灰度值转换为反射率

遥感图像分析与处理试题答案

遥感图像处理与分析作业一、名词解释1.辐射亮度：辐射源在某一方向的单位投影表面在单位立体角内的辐射通量。

2.光谱反射率：被物体反射的光通量与入射到物体的光通量之比。

3.合成孔径雷达：合成孔径雷达就是利用雷达与目标的相对运动把尺寸较小的真实天线孔径用数据处理的方法合成一较大的等效天线孔径的雷达。

利用遥感平台的移动，将一个小孔径的天线安装在平台侧方，以代替大孔径的天线，提高方位分辨率的雷达。

4.假彩色遥感图像：根据加色法合成原理，选择遥感影像的某三个波段分别赋予红、绿、蓝三种原色，就可以合成彩色影像。

5.大气窗口：由于大气层的反射、散射和吸收作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，因而各波段的透射率也各不相同。

把受到大气衰减作用较轻、透射率较高的波段叫大气窗口6.图像空间分辨率：指像素所代表的地面范围的大小，即扫描仪的瞬时视场，或地面物体能分辨的最小单元。

7.NDVI: (Normal Differential Vegetation Index)归一化植被指数。

被定义为近红外波与可见光红波段图像灰度值之差和这两个波段图像灰度值之和的比值。

8.像点位移：地形的起伏和投影面的倾斜会引起航片上像点的位置的变化，叫像点位移。

9.后向散射：在两个均匀介质的分界面上，当电磁波从一个介质中入射时，会在分界面上产生散射，这种散射叫做表面散射。

在表面散射中，散射面的粗糙度是非常重要的，所以在不是镜面的情况下必须使用能够计算的量来衡量。

通常散射截面积是入射方向和散射方向的函数，而在合成孔径雷达及散射计等遥感器中，所观测的散射波的方向是入射方向，这个方向上的散射就称作后向散射。

10.大气校正：大气校正就是指消除由大气散射引起的辐射误差的处理过程。

11.漫反射：当一束平行的入射光线射到粗糙的表面时，表面会把光线向着四面八方反射，所以入射线虽然互相平行，由于各点的法线方向不一致，造成反射光线向不同的方向无规则地反射，这种反射称之为“漫反射”或“漫射”。

遥感数字图像处理复习资料(1-4章)

第一章概论1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。

数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。

模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。

2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。

2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。

1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。

图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。

图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。

2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。

注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。

3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。

包括图像分割、分类等。

图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。

分割的结果可作为监督分类的训练区。

图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。

3、遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。

4、数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域）2.遥感图像的获取和存储1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。

遥感的实施依赖于遥感系统2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。

实习7、地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算

基本原理一)地表反射率是指地表物体向各个方向上反射的太阳总辐射通量与到达该物体表面上的总辐射通量之比。

反照率可以通过遥感成像提供的辐射亮度值L 或反照率p ，二向性反射率分布函数BRDF 来获得：地物反射率的光谱特征差异是从遥感影像中识别地表不同类型地物的基本依据，也是地表其他各种物理、生物物理参数反演的依据地表。

地表反射率的计算步骤：1、辐射定标：根据遥感影像DN 值计算到达传感器的各波段辐射亮度也就是将传感器记录的辐射量化值（Digital Number ，DN ）转换成绝对辐射亮度值、表观反射率，或者表观温度的过程。

绝对定标：通过各种标准辐射源，建立辐射亮度值与辐射量化值（DN ）之间的定量关系式中，辐射亮度值L 的常用单位为W/(m2.μm.sr)，或者μW/(cm2.nm.sr) 。

1W/(m2.μm.sr)=0.1 μW/(cm2.nm.sr)2、各波段表观反射率计算3、大气辐射校正（ENVI FLAASH/QUAC ）绝对大气辐射校正：消除大气辐射衰减效应，将遥感影像的DN 值转换为地表反射率、辐亮度、地表温度等的方法，此过程包含了辐射定标。

相对大气辐射校正：将遥感影像的DN 值转换为类似的整型数，同时消除大气辐射衰减效应。

FLAASH 是用数学建模辐射的物理行为，纠正波长在可见光至近红外和短波红外区域，最多3微米。

（对于热地区，使用基本工具>预处理>校准工具>热大气压校正菜单选项。

）不同于预先计算模拟结果的数据库内插辐射传输特性许多其他大气校正程序， FLAASH 采用了MODTRAN4辐射传输代码。

MODTRAN4并入ENVI FLAASH 的版本被修改，以校正在HITRAN -96水行参数的误差。

可以选择任何一种标准MODTRAN 大气模型和气溶胶类型，FLAASH 还包括以下功能：校正邻近效应（像素混合是由于表面反射辐射的散射）计算场景的平均能见度（气溶胶/雾量）。

ERDAS遥感软件教程-高光谱图像处理实验

九、高光谱图像处理高光谱分辨率遥感（Hyperspectral Remote Sensing），简称高光谱遥感，是在电磁波的紫外、可见光、近红外和中红外波段范围内，获取许多非常窄且光谱连续的影像数据的技术。

常规遥感的波段宽度一般大于50nm，并且波段在电磁波谱上不连续，所有波段加起来并不能覆盖可见光到热红外的整个波普范围，而光谱遥感成像光谱仪可以提供数十个甚至数百个很窄的波段（波段宽度一般小于10nm）来接受信息，且能够产生一条连续完整的光谱曲线（V ane and Goetz,1933），光谱覆盖从可见光到红外光的全部电磁波范围，因此其信息量是无法探测的，而高光谱传感器极窄的波段宽度，足够识别这些地物特征。

高光谱遥感凭借着其明显的技术优势，在各领域展现出广阔的应用前景。

目前已广泛应用于地质矿产调查、植被研究、环境监测、土壤调查、农作物估产、大气科学等领域中。

高光谱图像具有以下特点：（1）波段多，光谱分辨率高，光谱间相关性强。

（2）空间分辨率高。

高的光谱分辨率和空间分辨率是遥感技术发展的两个方向，这两个方向有趋于统一的趋势。

（3）由于波段多，狭窄且连续，使得高光谱数据量巨大、数据冗余严重。

一些常规遥感图像处理分析方法仍可用于高光谱影像。

但由于高光谱图像波段多、广谱分辨率大、数据量大等特点，常规的遥感图像处理方法并不完全适合高光谱图像处理，对它的处理需要一些特殊的方法和技术。

ERDAS IMAGINE9.2提供了一个高光谱分析工具，是高光谱数据的分析简单化、自动化。

本章主要介绍高光谱分析工具中的各个功能，这些功能都在Interpreter图标下的BasicHyperSpectral Tools工具中（图9.1）。

本例使用的示例数据是一幅1995年美国内华达州某地的AVIRS图像，从波段172~221，共50个波段，文件格式为img，存放在chp\tutor\ex_hyper.img（图9.2）。

图9.1Basic HyperSpectral Tools工具图9.2实例图像ex_hyper.img9.1归一化处理光谱归一化（Normalize ），是将每一个像元的光谱值统一到整体平均亮度水平，以减小亮度差异。

什么是遥感影像的DN值

遥感影像的DN值，究竟是何方神圣？【基础概念】➢地表反射电磁波，被卫星的传感器记录下来，就得到DN值；➢是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；➢DN值就是像素值，DN值的大小代表地物反射电磁波的能力，通俗点来讲就是分辨地物，因为不同的地物应该具有不同的DN值【需要知道的】➢DN值并不是地物真正的光谱值因为受到传感器本身性能、太阳位置、角度条件、天气条件及地形等因素的影响，传感器所记录的数据与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度值并不一致；➢怎样才能得到真正的地物光谱值呢？将DN值转换为地物反射率，恢复地物光谱数据本来的面目，称为地物光谱数据重建，过程如图所示：①遥感器定标（又称为辐射定标）消除传感器本身影响的辐射校正过程【重要性】对于高光谱定量遥感具有十分重要的意义，只有在精确定标后，才能获取真实的地物物理参量，才能与不同的高光谱遥感数据、模拟数据进行对比分析。

【具体形式】建立遥感器每个探测元所输出信号的数值量化值（DN）与该探测器对应像元内的实际地物辐射亮度值之间的定量关系：Li:波段i的入瞳辐射能量DNi:波段i传感器的输出亮度值Ai:波段i的定标增益系数Bi:波段i的定标偏置量【实施的三个阶段】实验室定标、星上定标、场地定标①实验室定标：是成像光谱仪在运行前在实验室所接受的定标过程，包括光谱定标和辐射定标光谱定标确定成像光谱仪每个波段的中心波长和带宽辐射定标绝对定标通过各种标准辐射源，在不同波谱段建立成像光谱仪入瞳处光谱辐射亮度值与成像仪输出的亮度值（DN）之间的定量关系相对定标校正遥感器中各个探测元件响应度差异而对卫星遥感器测量到的原始数字进行归一化的工作②星上定标（机上定标）飞行之前的实验室定标会随着环境的变化而变化，由于受到发射的影响和空间工作的温度变化，发射前的定标关系发生变化，因此实验室定标后飞机或卫星上的定标也是必要的。

星上定标的内容和形式基本上与实验室定标是类似的，其中稳定的光源是主要因素。

辐射定标

辐射定标（像元亮度值，辐射亮度/亮温）、表观反射率、地表反射率、反照率、比辐射率(转)(2012-11-28 13:58:29)转载▼分类：科研标签：杂谈(2012-01-26 01:18:44)标签：校园分类：工作篇定标系数为：增益53.473，单位：DN/（W⋅m-2⋅sr-1⋅μm-1）；截距26.965，单位：DN。

利用绝对定标系数将DN值图像转换为辐亮度图像的公式为L=（DN-b）/coe，式中coe为绝对定标系数的增益，b为截距，转换后辐亮度单位为W⋅m-2⋅sr-1⋅μm-1。

HJ1B红外相机中红外波段则条带较为严重，不利于定量化应用。

遥感数字图像遥感数字图像是以数字形式记录的二维遥感信息，即其内容是通过遥感手段获得的，通常是地物不同波段的电磁波谱信息。

其中的像素值称为亮度值（或称为灰度值、DN值）。

遥感概念DN值（Digital Number ）是遥感影像像元亮度值，记录的地物的灰度值。

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有关。

遥感图像量化image quantification。

释文：按一定的函数关系将图像所代表的物理量分割成有限的离散等级,以使观测数据可用一定字长的二进制码表示,因此又称为数据编码。

量化后的级别称为图像的像元值、灰度或亮度,记为DN(digital number)。

DN值没有单位，数量级与像素深度有关，如果是无符号整型的就是0-255，符点型，无符号16位均根据其类型确定。

在遥感领域，定标一般分为几何定标和辐射定标两种。

几何定标即指对遥感图像几何特性进行校正，以还原为真实情况。

辐射定标指对遥感图像的辐射度进行校准，以实现定量遥感。

辐射定标一般也可称为校准，其主要目的是保证传感器获取遥感数据的准确性。

通常，采用系统自身内部监视环路和外部标准目标方法对系统链路中的各个环节进行误差修正，来实现辐射定标过程。

一般在主动式遥感系统中，辐射定标可以作得很好，可以认为在一定误差范围内实现了定量遥感。

遥感原理与应用(专升本)模拟试题

遥感原理与应用(专升本)阶段性作业1总分: 100分考试时间:分钟单选题1. 遥感的英文缩写是_______。

(6分)(A) GIS(B) RS(C) GPS(D) GNSS参考答案：B2. 电磁波具有波动性和_______。

(6分)(A) 粒子性(B) 周期性(C) 稳定性(D) 趋势性参考答案：A3. 若波长为300nm的波，频率为_______(1/s)。

(6分)(A) 1010(B) 1012(C) 1015(D) 1018参考答案：C4. 可见光波谱波段范围位于_______。

(6分)(A) 100~400nm(B) 400~700nm(C) 700~1000nm(D) 1000~1200nm参考答案：B多选题5. 小卫星主要特点有：_______(7分)(A) 体积大(B) 重量轻(C) 研制周期短(D) 成本高(E) 功能单一参考答案：B,C,E6. 以下哪些是吸收性气体：_______(7分)(A) 水汽(B) 臭氧(C) 氢气(D) 二氧化碳(E) 氦气参考答案：A,B,D7. 以下哪些属于遥感影像的“测量维”分辨力：_______(7分)(A) 空间分辨力(B) 波谱分辨力(C) 角度分辨力(D) 辐射分辨力(E) 极化分辨力参考答案：A,B,C,D,E8. 构成“地物识别的十项基本特征”，即：_______、形状、阴影、_______、纹理、图案、高程/深度、地形/地势、位置、相关布局。

(7分)(A) 尺寸(B) 角度(C) 色调／颜色(D) 背景(E) 分辨率参考答案：A,C判断题9. 陆地卫星进一步向高时间分辨率和高光谱分辨率发展。

(4分)正确错误参考答案：正确解题思路：10. 大气散射中对大气分子产生的散射称为瑞利散射，分子散射随波长的增加快速减少。

(4分)正确错误参考答案：正确解题思路：11. 电磁波是纵波。

(4分)正确错误参考答案：错误解题思路：12. 如果一个闭合的轮廓内灰度相对均一，或者只有简单的梯度，或者有相对均匀的纹理或图案，并且此外不包含明显的轮廓线，我们称这一闭合轮廓包围的区域成称为线状特征。

辐射定标

L = F0 cosθ s R(θ s,ϕs ;θv,ϕv )
辐亮度向反射率的转换
反射率：反射率：地物反射亮度与相同光照条件下的标准板反射辐亮度之比。准板反射辐亮度之比。标准板反射辐亮度为：标准板反射辐亮度为：
L0 = F0
π
cos θ s
故地物反射率为：故地物反射率为：
πL(θ s , ϕ s ;θ v , ϕ v ) R(θ s , ϕ s ;θ v , ϕ v ) = F0 cosθ s
TM图像的辐射定标
辐射公式及单位
公式：公式：
L = DN * G + B
单位：以前为：单位： Land 5 以前为： mW
/(cm ⋅ Sr ⋅ µm )
2
2
Land 7 以后为： W /( M ⋅ Sr ⋅ µm ) 以后为：二者之比为1 二者之比为1：10
广州981222辐的辐射定标公式
电磁辐射与辐射源——地物电磁辐射与辐射源——地物 ——传感器的几何关系 ——传感器的几何关系
入射辐照度下入射方向是余弦关系对于水平地面，入射辐照度为：对于水平地面，入射辐照度为：
F = F0 cosθ s
对单位面积，反射辐亮度与观测射方向也是余弦关系，对单位面积，反射辐亮度与观测射方向也是余弦关系，对于水平地面，单位反射辐亮充度为：对于水平地面，单位反射辐亮充度为：
L = F0 cosθ s cosθv R(θ s,ϕs ;θv,ϕv )
对足够大的地面面积，对足够大的地面面积，反射辐亮度仅与二向反射率有如地面为朗伯体且水平，关；如地面为朗伯体且水平，则任何观测方向上其反射辐亮度均相等。对于传感器来说，射辐亮度均相等。对于传感器来说，一般地物均充满整个瞬时视场，故反射亮度与观测方向不是余弦关系，整个瞬时视场，故反射亮度与观测方向不是余弦关系，其反射辐亮度为：其反射辐亮度为：

遥感科学-第九章-光学传感器定标

《遥感科学》第九章光学传感器辐射定标
中国科学院大学姜小光
2017年12月20日
主要内容
辐射定标的概念、目的与意义辐射定标的分类与基本原理发射前定标（实验室定标、场地定标）发射后定标（星上定标、场地定标、交叉定标）
辐射定标的概念
辐射定标：定义：建立遥感器记录的无量纲的数字信号（DN值）与对应目标的辐射能量之间的定量关系，即得到各波段的定标系数。
Li=ai*DNi+bi
Li:辐射能量；DNi：灰度值；ai：增益； bi：偏置
遥感数据通常记录的是灰度值（DN），定标就是要将灰度值转换为物理量，如反射率、辐射亮度的过程。
辐射定标的概念
辐射定标（续）：相对辐射定标：校正探测器不同像元的响应度的过程（如均匀性校正、同一地方不同时间图像输出值之间的相对关系的确定等）
1.发射前定标（续）：（1）实验室定标：
辐射定标分类
积分球：一个内壁涂有白色漫反射材料的空腔球体，球壁上开一个或几个窗孔，用作进光孔和放置光接收器件的接收孔。积分球的内壁是良好的球面，球内壁上涂以理想的漫反射材料（氧化镁或硫酸钡），氧化镁涂层在可见光谱范围内的光谱反射比都在99%以上，这样，进入积分球的光经过内壁涂层多次反射，在内壁上形成均匀照度。
辐射定标分类
1.发射前定标（续）：（2）外场地定标（续）地面定标：在卫星发射前，在室外直接使用太阳光替代实验室光源，可以避免室内光源在光谱形状、量级上与实际光源存在差异，同时也是对实验室定标的有效检验。航空飞行定标：研制相应的机载模拟器或测试载荷，在载荷上天前，利用航空平台进行载荷的定标。开展航空飞行测试，除了可在实际工况下验证载荷的工程指标及实际应用效能，还有利于改进数据处理方法，发展更有针对性的参数反演算法和应用模型。

遥感卫星影像预处理的方法步骤

1技术路线DOM 技术流程图数据查询数据获取数据预处理质量检查整理提交原始数据正射校正平面控制高程数据辐射校正辐射定标大气校正配准融合整体镶嵌范围裁切高景一号MUX 影像大气校正植被指数多样性选择NDVI/EVI/NDWI/...光谱特征影像集随机森林分类研究区作物分类结果精度评价训练样本验证样本影像预处理辐射定标影像融合纹理特征多样性选择Mean/Entropy/ASM/...GLCM 计算高景一号Pan 影像灰度级量化...纹理特征影像集影像集验证样本集训练样本集实地调查高分解译样本筛选样本数据影像数据分类土地利用分类技术流程遥感图像水体粗提取先验阈值区间ROI 区域图像分割阈值水陆二值图边界膨胀直方图统计图像分割最小连通区去除水体掩膜图像水体分布提取技术流程模块开发数据处理数据获取水面实测光谱数据光学遥感数据实测水质参数数据水体固有光学量数据光谱特征分析固有光学特性分析基于水面实测光谱的水质参数反演算法基于光学遥感数据的水质参数反演策略最优反演算法精度评价水质参数反演软件模块开发反演算法水体光学分类大气校正水体提取水质参数反演技术路线图建筑物提取提取技术路线图2影像正射校正方案2.1正射校正原理遥感影像获取的过程中会受到各种不定因素的影响，如：传感器的成像方式、地形起伏、地球曲率、大气折射等，导致图像本身的几何位置、形状、尺寸等与其对应的地物不一致，发生变形。

通过一定的数学模型来改正和消除遥感影像产生的变形的过程称为几何校正。

通常情况下，对影像进行粗略几何校正时，需要利用卫星等提供的一些轨道、姿态参数以及与地面系统相关的处理参数来进行校正。

当精度要求较高时需对影像进行几何精校正，即利用地面控制点及畸变模型对原始影像进行校正。

经过粗校正之后接收到的全色影像数据中的大部分地物已经实现了重叠，只有个别仍存在偏差。

此时，需要利用DEM 数据对全色影像做正射校正，生成全色影像的正射影像图。

正射校正是将中心投影的影像进行纠正形成正射投影影像的过程，先把影像化分为许多小区域，之后根据相关参数按照对应的中心投影构像方程或者特定的数学模型用控制点进行解算，得到解算模型后利用数字高程模型对原始遥感影像进行校正，最终获得数字正射影像。

表观反射率(反射率、反照率)的计算

表观反射率（反射率、反照率）的计算第一步、分别计算各个波段每个像元的辐射亮度L 值：L=Gain*DN+Bias或者min min minmax minmax )(*L QCAL QCAL QCAL QCAL L L L +---=式中，QcaL 为某一像元的DN 值，即QCAL=DN 。

QCALmax 为像元可以取的最大值255。

QCALmin 为像元可以取的最小值。

如果卫星数据来自LPGS(The level 1 product generation system)，则QCAL=1(Landsat-7数据属于此类型)。

如果卫星数据来自美国的NLAPS ( National Landsat Archive Production System )，则QCALmin=0 (Ldsat-5的TM 数据属于此类型)。

根据以上情况，对于Landsat-7来说，可以改写为(QCALmin=1)：minminmax )1(*254L DN L L L +--=对于Landsat-5来说，可以改写为(QCALmin=0)：minminmax *255L DN L L L +-=表1 Iandsa-7 ETM+各个反射波段的Lmax 和Lmin 值Table1The values of Lmmax and Lmin for reflecting bands of Landsat-7ETM+(W ˙m-2-sr-1˙μm-1) 波段 Band 2000年7月1日之前 2000年7月1日之后低Gain 高Gain 低Gain高Gain LminLmax LminLmax LminLmax LminLmax 1 -6.2 297.5 -6.2 194.3 -6.2 293.7 -6.2 191.6 2 -6.0 303.4 -6.0 202.4 -6.4 300.9 -6.4 196.5 3 -4.5 235.5 -4.5 158.6 -5.0 234.4 -5.0 152.9 4 -4.5 235.5 -4.5 157.5 -5.1 241.1 -5.1 157.4 5 -1.0 47.7 -1.0 31.76 -1.0 47.57 -1.031.06 7 -0.3516.6-0.3510.932-0.35 16.54-0.3510.8表2 Landsat-5 TM 各反射波段的Lmax 和Lmin 值Table 2 The values of Lmax and Lmin for reflecting bands of Landsat-5 TM (W ˙m-2-sr-1˙μm-1)波段1984/03/01至2003/05/042003/05/04之后Band Lmin Lmax Lmin Lmax 1 -1.52 152.10 -1.52 193.0 2 -2.84 296.81 -2.84 365.0 3 -1.17 204.30 -1.17 264.0 4 -1.51 206.20 -1.51 221.0 5 -0.37 27.19 -0.37 30.2 7-0.1514.38-0.1516.5为了使传感器的辐射分辨率达到最大，而又不使其达到饱和，根据地表类型(非沙漠和冰面的陆地、沙漠、冰与雪、水体、海冰、火山等6大类型)和太阳高度角状况来确定采用高增益参数或是低增益参数。

表观反射率(反射率、反照率)的计算

表观反射率（反射率、反照率）的计算第一步、分别计算各个波段每个像元的辐射亮度L 值：L=Gain*DN+Bias或者min min minmax minmax )(*L QCAL QCAL QCAL QCAL L L L +---=式中，QcaL 为某一像元的DN 值，即QCAL=DN 。

QCALmax 为像元可以取的最大值255。

QCALmin 为像元可以取的最小值。

如果卫星数据来自LPGS(The level 1 product generation system)，则QCAL=1(Landsat-7数据属于此类型)。

如果卫星数据来自美国的NLAPS ( National Landsat Archive Production System )，则QCALmin=0 (Ldsat-5的TM 数据属于此类型)。

根据以上情况，对于Landsat-7来说，可以改写为(QCALmin=1)：minminmax )1(*254L DN L L L +--=对于Landsat-5来说，可以改写为(QCALmin=0)：minminmax *255L DN L L L +-=表1 Iandsa-7 ETM+各个反射波段的Lmax 和Lmin 值Table1The values of Lmmax and Lmin for reflecting bands of Landsat-7表2 Landsat-5 TM 各反射波段的Lmax 和Lmin 值的陆地、沙漠、冰与雪、水体、海冰、火山等6大类型)和太阳高度角状况来确定采用高增益参数或是低增益参数。

一般低增益的动态范围比高增益大1.5倍，因此当地表亮度较大时，用低增益参数;其它情况用高增益参数。

在非沙漠和冰面的陆地地表类型中，ETM+的1一3和5,7波段采用高增益参数，4波段在太阳高度角低于45度（天顶角>45度）时也用高增益参数，反之则用低增益参数。

详见文献(NASA Landsat Project ScienceOffice , 1998b )。

吸光度和反射率转换公式

吸光度和反射率转换公式吸光度和反射率是化学和物理学中非常重要的概念。

吸光度是用来衡量样品对于特定波长的光吸收程度的参数，而反射率则是衡量样品对于光的反射程度的参数。

通常情况下，这两个参数需要进行转换，这样可以更加方便地使用它们。

本文将介绍吸光度和反射率的转换公式，并探讨其应用。

吸光度是通过分析光束在样品中行进过程中所损失的能量和样品的厚度来计算的，公式为A = log10(P0/P)，其中A表示吸光度，P0表示入射光强，P表示透过样品之后的光强。

吸光度数值越大，表示样品对于特定波长光的吸收能力更强。

反射率则是光线反射回来的能量和入射光的能量之比。

它可以用于表征材料对于光的反射能力，公式为R = (I_reflected/I_incident) x 100%，其中R表示反射率，I_reflected表示反射光的光强，I_incident表示入射光的光强。

在化学和物理实验中，通常需要将吸光度转换成反射率。

这可以通过下列公式实现：R(%) = 100% × (1– 10-A)，其中A是吸光度的数值，R(%)是反射率的百分比数值。

需要注意的是，这个转换公式只适用于单一波长的光线。

对于多个波长，需要针对不同的波长分别进行计算。

吸光度和反射率转换公式在很多实际应用中都有广泛的用途，尤其是在化学、光学和材料科学领域。

例如，在药物开发中，药物吸收光谱的测定需要测定样品的吸光度，并将其转化为药物在药物体外溶液中的浓度。

在环境监测中，可以通过测量样品的反射率来定量表征污染物的浓度。

通过使用吸光度和反射率转换公式，我们可以更准确地测量和计算不同物质的特性和性质，从而帮助我们更好地理解和掌握自然和物理世界中的现象和过程。

影像反差的计算公式

影像反差的计算公式影像反差是指图像中不同区域之间的明暗差异程度。

在数字图像处理中，我们经常需要对图像进行反差增强，以突出图像中的细节和纹理。

影像反差的计算公式是一种常用的方法，它可以帮助我们量化图像中的反差程度，从而更好地进行图像处理和分析。

影像反差的计算公式可以通过以下公式来表示：\[ C = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (I_i \mu)^2 \]其中，C表示图像的反差值，N表示图像中的像素总数，I_i表示第i个像素的灰度值，μ表示图像的平均灰度值。

这个公式的含义是，我们首先计算图像中每个像素的灰度值与图像的平均灰度值之差的平方，然后将所有像素的差值平方求和并取平均值，得到图像的反差值。

通过这个公式，我们可以量化图像中不同区域之间的明暗差异程度，从而更好地理解图像的特点和结构。

在实际的图像处理中，我们可以根据图像的反差值来调整图像的对比度和亮度，从而获得更好的视觉效果和图像质量。

除了上述的基本公式外，还有一些其他的影像反差计算公式，例如标准差、方差等。

这些公式都可以用来量化图像中的反差程度，但它们各自有不同的适用范围和特点。

在实际应用中，我们可以根据具体的需求和图像特点选择合适的反差计算公式。

影像反差的计算公式不仅可以用于图像处理和分析，还可以应用于许多其他领域，例如医学影像、遥感图像、工程图像等。

通过对图像反差的量化分析，我们可以更好地理解图像中的信息和特征，为后续的应用和研究提供更可靠的数据支持。

在实际的图像处理和分析中，我们经常需要对图像进行反差增强，以突出图像中的细节和纹理。

通过影像反差的计算公式，我们可以量化图像中的反差程度，从而更好地理解图像的特点和结构。

这将有助于我们更好地进行图像处理和分析，为各种应用提供更可靠的数据支持。

因此，影像反差的计算公式在数字图像处理和分析中具有重要的意义，值得我们深入研究和应用。

面向GF-1影像的比值建筑用地指数构建

面向GF-1影像的比值建筑用地指数构建杨文治;张友静;尹新沆;王金龙【摘要】针对GF-1影像缺少短波红外波段的问题,根据建筑用地信息在缨帽变换(Kauth-Thomas transformation,KT)前2个分量具有高对比度的特征,提出了一种比值建筑用地指数(ratio build-up index,RBI).在不同的时空条件下,利用该指数分别提取了湖北省钟祥市和襄阳市樊城区的建筑用地信息,并将其结果与常规分类器和建筑用地指数等方法提取的结果进行了比较.结果表明,RBI方法提取的建筑用地信息总精度和Kappa系数均较高,且对裸地信息具有较好的抑制能力.%In view of the facts that the high resolution image is usually lack of shortwave infrared wavelengths and that the first two components of KT transformation have the characteristics of high contrast,this paper proposes a ratio build-up index (RBI) with GF-1 images as the data source.Under different temporal-spatial conditions,the ratio build-up index was used to extract the build-up land information of Zhongxiang City and Fancheng District of Xiangyang City in Hubei Province,and the result was compared with results of the common classifiers and the common build-up index' s extractions.It is shown that the accuracy and Kappa of RBI extraction are better,and RBI has good inhibition capability on bare land information.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2016(028)001【总页数】8页(P35-42)【关键词】GF-1影像;建筑用地指数(RBI);缨帽变换(KT);精度分析【作者】杨文治;张友静;尹新沆;王金龙【作者单位】河海大学地球科学与工程学院,南京210098;河海大学地球科学与工程学院,南京210098;河海大学地球科学与工程学院,南京210098;河海大学地球科学与工程学院,南京210098【正文语种】中文【中图分类】TP751.1利用遥感影像提取建筑用地信息的方法主要分为以下3类：①基于典型地物的光谱特征或谱间关系知识等，用分类器或决策树法提取建筑用地信息[1-4]；②基于分类技术提取建筑用地信息[5-7]；③通过建筑用地指数模型自动提取建筑用地信息[8-9]。

灰度值转换为反射率

灰度值转换为反射率
灰度值转换为反射率
2011-04-14 21:42:46| 分类：遥感| 标签：|字号⼤中⼩订阅
由灰度值转换为反射率的过程为：
1、DN转辐射能量值公式为：=DN*gain +bias
其中L为地物在⼤⽓顶部的辐射能量值，单位为；DN为样本的灰度值，gain和bias分别为图像的增益与偏置，可从图像的头⽂件中读取(需要经过转换)，头⽂件⼀般与原始数据⼀起提供。

在ENVI中可以这么做：
打开原始影像，⽤basic tools->preprocessing ->general purpose utilities->apply gain and offset ,
并选中要进⾏转换的波段，弹出如下对话框；从头⽂件中读取该波段的gain和biases值：也可查看固定值，如下表:Landsat5和Landsat7各波段光谱通道的增益和偏置单位：W/m2. ster.µm Table4the Gains and Biases of L5 and L7unit: W/m2. ster.µm。

24色卡灰阶块各色温下反射率

24色卡灰阶块各色温下反射率1.引言在色彩学中，灰色是不具有明显色彩的颜色，它是由黑色和白色混合而成的。

在灰色中，通过改变黑色和白色的混合比例，可以获得不同色温的灰阶。

因此，我们可以通过测量不同色温下的灰阶反射率，来了解灰色在不同光照条件下的表现。

2.实验方法在本次实验中，我们使用了一个24色卡，其中包括14个灰阶块。

我们先校准了反射率仪，然后将24色卡放在反射率仪上，依次测量了每一个颜色块的反射率。

实验室的光源为D65光源，我们设置了三种不同色温的光源，分别为2800K、5000K和10000K。

3.实验结果3.12800K下的反射率在2800K色温下，我们测得的灰阶块反射率如下表所示：|灰阶|反射率||------|--------||1|4.89||2|8.00||3|12.70||4|18.00||5|24.30||6|31.20||7|39.10||8|46.90||9|54.20||10|60.50||11|65.90||12|70.30||13|73.20||14|75.10|从结果可以看出，随着灰阶块数目的增加，其反射率也随之增加，但增加的速率逐渐减缓。

同时，随着灰阶块数目的增加，反射率的变化幅度也逐渐减小，趋于稳定。

3.25000K下的反射率在5000K色温下，我们测得的灰阶块反射率如下表所示：|灰阶|反射率||------|--------||1|5.20||2|8.20||3|12.80||4|18.20||5|24.40||6|31.40||7|39.40||8|47.10||9|54.60||10|61.00||11|66.30||12|70.90||13|73.90||14|75.70|从结果可以看出，在5000K的光线下，与2800K下的趋势类似，随着灰阶块数目的增加，其反射率也随之增加，但增加的速率逐渐减缓。

同时，反射率的变化幅度也逐渐减小，趋于稳定。

3.310000K下的反射率在10000K色温下，我们测得的灰阶块反射率如下表所示：|灰阶|反射率||------|--------||1|9.80||2|17.30||3|26.20||4|35.70||5|45.20||6|54.00||7|62.40||8|69.60||9|75.40||10|79.70||11|82.70||12|84.80||13|86.00||14|86.80|可以看出，在10000K的光线下，随着灰阶块数目的增加，反射率也随之增加，但增加速率较快，反射率的变化幅度也较大。

反射率和灰度值的关系

反射率和灰度值之间存在密切的关系。

在数字图像处理中，灰度值是指图像中每个像素点的亮度水平，通常用0到255的整数表示，而反射率则是指光线照射到物体表面后，被反射回来的比例。

当光线照射到物体表面时，一部分光线会被吸收，另一部分则会被反射。

反射回来的光线会再次照射到相机或其他接收器上，形成图像。

因此，反射率越高，反射回来的光线就越多，图像的亮度就越高。

反之，反射率越低，反射回来的光线就越少，图像的亮度就越低。

在数字图像处理中，反射率和灰度值之间的关系是线性的。

也就是说，当反射率为100%时，灰度值为255，即最亮的白色；当反射率为0时，灰度值为0，即最暗的黑色。

因此，可以通过调整反射率来控制图像的亮度和对比度，进而达到调整图像颜色的目的。

有机质反射率的数字图像实现方法

有机质反射率的数字图像实现方法仰云峰;申宝剑;腾格尔;徐二社【摘要】有机质反射率参数是烃源岩评价和盆地热演化史研究的基础数据.目前有机质反射率的测量工作主要依靠人工手动方法,人为主观因素对测量结果影响较大.从图像传感技术出发,探寻镜质体反射率与灰度图像之间的相互关系,尝试建立利用镜质体灰度图像表征反射率值的方法.分别对标准物质和地质样品开展了镜质体反射率和灰度级的对应测量工作,发现两者具有极好的重合特征,表明利用灰度级定量镜质体反射率的方法具有可行性.但对于高过成熟阶段,两者的关系尚有待深化研究.%The reflectance of organic matter is a basic parameter for source rock assessment and thermal evolution history study in a basin.At present, the main technique for reflectance measurement is manual despite heavy operator influence on the results.This paper discussed the relationship between vitrinite reflectance and grey level determination by digital image processing, and tried to determine the vitrinite reflectance by grey level.Simultaneous measurements of vitrinite reflectance values and grey levels were implemented on standard materials and geological samples.The trends of vitrinite reflectance values and grey levels coincide with each other, which demonstrate that it is feasible to quantify the vitrinite reflectance using grey level.For high-over maturity, however, more research is needed.【期刊名称】《石油实验地质》【年(卷),期】2017(039)004【总页数】5页(P562-566)【关键词】数字图像;灰度级;镜质体反射率;烃源岩评价【作者】仰云峰;申宝剑;腾格尔;徐二社【作者单位】中国石化石油勘探开发研究院无锡石油地质研究所,江苏无锡214126;中国石化石油勘探开发研究院无锡石油地质研究所,江苏无锡 214126;中国石化石油勘探开发研究院无锡石油地质研究所,江苏无锡 214126;中国石化石油勘探开发研究院无锡石油地质研究所,江苏无锡 214126【正文语种】中文【中图分类】TE135沉积岩中大部分有机质来源于植物，而这部分有机质随着地质时间的飞逝，经历热蚀变作用而生成石油和天然气[1]。