第5章 遥感数字图像处理_图像校正(2)
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校正量。
5.5.2辐射传递方程算法
测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐 射量。 为大气的衰减系数；E0为地面目标 的辐射能量；H为传感器的高度（高度为H的 大气）；E为传感器测到的电磁波能量。 在可见光和近红外区，大气的影响主要是由 气溶胶 引起的散射造成的；在热红外区， 大气的影响主要 是由水蒸气的吸收造成的 。 需要测定可见光和近红外区气溶胶的密 度、热红外区水蒸气浓度参数。
敦 煌 辐 射 校 正 场
青海湖辐射较正场
监测在轨传感器变化并不断提供修正系数
补充星上定标的不足
多种遥感仪器和不同时间遥感资料的综合应
用
辐射校正场的国外发展概况
美国NASA和Arizona大学在新墨西哥州的白沙和加 利福 尼亚州的爱德华空军基地的干湖床建立辐射校正场
法国在马赛市附近建立了La Crun辐射校正场
欧洲科技局在非洲撒哈拉沙漠、加拿大在北部大草原、 日本澳大利亚在澳大利亚北部沙漠地区
（3）图像的灰度级和辐亮度
图像上的像素值为灰度级
实际的电磁波辐射强度为辐亮度
在图像数字化时，电磁波的辐亮度被量化为
灰度级。而在实际应用中，因为灰度级没有 实际的物理意义，不同日期图像对比和遥感 定量反演时，需要将灰度级转化为辐亮度。
辐射定标
在卫星飞越试验场地上空时同时,在若干选 好的像素内测定探测器对应波段内的地物反 射率ρt，同时测出气象要素和大气光学特 性.再根据卫星过顶时太阳几何位置,仪器视 场角,探测器光谱响应函数等通过大气辐射 传输模式正演出到达传感器入瞳处各光谱通 道的幅亮度Lt.
绝对辐射校正就是建立遥感器测量数字信号 与对应的辐射能量之间的数量关系。 对于一种遥感器来说，绝对辐射校正就是 确定一个灰度值（DN）对应多少辐射度值（ L），或者确定一个辐射值L对应多少灰度值 （DN），其数学表达式为 DN＝a.L 或 L＝b.DN
不同的传感器有不同的校验参数，通常通过 线性方程将传感器的最小和最大的辐亮度与 图像的灰度级联系起来，进行转换。 波段不同，传感器可以探测的最小和最大的 辐亮度值不同。
辐射传递方程：测量大气参数，按理论公式 求得大气干扰辐射量； 波段对比法：在特殊条件下，利用某些不受 大气影响或影响很小的波段校正其他波段。 一般采用波段对比法
5.5.1统计学方法
通过将野外实地波谱测试获得的无大气影
响的辐射值与卫星传感器同步观测对应象
元亮度值进行回归分析计算确定辐射误差
1984年国际上成立对地观测卫星委员会（CEOS） 定标和真实性检验工作组（WGCV）。
我国的遥感辐射校正场
1993年国家卫星气象中心成立中国遥感卫星辐射校正场 专题论证组
1993年确定敦煌市西部党和洪积扇区为可见光和近红外
波段的绝对辐射校正场
1994年确定青海湖为热红外波段的绝对辐射校正场 2000年由中国气象局国家卫星气象中心牵头，国内7个 部委的11个单位参加合作建成了中国遥感卫星辐射校正 场。
常用大气模型
商业模型：ACTOR（Erdas和Geomatica）、Flaash（ ENVI）
公共模型：6S模型
6S模型是目前世界上发展比较完善的大气辐射校正模型之 一。由5S模型改进而来，适合于可见光-近红外的多角 度数据。该模型考虑了地表非朗伯体情况，解决了BRDF 与大气相互耦合的问题，通过使用较为精确的近似方程 以及“SOS”算法，提高了瑞利散射和米氏散射的计算 精度，显著简化了计算，同时模型支持的光谱分辨率达 到2.5nm。
以Landsat卫星为例，其TM2，3，4都会受到
大气散射的影响，而TM5，7几乎不受大气散
射的影像，能够较为正确地反映地物波谱的
实际情况。因而可以使用同步获得的TM7波
段来对其他几个波段图像进行辐射校正。
实现方法（一）回归分析法
在TM图像中，蓝光波段的B1大气散射最大， B7大气散射最小。图像中的深的大面积水体 与地形阴影在B7中是黑色的，如果不存在附 加的辐射，这些水体与阴影在其他波段也应 该是黑的，B1与B7应该具有比例关系。 若对B1进行校正，首先在B1上得最黑区域中 选择一系列目标，以这两个波段做散点图， 并作回归分析，以确定偏移量。
对于8位量化（量化级数）为256的图像， 基本的转换方程如下所示： L为图像的辐亮度；Lmin和Lmax分别为最小 和最大灰度级对应的辐亮度；DN为图像中 像素的灰度级。 L ( Lmax Lmin ) / 255 DN Lmin
Gain， 增益 Bias， 偏置
对于8位量化图像，图像幅亮度
实现方法（二）直方图法
基本思想：每幅图像上都有辐射亮度或反射 亮度 应为0的地区，而事实上并不等于0,说 明亮度最小 值必定是这一地区大气影响的 程辐射度增值。 校正方法：将每一波段中每个像元的亮度值 都减 去本波段的最小值使图像亮度动态范 围得到改善，对比度增强，从而提高了图像 质量。
5.6 地面辐射校正
i0i设光线垂直入射时水平地表收到的光照强度为i0则光线垂直入射时坡度为的坡面入射点的光强度i为cos0ii处在坡度为的坡面上的图像gxy校正后的图像fxy为cosyxgyxf564其他辐射误差校正大气传输信道中由于大气湍流扰动影响产生随机噪声传感器的噪声源包含有转换和滤波过程中产生的噪声传感器的另一噪声源为滤波器电路中电阻电容产生的热噪声热红外波段传感器因部分的温度变化也产生噪声效应摄影胶片记录信息时存在的胶片颗粒噪声这些噪音均属于对图象的高频干扰多采用低通滤波方法予以消除
利用辐射传递方程同城只能得到近似解，
改进的方法是在获取图像的同时，利用搭
载在同一平台的其他传感器获取气溶胶密
度和水蒸气密度数据，然后利用这些数据 进行校正。
5.5.3 波段对比法
在特殊条件下，利用某些不受大气影响或影 响很小的波段来校正其他波段。 理论依据：大气散射影响对波长的选择性 。波长越长的波段受大气散射影响越小。 大气散射辐射度主要来自米氏散射（尘埃、 小水滴及气溶胶等影响），其散射强度随波 长的增大而减小，到红外波段也有可能接近 于零。
太阳辐射校正
地形辐射校正
5.6.1太阳辐射校正
主要是校正太阳高度角导致的辐射误差。即 ：将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为 太阳垂直照射时获取的图像。 g ( x, y ) 公式法 f ( x, y) sin 其中， 为太阳高度角 ，g(x,y)为太阳高度角 时的图像，f(x,y) 为太阳直射时的图像。 波段比值法：用同步获取的相同地区的任意 两个波段图像相除得到的新图像。
输模式正演出到达传 感器入瞳处各光谱通道的
辐射亮度。
（2）红外波段的辐射校正
传感器入瞳处接受的总辐射由3部分组成： ①通过大气向上传输的直接地面辐射； ②由大气自身向上传输的辐射； ③大气向下辐射到达地面再经地面反射后通过 大气向上传输的辐射。 如选择清洁水面为目标，那么按线性模型处理 I A* C 为 式中， A* 为红外波段的校正系数，C为图像灰 度级。
地形起伏引起的辐射误差校正
基本思想是把起伏的地形校正到水平地 面的状况。
设光线垂直入射时水平地表收到的光照 强度为I0，则光线垂直入射时坡度为α 的坡面入射点的光强度I为：
I0 I
I I 0 cos
处在坡度为α的坡面上的图像g(x,y)校 正后的图像f(x,y)为：
g ( x, y ) ຫໍສະໝຸດ ( x, y ) cos5.5 大气校正
消除由大气散射引起的辐射误差的处理称为 大气校正。在前期的大气校正中主要 指对 天空散射光的校正（程辐射校正）。
遥感图像中，卫星遥感图像需要进行大气校 正；航空摄影获取的图像，根据飞行高度的 情况可以不进行大气校正。
大气校正的3种方法
统计学方法：将野外实测的大气影响的测量 值与传感器同步观测结果回归分析
遥感卫星辐射校正场概述
遥感技术的迅速发展，遥感应用日趋定量化，因而进一
步改进卫星定量遥感精度的要求越来越迫切。 辐射校正场技术：利用地球表面大面积均匀的地物为目 标，当卫星过顶时实施同步地面观测， 以实现对在轨 道上运行的卫星传感器做辐射校正的技术。
建立辐射校正场的目的
遥感数据的定量化要求
(1) 不同太阳高度角校正
θ 为太阳高度角 f(i，j)为校正前图像在(i，j)像元点的灰度值； f’(i，j)为校正后图像在(i，j)像元点的灰度值；
(2) 不同像幅的照度校正
28
5.6.2 地形辐射校正
地形不平坦，受坡度和坡向的影像，传感器 获得的能量会发生变化。 地形校正需要有地区的DEM数据，对于高山 峡谷地区的图像，地形校正是非常必要的。
第5章 图像校正（2）
本次课内容
5.4 传感器端的辐射校正
5.5 大气校正 5.6 地面辐射校正
5.4 传感器端的辐射校正
传感器端的辐射校正对于卫星遥感图像来说， 又称为大气顶面辐射校正或大气上界辐射校 正.
为什么进行传感器端的辐射校正？
在扫描方式的传感器中，传感器收集到的电 磁波信号需要经光电转换系统转变成电信号 记录下来。该信号量化后成为离散的灰度级 别，仅在图像中具有相对大小的意义，没有 物理意义。不同的传感器间、同一传感器不 同日期产生的图像中都可能存在偏差，需要 对传感器定标校正后才能进行比较。
传感器端的辐射校正的原理
利用已经建立的地物反射率与遥感图像像素之间的
关系，通过遥感图像的像素值计算传感器端的像素 的反射率。一般通过辐射定标来完成。 辐射校正的结果可以是辐亮度也可以是反射率。
（1）可见光和近红外波段的辐射定标
在卫星飞越大面积均匀试验场地上空同时，在
若干选好的象元内测定探测器对应波段内的地 物反射率，同时测出气象要素和大气光学特性 。再根据卫星过顶时太阳几何位置、仪器视场 角、探测器光谱响应函数等，通过大气辐射传
Lt=（Lmax-Lmin)/255X DN+Lmin Lt为图像的辐亮度；Lmin为最小灰度级对应的辐亮度； Lmin为最大灰度级对应的辐亮度；DN为像素对应的灰度 级。 传感器的辐亮度参数可以在图像的元数据文件中找到。
Landsat5的TM图像辐射校正
幅亮度 L=Gain * DN+Bias Gain为增益，增益=（Lmax-Lmin)/255，Lmax和 Lmin分别为最大和最小光谱辐射值，Bias为 偏置，偏置=Lmin。 随着时间变换，传感器的校正参数误差也会 发生变化。
5.6.4 其他辐射误差校正
大气传输信道中由于大气湍流扰动影响产生随机噪声
传感器的噪声源包含有转换和滤波过程中产生的噪声 传感器的另一噪声源为滤波器电路中电阻、电容产生的
热噪声
热红外波段传感器因部分的温度变化也产生噪声效应 摄影胶片记录信息时存在的胶片颗粒噪声 这些噪音均属于对图象的高频干扰，多采用低通滤波方 法 予以消除。
5.5.2辐射传递方程算法
测量大气参数，按理论公式求得大气干扰辐 射量。 为大气的衰减系数；E0为地面目标 的辐射能量；H为传感器的高度（高度为H的 大气）；E为传感器测到的电磁波能量。 在可见光和近红外区，大气的影响主要是由 气溶胶 引起的散射造成的；在热红外区， 大气的影响主要 是由水蒸气的吸收造成的 。 需要测定可见光和近红外区气溶胶的密 度、热红外区水蒸气浓度参数。
敦 煌 辐 射 校 正 场
青海湖辐射较正场
监测在轨传感器变化并不断提供修正系数
补充星上定标的不足
多种遥感仪器和不同时间遥感资料的综合应
用
辐射校正场的国外发展概况
美国NASA和Arizona大学在新墨西哥州的白沙和加 利福 尼亚州的爱德华空军基地的干湖床建立辐射校正场
法国在马赛市附近建立了La Crun辐射校正场
欧洲科技局在非洲撒哈拉沙漠、加拿大在北部大草原、 日本澳大利亚在澳大利亚北部沙漠地区
（3）图像的灰度级和辐亮度
图像上的像素值为灰度级
实际的电磁波辐射强度为辐亮度
在图像数字化时，电磁波的辐亮度被量化为
灰度级。而在实际应用中，因为灰度级没有 实际的物理意义，不同日期图像对比和遥感 定量反演时，需要将灰度级转化为辐亮度。
辐射定标
在卫星飞越试验场地上空时同时,在若干选 好的像素内测定探测器对应波段内的地物反 射率ρt，同时测出气象要素和大气光学特 性.再根据卫星过顶时太阳几何位置,仪器视 场角,探测器光谱响应函数等通过大气辐射 传输模式正演出到达传感器入瞳处各光谱通 道的幅亮度Lt.
绝对辐射校正就是建立遥感器测量数字信号 与对应的辐射能量之间的数量关系。 对于一种遥感器来说，绝对辐射校正就是 确定一个灰度值（DN）对应多少辐射度值（ L），或者确定一个辐射值L对应多少灰度值 （DN），其数学表达式为 DN＝a.L 或 L＝b.DN
不同的传感器有不同的校验参数，通常通过 线性方程将传感器的最小和最大的辐亮度与 图像的灰度级联系起来，进行转换。 波段不同，传感器可以探测的最小和最大的 辐亮度值不同。
辐射传递方程：测量大气参数，按理论公式 求得大气干扰辐射量； 波段对比法：在特殊条件下，利用某些不受 大气影响或影响很小的波段校正其他波段。 一般采用波段对比法
5.5.1统计学方法
通过将野外实地波谱测试获得的无大气影
响的辐射值与卫星传感器同步观测对应象
元亮度值进行回归分析计算确定辐射误差
1984年国际上成立对地观测卫星委员会（CEOS） 定标和真实性检验工作组（WGCV）。
我国的遥感辐射校正场
1993年国家卫星气象中心成立中国遥感卫星辐射校正场 专题论证组
1993年确定敦煌市西部党和洪积扇区为可见光和近红外
波段的绝对辐射校正场
1994年确定青海湖为热红外波段的绝对辐射校正场 2000年由中国气象局国家卫星气象中心牵头，国内7个 部委的11个单位参加合作建成了中国遥感卫星辐射校正 场。
常用大气模型
商业模型：ACTOR（Erdas和Geomatica）、Flaash（ ENVI）
公共模型：6S模型
6S模型是目前世界上发展比较完善的大气辐射校正模型之 一。由5S模型改进而来，适合于可见光-近红外的多角 度数据。该模型考虑了地表非朗伯体情况，解决了BRDF 与大气相互耦合的问题，通过使用较为精确的近似方程 以及“SOS”算法，提高了瑞利散射和米氏散射的计算 精度，显著简化了计算，同时模型支持的光谱分辨率达 到2.5nm。
以Landsat卫星为例，其TM2，3，4都会受到
大气散射的影响，而TM5，7几乎不受大气散
射的影像，能够较为正确地反映地物波谱的
实际情况。因而可以使用同步获得的TM7波
段来对其他几个波段图像进行辐射校正。
实现方法（一）回归分析法
在TM图像中，蓝光波段的B1大气散射最大， B7大气散射最小。图像中的深的大面积水体 与地形阴影在B7中是黑色的，如果不存在附 加的辐射，这些水体与阴影在其他波段也应 该是黑的，B1与B7应该具有比例关系。 若对B1进行校正，首先在B1上得最黑区域中 选择一系列目标，以这两个波段做散点图， 并作回归分析，以确定偏移量。
对于8位量化（量化级数）为256的图像， 基本的转换方程如下所示： L为图像的辐亮度；Lmin和Lmax分别为最小 和最大灰度级对应的辐亮度；DN为图像中 像素的灰度级。 L ( Lmax Lmin ) / 255 DN Lmin
Gain， 增益 Bias， 偏置
对于8位量化图像，图像幅亮度
实现方法（二）直方图法
基本思想：每幅图像上都有辐射亮度或反射 亮度 应为0的地区，而事实上并不等于0,说 明亮度最小 值必定是这一地区大气影响的 程辐射度增值。 校正方法：将每一波段中每个像元的亮度值 都减 去本波段的最小值使图像亮度动态范 围得到改善，对比度增强，从而提高了图像 质量。
5.6 地面辐射校正
i0i设光线垂直入射时水平地表收到的光照强度为i0则光线垂直入射时坡度为的坡面入射点的光强度i为cos0ii处在坡度为的坡面上的图像gxy校正后的图像fxy为cosyxgyxf564其他辐射误差校正大气传输信道中由于大气湍流扰动影响产生随机噪声传感器的噪声源包含有转换和滤波过程中产生的噪声传感器的另一噪声源为滤波器电路中电阻电容产生的热噪声热红外波段传感器因部分的温度变化也产生噪声效应摄影胶片记录信息时存在的胶片颗粒噪声这些噪音均属于对图象的高频干扰多采用低通滤波方法予以消除
利用辐射传递方程同城只能得到近似解，
改进的方法是在获取图像的同时，利用搭
载在同一平台的其他传感器获取气溶胶密
度和水蒸气密度数据，然后利用这些数据 进行校正。
5.5.3 波段对比法
在特殊条件下，利用某些不受大气影响或影 响很小的波段来校正其他波段。 理论依据：大气散射影响对波长的选择性 。波长越长的波段受大气散射影响越小。 大气散射辐射度主要来自米氏散射（尘埃、 小水滴及气溶胶等影响），其散射强度随波 长的增大而减小，到红外波段也有可能接近 于零。
太阳辐射校正
地形辐射校正
5.6.1太阳辐射校正
主要是校正太阳高度角导致的辐射误差。即 ：将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为 太阳垂直照射时获取的图像。 g ( x, y ) 公式法 f ( x, y) sin 其中， 为太阳高度角 ，g(x,y)为太阳高度角 时的图像，f(x,y) 为太阳直射时的图像。 波段比值法：用同步获取的相同地区的任意 两个波段图像相除得到的新图像。
输模式正演出到达传 感器入瞳处各光谱通道的
辐射亮度。
（2）红外波段的辐射校正
传感器入瞳处接受的总辐射由3部分组成： ①通过大气向上传输的直接地面辐射； ②由大气自身向上传输的辐射； ③大气向下辐射到达地面再经地面反射后通过 大气向上传输的辐射。 如选择清洁水面为目标，那么按线性模型处理 I A* C 为 式中， A* 为红外波段的校正系数，C为图像灰 度级。
地形起伏引起的辐射误差校正
基本思想是把起伏的地形校正到水平地 面的状况。
设光线垂直入射时水平地表收到的光照 强度为I0，则光线垂直入射时坡度为α 的坡面入射点的光强度I为：
I0 I
I I 0 cos
处在坡度为α的坡面上的图像g(x,y)校 正后的图像f(x,y)为：
g ( x, y ) ຫໍສະໝຸດ ( x, y ) cos5.5 大气校正
消除由大气散射引起的辐射误差的处理称为 大气校正。在前期的大气校正中主要 指对 天空散射光的校正（程辐射校正）。
遥感图像中，卫星遥感图像需要进行大气校 正；航空摄影获取的图像，根据飞行高度的 情况可以不进行大气校正。
大气校正的3种方法
统计学方法：将野外实测的大气影响的测量 值与传感器同步观测结果回归分析
遥感卫星辐射校正场概述
遥感技术的迅速发展，遥感应用日趋定量化，因而进一
步改进卫星定量遥感精度的要求越来越迫切。 辐射校正场技术：利用地球表面大面积均匀的地物为目 标，当卫星过顶时实施同步地面观测， 以实现对在轨 道上运行的卫星传感器做辐射校正的技术。
建立辐射校正场的目的
遥感数据的定量化要求
(1) 不同太阳高度角校正
θ 为太阳高度角 f(i，j)为校正前图像在(i，j)像元点的灰度值； f’(i，j)为校正后图像在(i，j)像元点的灰度值；
(2) 不同像幅的照度校正
28
5.6.2 地形辐射校正
地形不平坦，受坡度和坡向的影像，传感器 获得的能量会发生变化。 地形校正需要有地区的DEM数据，对于高山 峡谷地区的图像，地形校正是非常必要的。
第5章 图像校正（2）
本次课内容
5.4 传感器端的辐射校正
5.5 大气校正 5.6 地面辐射校正
5.4 传感器端的辐射校正
传感器端的辐射校正对于卫星遥感图像来说， 又称为大气顶面辐射校正或大气上界辐射校 正.
为什么进行传感器端的辐射校正？
在扫描方式的传感器中，传感器收集到的电 磁波信号需要经光电转换系统转变成电信号 记录下来。该信号量化后成为离散的灰度级 别，仅在图像中具有相对大小的意义，没有 物理意义。不同的传感器间、同一传感器不 同日期产生的图像中都可能存在偏差，需要 对传感器定标校正后才能进行比较。
传感器端的辐射校正的原理
利用已经建立的地物反射率与遥感图像像素之间的
关系，通过遥感图像的像素值计算传感器端的像素 的反射率。一般通过辐射定标来完成。 辐射校正的结果可以是辐亮度也可以是反射率。
（1）可见光和近红外波段的辐射定标
在卫星飞越大面积均匀试验场地上空同时，在
若干选好的象元内测定探测器对应波段内的地 物反射率，同时测出气象要素和大气光学特性 。再根据卫星过顶时太阳几何位置、仪器视场 角、探测器光谱响应函数等，通过大气辐射传
Lt=（Lmax-Lmin)/255X DN+Lmin Lt为图像的辐亮度；Lmin为最小灰度级对应的辐亮度； Lmin为最大灰度级对应的辐亮度；DN为像素对应的灰度 级。 传感器的辐亮度参数可以在图像的元数据文件中找到。
Landsat5的TM图像辐射校正
幅亮度 L=Gain * DN+Bias Gain为增益，增益=（Lmax-Lmin)/255，Lmax和 Lmin分别为最大和最小光谱辐射值，Bias为 偏置，偏置=Lmin。 随着时间变换，传感器的校正参数误差也会 发生变化。
5.6.4 其他辐射误差校正
大气传输信道中由于大气湍流扰动影响产生随机噪声
传感器的噪声源包含有转换和滤波过程中产生的噪声 传感器的另一噪声源为滤波器电路中电阻、电容产生的
热噪声
热红外波段传感器因部分的温度变化也产生噪声效应 摄影胶片记录信息时存在的胶片颗粒噪声 这些噪音均属于对图象的高频干扰，多采用低通滤波方 法 予以消除。