辐射定标、辐射校正、大气校正、正射校正概念
辐射定标和大气校正过程参考
辐射定标和大气校正过程参考实验数据来源：使用的数据为广东省汕头市的ETM+影像，成像时间为2001年11月22日，2:28:18.000（格林威治时间）。
数据处理一．辐射定标1.首先对图像进行辐射定标，将图像的DN值转化为辐亮度。
每个角标中含有 的参数表示波段不同则取值不同，具体参数可从卫星影像的头文件中得到。
L是某个波段光谱辐射亮度；gain为增量校正系数，offset为校正偏差量，DN 是图像灰度值，DNmax和DNmin为遥感器最大和最小灰度值，Lmax， Lmin分别为最大和最小灰度值所相应的辐射亮度。
Band3:定标公式：L=(152.9+5)/(255-1)*b1-52.在ENVI中操作如图：定标前： 定标后：二． 大气校正1.将图像的辐亮度转化为表现反射率))cos(*/(**2θπρESUN d L =其中ρ为表观反射率，L 为表观辐亮度，d 为日地距离，ESUN 为太阳平均辐射强度，θ为太阳天顶角。
ESUN 的值从表3中查得。
d 的值根据影像成像的儒略日（在一年中所在天数）从表4查得，如实习影像成像时间是2001年11月22日，儒略日为第326天，d=0.9860天文单位。
θ从头文件中读取为41.36°，cos θ=0.7506，表观反射率计算公式为： ρ=3.142*L*(0.9860)2/(1554*0.7506)。
参考表格：2.在ENVI中操作如图：结果图：1.输入文件：input32.通过cmd.exe执行下列操作得到output3.txt文件3.找到所需数据由output3.txt可知coefficients xa xb xa : 0.00543 0.02145 0.05637。
4. 利用公式计算校正后的反射率其中，ρ为校正后的反射率，L i是i波段的辐射量度得到计算公式为：y=0.00543*L i-0.021455.利用ENVI计算用6s得到模型进行的大气纠正四．对比大气纠正完得到的是地表真实反射率，而辐射定标完得到的是表观发射率，二者的区别就是表观反射率经过大气校正之后得到的才是真实反射率，所以两个的值有所差别。
操作-大气校正,辐射定标,气溶胶反演
基于RS\GIS监测洪灾变化上机操作实例基本原理：①大气校正遥感图像在获取过程中，受到大气吸收与散射、传感器定标、地形等因素的影响，且会随时间的不同而有所差异。
利用多时相遥感图像的光谱信息检测地物变化的重要前提是要消除不变地物的辐射值差异。
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，大多数情况下，大气校正是反演地物真实反射率的过程。
目前可以进行大气校正的模块有很多种，如最早的MODTRAN 4+，6S (Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)，ACORN，ATREM，在ERDAS IMAGINE 8.7上的模块ATCOR，以及ENVI上的模块FLAASH（基于MODTRAN）。
FLAASH可对LANDSAT，SPOT，A VHRR，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。
下面的大气纠正步骤，都是基于FLAASH进行的。
②辐射定标当我们拿到一幅原始影像，先要进行辐射定标，目的是把图像上的DN（Digital Number）值转为辐亮度或者是反射率。
辐射定标的结果可以是表观辐亮度（L），也可以是表观反射率（ρ）。
计算表观辐亮度（L）的公式为：Radiance=（（Lmax-Lmin）/（Qcalmax-Qcalmin）*（Qcal-Qcalmin）+Lmin ①其中：Radiance 是表观辐亮度，注意单位是W/m2·sr·μm；Qcal为像元DN 值（也就是影像数据本身）；Qcalmax为传感器处最大辐亮度值所对应的DN值，一般为255；Qcalmin 为传感器处最大辐亮度值所对应的DN值，一般为0；Lmax 和Lmin是从参数表中查询，Lmin为光谱辐亮度的最小值，单位同L；Lmax为光谱辐亮度的最大值，单位同L。
遥感卫星影像辐射校正和大气校正的方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像辐射校正和大气校正的方法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1.4.3.2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。
辐射校正
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大气校正
大气校正的意义
进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、 散射和透射。其中对传感器接受影响较大的是吸 收和散射。大气校正是将大气顶层的辐射亮度值 （或大气顶层反射率）转换为地表反射的太阳辐 射亮度值（或地表反射率），主要是为了消除大 气吸收，散射对辐射传输的影响。
通常大气校正都是 在绝对辐射定标的基 础上进行的，尤其是 绝对大气校正。
2 线性经验校正
选择工具箱中Radiometric Correction > Empirical Line Compute Factors and Correct工具，选择真实地面光谱文件和遥感 图像上的数据光谱并建立光谱配对关系，最 终得出校正结果。
3
校正前后对比
采用两个垂直窗口同步显示校正前后的影 响，并对比典型地物光谱曲线。 校正结果植被和土壤参考点的光谱曲线较为符合其相应的典型光谱曲线，水体的反射率整体偏小
选在Sensor Type 按钮菜单中选择多光谱 传感器时出现Multispectral Settings 按钮， 单击该按钮即出现“Multispectral Settings” 对话框。
6
高级设置
经过FLAASH大气校正后，所选典型地物的光谱曲线，各参 考点的光谱曲线较为符合其对应的典型光谱曲线
高级设置里面的参数一般采用默认值即可， 高级设置包含四部分：光谱仪定义文件设置、 MODTRAN模型参数设置、观测几何参数设 置、处理设置
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地形校正
在丘陵地带和山区，地形坡度、坡向和太阳光照等几何条件对遥感图像的辐射亮度影 响非常显著，朝向太阳的坡面会接受更多的光照，在遥感图像上色彩自然要亮一些，背 向太阳的阴面由于反射的是天空散射光，在图像上表现的要暗淡一些。地形矫正的目的 是消除由地形引起的辐射亮度误差，使坡度不同但反射性质相同的第五在图像中具有相 同的亮度值。 ENVI中没有提供地形校正工具，但是可以根据半经验C校正方法采用IDL编程实现。 具体内容参见《遥感数字图像处理—时间与操作》一书第六章的电子版补充材料
ENVI--专题五辐射定标与大气纠正
专题五辐射定标与大气纠正图像处理流程分为以下几个步骤：图像的配准、重采样、定标以及大气纠正。
其中，图像配准是做所有工作的前提，是图像的几何纠正。
在进行定性或者定量遥感时都要进行图像配准来确定我们所要研究的目标。
在进行完图像配准（几何纠正）之后，为了使得输出图像的配置与输入图像向对应，因此要进行重采样。
定标以及大气纠正则是进行辐射量纠正的重要的过程，是进行定量遥感不可少的步骤。
分类是图像处理的最后一步，按某种使用意图分类之后的图像，对实际应用有很大帮助。
辐射定标和大气纠正都属于图像的预处理，辐射定标的目的是把图像上的DN值转为辐亮度或者是反射率，大气纠正的目的是消除或减少大气对图像的干扰。
以下是图像预处理的流程：一、辐射定标要对图象进行辐射定标，将图象的DN值转化为表观反射率，该过程的实现是通过应用以下两个步骤来实现的：（1）首先将图象的DN值转化为辐亮度：radiance=gain*DN+offset (1)式（2）然后将图象的辐亮度转化为表观反射率：ρ=π*L*d2/（ESUN*cos（θ））(2)式其中ρ为表观反射率，L为表观辐亮度，d为日地距离，ESUN为太阳平均辐射强度，θ为太阳天顶角。
（3）将以上两个步骤结合得：ρ=π*（gain*DN+offset）* d2/（ESUN*cos（θ））(3)式ENVI中的具体实现：采用简单的波段运算例如，我们把2002-5-22的一幅ETM图像第3波段的DN值转化为表观反射率。
第一步，查找.FST文件（是该图像经过粗纠正后的数据信息说明文件），该图像第3波段的gain和offset，可知：gain＝0.619215662339154，offset＝-5.0000000000000第二步，查找.FST文件可知S =90-62.7=27.3度，cos（θ）＝0.8886；查找Table 11.4（Earth-Sun Distance in Astronomical Units）可知d=1.10109天文单位；查找Table11.3 （ETM+ Solar Spectral Irradiances）可知ESUN＝1551。
大气校正ENVI流程
大气校正ENVI流程在最初的遥感学习中，我总是分不清传感器定标、辐射定标、辐射校正、大气校正这几个概念的区别与联系。
而且在不同的资料中，各个名词的解释又不一样。
例如：校准是将传感器获得的测量值转换为绝对亮度或与地表反射率、地表温度和其他物理量相关的相对值的处理过程（赵英石等，遥感应用分析原理与方法）遥感器定标就是建立遥感器每个探测器输出值与该探测器对应的实际地物辐射亮度之间的定量关系；建立遥感传感器的数字量化输出值dn与其所对应的视场中辐射亮度值之间的定量关系（陈述彭）。
辐射定标是将传感器记录的电压或数字值转换成绝对辐射亮度的过程（梁顺林《定量遥感》，2021）事实上，简而言之，辐射定标就是将记录的原始DN值转换为大气外表面的反射率。
目的是消除传感器本身造成的误差。
有许多方法：实验室校准、车载校准和现场校准。
公式1是将初始DN值转换为辐射度，其中Lb是辐射度值，单位是w/cm2μm.Sr（瓦特/cm2.微米球形度），增益和偏置是增益和偏移。
单位和辐射值相同。
可以看出，辐射度和DN 值是线性的。
公式2是将辐射值转换为大气视反射率，其中：lλ是辐射值，D是以天文单位表示的日地距离，eSUNλ是平均太阳视发射率，θS是以度数表示的太阳高度角。
但是，一般来说，这部分工作基本上不需要用户完成。
相关系数包含在数据的头文件或元数据中。
例如，使用envi打开MODIS数据，即反射率（大气外层的表观反射率）和辐射率大气校正就是将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，目的是消除大气散射、吸收、反射引起的误差。
主要分为两种类型：统计型和物理型。
另一方面，物理模型遵循遥感系统的物理规律，也可以建立因果关系。
如果初始模型不好，我们可以通过添加新的知识和信息来知道模型的哪一部分需要改进。
然而，建立和学习这些物理模型的过程是漫长而曲折的。
模型是对现实的抽象；因此，现实模型可能非常复杂，包含大量变量。
例如，6S模型、mortran等。
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。
landsat8辐射定标与大气校正 ENVI5.1
四，辐射定标Landsat8数据和其他TM 数据类似，发布的数据标示L1T，做过地形参与的几何校正，一般情况下可以直接使用而不需要做几何校正。
为了利用其丰富的波段光谱信息，我们需要进行辐射定标处理，将原始图像上的DN值转为反射率。
1.使用ENVI5.1下的通用定标工具Radiometric Calibration进行Landsat8的辐射定标。
打开LC81220382013141LGN01_MTL.txt全波段文件，选择MultiSpectral多光谱数据进行定标，定标的范围可缩小为ROI区域。
在subset by file选项中选择5月份的ROI区域，使得定标的范围针对ROI。
2.定标参数设置。
为后续的FLAASH大气校正做数据准备，单击Apply FLAASH Settings得到相应的参数。
辐射定标后的结果：通过定标之后的影像DN值可靠。
五．Flassh大气校正大气校正的意义在于去除一些大气的干扰，利用ENVI5.1工具箱中的FLAASH Atmospheric Correction进行大气校正。
大气校正参数设置：1) Input Radiance Image：打开辐射定标结果数据,要求为BIL存储格式；2) Output Reflectance File：设置输出FLAASH大气校正结果的路径；3) Output Directory for FLAASH Files：设置输出FLAASH校正文件的路径；4) Scene Center Location：自动获取；5) Sensor Type：Landsat-8 OLI；Sensor Altitude:自动读取；Pixel Size:自动读取；6) Ground Elevation: 0.132KM。
注：利用ENVI自带的全球900米分辨率DEM数据计算，Open World Data ->Elevation（GMTED2010）;在Toolbox下选择Statistics->Compute Statistics，打开Compute Statistics输入文件对话框，选择GMTED2010.jp2数据。
辐射定标等相关概念
一、遥感图像几何处理包括粗加工和精加工
粗加工：只做系统误差改正（由构像方程）
精加工：消除图像中的几何变形，一是像素坐标的转换，将图像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度进行重采样。
（亮度重采样一般利用间接法，从空白的输出图像阵列出发，按行列的顺序依次对每个输出像素点位反求其原始图像坐标中的位置。
）
二、辐射处理包括传感器辐射定标和辐射校正
辐射定标包括绝对和相对定标，绝对定标要得到目标的辐射绝对值，相对辐射定标又称为传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。
（辐射定标方法：MSS标定楔，TM星上定标光源，SPOT均匀场景图像，其他方法有直方图均衡化。
）
辐射校正是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。
辐射校正包括影像的辐射校正、太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正、大气校正。
（地面辐射校正场——用来对辐射定标和辐射校正后的结果进行验证和修正，提高辐射定标和校正的精度。
）
一般情况下，用户得到的遥感图像在地面接收站处理中心已经作了辐射定标和辐射校正。
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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DN值（Digital Number ）：遥感影像像元亮度值，记录地物的灰度值。
无单位，是一个整数值，值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等相关。
反映地物的辐射率radiance
地表反射率：地面反射辐射量与入射辐射量之比，表征地面对太阳辐射的吸收和反射能力。
反射率越大，地面吸收太阳辐射越少；反射率越小，地面吸收太阳辐射越多，表示：surface albedo
表观反射率：表观反射率就是指大气层顶的反射率,辐射定标的结果之一，大气层顶表观反射率，简称表观反射率，又称视反射率。
英文表示为：apparent reflectance
4、行星反射率：从文献“一种实用大气校正方法及其在ＴＭ影像中的应用”中看到“卫星所观测的行星反射率（未经大气校正的反射率）”；在“基于地面耦合的TM影像的大气校正-以珠江口为例”一文有“该文应用1998年的LANDSAT5 TM影像,对原始数据进行定标、辐射校正,求得地物的行星反射率”。
因此行星反射率就是表观反射率。
英文表示：planetary albedo，
辐射校正VS. 辐射定标
辐射校正：Radiometric correction 一切与辐射相关的误差的校正。
目的：消除干扰，得到真实反射率的数据。
干扰主要有：传感器本身、大气、太阳高度角、地形等。
包括：辐射定标，大气纠正，地形对辐射的影响
辐射定标：Radiometric calibration 将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率（或称为辐射亮度值）。
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
目的：消除传感器本身的误差，确定传感器入口处的准确辐射值
方法：实验室定标、机上/星上定标、场地定标
不同的传感器，其辐射定标公式不同。
L=gain*DN+Bias
在ENVI4.8中，定标模块：Basic Tools>Preprocessing>Calibration Utilities>模块
大气校正：Atmospheric correction 将辐射亮度或者表面反射率转换为地表实际反射率
目的：消除大气散射、吸收、反射引起的误差。
分类：统计型和物理型
目前，遥感图像的大气校正方法很多。
这些校正方法按照校正后的结果可以分为2种：
•绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。
1. 基于辐射传输模型
wMORTRAN模型
wLOWTRAN模型
wATCOR模型
w6S模型等
2.基于简化辐射传输模型的黑暗像元法
3.基于统计学模型的反射率反演
•相对大气校正方法：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。
1. 基于统计的不变目标法
2. 直方图匹配法等。
方法的选择问题，一般而言：
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。
在ENVI中，Basic tools-preprocessing-calibration utilities-FLAASH
几何校正VS. 正射校正
•几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。
•图像配准（Registration）：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准，以使两幅图像中的同名像素配准。
•图像纠正（Rectification）：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
又叫地理参照（Geo-referencing）
•图像地理编码（Geo-coding）：特殊的图像纠正方式，把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
•图像正射校正（Ortho-rectification）：借助于地形高程模型（DEM），对图像中每个像元进行地形的校正，使图像符合正射投影的要求。
几何校正：利用GCP纠正各种因素引起的几何变形，对影像进行地理坐标定位，获得真实坐标信息。
主要包括：空间像元位置的变换和变换后像元亮度值的计算。
正射纠正：目的是消除地形的影响或是相机方位引起的变形等，生成平面正射影像的处理过程。
ENVI中进行正射校正的的条件：影像数据、需要参数PRC（rational polynomial coefficients）或RMS(replacement sensor model)、高程信息（DEM或平均高程）、地面控制点（可选），Geoid(影像数据获取地的大地水准面和平均海拔面的高程差)。
Map->Orthorectification
几何校正分为不同级别，正射校正可以说是几何校正的最高级别。
我们一般所说的几何校正是消除因大气传输、传感器本身、地球曲率等因素造成的几
何畸变，主要纠正或者赋予影像平面坐标。
正射校正除了进行常规的几何校正的功能外，还要根据DEM来纠正影像因地形起伏而产生的畸变，会给图像加上高程信息。
最后，流程顺序：辐射定标——大气校正——几何校正——正射校正。