）大气中各类气体分子的吸收光谱参数（及其随大气状态参数的变化）； 2）大气中的气溶胶粒子（广义而言也包括云和降水粒子）的成分、粒谱结构、形状特征、其复折射指数随波长的变化，由此可计算获得的气溶胶粒子的散射和吸收特性； 3）大气辐射传输方程的求解与具体算法。
大气遥感第六章：大气效应校正和大气参数反演
（2）对于热红外波段，多次散射一般可以忽略不计，但大气和地表 自身发射必须考虑。
（3）对于中红外波段，则既需要考虑地表与大气自身的发射，同时 又要考虑大气的多次散射作用，因此更加复杂，我们不展开讨论。
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仅讨论可见光/近红外波段 为了问题的简化，在地表朗伯体、大气水平均一假设条件下， 我们可以得到：
其中
，
； 分别为观测天顶角与太阳天顶角；
为传感器接L受(到v的) 辐射亮度， 为观测方向的路径辐射项； 为地
表反射率；S为大气下界的半球反射率； 为大气层顶与太阳光垂直
方向的通量密度。
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利用入射太阳辐射项 归一化上式可得：
从物理实质上看，这是地-气系统辐射传输问题，对 地表遥感而言，即为大气效应校正问题，而对大气遥感 而言，则是地表背景作用的扣除问题，确切的说，这是 同一个问题的两个方面。
对同一波长而言，卫星对地观测在同一时刻只有一 个观测值，而至少有两个或者两个以上的未知量（即大 气光学厚度和地表反照率），因此问题的解事不确定的， 必须要增加新信息，以解决反演求解的不确定性。
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（4）其它大气校正方法
·直方图匹配法(Histogram Matching Methods)：假设晴空条 件与大气浑浊条件下地表反射率的直方图分布相同;算法被ERDAS和PCI 等图像处理软件采用；
·反差减少法（Contrast Reduction Methods）：气溶胶散射 减小地表反射率的差异，因此局部图像方差可以用于估算气溶胶光学厚 度;
大气校正原理(一)
大气校正原理(一)大气校正原理什么是大气校正？大气校正是遥感影像处理中的一个重要步骤，旨在从原始遥感影像中消除大气扰动和地形效应，获取更为准确的地表信息。
大气校正一般分为两种方法：基于模型的大气校正和基于图像的大气校正。
基于模型的大气校正基于模型的大气校正方法是通过建立大气光学模型，对遥感影像进行校正。
这种方法需要对大气成分、光线传输过程等进行参数化，然后与遥感影像数据进行结合，进行校正处理。
代表性算法有S6、DOS、MODTRAN等。
基于图像的大气校正基于图像的大气校正方法则是通过图像自身特征进行大气校正。
这种方法不需要大气模型和参数，只需利用遥感影像中的地物信息，对不同波段的光谱特征进行研究，进行校正处理。
代表性算法有NBR、ATCOR、FLAASH等。
大气校正的意义大气校正是遥感影像处理前的必要步骤，它能够减少遥感影像中大气扰动和地形效应的影响，提高遥感影像在地球科学和资源环境管理中的应用价值，如土地利用、城市规划、资源管理等方面。
同时，大气校正还是其他遥感处理的前提，例如植被指数、水体监测等。
结语大气校正是遥感影像处理中不可或缺的重要步骤，它能够提高遥感数据的精度和准确性，为生态环境保护、资源管理等提供了有力支撑。
基于模型和基于图像的大气校正方法各有优缺点，应视具体情况而定。
在未来，大气校正方法的研究和改进还有很大的空间和挑战，我们需要不断开拓创新，探索更为有效的大气校正方法。
大气校正的应用大气校正是遥感技术应用中的一个重要环节，下面列举一些大气校正在地球科学和资源环境管理等领域的具体应用：土地利用大气校正可以减轻影像中大气、地形等因素的影响，获取更为准确的土地利用信息，可以帮助决策者更好地理解土地利用动态，制定科学合理的土地资源管理政策。
例如在土地利用监测中，大气校正可用于获取土地覆盖类型、植被生长状态等信息。
城市规划大气校正还可以用于城市规划和建设中，例如分析城市内部的植被覆盖率等，帮助决策者更好地规划城市建设，最终提升城市生态环境。
测绘技术中的反射率校正与大气校正方法
测绘技术中的反射率校正与大气校正方法近年来，随着遥感技术的快速发展，测绘行业中的反射率校正与大气校正方法也得到了越来越多的关注。
这些方法可以有效地提高测绘结果的精度和可靠性，对于遥感数据的准确解译具有重要意义。
一、什么是反射率校正？作为一种重要的遥感数据处理方法，反射率校正是通过对图像中的反射率进行调整和修正，使得反射率更加符合实际情况。
测绘中，我们使用遥感技术获取的图像往往受到多种因素的干扰，如大气吸收、散射等，这些因素给图像的反射率带来一定的偏差。
因此，反射率校正就是要消除这些因素的影响，使图像的反射率能够准确地反映出被观测对象的特征。
二、反射率校正的方法目前，反射率校正方法主要包括统计校正法和模型校正法两种。
1. 统计校正法统计校正法是指根据测绘区域内的统计特性，对图像进行校正。
这种方法通常以参考样本为基础，通过对参考样本的分析，得到图像的校正系数，然后将这些系数应用于整个图像的反射率校正中。
统计校正法相对简单易行，但需要准备大量的参考样本，并且样本的选择也需要考虑地物的类型和分布情况等因素。
2. 模型校正法模型校正法是指通过建立反射率校正模型，对图像进行校正。
这种方法通常依据大气辐射传输的基本原理和模型，通过对大气辐射过程进行数学建模，将大气辐射对图像的影响进行修正。
模型校正法具有较高的准确性，但对于大气辐射的建模和参数获取有一定的要求。
三、什么是大气校正？大气校正是指根据大气光学特性，对测绘图像进行校正，消除大气对图像的干扰。
大气校正方法的目标是减少大气散射和吸收对图像反射率的影响，使得获取的遥感数据更加准确可靠。
大气校正方法主要包括模型法和无模型法两种。
1. 模型法模型法是指通过建立大气辐射传输的模型，根据大气成分和光学参数等因素对图像进行校正。
这种方法需要较为准确的大气参数和辐射传输模型，并属于相对复杂的校正方法。
模型法的优点是可以提供比较准确的校正结果，但对于大气参数的获取和模型的建立有一定的要求。
Atmospheric Correction
Kaufman指出：”大气校正的基本方法是获得关于大气光 学性质的各种参数，如大气光学厚度、相函数、单向散射 反照率、气体吸收率等。而大气校正的困难就在于难于确 定这些参数。参数的测定直接影响计算精度。
2、黑暗像元法 （Dark-object Methods)
其中： ra 表示由分子散射和气溶胶散射所构成的路径辐射反射率； Tg ( S ,V ) 为大气吸收所构成的反射率；S为大气球面反照率； T ( S ) 代表太阳到地面的散射逋过率； S 为地面目标反射率； T (V ) 为地面到传感器的散射逋过率；
S ] 1 S S
（2）
地面非均匀朗伯面、地面目标高程丌是海平面时，讣为地面由囿形目标 物及周围环境组成。
• 1、为什么要对遥感影像迚行大气校正？ • 由于大气的存在，太阳辐射经过气体分子的吸收和气溶胶 粒子的散射，得到减弱，同时部分散射信号直接戒经过地 物反射迚入到传感器，又得到增强。 • 反映在实际处理中，大气影响降低了图像的反差比，使图 像可读性降低，增加了解译的困难。
• 定量遥感技术的収展，利用多传感器，多时相遥感数据在 土地利用和土壤覆盖发化监测、全球资源环境分析和气候 发化监测等方面的广泛应用，使得遥感影像大气校正方法 的研究日趋重要。
文字内容 文字内容
ATCOR4
虽叐局地气候的控制 及新模块需要迚一步 完善，但ATCOR2系 列仍是主产品
ATCOR3和ATCOR4
ATCOR2
模型适用范围推广到 理广泛的山匙。
广泛应用于徆多通用 的图像处理软件，如 PCI、ERDAS
1、辐射传输模型法 辐射传输模型的优点及局限性
此模型物理意义最好，计算出来的反射率精度较高 • 此种方法的计算量大； • 需要较多的参数。比如 大气中的水汽含量、臭氧含量及 空间分布、气溶胶光学特征等。 • 而在常觃的大气校正中，这种测量徆难实施。
遥感影像处理中的常见问题及解决方法
遥感影像处理中的常见问题及解决方法遥感影像处理是利用遥感技术获取和处理地球表面的图像数据，以分析、研究和解决各种地理和环境问题。
但在实际的遥感影像处理过程中，常常会遇到一些问题，需要采取相应的解决方法。
本文将针对遥感影像处理中的常见问题进行介绍，并提供解决方法。
一、大气校正问题大气校正是遥感影像处理的重要步骤之一，它的目的是消除大气对图像的影响，以获得真实的地表反射率。
在大气校正过程中，常常会遇到以下问题：问题1：大气校正系数的确定大气校正系数是指大气校正模型中的参数，用于估计大气散射和吸收对辐射的影响。
如何准确地确定大气校正系数是一个关键问题。
解决方法：可以采用大气逆向模型，通过多源遥感数据进行反演来估计大气校正系数。
此外，还可以利用辅助观测数据（如气象站点观测数据）来辅助确定大气校正系数。
问题2：大气散射的复杂性大气散射是大气校正中主要的问题之一。
不同地区、不同时间点的大气散射特征各不相同，如何准确地建立大气散射模型是一个难点。
解决方法：可以利用辅助观测数据（如大气拉曼光谱仪数据）来获取大气散射参数，并结合遥感数据进行校正。
此外，还可以尝试使用辐射传输模型来模拟大气散射过程。
二、影像配准问题影像配准是指将多幅遥感影像在坐标、比例尺和方向上进行准确匹配的过程。
在影像配准过程中，常常会遇到以下问题：问题1：不同时间、不同传感器影像的配准由于不同时间和不同传感器获取的影像具有不同的几何特性，如何将它们进行配准是一个挑战。
解决方法：可以采用特征点匹配的方法，通过提取影像的特征点，并采用相应的匹配算法进行配准。
此外，还可以利用地面控制点进行地面控制配准。
问题2：大面积影像的配准在处理大面积影像时，可能会出现影像边缘畸变、地形变化等问题，导致配准不精确。
解决方法：可以采用多尺度配准方法，通过将大面积影像分割为多个小块，并分别进行配准，然后再进行整体的优化。
此外，还可以利用地形数据进行高程配准，提高配准精度。
大气校正后波段反射率出现负值的原因
大气校正后波段反射率出现负值的原因下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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大气校正的步骤
大气校正的步骤
嘿，咱今儿个就来聊聊大气校正的那些事儿哈！你知道不，这大气校正就好比给咱的遥感图像来个美容大变身呢！
首先呢，咱得搞清楚要校正啥。
就像你要给脸上化妆，得先知道哪儿需要遮瑕、哪儿需要提亮呀。
这第一步就是要确定大气对图像产生了啥影响。
然后呢，就该选择合适的校正方法啦。
这就跟你挑化妆品似的，得选适合自己肤质的。
不同的场景、不同的数据，那可得用不同的校正方法哟。
接下来，就是实施校正啦。
哎呀，这就像是小心翼翼地在脸上涂抹化妆品，可不能马虎。
得仔细地调整参数，让校正效果达到最好。
再之后呢，得看看校正得咋样呀。
这就好比化完妆要照照镜子，看看有没有哪里不完美。
要是发现问题，还得赶紧回去再调整调整。
想象一下，要是大气校正没做好，那得到的图像不就跟化了个失败的妆一样嘛，看着都别扭。
所以呀，每一步都得认真对待。
你说这大气校正是不是挺重要的？就跟咱出门得打扮得精神点儿一样。
它能让我们得到更准确、更可靠的信息。
总之呢，大气校正可不是随随便便就能搞定的事儿。
得有耐心，得细心，就像呵护一朵娇嫩的花一样。
只有这样，才能让我们的遥感图
像绽放出最美的光彩呀！你可别小瞧了这大气校正的步骤，做好了它，那可是大有用处呢！咱可不能在这上面含糊呀！。
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ENVI FLAASH 大气校正常见错误及解决方法（2013年7月15号更新） (2011-03-07 16:55:57)
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标签： flaash
大气校正 分类： ENVI
本文汇总了ENVI FLAASH 大气校正模块中常见的错误，并给出解决方法，分为两部分：运行错误和结果错误。
前面是错误提示及说明，后面是错误解释及解决方法。
FLAASH 对输入数据类型有以下几个要求：
1、波段范围：卫星图像：400－2500nm ，航空图像：860nm-1135nm 。
如果要执行水汽反演，光谱分辨率<=15nm ，且至少包含以下波段范围中的一个：
∙∙●1050-1210 nm ∙∙●770-870 nm
∙∙●870-1020 nm
2、像元值类型：经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：（μW ）
/（cm2*nm*sr ）。
3、数据类型：浮点型（Floating Point ）、32位无符号整型（Long Integer ）、16位无符号和有符号整型（Integer 、Unsigned Int)，但是最终会在导入数据时通过Scale Factor 转成浮点型的辐射亮度（μW ）/（cm2*nm*sr ）。
4、文件类型：ENVI 标准栅格格式文件，BIP 或者BIL 储存结构。
5、中心波长：数据头文件中（或者单独的一个文本文件）包含中心波长（wavelenth ）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM ），这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit Header ）。
运行错误
1.Unable to write to this file.File or directory is invalid or unavailable 。
没有设置输出反射率文件名。
解决方法是单击Output Reflectance File按钮，选择反射率数据输出目录及文件名，或者直接手动输入。
2.ACC Error：convert7
IDL Error：End of input record encountered on file unit:0.
平均海拔高程太大。
注意：填写影像所在区域的平均海拔高程的单位是km：Ground Elevation（Km）。
3.ACC error：avrd:
IDL error：Unable to allocate memory:to make array
Not enough space
ACC_AVRD
为了能处理大数据，ENVI采用分块计算的方式，这个提示是分块（Tile）太大了。
在高级设置里面（Advanced Settings），tile size：它默认是File-> preferences
->miscellaneous:cache的大小，这个值正常是1~4Mb（0背景很少的情况下）;如果0背景较多，这个值还是需要设置大一些，比如100~200m。
4. ACC error:avrd:No nonblank pixels found
IDL error:
OPENR: Error opening file. Unit: 100,
为了能处理大数据，ENVI采用分块计算的方式，当Tile设置太小，而且有背景值（0），就会出现一个Tile中全部为0的情况，提示这个错误信息。
在高级设置里面（Advanced Settings），tile size：设置稍微大一些，如100~200M等。
5. ACC error:lsmooth2:
IDL error:
ACC_LSMOOTH2:Cannot continue with smoothing calculation
ENVI的FLAASH提供领域纠正功能，但是MODIS、AVHRR等图像分辨率比较低，领域效应区分不出来。
解决方法是在在高级设置里面（Advanced Settings），将领域纠正（Use Adjacency Correction）设置为No。
6. ACC error:modrd5:Nonfinite numbers in coefficient array coef<?xml:namespace
prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
IDL error:
CDRIVER4V3R2:>>>Wait for MODTRAN4 calculation to finish…
提示传入MODTRAN模型参数有误，常常是由于太阳高度角太小或者太大引起的。
提示这个错误之前会出现以下提示框。
解决方法是确认填写的影像中心位置经纬度信息（西经为负数、南纬为负数）、影像成像时间（格林威治时间）是否正确。
7. Problem:The FLAASH program exited with the following errors:
ACC error: modrd5:reading archieve file header
IDL error:
READU:End of file encountered. Unit: 102, File:
C:Users\administrator\AppData\Local\Temp\acc_modroot.fla
ACC_MODRD5
ACC_KTAEROSOL
ACC_HYPER2
ACC_ACC
ENVI_ACC_EVENT
ENVI_FLAASH_PROCESS_MANAGER
IDLRTMAIN
$MAIN$
在高级设置里面（Advanced Settings），tile size设置太大，根据内存情况设置小一点的值。
tile size的默认值是file->preference中cache size大小。
8 错误类型是：Undefined :LINES.
修改方法：
结果错误
1.结果中某一个波段或者多个波段全部为0或者负值
主要产生的原因是输入的辐射亮度数据值偏小。
可能有以下几种情况：
(1)在传感器定标的时候选择的是表观反射率（Reflectance）而不是辐射率数据（Radiance）；
(2)没有做传感器定标，即没有将DN值转换为辐射率数据；
(3)选择了错误的波谱响应函数；
(4)用BandMath做了辐射亮度的单位换算，在FLAASH中导入辐射亮度数据时，Scale Factor 选择的不是1.0000。
2.结果中极大值、极小值非常多，也就是0~10000之外的值。
当选择RGB假彩色显示的时
候，出现花花绿绿的情况。
辐射定标得到的辐射率数据单位与FLAASH要求的单位不一样。
可能有以下几种情况：
(1)用BandMath做了辐射亮度的单位换算，在FLAASH中导入辐射亮度数据时，Scale Factor 选择的不是1.0000。
(2)没有做单位换算。
3.结果中部分像元为负值
这个属于正常现象。
FLAASH是采用MODTRAN辐射传输模型模拟成像中的大气过程，而且很多大气属性都是通过图像来估算，加上大气组成的非均一性，即使MODTRAN4模型精度很高，也不能完全表达大气辐射传输的真实状况。
当影像上有强吸收或者高反射地物时候，就会出现部分像元为负值（如深水、高密度）或者大于10000。
解决方法可以手动修改，如用周围的像元的平均值代替，可以使用ENVI下的The DEM Editing Tool工具。
4.结果图像以RGB显示比原图像视觉效果要差，如模糊。
这个需要了解下遥感软件RGB显示机制。
遥感软件为了让遥感图像显示更加“艳丽”，方便解译，默认会对图像进行拉伸显示，一般是2%的线性拉伸。
也就是我们常常会看到图像值有两个，一个是Scrn值，也就是拉伸之后的显示值，一个是Data值，也就是原始的图像DN值。
另外一个方面，目前我们的RGB加色法显示都是基于8bit显示，也就是0~255。
FLAASH大气校正之后的结果是16bit的整型，而且存在一些极小、极大值，这些对直方图整体形状有一定的影响，影响拉伸效果。
解决方法是利用ENVI下的Interactive stretching 工具，选择有效值范围进行拉伸。
还有一种情况是校正图像有很多背景值，比如经过几何校正的整景TM影像。
背景及图像边缘处的像元在大气校正之后变成负值或者0值，由于这样的像元数量多，对图像的整体拉伸影响很大。
解决方法就是将这些像元掩膜掉，如在ROI Tool中，利用Option->Band
Threshold to ROI建立一个ROI进行图像裁剪。
5.结果图像为什么像元值大多是大于1
ENVI FLAASH考虑到数据储存和后续处理，将大气校正得到的反射率结果乘以10000变成16bit整型。
如果想让反射率结果在0~1范围，可用BandMath，表达式为b1/10000.0。