FLAASH大气校正常见错误及解决方法
基于TM影像的FLAASH模块大气纠正及评价
可 以通过 原始 影像 的基 本参数 计算 得 出 。从 而 反 演 出影像 的真 实辐 射 率 。在 计 算 邻 近像 元 反 射 率 时 ， 传感 器 接收 到直 接来 自 目标 地物 的光 子 的信 号 被分 为 经 大气 散射后 进 入传感 器 和经邻 近像元 散射 后 进入 传
太 阳辐射 在 真 空 中传 播 时 几 乎不 受 大 气 的影 响 。 然 而 当太 阳辐射 到 达 地 面在 进 人 传 感 器 以前 ， 首先 经 过大 气层 ， 在 这个 过程 中会 受到 大气 中分子 、 气 溶胶 和
Ｌ＝
＋
式 中 Ｌ为传感器 接 收到 的某 个 像元 的辐 射 强度 ； ｐ 表示该像元 的地表反射率 ； ｐ 为该像元 及周边像 元 的混 合平均地表反 射率 ； ５为大气 的球 面反射率 ； Ａ， Ｂ是 由大 气条件及地表 下 垫面几 何 条件 所决 定 的系数 。Ｌ 为太 阳辐射经 大气 散 射后再 由地表 向上反 射通 过 大气 进入
接收传感器单 元 的一部分 辐照度 。大 气散射会 引起 “ 邻 近像元效应 ” ， 而大 多数 的 大气 辐射 纠正模 块 中一 般假 设 Ｐ＝ ｐ 。 ， 这样 的纠正方式忽 略 了“ 邻 近像元效 应 ” ， 这些
云粒子等大气吸收与散射 ， 这对 于定量研究和分类精
度造 成很 大 的影 响 … 。 目前 国 内外 使用 的大气 纠正模
摘
要： 在 高光谱 遥感数据处理 中， 由于受到 大气的影响 ， 传感器接收 到的辐射信 息不能真 实地反 映地表反射 光谱信
息， 因此对遥感影像进行大 气纠正去除其影 响 ， 是 高光谱 遥感数据 处理 中极为 重要 的环 节。文章介 绍 了 Ｆ Ｌ Ａ Ａ Ｓ Ｈ模
Flassh大气校正
[转载]大气校正（转）大气校正是定量遥感中重要的组成部分。
本专题包括以下内容：∙ ●大气校正概述∙∙●ENVI中的大气校正功能1大气校正概述大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据。
用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。
大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。
很多人会有疑问，什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。
通俗来讲，如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况，那么就需要做大气校正。
我们购买的影像，说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
常见的绝对大气校正方法有：●基于辐射传输模型∙ ∙♦MORTRAN模型∙ ∙♦LOWTRAN模型∙ ∙♦ATCOR模型∙ ∙♦6S模型等●基于简化辐射传输模型的黑暗像元法●基于统计学模型的反射率反演；相对大气校正常见的是：●基于统计的不变目标法●直方图匹配法等。
既然有怎么多的方法，那么又存在方法选择问题。
这里有一个总结供参考：1、如果是精细定量研究，那么选择基于基于辐射传输模型的大气校正方法。
2、如果是做动态监测，那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。
3、如果参数缺少，没办法了只能选择较简单的方法了。
2 ENVI大气校正功能在ENVI中包含了很多大气校正模型，包括基于辐射传输模型的MORTRAN模型、黑暗像元法、基于统计学模型的反射率反演。
基于统计的不变目标法可以利用ENVI一些功能实现。
其中MORTRAN 模型集成在ENVI大气校正扩展模块中。
还有直方图匹配等。
2.1 简化黑暗像元法大气校正黑暗像元法是一种古老、简单的经典大气校正方法。
flaash大气校正
基于像素级的校正，校正由于漫反射引起的连带效应。
1、原理
基于太阳波谱范围内(不包括热辐射)和平面朗伯体(或近似平 面朗伯体)，在传感器处接收的像元光谱辐射亮度公式为：
其中，பைடு நூலகம்
在大气校正参数获取后, 根据该方程逐个波段像元计算地表平均反射率。
2、优点
支持传感器的种类多； 算法精度高；
通过图像像素光谱上的特征来估计大气的属性，
多光谱设置（Multispectral Settings）
校正前
校正后
采用典型地物的光谱曲线特征来检验，如植被、水体。
气溶胶反演（Aerosol Retrieval）
None:选择此项时，初始能见度（Initial Visibility）值将用于气溶胶 反演模型；
2-Band（K-T）:当没有找到合适的黑暗像元时，初始能见度值将用
于气溶胶反演模型；
2-Band Over Water：用于海面上的图像。
尺度转换因子：为了将输入的辐亮度数据变为浮点型，当各波段的辐亮
度单位不一样时，选择第一项；否则选择第二项。
Ground Elevation：影像区域平均海拔，从相应区域的DEM 获取平均值；
大气模型(Atmospheric Model)
气溶胶模型（Aerosol Model）
初始能见度（Initial Visibility Value） 根据天气条件估计。
组员：王玲 王芹 李文苹
模型介绍（原理、优点、条件） 校正过程（步骤、参数说明） 结果评价
1、原理
全称：Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes
flaash大气辐射校正
flaash大气辐射校正-李修楠制作一，把DN值转化为亮度1打开landsat5号星图像，7 4 2 波段分别赋值RGB2 单击basic tools >preprocessing>calibration utilities>landsat calibration选择六个反射通道，单击ok3.选择radiance，选择文件保存，等待处理结果处理完得到六个反射通道的亮度值二。
把亮度转化为bip格式1 单击basic tools>convert data(BSQ BIL BIP )然后弹出一个界面选择亮度值，单击ok然后弹出一个界面选择一种格式我选bip，选择文件保存等待处理结果。
三。
FLAASH1 单击spectral>FLAASH2出现以下界面，单击input radiance image选择 bip 格式的那个数据然后ok3再然后出现一个窗口，尺度转换因子，选择单一的转换因子，为10 如图4 。
单击 output reflectance file 选择文件存放位置命名。
5.选择这一景影像的中心经纬度。
如图6，选择传感器类型单击nkown—M> multispectral>landsat TM 57（1）设置获得图像的时间，2006年的8月17日 2时30分（2）大气模型 atmospheric model 选择中纬度夏季mid latitude summer （3）气溶胶选择农村aerosol model 》rural（4）气溶胶反演两个波段k-T aersol retrieval》 2-band（k-T）如图8 单击 Multispetral Settings 出现一个界面单击 kaufman-Tanre aerosol retrieval 选择第一个如图然后okOk完之后单击apply 等待结果结果如图最后，加载校正后的图同样7 4 2 rgb。
进行地理链接，调出光谱曲线比较二者不同。
高光谱数据FLAASH大气校正
第13章高光谱数据FLAASH大气校正本节以AVIRIS高光谱数据为数据源，介绍高光谱数据的FLAASH大气校正过程。
13.1 浏览高光谱数据此AVIRIS高光谱数据为经过传感器定标的辐射亮度数据。
（1）在ENVI主菜单中，选择File→Open Image File，打开JasperRidge98av.img文件。
（2）在波段列表中，选择JasperRidge98av.img，单击右键选择Load True Color，在Display 窗口中显示真彩色合成图像。
（3）在主图像窗口中单击右键，快捷菜单中选择Pixel Locator。
设置Sample:366，Line:179。
此像元为硬质水泥地，吸收特征主要受大气的影响，单击Apply按钮。
（4）在主图像窗口中单击右键，快捷菜单中选择Z Profile，打开Spectral Profile窗口，绘制像素（366,179）的波谱剖面。
（5）在Spectral Profile窗口中，可以看到在760nm，940nm和1135nm处，水汽具有吸收特征，1400nm和1900nm附近基本没有反射能量，二氧化碳在2000nm附近有两个吸收特征。
13.2 AVIRIS数据大气校正（1）在ENVI主菜单中，选择Spectral→FLAASH，打开FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。
（2）单击Input Radiance Image按钮，选择JasperRidge98av.img文件。
在Radiance Scale Factors对话框中，选择Read array of scale factors from ASCII file，单击OK按钮。
（3）选择AVIRIS_1998_scale.txt文件，按照默认设置，单击OK按钮。
（4）单击Output Reflectance File按钮，选择输出路径及文件名JasperRidge98av.img。
flaash大气校正
flaash大气校正Flaash大气校正（IRSP6-08.3.24）大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。
FLAASH可以处理任何高光谱数据、卫星数据和航空数据(860nm/1135nm)，这些数据是由HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)AISA、HARP、DAIS、Probe-1、TRWIS-3、SINDRI、MIVIS、OrbView-4、NEMO 等传感器获得的。
FLAASH还可以校正垂直成像数据和侧视成像数据。
Flaash大气校正使用了MODTRAN 4+辐射传输模型的代码，基于像素级的校正，校正由于漫反射引起的连带效应，包含卷云和不透明云层的分类图，可调整由于人为抑止而导致的波谱平滑。
FLAASH可对Landsat, SPOT, AVHRR, ASTER, MODIS, MERIS, AATSR, IRS等多光谱、高光谱数据、航空影像及自定义格式的高光谱影像进行快速大气校正分析。
能有效消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物较为准确的反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数。
校正过程点击envi——Basic Tools －Preprocessing － Calibration Utilities －FLAASHSpectral －FLAASH.或者点击envi-spectral- FLAASH1、输入数据必须是辐射校正后的数据，对辐射校正数据转成BIL或BIP格式（Basic Tools ——Convert Data）；2、对输入数据进行头文件编辑，主要是对波长wavelenth（即每一波段的波长中心值）和波长宽度fwhm（每一波段的波长范围）的编辑。
不是高光谱数据可以不对fwhm进行编辑。
flaash大气校正操作流程
利用 spectral builder 导入该文件，如下：
FWHM 没有，不用写。 确定后，再次 impor txt 文件，如下：
然后，File 菜单保存为光谱库文件，如下：
此时，可查看光谱响应函数，如下：
2.点击 Mulitispectral Settings 导入刚才的光谱响应函数库，如下：
利用 Solar Angles 可以计算太阳天顶角和太阳方位角，如下：
利用 Meterorological Range 可以根据 550nm 的 AOD 换算出能见度， aerosol thickness 一般是 2km 左右，Modtran 计算如下：
9）最后的界面为：
二．Multispectral Settings 界面 1.利用 ENVI 的 SpectralSpectral libraries 制作各个通道的光谱响应函数光谱库文件。波长 及响应函数拷贝入 txt，部分截图如下：
j
* fi 1 in Nhomakorabeai
f
i 1
n
n
i
Fwhm 计算公式为：
Fwhm j
输入的界面为：
f
i 1
i
2
。
之后选择单一的 scale，scale 设为 10，如下：
1). 2). 3). 4). 5). 6). 7). 8).
Output reflectance file 是输入需要保存反反射率文件的路径。 Out directory for flash file 输入的是保存中间结果的文件夹。 Flight time 是影像成像时间。 Scence center location 可以影像头文件中找到。 Atmospheric Model 可以根据具体地区的温度以及空气湿度找到对应的类型。 Water retrieval 需要有适合水汽反演的波段才行。 Aerosol retrieval 需要？？。 Initial visibility (km) 可以有所测的 AOD 通过软件 modo 进行换算。 大气校正的结果的好 坏可通过调整这个参数，我们所测的 AOD 可以乘以 0.85~0.95 的系数。软件在 E:\大气 校正\flaash 大气校正\modo_install\modo_v3\bin 里面。运行如下：
ETM Flaash大气校正
ETM Flaash大气校正在ETM蚀变信息提取2文章里，已经得到了辐亮度图像，现在使用ENVI Flaash大气校正功能，进行地表反射率的反演。
1、数据格式转换Flaash大气纠正功能需要的辐亮度文件格式为BIL或者BIP，但是目前的文件格式是BSQ的，所以需要进行数据格式转换。
ＥＮＶＩ功能菜单：Basic Tools－》Convert Data(BSQ,BIL,BIP)选择辐亮度文件转换参数设置：再选好输出文件，按OK就行了。
2、Flaash大气校正ENVI功能菜单：Spectral->Flaash下面我们开始进行参数设置。
（1）输入输出文件设置Input Radiance Image输入转换格式后的辐亮度文件Ok后，弹出如下对话框，选择use single scale factor for all bands选项，设置single scale factor 为10，具体原因是由于单位不一致。
再选择输出反射率文件的位置，最后设置一下FLAASH输出的一些临时文件的目录。
（2）Flight date栏设置在*_MTLold.txt找到ACQUISITION_DATE = 2001-10-23SCENE_CENTER_SCAN_TIME = 03:50:11.2501468Z填入即可：（2）sensor type栏设置选择sensor type，MutiSpectral-》landsat TM7设置好后，sensor Altitude和 pixel size这两项自动就填上了。
还剩下一个Groud Elevation，怎么办呢？google earth啊，哈哈。
Sensor type这栏就填好了，如下图：（3）scene center Location栏设置在earth explore中查看该数据的元文件（具体步骤查看ETM蚀变信息提取1文章）填上就行了。
（4）Atmospheric model栏设置Model Atmosphere Water Vapor(std atm-cm)Water Vapor(g/cm2)Surface Air TemperatureSub-Arctic Winter (SAW) 518 0.42 -16° C (3° F) Mid-Latitude Winter (MLW) 1060 0.85 -1° C (30° F) U.S. Standard (US) 1762 1.42 15° C (59° F) Sub-Arctic Summer (SAS) 2589 2.08 14° C (57° F) Mid-Latitude Summer (MLS) 3636 2.92 21° C (70° F) Tropical (T) 5119 4.11 27° C (80° F)Latitude (°N)Jan March May July Sept Nov80 SAW SAW SAW M LW M LW S AW70 SAW SAW MLW M LW M LW S AW60 MLW MLW MLW SAS SAS MLW50 MLW MLW SAS SAS SAS SAS40 SAS SAS SAS MLS MLS SAS30 MLS MLS MLS T T MLS20 T T T T T T10 T T T T T T0 T T T T T T-10 T T T T T T-20 T T T MLS MLS T-30 MLS MLS MLS MLS MLS MLS-40 SAS SAS SAS SAS SAS SASLatitude (°N)Jan March May July Sept Nov-50 SAS SAS SAS MLW M LW SAS-60 MLW MLW MLW M LW M LW M LW-70 MLW MLW MLW M LW M LW M LW-80 MLW MLW MLW M LW M LW M LW处理的数据是10月份的，并且中心纬度是38度多的，所以选择SAS模型（Sub-Arctic Summer）。
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FLAASH大气校正常见错误及解决方法
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…
<?xml:namespace prefix = v ns = "urn:schemas-microsoft-com:vml" /> 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。
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。