FLAASH大气校正和黑暗像元法

FLAASH大气校正和黑暗像元法操作指导FLAASH大气校正
大气是介于卫星传感器与地球表层之间的一层由多种气体及气溶胶组成的介质层。

在太阳辐射到达地表再到达卫星传感器的过程中，两次经过大气，故大气对太阳辐射的作用影响比较大。

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，广义上讲是获得地物反射率、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。

大气校正可以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，也可以消除大气分子和气溶胶散射的影响。

大多数情况下，大气校正也是反演地物真实反射率的过程。

目前应用广泛的大气辐射传输模型有30多种，常用的辐射传输模型主要有6S、MODTRAN和ATCOR等，各种模型的基本原理都是基本相同，其中MODTRAN模型的精度最高。

MODTRAN模型还可以计算热红外波段。

实验数据
实习所用到的数据为TM影像和ETM+影像，其FLAASH大气校正的方法和操作步骤一致，这里以TM影像为例介绍。

对于各个影像所需要的具体参数，将在需要用到的时候说明。

本文采用的实验测试数据为，具体的数据内容列表见下图1：
1991年1999年2010年
图1
该数据包含了7个波段，其中的B6为热红外波段，不在本次Flaash校正范围内，其他剩余波段为可见光波段，需要进行大气校正。

操作步骤
1、打开tm原始影像数据
ENVI > file > open image file > ‘LT51230321991168BJC00_MTLold.txt’ > 打开文件，如下：
可见光波段为选择波段
图3辐射定标参数设置对话框
3、储存顺序调整
Flassh大气校正对于波段存储的要求为：BIL，BIP格式，上述计算得到的存储方式为BSQ，在此进行波段存储顺序的转化，具体操作如下：
ENVI > basic tools > convert data (BSQ ,BIL ,BIP)
图 4 存放顺序转换
4、Flaash校正参数设置
大气校正的前期准备工作完毕，现在进行校正参数的设置：
ENVI > basic tools > preprocessing > calibration utilities > FLAASH，弹出对话框：
的BIL或BIP格式数据，然后会弹出下面对话框（图6），按照下图进行设置。

2010年：2010-06-05，02:44:12
⑦大气模型（Atmosphere Model）:1991年和2010年的影像选择亚基地夏季热带
（Sub-Arctic Summer），而1999年的影像选择中纬度夏季（Mid-Latitude Summer）
⑧气溶胶模型（Aerosol Modell）：三幅影像都选择乡村（Rural）。

根据上述图中的参数设置，然后点击ok，运行flaash大气校正。

5、结果展示
图7校正前后的结果对比图
总结
对于TM或者ETM数据大气校正，目前可能遇到的技术参数设置如上述所写，在技术层面上不存在问题。

希望此文档能给大家都学习，工作带来便利。

黑像元法
黑暗像元法是一种古老、简单的经典大气校正方法。

它的基本原理是在假设待校正的遥感图像上存在黑暗像元、地表朗伯面反射和大气性质均一，并忽略大气多次散射辐照作用和邻近像元漫反射作用的前提下，反射率很小（近似0）的黑暗像元由于大气的影响，使得这些像元的反射率相对增加，可以认为这部分增加的反射率是由于大气影响产生的。

这样，将其他像元减去这些黑暗像元的像元值，就能减少大气（主要是大气散射）对整幅影像的影响，达到大气校正的目的。

整个过程的关键是寻找黑暗像元以及黑暗像元增加的像元值。

ENVI下的Dark Subtract工具提供选择波段最小值、ROI的平均值、自定义值三种方式确定黑暗像元的像素值。

操作过程如下：
（1）打开待校正图像文件。

（2）在主菜单中，选择Basic Tools->Preprocessing->General Purpose Utilities-> Dark Subtract，在文件选择对话框中选择待校正图像文件，单击OK按钮，打开Dark Subtraction Parameters面板。

（3）在Dark Subtraction Parameters面板中，确定黑暗像素值包括三种方法（Subtraction Method）：
小值(Band Minimum) ：系统自动统计每个波段的最小值作为黑暗像元的像元值，每个波段减去这个值作为结果输出。

ROI的平均值(Region Of Interest)：用ROI Tool在待校正图像上绘出黑暗像元区域（阴影区、深水体、浓密植被、黑土壤等）。

绘制好的ROI显示在Available Regions列表中，选择标示黑暗像元的感兴趣区。

每个波段减去ROI的平均值作为结果输出。

自定义值（User Value）：手动输入每个波段的黑暗像元值，每个波段减去自定义值作为结果输出（如图8）。

在本次实习中选择第三种方法，从影像中读取各个波段的最小值最为黑暗像元值（注意去掉背景值）然后手动输入。

（4）在Output Result to中选择File以及相应的输出路径和文件名，单击OK执行操作。

图8 黑暗像元法。