遥感图像的辐射校正特点和方法
外界（自然）条件引起的辐射误差
1、大气对电磁辐射的影响 大气的散射、 反射和吸收
用户应该考虑的主要是大气影响造成的畸 变，特别是定量遥感。
2、太阳辐射引起的辐射误差 1）太阳位置引起的辐射误差 2）地表地形起伏引起的辐射误差
没有到达地面，向上通过大气直接进入传感 器，这部分辐射称为程辐射度，辐亮度 Lp为 。
大达传 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
辐射传输方程
E K {[ E0 ( )e T (Z1,Z2 ) sec We ( )]e T (0,H ) b }
E E cos 太阳光为
方向光束
0
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，则某方向物体的辐射亮度 为：
L0
R
E
R
E0
cos
R 是地物反射率； 是半球球面度（半球反射）
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：
从辐射传输方程可以看出，传感器的输出Eλ 除了与地物本身的反射和发射波谱特性有 关外，还与传感器的光谱响应特性、大气 条件、光照情况等因素有关。
大气影响的定量分析
比较以下两个公式：
L'0
R
E0
S
cos
无大气
L
RT
S ( E0T
cos
ED )
SLp
有大气
大气的主要影响是减少了图像的对比度，使 原始信号和背景信号都增加了因子。
Eλ为传感器输入辐射度 K λ为传感器的光谱响应系数； ρλ为地物的波谱反射系数； E0为太阳辐射照度 T（Z1，Z2）为Z1到Z2区段的大气层光学厚度 θ为太阳天顶角；ελ为地物的发射率系数 We(λ)为与地物同温度黑体的发射通量密度 H为平台高度；bλ为大气辐射所形成的天空辐射照度
辐射传输方程
形成“同物异谱，异物同谱”现象。
图像不能真实地反映不同地物的光谱特征， 影响了遥感数字图像的质量和应用。
遥感器的响应特性引起的辐射误差
对于框幅式摄影机，主要由于透镜中心和边缘的 透射光强度不一致造成的
对于扫描成像，包括： 一、光电转换误差； 二、探测器增益变化引起的误差。
另外，还包括，由探测器单元不一致引起的条纹 误差，由存储设备和噪声引起的斑点误差。
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。
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：
L1
RT
E0
T
S
cos
大气影响的定量分析
由于大气分子和气溶胶等散射，使得邻近区域 对太阳辐射的反射经大气散射，部分能量进入 传感器，其辐照度为ED，其辐亮度值为（此值 通常很小，有人主张忽略不计）
L2
RT
S
ED
大气影响的定量分析
相当部分的散射
消除图像数据中依附在辐射亮度中的各种噪声 的过程称为辐射（量）校正（radiometric correction ; radiometric calibration（需要有标 定物））
大气辐射校正作用
不同时间或不同传感器收集的影像进行对比和 共同应用，相同地物有相似的辐亮度（反射率）， 以便进行动态监测和变化监测；
L'0
R
E0
S
cos
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天顶角Φ和波长λ又有关的 透过率TΦλ。因此进入传感器的辐亮度值为
将影像像元光谱与地面收集或实地测定的光谱 进行对比，使影像上的光谱信息更接近于地面地 物的光谱信息；
定量遥感必须做大气辐射校正 ，如农情监测、 估产等
1 图像的辐射纠正原因
1.1为什么要进行辐射纠正？
1） 传感器本身的产生的误差； 2）外界（自然）条件引起的误差
与几何畸变产生原因类似
遥感图像的辐射校正特点和方法
本次课程主要内容
引起辐射误差的原因 由于大气影响引起的辐射误差校正 由于太阳辐射不同引起的辐射误差校正
辐射校正定义
利用传感器观测目标的反射或辐射能量时，由 于测量值包含了太阳位置、地形起伏、大气等 外界条件，或因传感器的性能不完备等引起的 辐射失真，所以传感器得到的测量值与目标实 际的光谱反射/发射率或光谱辐射亮度等物理 量不一致。
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。
可见，对比度 减小，图像质 量下降了
大气辐射校正的方法
1、近似大气校正 2、基于模型的大气校正
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
2、由于大气引起辐射误差校正
一个反基本射概率念 ：
反射率是反射辐射通量与入射通量的比 值，是0-1之间的无量纲的值
ρλ=Φreflectedλ/ Φiλ 通常用反射率描述各种地物的光谱反射
特性。 分为：镜面反射、方向反射、漫反射
（各向同性） 反射率是地物自身的属性
大气影响的定量分析
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。
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。
第三章遥感图像辐射校正和几何校正
(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
14
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。
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
7
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
度，亮度为 。Lp
22
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
23
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
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。
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
遥感卫星影像辐射校正方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像辐射校正方法影像辐射校正原理辐射校正是指对由于外界因素，数据获取和传输系统产生的系统的、随机的辐射失真或畸变进行的校正，消除或改正因辐射误差而引起影像畸变的过程。
利用传感器观测目标的反射或辐射能量时，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之间的差值叫做辐射误差。
辐射误差造成了遥感图像的失真，影响遥感图像的判读和解译，因此，必须进行消除或减弱。
需要指出的是，导致遥感图像辐射量失真的因素很多，除了由遥感器灵敏度特性引起的畸变之外，还有视场角、太阳角、地形起伏以及大气吸收、散射等的强烈影响。
遥感图像辐射校正主要包括三个方面：（1）传感器的灵敏度特性引起的辐射误差，如光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象、光电变换系统的灵敏度特性引起的辐射畸变等；（2）光照条件差异引起的辐射误差，如太阳高度角的不同引起的辐射畸变校正、地面倾斜、起伏引起的辐射畸变校正等；（3）大气散射和吸收引起的辐射误差改正。
辐射校正的目的主要包括：1、尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声等引起的传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量之间的差异；2、尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的识别、分类、解译等后续工作奠定基础。
辐射校正分为辐射定标和大气校正两部分。
辐射定标是用户需要计算地物的光谱反射率或光谱辐射亮度时，或者需要对不同时间、不同传感器获取的图像进行比较时，都必须将图像的亮度灰度值转换为绝对的辐射亮度，这个过程就是辐射定标。
大气校正是指传感器最终测得的地面目标的总辐射亮度并不是地表真实反射率的反映，其中包含了由大气吸收，尤其是散射作用造成的辐射量误差。
大气校正就是消除这些由大气影响所造成的辐射误差，反演地物真实的表面反射率的过程。
辐射校正流程图影像辐射校正方法辐射定标主要分为两种类型：统计型和物理型。
统计型是基于陆地表面变量和遥感数据的相关关系，优点在于容易建立并且可以有效地概括从局部区域获取的数据，例如经验线性定标法，内部平场域法等，另一方面，物理模型遵循遥感系统的物理规律，它们也可以建立因果关系。
遥感图像处理辐射校正方法
遥感图像处理辐射校正方法近年来,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,遥感集市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,遥感图像辐射校正与增强技术就是针对遥感图像这一缺陷而发展起来的。
在图像遥感中,由于系统误差、大气、太阳辐射等的存在,电磁辐射在太阳—地球表面—传感器之间传输的过程中受到各种各样的影响,使得遥感器所接受的目标反射辐射能量被衰减,不能准确地反映表面真实的辐射特性。
所谓辐射校正,主要是纠正由于传感器制造、传感器芯片热噪声、成像天气条件、地物所处的地形和太阳的照射条件等因素造成的辐射度量误差,尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声而引起的传感器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之间的差异,尽可能恢复图像的本来面目,为遥感图像的识别、分类、解译等后续工作打下基础。
辐射校正的主要内容包括:系统辐射校正、大气辐射校正、太阳辐射校正和其他辐射校正。
遥感技术的应用是人类视觉在波谱范围上的扩展和从物体表面向内部的延伸。
人眼虽可看到很多东西,可区分约三千多种色彩,但那只是波长为0.38-0.8m 的可见光部分。
对于黑白图像,人眼能区分的灰度级只有二三十个,而在非可见光波段,需要将原始图像的灰度值转换到0-255 灰度区间才有利于人眼观察。
但是如果以256 个灰度级来描述一幅黑白遥感图像,获得的原始图像的灰度值很难均匀分布在0-255 之间,而是常常集中在某一段灰度范围之内,图像的反差小,对比度差,不利于人眼的分辨,对遥感图像进行增强处理能有效解决这个问题。
遥感图像辐射校正的疑难问题多且复杂，如散焦和运动模糊图像对图像的损伤较大,给图像复原造成了很大困难,特别是集散焦、运动、高噪声、低清晰度于一身的复合型模糊图像,其复原的难度使研究人员望而却步。
遥感辐射校正
遥感辐射校正
遥感辐射校正是指通过对遥感影像中的辐射值进行调整和修正，使其能够精确地反映地物的辐射特性和能量分布。
遥感数据在获取过程中可能会受到大气、地表反射率、地形和传感器等因素的影响，导致影像中的辐射值不准确或存在差异。
辐射校正的目的是消除这些影响，确保遥感影像能够提供准确和可靠的地物信息。
辐射校正的过程包括大气校正、地表反射率校正和辐射定标等步骤。
大气校正是指将影像中受大气影响引起的光学深度改变进行修正，以消除大气因素对辐射值的影响。
地表反射率校正是指根据地物的反射率特性，将影像中的辐射值转换为表面反射率，以准确反映地物的光谱特征。
辐射定标是通过校准参数和辐射标准物体信息，将影像中的原始辐射值转换为可比较和可量化的辐射亮度，以实现数据的准确比较和分析。
遥感辐射校正技术可以有效提高遥感影像的质量和精度，为后续的地物分类、变化检测、地表模拟和环境监测等应用提供准确和可靠的数据基础。
相对辐射校正和绝对辐射校正
相对辐射校正和绝对辐射校正相对辐射校正和绝对辐射校正是遥感领域中常用的两种辐射校正方法。
在遥感图像处理中，辐射校正是非常重要的一步，可以将原始图像中的辐射能量转换为物理上可比较的辐射亮度值，使得不同时间、不同传感器获取的图像能够进行定量分析和比较。
下面将对相对辐射校正和绝对辐射校正进行详细介绍。
相对辐射校正是一种基于相对辐射亮度进行的校正方法。
在遥感图像中，每个像元的辐射亮度值受到多种因素的影响，如太阳高度角、大气透过率、地表反射率等。
相对辐射校正通过选取一个参考区域，计算该区域的平均辐射亮度值，然后将整个图像中的像元辐射亮度值都除以该参考区域的平均辐射亮度值，从而消除了大气透过率和太阳高度角的影响。
相对辐射校正能够使得不同地区、不同时间获取的遥感图像在辐射亮度上具有可比性，方便进行定量分析。
然而，相对辐射校正只能消除大气透过率和太阳高度角的影响，而不能消除地表反射率的影响。
为了解决这个问题，可以采用绝对辐射校正方法。
绝对辐射校正是通过获取地表反射率的参考数据，利用辐射传输模型计算出地表反射率与辐射亮度之间的关系，从而将图像中的辐射亮度值转换为地表反射率。
绝对辐射校正能够消除地表反射率的影响，使不同地区、不同时间获取的遥感图像在地表反射率上具有可比性，更加方便进行定量分析和比较。
相对辐射校正和绝对辐射校正都是常用的辐射校正方法，但两者在处理过程和结果上存在一些差异。
相对辐射校正是通过选取参考区域进行校正，不需要获取地表反射率的参考数据，处理过程相对简单。
而绝对辐射校正需要获取地表反射率的参考数据，并进行复杂的辐射传输模型计算，处理过程相对复杂。
另外，由于相对辐射校正只消除了大气透过率和太阳高度角的影响，图像中的绝对辐射亮度值无法直接比较，而绝对辐射校正将图像中的辐射亮度值转换为地表反射率，使得图像具有可比性。
在实际应用中，选择相对辐射校正还是绝对辐射校正需要根据具体的研究目的和数据条件来决定。
如果只是进行简单的定性分析，相对辐射校正已经足够。