基于线性回归法的大气自动校正模型及实现

大气校正实验报告

一、实验背景遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，广泛应用于地质、农业、环境、城市规划等领域。

然而，由于大气对太阳辐射的吸收、散射和反射作用，遥感图像中的地物反射率信息受到一定程度的影响。

为了消除大气影响，提高遥感图像的精度和应用价值，大气校正技术应运而生。

本文将针对大气校正实验进行详细报告。

二、实验目的1. 理解大气校正的原理和方法；2. 掌握大气校正实验的操作流程；3. 评估大气校正对遥感图像质量的影响。

三、实验原理大气校正的目的是消除大气对遥感图像的影响，恢复地物真实反射率。

主要原理如下：1. 辐射传输模型：根据遥感成像过程中太阳辐射、大气和地物之间的相互作用，建立辐射传输模型，描述太阳辐射、大气和地物之间的能量传递过程。

2. 大气校正算法：通过分析遥感图像和同步观测的大气参数数据，建立大气校正模型，消除大气影响，恢复地物真实反射率。

3. 大气校正方法：主要包括单窗算法、双窗算法、大气校正模型等。

四、实验数据与工具1. 实验数据：选取Landsat 8卫星的OLI传感器获取的遥感图像作为实验数据。

2. 实验工具：ENVI软件，MODTRAN模型，FLAASH大气校正模型。

五、实验步骤1. 辐射定标：将原始遥感图像进行辐射定标，使其具有物理意义。

2. 大气校正：利用FLAASH大气校正模型对辐射定标后的遥感图像进行大气校正。

3. 结果分析：对比校正前后的遥感图像，分析大气校正对图像质量的影响。

六、实验结果与分析1. 辐射定标对原始遥感图像进行辐射定标，得到具有物理意义的图像数据。

2. 大气校正利用FLAASH大气校正模型对辐射定标后的遥感图像进行大气校正，得到校正后的遥感图像。

3. 结果分析（1）目视效果对比通过目视对比校正前后的遥感图像，可以看出大气校正后的图像清晰度更高，地物信息更丰富。

（2）定量分析通过统计分析校正前后遥感图像的地物反射率，可以发现大气校正后的遥感图像地物反射率更加接近真实值。

空气质量数据校准问题的数学模型

空气质量数据校准问题的数学模型
空气质量数据校准问题的数学模型可以使用线性回归模型来描述。

线性回归模型的一般形式为：
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε
其中，Y表示观测到的空气质量数据，X1, X2, ..., Xn表示校准参考因素，β0, β1, β2, ..., βn表示模型的回归系数，ε表示模型的误差项。

为了确定回归系数，可以使用最小二乘法来进行估计。

最小二乘法的目标是最小化残差平方和，即使得ε的平方和最小化。

通过最小二乘法可以得到回归系数的估计值。

在空气质量数据校准问题中，校准参考因素可以包括气象数据、地理位置、污染源等。

通过收集并观测这些参考因素和空气质量数据，建立数学模型后，可以使用最小二乘法估计回归系数，从而校准空气质量数据。

基于多元线性回归模型的空气质量数据校准——2019年大学生数学建

数据ꎬ本研究采取两种方法对原始数据进行预处理ꎮ
一是以天为单位ꎬ计算“ 两尘四气” 每一项每天的平均
自建点“ 两尘四气” 每一项每一个整点前５ｍｉｎ和后
５ｍｉｎ共１０ｍｉｎ内数据的平均值ꎮ
首先绘制国控点数据与自建点空气质量系数的差
为０５３ꎬＮＯ２为２２８７ꎬＳＯ２为６０６ꎬＯ３为１１３２ꎮ 其
ｄａｔａｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｅｌｆ￣ｂｕｉｌｔｐｏｉｎｔａｎｄｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔａｒｅｆｏｕｎｄ. Ｆｉｎａｌｌｙꎬ ａｍｕｌｔｉ￣ｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄ
ｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｉｍｅｓｃａｌｅｓｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｆｏｒｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅｄａｔａｏｆｔｈｅｓｅｌｆ￣ｂｕｉｌｔｐｏｉｎｔａｎｄｔｈｅｄａｔａｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｓｅｌｆ￣
ｂｕｉｌｔｐｏｉｎｔａｎｄｔｈｅｎａｔｉｏｎａｌｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ: Ｍｕｌｔｉｐｌｅｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎꎻ Ａｉｒｑｕａｌｉｔｙꎻ Ｄａｔａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ
１对自建点数据与国控点数据进行探索性
分析
就没有比较的意义ꎮ 为了建立自建点与国控点对应的
值图像ꎬ如图１ꎮ 以ＳＯ２为例ꎬ发现ＳＯ２的差值曲线比
均值ꎬ自建点ＣＯ、ＳＯ２的均值低于国控点均值ꎮ 从１１
天的时间里ꎬ两者的差值有一定波动ꎮ 进入２月以后ꎬ
中ꎬ自建点ＰＭ２５、ＰＭ１０、ＮＯ２、Ｏ３的均值高于国控点
月至次年６月的平均值来看ꎬ该地的ＰＭ２５国控点、

大气矫正参数-概述说明以及解释

大气矫正参数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述是文章引言的一部分，用于简要介绍文章的主题和内容。

在本文中，我们将讨论大气矫正参数的概念和相关内容。

大气矫正参数是一种用于校正遥感图像中由大气层引起的主要扰动的参数，能够提高遥感图像的质量和准确性。

通过消除大气层对图像的影响，我们可以更好地获取地表物体的真实反射率信息。

本文将主要介绍大气矫正参数的基本原理和常见方法。

首先，我们将探讨大气矫正参数的定义和作用，解释为什么大气层会引起遥感图像的扰动，并提出采用大气矫正参数进行校正的必要性。

接下来，我们将详细介绍大气矫正参数的计算方法和常见模型。

大气矫正参数的计算涉及到大量的物理原理和数学模型，我们将介绍一些经典的大气校正模型，如ATCOR、MODTRAN等，并比较它们的优缺点。

此外，我们还将讨论大气矫正参数的应用领域和实际案例。

大气矫正参数在地质勘探、环境监测、农业、城市规划等领域具有广泛的应用价值。

通过实际案例的介绍，我们将展示大气矫正参数在图像处理中的实际效果和应用效益。

最后，我们将对大气矫正参数的未来发展进行展望。

由于大气校正技术在遥感图像处理中的重要性，未来的研究将更加注重新的矫正方法和模型的开发。

我们预计随着技术的不断进步，大气矫正参数将在遥感图像处理中发挥更加重要的作用。

通过本文的阅读，读者将了解大气矫正参数的基本概念和原理，并对大气校正技术的应用和发展有更深入的认识。

本文旨在为相关领域的研究人员和工程师提供一些参考和指导，以促进大气矫正参数的进一步研究和应用。

文章结构部分的内容可以按照以下方式进行编写：文章结构:本文主要分为引言、正文和结论三个部分。

1. 引言：引言部分主要对大气矫正参数进行概述，并介绍文章的结构和目的。

1.1 概述：在这一节中，我们将简要介绍大气矫正参数的概念和作用。

大气矫正参数是指在遥感图像处理中，用于消除由于大气层对图像的干扰而产生的误差和偏差的参数。

通过准确计算和应用大气矫正参数，可以提高遥感图像的质量和准确度，使得图像结果更加真实和可靠。

《基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现》

《基于GCN-LSTM的空气质量预测系统的设计与实现》一、引言随着城市化进程的加快，空气质量问题已经成为国内外广泛关注的热点问题。

空气质量预测系统的设计实现，不仅对改善居民生活质量、保护环境具有重要意义，同时也为政府决策提供了科学依据。

本文将详细介绍基于图卷积神经网络（GCN）与长短期记忆网络（LSTM）的空气质量预测系统的设计与实现。

二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段，首先需要对空气质量预测系统的需求进行详细分析。

包括但不限于对历史数据的收集、处理、分析，对未来空气质量的预测，以及预测结果的展示与输出等。

2. 技术选型针对空气质量预测系统的需求，选择合适的算法和技术是实现系统的关键。

本系统采用GCN-LSTM模型作为核心算法，通过图卷积神经网络（GCN）对环境因素的空间关系进行建模，结合长短期记忆网络（LSTM）对时间序列数据进行处理，实现空气质量的精准预测。

3. 系统架构系统架构包括数据层、模型层、应用层三个部分。

数据层负责数据的收集与预处理；模型层采用GCN-LSTM模型进行空气质量预测；应用层负责将预测结果进行可视化展示，并提供用户交互功能。

三、系统实现1. 数据预处理数据预处理是空气质量预测系统的关键步骤。

首先，对收集到的历史数据进行清洗、去噪、标准化等操作，以便后续的模型训练。

其次，将空间信息与时间信息进行融合，为图卷积神经网络提供输入数据。

2. 模型构建本系统采用GCN-LSTM模型进行空气质量预测。

模型中，GCN负责提取环境因素的空间关系特征，LSTM则用于捕捉时间序列数据中的依赖关系。

通过联合学习两种网络，实现对空气质量的精准预测。

3. 训练与优化在模型训练阶段，采用梯度下降算法对模型参数进行优化。

通过不断调整模型参数，使模型在训练数据上的预测结果逐渐接近实际值。

同时，为了防止过拟合，采用早停法等策略对模型进行优化。

4. 系统测试与评估在系统测试阶段，采用真实数据对系统进行测试与评估。

大气校正模型简述

大气辐射校正模型简介1、acorn模型它是一种基于图像自身的大气校正软件，可以实现图像辐射值到表观地表反射率的转换，其工作的波长范围是350－2500nm。

在目前的大气校正程序一般都把地表假定为水平朗伯体，这主要是因为我们一般很难获取地表的充足信息以完成地形校正，因此大气校正的结果称为拉伸的地表反射率，又称表观反射率，在地形信息已知的情况下，可以将表观反射率转为地表反射率。

Acorn所提供的最高级的大气校正形式是基于辐射传输理论的，大气校正的方法是基于chandrasekhar（1960，dover）公式，描述了太阳辐射源、大气、和地表对辐射的贡献关系。

Caorn提供了一系列大气校正策略，包括经验法和基于辐射传输理论的方法，既可以对高光谱数据进行大气校正，也可以对多光谱图像数据进行大气校正，校正模式如下：1）模式1：对定标后的高光谱数据进行辐射传输大气校正，输出项为地表表观反射率。

2）模式1.5：对定标后的高光谱数据利用水气和液体水光谱你和技术进行辐射传输大气校正。

3）模式2：对高光谱大气校正结果进行独立的光谱增强。

4）模式3：利用经验线性法对高光谱数据进行大气校正5）模式4：对高光谱数据进行卷积处理得到多光谱数据6）模式5：对定标的多光谱数据进行辐射传输大气校正7）模式6：对多光谱的大气校正结果进行独立的光谱增强2、lowtran模型LOWTRAN是一种低分辨率（分辨率≥20cm-1）大气辐射传输模式。

它提供了6种参考大气模式的温度、气压、密度的垂直廓线，水汽、臭氧、甲烷、一氧化碳、一氧化二氮的混合比垂直廓线，其他13种微量气体的垂直廓线，城乡大气气溶胶、雾、沙尘、火山喷发物、云、雨的廓线，辐射参量（如消光系数、吸收系数、非对称因子的光谱分布），以及地外太阳光谱。

lowtran7可以根据用户的需要，设置水平、倾斜、及垂直路径，地对空、空对地等各种探测几何形式，适用对象广泛。

lowtran7的基本算法包括透过率计算方法，多次散射处理和几何路径计算。

大气校正模型简述

大气辐射校正模型简介1、acorn模型它是一种基于图像自身的大气校正软件，可以实现图像辐射值到表观地表反射率的转换，其工作的波长范围是350－2500nm。

在目前的大气校正程序一般都把地表假定为水平朗伯体，这主要是因为我们一般很难获取地表的充足信息以完成地形校正，因此大气校正的结果称为拉伸的地表反射率，又称表观反射率，在地形信息已知的情况下，可以将表观反射率转为地表反射率。

Acorn所提供的最高级的大气校正形式是基于辐射传输理论的，大气校正的方法是基于chandrasekhar（1960，dover）公式，描述了太阳辐射源、大气、和地表对辐射的贡献关系。

Caorn提供了一系列大气校正策略，包括经验法和基于辐射传输理论的方法，既可以对高光谱数据进行大气校正，也可以对多光谱图像数据进行大气校正，校正模式如下：1）模式1：对定标后的高光谱数据进行辐射传输大气校正，输出项为地表表观反射率。

2）模式1.5：对定标后的高光谱数据利用水气和液体水光谱你和技术进行辐射传输大气校正。

3）模式2：对高光谱大气校正结果进行独立的光谱增强。

4）模式3：利用经验线性法对高光谱数据进行大气校正5）模式4：对高光谱数据进行卷积处理得到多光谱数据6）模式5：对定标的多光谱数据进行辐射传输大气校正7）模式6：对多光谱的大气校正结果进行独立的光谱增强2、lowtran模型LOWTRAN是一种低分辨率（分辨率≥20cm-1）大气辐射传输模式。

它提供了6种参考大气模式的温度、气压、密度的垂直廓线，水汽、臭氧、甲烷、一氧化碳、一氧化二氮的混合比垂直廓线，其他13种微量气体的垂直廓线，城乡大气气溶胶、雾、沙尘、火山喷发物、云、雨的廓线，辐射参量（如消光系数、吸收系数、非对称因子的光谱分布），以及地外太阳光谱。

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lowtran7的基本算法包括透过率计算方法，多次散射处理和几何路径计算。

大气校正模型简述

大气辐射校正模型简介1、 acorn 模型它是一种基于图像自身的大气校正软件，可以实现图像辐射值到表观地表反射率的转换，其工作的波长范围是 350－ 2500nm。

在目前的大气校正程序一般都把地表假定为水平朗伯体，这主要是因为我们一般很难获取地表的充足信息以完成地形校正，因此大气校正的结果称为拉伸的地表反射率，又称表观反射率，在地形信息已知的情况下，可以将表观反射率转为地表反射率。

Acorn 所提供的最高级的大气校正形式是基于辐射传输理论的，大气校正的方法是基于chandrasekhar (I960, dover)公式，描述了太阳辐射源、大气、和地表对辐射的贡献关系。

Caorn 提供了一系列大气校正策略，包括经验法和基于辐射传输理论的方法，既可以对高光谱数据进行大气校正，也可以对多光谱图像数据进行大气校正，校正模式如下：1) 模式 1 ：对定标后的高光谱数据进行辐射传输大气校正，输出项为地表表观反射率。

2) 模式 1.5：对定标后的高光谱数据利用水气和液体水光谱你和技术进行辐射传输大气校正。

3) 模式 2：对高光谱大气校正结果进行独立的光谱增强。

4) 模式 3：利用经验线性法对高光谱数据进行大气校正5) 模式 4：对高光谱数据进行卷积处理得到多光谱数据6) 模式 5：对定标的多光谱数据进行辐射传输大气校正7) 模式 6：对多光谱的大气校正结果进行独立的光谱增强2、 lowtran 模型LOWTRAN是一种低分辨率(分辨率》 20cm-1 )大气辐射传输模式。

它提供了6种参考大气模式的温度、气压、密度的垂直廓线，水汽、臭氧、甲烷、一氧化碳、一氧化二氮的混合比垂直廓线，其他 13 种微量气体的垂直廓线，城乡大气气溶胶、雾、沙尘、火山喷发物、云、雨的廓线，辐射参量(如消光系数、吸收系数、非对称因子的光谱分布) ，以及地外太阳光谱。

lowtran7 可以根据用户的需要，设置水平、倾斜、及垂直路径，地对空、空对地等各种探测几何形式，适用对象广泛。

我国城市环境空气质量预报主要模型及应用

我国城市环境空气质量预报主要模型及应用我国城市环境空气质量预报主要模型及应用一、引言随着我国城市化进程的加快，城市环境污染问题日益突出。

其中，空气质量问题成为影响居民身心健康的重要因素之一。

为了及时有效地预警和控制空气污染，我国不断完善城市环境空气质量预报系统，采用各种预报模型进行研究和应用。

本文将介绍我国城市环境空气质量预报主要模型及其应用。

二、主要模型及原理1. 线性回归模型线性回归模型是一种较为简单和常用的模型，其基本思想是通过建立气象、大气污染物浓度和其他可能影响空气质量的因素之间的线性关系，进行空气质量预报。

该模型的主要优点是计算速度快，但也存在着对数据分布假设较强、对气象和污染物之间关系的线性描述可能不准确等问题。

因此，在实际应用中，往往需要结合其他模型进行校正和优化。

2. 时间序列模型时间序列模型基于历史数据建立统计模型，利用时间维度的信息进行预测。

常用的时间序列模型有ARIMA（自回归综合移动平均模型）、VAR（向量自回归模型）等。

这些模型能够较好地捕捉空气质量的季节性、周期性和趋势性变化，并针对性地进行预测。

不过，时间序列模型对数据的平稳性要求较高，对于非平稳数据的预测效果可能较差。

3. 统计学模型统计学模型包括传统的回归模型、聚类模型和时间序列模型等。

这些模型通过对历史数据进行统计分析和建模，获取不同时段的变化规律，并进行预测。

这些模型尤其适用于长期变化较为缓慢的城市空气质量预报。

4. 机器学习模型机器学习模型是近年来在城市环境空气质量预报中得到广泛应用的一种方法。

这些模型通过大量的历史数据进行学习和训练，以获取数据特征之间的关系，并做出预测。

常用的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（Random Forest）等。

这些模型的优点是可以很好地应对非线性关系，能够更准确地预测空气质量。

三、模型应用我国城市环境空气质量预报主要用于预警和控制空气污染，保护居民身心健康。

大气校正回归法

大气校正回归法大气校正（AtmosphericCorrection）回归法是用来消除地表物质在太空的遥感图像中的干扰，以获得准确的地物反射，这是获取有效的环境监测信息以及地面物质的重要手段。

大气校正回归法就是将大气中悬浮物和其它环境因子影响参数分析出来，归因于地表物质的反射，从而修正遥感图像，使其结果更加精确。

大气校正回归法是一种基于物理模型的地物反射模型，它于某个给定的地点生成多种不同波段图像的地物反射系数。

太阳光线穿过大气到达地表物质，在这一过程中受到大气成分和大气环境因子的影响，被反射的太阳光被检测器接收，从而产生多种不同波段的遥感图像数据，匹配这些数据可以推算出地表反射系数。

大气校正回归法基于物理模型。

根据入射光的波段模型，用内插法来计算模型参数，通过矩阵相乘计算出估计值。

计算出估计值与实际检测值的差距，根据不同的模型采取不同的算法来运算，最终求出一组参数，用这组参数重新计算大气成分的反射系数，然后从遥感图像上剔除大气影响，得到真实的地表反射图像。

在大气校正回归法中，模型的参数有两类：一类是大气成分，其中包括空气污染物、气溶胶、云延迟、雾霾、湿度、大气温度等；另一类是环境因子，包括地表物质反射系数、太阳角度等。

大气成分是模型参数，它们可以通过大气模型和大气测量获得。

环境因子可以外推和观测获得。

大气校正回归法模型可以有效地降低大气层对遥感图像的干扰，从而获得准确的地物反射系数。

大气校正回归法为研究地表物质的反射特性和监测环境的变化提供了重要的参考。

通过大气校正回归法，遥感图像中的大气影响可以被有效地减少以获得真实的地物反射图像。

而且，大气校正回归法的模型可以通过参数的估计来准确估算出大气环境因子，这对环境监测和地表物质识别有着重要的意义。

综上所述，大气校正回归法是一种消除遥感图像中大气影响的有效方法，它可以为研究地表物质的反射特性和监测环境的变化提供重要的参考。

在遥感应用中，大气校正回归法更易于计算，并且可以有效减少大气对遥感图像的影响，从而获得准确的地物反射系数。

基于多元线性回归方程安顺市四季AQI预报模型的建立与效果评估

基于多元线性回归方程安顺市四季AQI预报模型的建立与效果评估作者：曹青吴哲红陈贞宏徐良军来源：《科技风》2022年第03期摘要：对安顺市2015—2019年包括日平均气温、平均相对湿度、平均本站气压、日照时数等18个地面气象观测要素和污染累积基础（前一日AQI值）与当日AQI作相关性分析，选用强相关因子建立四季多元线性逐步回归模型，运用等级评分、准确率、标准化平均误差（NME）等6种参数对4个模型预报效果进行评估。

得出以下主要结论：四季AQI与气象要素值均表现出明显相关关系，春、夏季预报效果优于秋、冬季，四季AQI预报模型均可以满足实际运用需求。

关键词：AQI;相关性;多元线性回归;效果评估中图分类号：X513文献标识码：AAbstract：Correlation analysis was conducted for 18 meteorological observation elements，including daily average temperature，average relative humidity，average atmospheric pressure，sunshine duration，and pollution accumulation basis（AQI of the previous day）and AQI of the current day in Anshun from 2015 to 2019，and a multiple linear regression model was established with strong correlation factors.Six parameters，such as grade score，accuracy and normalization mean error（NME），were used to evaluate the prediction effects of the four models.The main conclusions are as follows：AQI in four seasons shows obvious correlation with meteorological element values，the forecast effect of spring and summer is better than that of autumn and winter，and the forecast model of AQI in four seasons can meet the practical application requirements.Keywords：AQI;correlation;multiple linear regression;effect assessment安順市作为中国优秀旅游城市，空气环境质量是影响旅游发展关键因素之一[1]。

(仅供参考)基于多元线性回归对AQI预测

基于多元线性回归模型对AQI研究与分析摘要：目前中国大气污染形势严峻，以可吸入颗粒物、细颗粒物为特征污染物的区域性大气环境问题日益突出，损害人民群众的身体健康，影响社会和谐稳定。

本文根据相关数据，选取了一部分影响因子：PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、温度和降雨量，对我国部分城市的空气质量进行评价，采用了多元线性回归模型方法，预测空气质量指数。

通过回归分析发现，空气质量指数和PM2.5、PM10、CO、NO2和降雨量有关，并得到空气质量指数的预测模型，有利于我们对未来各城市空气质量的走势有所了解。

1研究背景和目的空气是人类生活中不可或缺的一部分，是城市生产活动的基础。

空气污染不仅会影响人的身体健康，还会对动植物的生长有非常不利的影响，损害农业和林业的发展，是城市所面临的最严峻的问题之一。

现代医学研究表明，呼吸新鲜自然的空气能够增强免疫力、促进血液循环、消除疲劳、提高工作效率等；否则就会引起乏力、烦闷、头晕、注意力不集中、精神不振等不良症状，日积月累，将可能会导致多种人体疾病的发生。

因此空气质量的好坏对我们的生活有着重大的影响。

为了研究空气的好坏，提出了空气质量的概念。

空气质量指数（air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。

空气质量问题始终是世界各国备受关注的一个问题。

随着我国工业化、城镇化的深入推进，能源和资源消耗持续增加，大气污染防治压力继续加大。

了解我国空气质量现状，及时采取有效措施进行治理，是改善空气质量的唯一途径。

我国从1973年召开第一次全国环境保护会议开始，通过制定环境保护五年计划，对空气污染物排放进行约束与管理，为城市环境空气质量保护、工业污染防治等提供方向。

为了改善环境空气质量，防止生态破坏，创造清洁适宜的环境，保护人体健康，研究影响空气质量的影响因子刻不容缓。

本文运用多元线性回归模型，对影响空气质量的因子进行分析，最终得到空气质量预测模型。

基于线性回归法的大气自动校正模型及实现

文章编号:1003-1251(2008)06-0035-05基于线性回归法的大气自动校正模型及实现于德浩1,2,邓正栋1,龙凡1,关洪军1,苟毅征1,王大庆1(1.解放军理工大学工程兵工程学院,江苏南京210007;2.沈阳军区司令部工程科研设计所,辽宁沈阳110162)摘要:为了克服传统大气校正效率低、精度差和自动化程度不高的缺陷,提高LAND-SAT TM /ET M 数据大气校正的效率和精度,达到用计算机来代替传统手工作业的目的,依据线性回归法大气校正原理,借助专业遥感图像处理软件ERDAS I M AG I N E 的空间建模功能,构建了大气自动校正模型.通过与传统手工作业方法对比得出,在效率上,自动校正模型比传统手工作业高出60~100倍;在精度上,也比传统手工作业方式提高了1~5个DN 值.证明了该模型具有一定的可靠性和实用性.关键词:线性回归法;大气校正模型;自动中图分类号:TP751 文献标识码:AAn Imple m entation of t heM odel of At mos phere Auto maticR ectification Based on L inear Regression M et hodYU De -hao 1,2,DENG Zheng -dong 1,LONG Fan2(1.E ngi neeri ng Instit u te ofE ngi neeri ng Corps PLA Un i v .of Sc.i &Tec h.,Nan ji ng 210007,Ch i na ;2.Engi n eeri ng Research Ins tit u te ,Sh enyang M ilit ary R egi on Co mm and ,Sh enyang 110162,Ch i na)A bstract :I n order to overco m e the w eakness of conventionalm ethod of at m osphere rectifi c a -tion i n lo w efficiency ,the bad prec ision and lo w -leve l au to m ation ,to i m prove efficiency and precision for LANDSAT T M /ETM data and ach ieve the goa l of utilizi n g co m puter i n stead o f conventionalw ay ,i n th is paper ,based on the at m osphere rectification pri n c i p le of li n ear re -gressi o n m et h od ,a au to m atic m ode l by ERDAS I M AG I N E so ft w are is bu ilt up .Co m pared w ith the conventionalm ethod ,the auto m atic m odel is 60~100ti m es h i g her than that i n con -venti o na lm ethod i n e fficiency and i m proves 1~5DN value i n precisi o n .The results sho wthat the auto m atic m ode l has so m e re li a bility and practicab ility .K ey words :li n ear regressi o n m ethod ;a t m osphere rectification m ode;l auto m ati c收稿日期:2008-10-03作者简介:于德浩(1981)),男,博士研究生1研究方向:野战给水理论与技术.遥感技术是20世纪60年代以来,在现代物理学、空间科学、电子计算机技术、数学方法和地球科学理论的基础上建立和发展起来的一门新兴、综合性的边缘学科.它以电磁波与地球表面物质相互作用为基础,探测、分析和研究地球资源与环境,揭示地球表面各要素的空间分布特征与时空变化规律,是一门先进的,实用的探测技术[1,2].以前,科学家利用遥感技术主要解决"定性"问题,即是何种物质的问题,但是随着遥感科学的不断发展和遥感应用的深入,"定性"的解决方法已经不能满足科研和生产的需要.为此,遥感的研究热2008年12月沈阳理工大学学报V ol.27N o.6第27卷第6期TRANSACT I O NS OF S H ENYANG L I G ONG UN I V ERSI TYDec .28点也转向了"定量反演",即这种物质有多少、如何分布的问题.但是,科学家在还原地物真实光谱信息时,遇到了难题.这是因为太阳光到达地面目标之前,大气会对其产生吸收和散射作用,而来自地物的反射光和散射光在到达传感器之前也会被吸收和散射,从而降低遥感信息的反差比,增加了噪声.因此,要想解决定量问题,进行大气校正是第一步,校正后,可以还原地物真实的波谱信息,更有效地利用遥感数据.到目前为止,遥感图像的大气校正方法很多,如6S模型,LOWTRAN模型(Lo w R esolution Trans-m issi o n),MORTRAN模型(M oderate Reso l u ti o n Trans m issi o n),空间分布快速大气校正模型AT-COR(A Spati a ll y-Adaptive FastA t m ospher ic Correc-ti o n)、直方图均衡化(H istogra m M atching)、黑暗目标法(Dar k Object M ethod)、线性回归法(L i n ear Regressi o n M ethod)、固定目标法(I nvariant Ob-ject)、对比减少法(Contrast Reduction)、LUT(Look Up Tab le)方法等多种校正方法[3-14].在这些方法中线性回归分析法是一种简单、实用的大气校正方法,应用最为广泛.但是,目前这种方法还停留在手工作业阶段,且存在采样点个数少、代表性差、效率和精度不高,受人为因素干扰大的缺陷.因此,本文以线性回归法为基础,建立大气自动校正模型,目的是以计算机来代替人的手工作业,弥补传统手工作业存在的缺陷和不足.本文研究使用的影像资料是陆地资源卫星Landsat7E MT+影像数字1G级产品,格式为FAST-L7A,轨道号126/032,格式成像时间为2002年09月16日,当日天气晴朗无云,影像质量较好,各地类表现差异明显.1大气校正原理及模型实现1.1大气校正原理线性回归法大气校正原理,是根据大气散射在遥感图像上会增加一个偏置量,偏置量与波长成反比,波长越短,偏置量越大.因此,只要从图像的全部像元相对亮度值上减去其辐射偏置量,就可实现大气校正,这是一种简单的大气散射补偿方法.具体步骤是利用几乎不受大气影响的ET M7波段与其它波段进行比较,大致确定大气影响的成分,然后,在ETM7波段和待校正的各波段图像中,取由最亮至最暗的一系列目标,将其亮度值按波段分别提取,再对每一个待校正波段的亮度值与ETM7波段的亮度值进行回归分析,做出回归直线,回归方程为y=ax+b(1)式中:y为因变量,这里取待校正波段亮度值;x为自变量,这里取ET M7波段亮度值;a为待定参数;回归分析获得的b值即为校正值(大气散射偏置量的近似值).采用最小二乘法确定,可得出a,b 为a=[Eni=1[(x i-x)(x t-y)]/Eni=1(x i-x)2] b=y-ax(2)式中:n为地物目标像元点数;x,y为B and7和B and i(i=1,2,,,6)图像上所选地物目标灰度的平均值.最后将待校正的ET M图像各像元亮度值与校正量b相减,即得到校正后的图像.1.2建立模型大气自动校正模型的建立由专业遥感图像处理软件ERDAS I M AGI NE8.7中提供的空间建模(Spatia lM odeler)实现.SpatialM ode ler是一个面向目标的模型语言环境,在这个环境中可以应用直观的图形语言绘制流程图,并定义图形的输入数据、操作函数、运算规则和输出数据[15].其实,一个空间模型就是一个指令集,这些指令可以完成地理信息和图像处理的操作功能.根据式(2),以B and7和Band1为例,建立大气校正模型,如图1所示.当需要校正其他波段时,只需将n38_I nteger 等级参数调整到需要校正的波段号即可,如需要校正Band2时,只要设n38_Integer=2.0,非常方便.该模型可以实现大气校正的自动实现,经过该模型计算出的a和b值如表1所示,校正后的图像如图2所示.从图中可以看到,校正后遥感影像的黑白对比度显著提高,不同地物的轮廓更清晰,反映的地物内容更丰富,这是因为校正之后的图像去除掉了大气散射等因素,还原了地物真实的灰度值的缘故.#36#沈阳理工大学学报2008年图1线性回归法大气自动校正模型(a)ET M 1大气校正前后影像对比 (b)ET M 2大气校正前后影像对比(c)ET M 3大气校正前后影像对比 (d)ET M 4大气校正前后影像对比(e)ET M 5大气校正前后影像对比 (f)ET M 6大气校正前后影像对比图2 大气校正前后各波段对比#37#第6期于德浩等:基于线性回归法的大气自动校正模型及实现2 对比分析为了说明模型的效率和精度,方便对比分析,采用传统手工作业的方法对研究区大气进行了校正.传统的手工校正过程是:第一步,在ETM 7图像上由最暗到最亮均匀选取一系列采样点,然后将这些采样点所对应的其他波段DN 值记录下来;第二步,将采样点的DN 值和各波段所对应的DN 值,输入统计软件,如SPASS 、EXCEL 等,建立回归关系,计算a 、b 值;第三步,将原始图像各波段的DN 值减去b 值完成大气校正.笔者通过这种方法,选取200个采样点,通过SPASS 软件回归分析,计算出a 、b 值,所建立的回归曲线如图3所示.然后利用遥感处理软件ERDAS I M AG I N E 8.7将所校正的波段的全部像元减去对应的b 值,完成大气校正.表1列出了传统手工作业与自动校正模型的采样点数、a 和b 值,通过比较可以看出,在ET M 3、ETM 4和ET M 6波段传统手工作业与自动校正模型所计算出的b 值相差较大,分别为3、5、3,而在ET M 1、ETM 2和ETM 5波段相差较小,最大误差为1.主要原因是由于传统手工作业,采样点个数较少(只有200个),代表性较差,个别坏点或奇异点对回归参数影响较大,从而降低了大气校正的精度,而且,所选取的采样点受人的主观支配,干扰较大,故校正结果有所偏差.而自动校正模型共选取采样点为68544324个(对图像的全部像元进行采样),是手工采样的342721倍,且不受人为干扰,各点分布趋于正态,这样可以消除由于个别坏点和奇异点所引起的误差,使大气校正保持在一个较高的精度.如果按完成一个采样点需1s 记,可想而知,如果以手工方式采取68544324个点,在24h 连续作业的情况下,仍要用2.17年的时间.从时效性上比较,本文用传统手工作业的方式,以200个采样点进行了大气校正,共用时3~5h (视个人熟练程度而定),而采用自动校正模型,在最普通配置的Pen ti u m 4,CPU 1.6GH z ,512内存,W indo w s XP 环境下,只需几分钟的时间,如果电脑配置更好,运算速度将更快,与传统手工作业相比,效率提高了60~100倍,且校正精度比传统手工作业更高.可以看出,大气自动校正模型,无论是从效率和精度上,都是传统手工作业无法比拟的.表1 传统手工作业与自动校正模型对比波段传统手工作业采样点数/个a 值b 值(取整)自动校正模型采样点数/个a 值b 值(取整)ET M 12000.307856685443240.319056ET M 22000.431637685443240.455436ET M 32000.801016685443240.787819ET M 42000.270645685443240.171850ET M 52000.873731685443240.905730ET M 62000.1403117685443240.1712114#38#沈阳理工大学学报 2008年图3传统手工大气校正线性回归曲线3结论(1)本文提出了一种大气自动校正模型,该模型通过ERDAS I M AG I N E软件提供的空间建模工具SpatialM ode ler实现,可以通过计算机来代替人的手工作业,实现自动大气校正.(2)将自动校正模型与传统的手工作业进行对比,从效率上看,自动校正模型比传统手工作业高出60~100倍,效率显著提高;从精度上看,由于自动校正模型是对全部像元进行采样,其采样数据趋于正态分布,可以消除由于个别坏点和奇异点造成的偏差,因此,校正精度更高,就本次实验而言,自动校正模型比传统的手工作业提高了1 ~5个DN值.参考文献:[1]赵英时.遥感应用分析原理与方法[M].北京:科学出版社,2003.[2]戴昌达,姜小光,唐伶俐,等.遥感图像应用处理与分析[M].北京:清华大学出版社,2004.[3]Lee T Y,Kau f m an Y J.Non-La mb ertian E f ects on Re m ote Sen si ngof Su rf ace Reflect ance and Vegetati on Index[J].I EEE Trans GeosciRe m ote S ensing,1986,GE#24:699-708.[4]Bartol u cci A,M ao C hang,Paul E Anuta,et a1.A t m os phericE fects on LandsatT M Th er m al I R Data[J].IEEE Transacti ons onGeosci ence and Re m ote S ens i ng,1988,26(2):l7-l176.[5]Ann egretG ratz k,i S iegfri ed A,G erstiW.Sens iti v i ty of an At m os-pheric Correcti on A l gorit hm for N on-La m betian V egetation[J].I EEE T ransacti on s on Geosci en ce and Re m ot e Sens i ng,1989,27(3):326-331.[6]SonoyoM uka.i At mosph eric Correcti on of Re mote Sensi ng I m agesof t he Ocean Bas ed on M u l ti p l e Scatteri ng C alc u 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大气校正模型简述

大气辐射校正模型简介1、acorn模型它是一种基于图像自身的大气校正软件，可以实现图像辐射值到表观地表反射率的转换，其工作的波长范围是350－2500nm。

在目前的大气校正程序一般都把地表假定为水平朗伯体，这主要是因为我们一般很难获取地表的充足信息以完成地形校正，因此大气校正的结果称为拉伸的地表反射率，又称表观反射率，在地形信息已知的情况下，可以将表观反射率转为地表反射率。

Acorn所提供的最高级的大气校正形式是基于辐射传输理论的，大气校正的方法是基于chandrasekhar（1960，dover）公式，描述了太阳辐射源、大气、和地表对辐射的贡献关系。

Caorn提供了一系列大气校正策略，包括经验法和基于辐射传输理论的方法，既可以对高光谱数据进行大气校正，也可以对多光谱图像数据进行大气校正，校正模式如下：1）模式1：对定标后的高光谱数据进行辐射传输大气校正，输出项为地表表观反射率。

2）模式1.5：对定标后的高光谱数据利用水气和液体水光谱你和技术进行辐射传输大气校正。

3）模式2：对高光谱大气校正结果进行独立的光谱增强。

4）模式3：利用经验线性法对高光谱数据进行大气校正5）模式4：对高光谱数据进行卷积处理得到多光谱数据6）模式5：对定标的多光谱数据进行辐射传输大气校正7）模式6：对多光谱的大气校正结果进行独立的光谱增强2、lowtran模型LOWTRAN是一种低分辨率（分辨率≥20cm-1）大气辐射传输模式。

它提供了6种参考大气模式的温度、气压、密度的垂直廓线，水汽、臭氧、甲烷、一氧化碳、一氧化二氮的混合比垂直廓线，其他13种微量气体的垂直廓线，城乡大气气溶胶、雾、沙尘、火山喷发物、云、雨的廓线，辐射参量（如消光系数、吸收系数、非对称因子的光谱分布），以及地外太阳光谱。

lowtran7可以根据用户的需要，设置水平、倾斜、及垂直路径，地对空、空对地等各种探测几何形式，适用对象广泛。

lowtran7的基本算法包括透过率计算方法，多次散射处理和几何路径计算。

基于回归分析法的遥感卫星图像大气校正模型及应用

基于回归分析法的遥感卫星图像大气校正模型及应用张智宏;王树文【摘要】卫星遥感数字图像成像过程中,由于电磁波受大气作用造成数据质量下降,影响遥感信息的提取及精度.介绍了大气辐射校正的一般原理,研究了基于该模块的遥感数字图像大气辐射校正实现方法.对比处理前后图像和直方图,可知该方法增强了图像清晰度,提高了视觉效果,有利于遥感信息提取和专题解译.【期刊名称】《影像技术》【年(卷),期】2013(025)004【总页数】3页(P38-40)【关键词】遥感影像;辐射传输;大气辐射;大气校正【作者】张智宏;王树文【作者单位】天津市建筑设计院岩土工程中心测绘所,天津300074;天津市测绘院,天津300381【正文语种】中文【中图分类】P2371 引言遥感技术是以电磁波辐射为表现形式，通过各种有效手段收集、处理、分析和提取所需要的特征，识别研究对象的存在、状况和动态。

然而，受大气影响电磁波在大气中的传输以及在传感器的测量过程中受到各种因素影响，使得传感器的测量值与地物实际光谱辐射不一致，太阳辐射的电磁波出现衰减过程：30%被云层反射回，17%被大气吸收，22%被大气散射，31%到达地面。

由于遥感检测系统、大气散射和吸收等原因引起的图像模糊失真、分辩率和对比度下降等辐射失真，获得的图像存在着误差，因此需要对遥感图像做特殊处理-大气校正，消除大气的影响。

大气层对成像的影响如示意图1。

图1 大气层对成像的影响示意图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。

2 辐射畸变与大气散射纠正概念造成遥感图像质量下降的主要原因是辐射畸变，辐射畸变指遥感传感器在接收来自地物的电磁波辐射能时，电磁波在大气层中传输和传感器测量中受到遥感传感器本身特性、地物光照条件（地形影响和太阳高度角影响）以及大气作用等影响，而导致的遥感传感器测量值与地物实际的光谱辐射率的不一致。

一种基于回归分析的空气质量指数算法

AQI 值，用 SPSS 软件进行配对样品检验，得到结果如下：
表 5 样本相关系数
对1
N 17991
相关系数 0.951
Sig. 0.000
表 6 成对样品检验
均值标准差 0.025 12.716
均值的标准误
0.095
差分的 95% 置信区间下限
-0.16
差分的 95% 置信区间上限
0.211
关键词：AQI；线性回归；算法
中图分类号：X830.2 文献标识码：A
文章编号：2095-672X(2019)12-0118-02
DOI:10.16647/15-1369/X.2019.12.066
An air quality index algorithm based on regression analysis
均值
标准差
均值的标准误
-3.921 9.944 0.291
差分的 95% 置信区间下限
-4.492
差分的 95% 置信区间上限
-3.35
t -13.47
df 1166
Sig. ( 双侧 )
.000
从表 5 可以看出两组 AQI 数据有强相关性，相关系数为 0.969。两
组数据的均值差为 3.921, 满足日常工作的要求。
Key words:AQI;Linear regression;Algorithm
空气质量指数是定量描述空气质量状况的无量纲指数，共有 6 项污
染物参与计算，分别是：O38 小时、PM1024 小时、PM2.524 小时、CO8 小时、 SO224 小时、NO224 小时。
计算公式：AQI =MAX{IAQI1，IAQI2，IAQI3，...,IAQIn} 式中：IAQIi——空气质量分指数；n——污染物项目。空气质量分指数中采用了插值法，计算过程比较复杂。本算法采用

ENVI中基于统计学模型的大气校正方法详解

ENVI中基于统计学模型的大气校正方法详解I i基于统计学模型的反射率反演的方法主要有平场域法( Flat Field , FF)、对数残差法(Log Residuals)、内部平均法(Internal Average Relative Reflectanee，IARR )、经验线性法(Empirical Line)。

集中在Basie Tools->Preprocessing-> Calibration Utilities 菜单下。

1. 平场域定标(Flat Field Calibration)Flat Field定标工具通过选择图像中一块具有高反射率、光谱变化平坦的区域，利用这个区域的平均光谱值来模拟飞行时的大气条件下的太阳光谱。

将每个像元的DN值除以选择区域的平均光谱值得到相对反射率，以此来消除大气的影响。

在使用这个工具前，需要利用ENVI提供的感兴趣区绘制工具(ROI Tool )在被定标图像上选择感兴趣区作为平场域(Flat Field )，感兴趣区可选择沙漠、大块水泥地、沙地等区域。

操作过程如下：(1)在主菜单中，选择Basic Tools->Preprocessing-> Calibration Utilities-〉Flat Field 。

在打开的Calibrati on In put File对话框中，选择输入文件，单击" 0K ”。

(2)在打开的Flat Field Calibration Parameters 面板中(图13.4)，在标有"Select ROI forCalibration ”一栏中，选择感兴趣区(只能选择一个)，作为平场域定标的平均波谱区。

(3)选择输出路径及文件名，单击“0K ”执行定标处理。

图13.4 Flat Field Calibration Parameters 面板I2. 对数残差(Log Residuals对数残差定标工具将数据除以波段几何均值，后再除以像元几何均值，可以消除光照、大气传输、仪器系统误差、地形影响和星体反照率对数据辐射的影响。

大气校正结果

大气校正结果随着遥感技术的发展，大气校正在遥感影像处理中扮演着重要的角色。

大气校正可以消除大气对遥感影像的影响，得到更准确的地表反射率信息，为后续的地物分类、变化检测等应用提供可靠的数据基础。

本文将介绍大气校正的原理和方法，并展示大气校正结果的应用效果。

一、大气校正原理大气校正是基于大气散射模型的一种遥感影像处理方法。

大气散射是指太阳辐射在大气中的散射现象，会导致遥感影像的亮度和颜色发生变化。

大气校正的目标是估计出大气散射的影响，并将其从遥感影像中消除，以获取地表反射率信息。

大气校正的基本原理是利用大气散射模型计算大气散射光的强度，并将其从原始影像中减去。

常用的大气散射模型有大气散射模型、大气校正模型等。

这些模型考虑了太阳高度角、大气透过率、大气散射系数等因素，并通过数学公式来描述大气散射的影响。

二、大气校正方法大气校正方法主要包括基于物理模型的方法和基于统计模型的方法。

基于物理模型的方法是根据大气散射的物理过程建立数学模型，通过对模型参数的估计来进行大气校正。

基于统计模型的方法是利用大量的地面反射率数据和遥感影像数据建立统计模型，通过模型拟合来进行大气校正。

常用的大气校正方法有大气校正模型、大气校正方法等。

这些方法根据大气散射的特点，采用不同的数学模型和算法来进行大气校正。

其中，大气校正模型是一种基于物理模型的方法，利用大气散射模型和遥感影像的观测值来估计大气散射的影响并进行校正。

大气校正方法则是一种基于统计模型的方法，通过统计分析和模型拟合来进行大气校正。

三、大气校正结果的应用效果大气校正结果可以提供更准确的地表反射率信息，为后续的遥感应用提供可靠的数据基础。

首先，大气校正结果可以提高地物分类的精度。

由于大气散射的影响，遥感影像的亮度和颜色可能发生变化，导致地物分类的错误。

通过大气校正可以消除这种影响，得到更准确的地物反射率，提高地物分类的准确性。

大气校正结果可以改善遥感影像的视觉效果。

大气散射会导致遥感影像的亮度和对比度降低，影响图像的观感效果。

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