大气校正方法说明
大气校正原理
大气校正原理大气校正是遥感影像处理中的一个重要环节，它是指根据大气光学特性对遥感影像进行校正，以消除大气因素对影像的干扰，使得影像更加真实和准确。
大气校正原理是基于大气对遥感影像的影响进行分析和处理，通过数学模型和物理原理来实现对影像的校正。
下面将从大气光学特性、大气校正的基本原理以及常用的大气校正方法进行介绍。
1. 大气光学特性。
大气光学特性是指大气对太阳辐射的吸收、散射和透射等光学过程。
在遥感影像中，大气光学特性主要表现为大气散射和吸收对影像的遮蔽和变暗效应。
大气散射会导致影像中出现较大的散射光斑和较低的对比度，而大气吸收则会导致影像中出现较大的暗区和光斑不均匀现象。
因此，了解大气光学特性对于进行大气校正具有重要的意义。
2. 大气校正的基本原理。
大气校正的基本原理是通过建立大气光学模型，对影像进行修正，消除大气因素对影像的影响。
大气校正的过程可以简单描述为，首先，根据大气光学特性建立大气传输模型，模拟大气对太阳辐射的吸收和散射过程；然后，根据影像中的光谱信息和地物特性，对影像进行大气校正，消除大气因素的影响，使得影像更加真实和准确。
3. 常用的大气校正方法。
目前，常用的大气校正方法主要包括大气校正模型和大气校正软件两种。
大气校正模型是基于大气光学特性建立的数学模型，如大气校正模型6S、MODTRAN等，通过模拟大气传输过程，对影像进行校正。
而大气校正软件则是基于这些模型开发的软件工具，如ATCOR、FLAASH等，能够快速、准确地对影像进行大气校正处理。
总结。
大气校正是遥感影像处理中的一个重要环节，它能够消除大气因素对影像的干扰，使得影像更加真实和准确。
大气校正的原理是基于大气光学特性建立数学模型，通过模拟大气传输过程对影像进行校正。
常用的大气校正方法主要包括大气校正模型和大气校正软件两种。
通过对大气校正原理的了解，能够更好地进行遥感影像处理和应用。
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。
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。
大气校正原理(一)
大气校正原理(一)大气校正原理什么是大气校正？大气校正是遥感影像处理中的一个重要步骤，旨在从原始遥感影像中消除大气扰动和地形效应，获取更为准确的地表信息。
大气校正一般分为两种方法：基于模型的大气校正和基于图像的大气校正。
基于模型的大气校正基于模型的大气校正方法是通过建立大气光学模型，对遥感影像进行校正。
这种方法需要对大气成分、光线传输过程等进行参数化，然后与遥感影像数据进行结合，进行校正处理。
代表性算法有S6、DOS、MODTRAN等。
基于图像的大气校正基于图像的大气校正方法则是通过图像自身特征进行大气校正。
这种方法不需要大气模型和参数，只需利用遥感影像中的地物信息，对不同波段的光谱特征进行研究，进行校正处理。
代表性算法有NBR、ATCOR、FLAASH等。
大气校正的意义大气校正是遥感影像处理前的必要步骤，它能够减少遥感影像中大气扰动和地形效应的影响，提高遥感影像在地球科学和资源环境管理中的应用价值，如土地利用、城市规划、资源管理等方面。
同时，大气校正还是其他遥感处理的前提，例如植被指数、水体监测等。
结语大气校正是遥感影像处理中不可或缺的重要步骤，它能够提高遥感数据的精度和准确性，为生态环境保护、资源管理等提供了有力支撑。
基于模型和基于图像的大气校正方法各有优缺点，应视具体情况而定。
在未来，大气校正方法的研究和改进还有很大的空间和挑战，我们需要不断开拓创新，探索更为有效的大气校正方法。
大气校正的应用大气校正是遥感技术应用中的一个重要环节，下面列举一些大气校正在地球科学和资源环境管理等领域的具体应用：土地利用大气校正可以减轻影像中大气、地形等因素的影响，获取更为准确的土地利用信息，可以帮助决策者更好地理解土地利用动态，制定科学合理的土地资源管理政策。
例如在土地利用监测中，大气校正可用于获取土地覆盖类型、植被生长状态等信息。
城市规划大气校正还可以用于城市规划和建设中，例如分析城市内部的植被覆盖率等，帮助决策者更好地规划城市建设，最终提升城市生态环境。
简述大气校正的流程
1. 收集大气校正所需信息：大气传输模型参数：收集用于大气校正的大气传输模型参数，这通常包括大气水汽含量、气溶胶光学厚度等。
这些参数可以通过气象站观测、气象模型、气象卫星数据等获取。
太阳和观测几何信息：获取影像获取时的太阳天顶角、太阳方位角，以及观测天顶角、观测方位角等信息。
这些参数对于计算大气校正时的辐射传输很重要。
2. 选择大气校正模型：选择适当的大气校正模型是关键的一步。
不同的模型适用于不同的气象条件和传感器特性。
一些常见的大气校正模型包括：●标准大气模型（Standard Atmospheric Model）：基于大气中的吸收和散射的基本物理过程，考虑水汽、气溶胶、气体等的影响。
●MODTRAN（Moderate Resolution Atmospheric Transmission）：这是一个用于计算大气传输的计算机程序，可以模拟大气吸收、散射等效应。
●6S模型（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）：用于计算太阳光在大气中传输和反射的模型，适用于辐射度校正。
3. 执行大气校正：获取遥感数据：获取待处理的遥感图像数据，包括可见光和红外波段的多光谱或高光谱数据。
计算大气校正所需参数：利用收集的大气传输模型参数和太阳、观测几何信息，计算大气校正所需的参数。
执行大气校正计算：利用选定的大气校正模型，将原始数字值转换为辐射度或反射率。
这个步骤通常包括对每个波段进行单独的校正。
可选：反射率计算：对于可见光和红外波段，可以将辐射度进一步转换为反射率，以便更好地比较不同波段的数据。
4. 验证和调整：验证结果：验证大气校正的效果，检查校正后的图像是否更加真实地反映了地表的特征。
调整参数：根据验证结果，可能需要调整大气传输模型参数，以获得更准确的校正效果。
注意事项：●大气校正的精确性受到大气条件的影响，例如云量、气溶胶浓度等。
大气校正的原理
大气校正的基本原理大气校正（Atmospheric Correction）是遥感图像预处理中的一项关键技术，用于去除大气散射对图像的影响，从而更准确地提取出地物信息。
1. 大气散射的影响在遥感图像中，由于大气分子和气溶胶的存在，光线在传输过程中会发生散射现象，导致图像的亮度、色彩和对比度发生变化。
这些散射光主要包括大气散射光、地表反射光和太阳辐射等组成。
大气散射光主要由于大气中的气体和气溶胶对入射光的散射而产生，它会产生一部分散射辐射，从而模糊了地物的特征和细节。
2. 大气校正的目的大气校正的目的是通过去除大气散射对图像的影响，使得图像中地物的反射率能够更准确地反映地物的特征。
通过大气校正，可以得到真实的地表反射谱，进而实现遥感图像的定量应用。
3. 大气校正的基本原理大气校正的基本原理是将图像中的每个像素的辐射值转换为地物的反射率。
这一过程需要考虑到光线在入射过程中的吸收、散射、透射等因素。
大气校正的基本原理可以分为以下几个步骤：（1）辐射传输方程大气校正的关键是解决辐射传输方程。
辐射传输方程描述了光线在大气和地表之间的相互作用过程。
该方程是一个复杂的微分方程，通常采用一些近似方法来简化计算。
（2）大气散射成分的估计在大气校正中，需要估计图像中大气散射的成分。
常见的方法是根据大气模型来估计大气散射值。
大气模型包括大气温度、湿度、气压等因素。
通过获取这些参数，可以计算大气散射值。
（3）反射率的计算通过辐射传输方程和大气散射成分的估计，可以计算出每个像素的辐射率。
然后，在已知太阳辐射强度和卫星观测到的辐射强度的情况下，通过将辐射率转换为地物的反射率。
（4）大气校正结果的验证大气校正的最后一步是验证校正结果的准确性。
通常使用地面实测数据和已知的地物反射率进行对比来验证大气校正的效果。
4. 大气校正的方法根据遥感图像的特点和大气校正的要求，大气校正方法可以分为物理模型法和经验模型法两种。
（1）物理模型法物理模型法是基于大气散射的物理原理，通过解决辐射传输方程来实现大气校正。
大气校正(ENVI)
大气校正（ENVI）大气校正是定量遥感中重要的组成部分。
本专题包括以下内容：∙ ∙ ●大气校正概述∙ ∙ ●ENVI中的大气校正功能1大气校正概述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。
图1 大气层对成像的影响示意图很多人会有疑问，什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。
通俗来讲，如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况，那么就需要做大气校正。
我们购买的影像，说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
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。
∙∙●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。
常见的绝对大气校正方法有：●基于辐射传输模型∙ ∙♦MORTRAN模型∙ ∙♦LOWTRAN模型∙ ∙♦ATCOR模型∙ ∙♦6S模型等●基于简化辐射传输模型的黑暗像元法●基于统计学模型的反射率反演；相对大气校正常见的是：●基于统计的不变目标法●直方图匹配法等。
既然有怎么多的方法，那么又存在方法选择问题。
这里有一个总结供参考：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。
大气校正方法说明
利用MODTRAN 进行大气校正的方法说明一． 大气校正公式、原理以及所需参数大气是介于传感器和地球表层之间由多种气体和气溶胶组成的介质层，电磁波在地物和传感器之间传输时，必然受到大气的影响。
遥感对地观测时，要想得到目标的真实信息，大气校正是不可回避的。
由卫星传感器获取的表观反射率ρ*可由下式表出： '()(,,)(,,)(())1v s s v s v a s v s v t t v d t T Se t τμθρθθφφρθθφφρρθρ-*-=-++- (1) 式中： s θ：太阳天顶角 ， s φ：太阳方位角 ，v θ ：传感器天顶角，v φ ：传感器方位角， t ρ：目标反射率，(,,)a s v s v ρθθφφ-：大气的路径辐射项等效反射率， τ：大气的光学厚度， S ：大气的半球反照率，'()v d t θ：散射透过率，cos()v v μθ=。
通过MODTRAN4对大气辐射传输进行模拟，求得大气校正所需参数，将所求的大气校正参数和传感器获得的表观反射率一并代入大气辐射传输公式 (1)，便可计算出目标的真实反射率t ρ，从而完成大气校正的任务。
在实际的工作中，我们可以用下面的公式：0()()()1t v v d v t L L F T S ρμμμρ=+- (2) 是传感器接收到的辐射亮度，0()v L μ是路径辐射项，d F ＝式中：s μ0F ()s T μ是太阳下行总辐射(0F 是大气层顶的太阳辐照度)， ()v T μ=v e τμ-+'()v d t θ是传感器和目标之间的透过率（v e τμ-是直射透过率，'()v d t θ是散射透过率）。
在已知的观测条件（太阳和传感器的几何参数，大气廓线，地表反射率等）下，设定一组t ρ值以及相应的传感器高度，通过MODTRAN4模拟得到一组辐射亮度()v L μ，代入方程(2)，再经过简单的代数运算就可以求出大气校正所需的参数（路径辐射项、透过率、大气半球反照率和太阳下行总辐射）。
大气校正的步骤
大气校正的步骤
嘿，咱今儿个就来聊聊大气校正的那些事儿哈！你知道不，这大气校正就好比给咱的遥感图像来个美容大变身呢！
首先呢，咱得搞清楚要校正啥。
就像你要给脸上化妆，得先知道哪儿需要遮瑕、哪儿需要提亮呀。
这第一步就是要确定大气对图像产生了啥影响。
然后呢，就该选择合适的校正方法啦。
这就跟你挑化妆品似的，得选适合自己肤质的。
不同的场景、不同的数据，那可得用不同的校正方法哟。
接下来，就是实施校正啦。
哎呀，这就像是小心翼翼地在脸上涂抹化妆品，可不能马虎。
得仔细地调整参数，让校正效果达到最好。
再之后呢，得看看校正得咋样呀。
这就好比化完妆要照照镜子，看看有没有哪里不完美。
要是发现问题，还得赶紧回去再调整调整。
想象一下，要是大气校正没做好，那得到的图像不就跟化了个失败的妆一样嘛，看着都别扭。
所以呀，每一步都得认真对待。
你说这大气校正是不是挺重要的？就跟咱出门得打扮得精神点儿一样。
它能让我们得到更准确、更可靠的信息。
总之呢，大气校正可不是随随便便就能搞定的事儿。
得有耐心，得细心，就像呵护一朵娇嫩的花一样。
只有这样，才能让我们的遥感图
像绽放出最美的光彩呀！你可别小瞧了这大气校正的步骤，做好了它，那可是大有用处呢！咱可不能在这上面含糊呀！。
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。
大气校正
二类水体大气校正算法说明书子模块介绍：该模块的主要任务是针对太湖流域二类水体水质，通过对遥感器水色波段的大气校正，计算出可见光波段的归一化离水辐射率，为水体水色信息的提前做准备。
1.输入数据:MODIS TERRA 几何校正后产品MODIS产品中太阳和卫星天顶角、方法角数据集大气辅助数据产品（臭氧含量、压强）CE318太阳光度计辅助数据（用于大气气溶胶光学厚度计算）2.输出数据海洋水色产品（离水辐射率）3.算法说明3.1大气校正模块说明来自大气外层的太阳光通过大气的瑞利散射和气溶胶散射，其中一部分返回到卫星水色扫描仪，一部分直射和漫散射到达海面．到达海面的直射光，一部分由于镜面反射可能会穿过大气到达卫星水色扫描仪，另一部分经水面折射穿过水面，受到水色因子如叶绿素、悬浮泥沙和黄色物质等颗粒的散射后，再经水面折射穿过大气到达卫星水色扫描仪．水次表面的另一部分继续向下到达真光层深度或到达海底又部分反射。
经折射回到卫星水色扫描仪．因此，可能到达卫星水色扫描仪的总辐射量为（为简洁，省略波长 ）：L t=L r+L a+t L f+T L g+t L w（1）式中：L r－大气分子单次和多次散射；L a－气溶胶单次和多次散射以及气溶胶与大气分子间的多次散射；L f －白帽散射；L g－太阳耀斑；T－大气直射透过率；L w－离水辐亮度；t－大气漫射透过率。
对于太阳耀斑Lg，若像元处在耀斑区，则其值非常大，无法准确的去除其影响，实际上这一块图象数据是无效的；而在非耀斑区，其值又比较小，可以忽略不计。
故本算法未考虑其影响，则上式可表示为：L t=L r+L a+t L f+t L w（2）水色大气校正的目的是从传感器接收到的辐亮度值中去除大气的散射贡献，从而计算得到载有水体信息的离水辐亮度。
由于大气分子成分及含量比较稳定，L r已能比较精确的计算得到。
关键是气溶胶散射，由于气溶胶含量在空间域及时间域上变化较大，要准确计算其散射比较困难，各种大气校正方法的不同也主要体现在对气溶胶散射的处理上。
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。
大气校正的方法
大气校正的方法
大气校正是指通过计算和分析遥感影像的大气影响，来修正遥感影像的像素值，以获得更准确的地表覆盖信息和遥感数据。
大气校正的方法主要有以下几种:
1. 统计学方法：该方法利用野外光谱测量数据来建立模型，并通过计算遥感影像的光谱特征和野外光谱数据的相关性来校正大气影响。
2. 辐射传递方程计算法：该方法通过建立辐射传递方程来计算遥感影像的大气影响，从而获得更准确的遥感数据。
3. 波段对比法：该方法利用不同波段之间的差异来识别大气影响，并通过计算不同波段之间的差异来校正大气影响。
4. 基于 MODTRAN 的高光谱快速大气校正方法：该方法利用MODTRAN 模型来计算大气影响，并通过建立水汽和能见度的查找表来校正大气影响。
5. 机载高光谱遥感图像大气校正方法：该方法通过分析机载高光谱遥感图像的大气影响，来修正遥感图像的像素值，以获得更准确的地表覆盖信息和遥感数据。
不同的方法有不同的假设和优缺点，选择合适的大气校正方法需要考虑多种因素，如数据质量、计算效率、精度和成本等。
大气校正(ENVI)
大气校正是定量遥感中重要的组成部分。
本专题包括以下内容：∙ ●大气校正概述∙∙●ENVI中的大气校正功能1大气校正概述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。
很多人会有疑问，什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。
通俗来讲，如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况，那么就需要做大气校正。
我们购买的影像，说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
常见的绝对大气校正方法有：●基于辐射传输模型∙ ∙♦MORTRAN模型∙ ∙♦LOWTRAN模型∙ ∙♦ATCOR模型∙ ∙♦6S模型等●基于简化辐射传输模型的黑暗像元法●基于统计学模型的反射率反演；相对大气校正常见的是：●基于统计的不变目标法●直方图匹配法等。
既然有怎么多的方法，那么又存在方法选择问题。
这里有一个总结供参考：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。
2 ENVI大气校正功能在ENVI中包含了很多大气校正模型，包括基于辐射传输模型的MORTRAN模型、黑暗像元法、基于统计学模型的反射率反演。
基于统计的不变目标法可以利用ENVI一些功能实现。
其中MORTRAN模型集成在ENVI大气校正扩展模块中。
还有直方图匹配等。
2.1 简化黑暗像元法大气校正黑暗像元法是一种古老、简单的经典大气校正方法。
简述大气校正的主要步骤
简述大气校正的主要步骤
大气校正是遥感图像处理的一个重要步骤，用于去除图像中由大气、云雾等自然因素引起的噪声和偏差。
其主要步骤如下：
1. 获取大气状况信息：通过外部源如气象数据、大气模型等获取图像拍摄时的大气状况信息，如光学厚度、大气散射等参数。
2. 估计大气光照强度：根据图像中的亮点或暗点来估计大气光照强度。
亮点通常指代地球表面上表达高光反射的区域，如水体、云部分等；暗点通常指代地球表面下的阴影区域。
3. 估计大气散射率：利用先前计算出的大气光照强度以及图像的亮度值，可以推算出大气的散射率。
散射率可以表示图像中的大气光照部分。
4. 进行大气校正：通过利用估计的大气光照强度和大气散射率，可以对图像进行校正，消除大气的影响。
校正过的图像可以更准确地反映地表的真实状况。
总之，大气校正是通过获取大气状况信息、估计大气光照强度和大气散射率，以及对图像进行校正来消除大气因素的影响。
这样可以获得更准确的遥感图像数据，用于地表特征分析和应用研究。
简述大气校正的主要步骤
简述大气校正的主要步骤大气校正是遥感图像处理中的重要环节，旨在消除大气对图像的影响，提取出真实的地物信息。
大气校正主要包括以下几个步骤：1. 数据获取与预处理在进行大气校正之前，首先需要获取遥感图像数据，并对数据进行预处理。
预处理包括图像去噪、几何校正、辐射定标等步骤，以确保数据质量和准确性。
2. 大气光估计大气光估计是大气校正的关键步骤之一。
由于大气光是导致遥感图像中地物辐射值偏低的主要原因之一，因此需要准确估计出每个波段上的大气光值。
常用的方法有暗物质法、高反射区法和辐射传输模型法等。
3. 大气传输模型建立建立准确可靠的大气传输模型对于进行精确的大气校正至关重要。
常用的传输模型有标准化反射率转换模型（SRM）和改进二向反射分布函数（BRDF）等。
4. 大气回波修复由于遥感图像中存在着散射、吸收等大气现象，会导致地物的辐射值受到干扰，因此需要对图像进行大气回波修复。
常用的修复方法有大气散射模型、辐射传输模型等。
5. 大气校正模型建立根据已经估计出的大气光值和建立的大气传输模型，可以建立准确的大气校正模型。
该模型可以将原始图像中受到大气影响的地物辐射值转换为真实地物辐射值。
6. 地物反演与分类经过大气校正后，可以得到真实地物辐射值。
在此基础上，可以进行地物反演和分类工作。
通过对反演回波进行分析和处理，可以提取出图像中感兴趣的地物信息。
7. 结果评估与验证在完成大气校正后，需要对结果进行评估和验证。
常用方法有与实测数据对比、与其他遥感数据对比等。
8. 结果分析与应用最后，在完成结果评估和验证后，需要对结果进行分析和应用。
通过分析结果得出结论，并将其应用于相关领域，如环境监测、农作物遥感监测等。
综上所述，大气校正是遥感图像处理中的重要环节，其主要步骤包括数据获取与预处理、大气光估计、大气传输模型建立、大气回波修复、大气校正模型建立、地物反演与分类、结果评估与验证以及结果分析与应用。
这些步骤的完成将有助于提取出真实的地物信息，为遥感应用提供可靠的数据基础。
大气纠正方法
理论上，n≥3即可求解，但为避免方程的相关性，一般要 寻找地表反射率分别为高、中、差的地物作为参考物。 该方法对于时间序列的多幅影像的归一化校正适用。
已知大气状况的校正方法
如果已知大气的垂直廓线（温、湿、压），大气水汽含量
，大气光学厚度（气溶胶），以及气溶胶模式，我们可以通过大 气辐射传输模式模拟，计算三个不同地表反射率条件下的大气层
顶辐射亮度，进而求解得到
，S和F值，而达到大气效应纠正
的目的。对于可见光 / 近红外波段而言，大气状况最主要的影响 因素是大气气溶胶的变化，即大气光学厚度的变化，因此关键是
如何估算遥感图像的气溶胶分布。
大ห้องสมุดไป่ตู้纠正方法
大气纠正方法
大气的辐射传输方程为：
其中 ， ； 分别为观测天顶 角与太阳天顶角； 为 L( v ) 为传感器接受到的辐射亮度， 观测方向的路径辐射项； 为地表反射率；S为大气下界的半球 反射率； 为大气层顶与太阳光垂直方向的通量密度。
零反射地表假设
零反射地表是对地表—大气耦合系统辐射传输问题的简化， 它假设地表反射率为零，传感器接收到的辐射全部来自大气。
通过零反射地表假设，我们可以求解大气程辐射，从而将 遥感图像中来自地表的辐射和来自大气的辐射分离，使遥感大气 订正模型得以大大简化。
参考地物法(Invariant—Object Methods)
对于TM等高分辨率的图像，通常可以假设整幅图像的大气 状况相同，图像的观测天顶角也可以近似看作相同（垂直观测） ，如果可以在一幅图像中找到苦干个（3个以上）地表反射率固定 不变的地物，则可以通过求解方程组得到大气参数，进而达到整 幅图像大气校正的目的。 其中 ；
测绘技术中的反射率校正与大气校正方法
测绘技术中的反射率校正与大气校正方法近年来，随着测绘技术的不断进步与发展，提高遥感影像的准确性和可靠性成为许多研究者关注的焦点。
而反射率校正和大气校正则是测绘技术中非常重要的两个环节。
本文将重点探讨反射率校正与大气校正的方法与技术。
一、反射率校正方法反射率校正是指通过计算与研究区域具有相似光谱特征的参考区域，对遥感影像进行校正，以消除光照条件和地表特征对影像反射率的干扰。
目前常用的反射率校正方法主要包括人工校正和自动校正两种。
人工校正方法是通过人工选择参考区域，进行研究和计算得出校正系数，并将其应用于整个影像。
这种方法的优点是能够根据实际情况进行灵活调整，但是缺点也不容忽视，需要消耗大量的时间和精力，并且人为因素会导致误差的产生。
自动校正方法则是利用图像中的数学模型和数据处理算法，自动获取校正系数。
其中，影像上每个像元的反射率校正系数根据该像元对应的地理位置、季节、光照条件等因素而定。
自动校正方法的优点在于高效、准确，但是由于不同环境条件的影响，可能会导致误差的存在。
二、大气校正方法大气校正是指通过消除大气对遥感影像的干扰，使得测绘结果更加准确、可靠。
大气校正的目标是消除大气散射、吸收以及造成影像不清晰的云雾等不利因素，提高图像的信息量。
在大气校正中，常用的方法有大气校正模型和大气校正模拟方法。
大气校正模型是基于遥感物理基础原理，通过分析大气的透过率、气溶胶浓度、云层影响等因素，建立起数学模型，进而将模型应用于影像处理。
这种方法的优点在于理论基础牢固，且具备一定的普适性，但是缺点也很明显，需要进行大量的数据采集和处理，且对设备的要求较高。
大气校正模拟方法则是利用已观测到的观测像元和已知的大气参数，采用模拟算法进行大气校正。
该方法的优点是相对简单有效，但是相较于大气校正模型方法，准确性可能稍逊一筹。
三、反射率校正与大气校正的关系反射率校正与大气校正相辅相成，两者密切相关。
反射率校正只能消除地表特征和光照条件对影像反射率的干扰，而大气校正则能够进一步消除大气散射、吸收以及云雾等因素对影像的干扰。
envi-大气校正
大气校正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，获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数。
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。
1.黑暗像元法描述：黑暗像元法的基本原理是假设待校正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）对整幅图像的影响，达到大气校正的目的。
步骤：先打开待校正图像，再在主菜单中点击Basic Tools > Preprocessing > General Purpose Utilities > Dark Subtract 选择待校正图像，出现如图1-1，1-2所示对话框，设置参数如图所示。
然后点击OK.图2-2所示为处理之后的图像。
图1-1图1-2 图1-3 2.FLAASH大气校正步骤：先打开待校正的图像。
然后将该文件转换成BIL格式,点击主菜单Basic Tool>convert Data(BSQ,BIL,BIP),选择待校正图像，点击OK。
如图2-1所示。
然后出现如图2-2所示对话框，参数设置如图。
然后是在主菜单点击Basic Tools>Preprocessing>Calibration Utilities>FLAASH.接着就是最重要的一步，对校正对话框的参数设置。
如图2-3所示。
重点参数设置有Lat/Lon （纬度/经度）中输入该待校正图像中心位置的经纬度;获得该数据的方法是：选择主菜单Basic Tools→Preprocessing→Data-Specific Utilities→View HDF Global Attributes,在文件选择对话框中选择要校正的图像文件，打开Global Attributes，将Global Attributes中的内容复制到记事本中，查找scenecenter。
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利用MODTRAN 进行大气校正的方法说明一． 大气校正公式、原理以及所需参数大气是介于传感器和地球表层之间由多种气体和气溶胶组成的介质层，电磁波在地物和传感器之间传输时，必然受到大气的影响。
遥感对地观测时，要想得到目标的真实信息，大气校正是不可回避的。
由卫星传感器获取的表观反射率ρ*可由下式表出： '()(,,)(,,)(())1v s s v s v a s v s v t t v d t T Se t τμθρθθφφρθθφφρρθρ-*-=-++- (1) 式中： s θ：太阳天顶角 ， s φ：太阳方位角 ，v θ ：传感器天顶角，v φ ：传感器方位角， t ρ：目标反射率，(,,)a s v s v ρθθφφ-：大气的路径辐射项等效反射率， τ：大气的光学厚度， S ：大气的半球反照率，'()v d t θ：散射透过率，cos()v v μθ=。
通过MODTRAN4对大气辐射传输进行模拟，求得大气校正所需参数，将所求的大气校正参数和传感器获得的表观反射率一并代入大气辐射传输公式 (1)，便可计算出目标的真实反射率t ρ，从而完成大气校正的任务。
在实际的工作中，我们可以用下面的公式：0()()()1t v v d v t L L F T S ρμμμρ=+- (2) 是传感器接收到的辐射亮度，0()v L μ是路径辐射项，d F ＝式中：s μ0F ()s T μ是太阳下行总辐射(0F 是大气层顶的太阳辐照度)， ()v T μ=v e τμ-+'()v d t θ是传感器和目标之间的透过率（v e τμ-是直射透过率，'()v d t θ是散射透过率）。
在已知的观测条件（太阳和传感器的几何参数，大气廓线，地表反射率等）下，设定一组t ρ值以及相应的传感器高度，通过MODTRAN4模拟得到一组辐射亮度()v L μ，代入方程(2)，再经过简单的代数运算就可以求出大气校正所需的参数（路径辐射项、透过率、大气半球反照率和太阳下行总辐射）。
地表反射率和相应传感器高度设置见表1：(地面高程时候传感器不受大气影响,L0项去掉；()v T μ＝1表示完全透过)表1 地表反射率和相应的传感器高度参数设置由(2)式，可以解出t ρ，()v L μ00()()()(()())v v t d v v v L L F T S L L μμρμμμ-=+- (3) 将传感器接收的辐射亮度和MODTRAN4模拟的大气校正参数代入方程(3)就可以进行大气校正。
二． MODTRAN 介绍MODTRAN ——中等光谱分辨率大气透过率算法和计算模型，是由AFRL/VSBT和Spectral Sciences, Inc.共同研发的一个产品。
MODTRAN 以中等光谱分辨率，主要是2 cm -1 （紫外波段20 cm -1 ），计算0 到50000 cm -1波段的大气透过率和辐射。
由于LOWTRAN 系列波段模型算法的光谱分辨率和精度满足不了人们对更高分辨率和精度的需求，例如处理散射问题的二流近似限制了其计算精度，与方向有关的辐射亮度计算精度不高。
MODTRAN 便应运而生。
除了LOWTRAN 7分子波段模型参数化之外，MODTRAN 包含了LOWTRAN 7的所有功能，包括，球面折射的几何学、太阳和月亮的源函数、散射（瑞利散射，米散射，单次散射和多次散射）和默认的廓线（气体廓线，气溶胶廓线，云，雾，雨）。
目前发布的是MODTRAN4，3.1版本。
因为MODTRAN4是MODTRAN 系列第一个申请专利、发布的，这个版本号意味着一些勘误表和物理模型的加入。
MODTRAN4主要的发展在于correlated-k 算法的实施，大大方便了多次散射的准确计算。
这在本质上允许MODTRAN4进行“真实的比尔-朗伯”辐射传输计算，并且使衰减／层现在有了明确的物理意义。
更加准确的透过率和辐射计算极大促进高光谱影像数据的分析。
MODTRAN4提供了二向反射分布函数集，使物体表面散射逾越了朗伯体假设的局限。
correlated-K 和二向反射分布函数集的结合极大改进了散射计算的精度。
三． 如何利用MODTRAN 得到大气校正所需参数MODTRAN4的运行由当前目录下的tape5文件控制，tape5由一系列的CARDS(输入行)组成，输入参数由以下五个部分构成：控制运行参数、传感器参数、大气参数、观测几何条件和地表参量。
tape5文件的主要作用是：提供执行过程的参数（执行透过率的计算还是辐射的计算等）、提供计算所需的大气廓线（包括大气廓线的高度、压强、温度、水汽。
CO2、气溶胶等）、控制计算结果的输入（输入文件的名称，输入文件的内容以及格式等）。
由于辐射传输算法所设计的参数很多，所以tape5文件非常复杂，而且其中每个参数都有固定的格式和具体的含义，不能有丝毫的差别。
tape5文件必须严格的写入或由输入子程序生成。
设定这些参数后就可以用MODTRAN 来模拟大气辐射传输过程，求解大气校正参数。
具体的参数设置和模拟结果由下面的例子case1和case2给出。
需要校正的是北京顺义地区ETM +图像，图像获取时间2001年4月17日，顺义的地理坐标为(40.25︒,243.5︒)。
case1：使用的是默认的大气廓线(Mid-Latitude Summer)，采取的波段响应函数是 TM7的波段相应函数（DA TA 目录下的tm7_filterfunction.txt ）。
计算的是大气辐射。
输入文件为tape5，输出结果为channels.out 文件。
tape5文件和channels.out 文件的内容及说明见附录一。
表2列出了五次模拟的亮度值。
表2 五次模拟的亮度值把这五组辐射亮度值和设置的地表反射率、传感器高度对应起来，代入方程(2),联立得到由五个方程组成的方程组：102030450.1()10.10.2()10.20.110.10.210.2d v d v dd L L L L F T SL L F T S L F S L F S μμ⎧⎪=⎪⎪=+⎪-⎪⎪=+⎨-⎪⎪=⎪-⎪⎪=⎪-⎩(4) 将模拟的五次辐射亮度值15L L -代入上面的方程组，不难解出大气校正参数。
01325431()120.20.2)(10.2)0.2()v d v L L L L T L L a S a L L S F T μμ=⎧⎪-⎪=⎪-⎪⎨-=⎪-⎪--⎪=⎪⎩((5) 计算结果如表3所示：表3 大气校正参数case2： tape5文件写入的是自定义的大气廓线，由探空数据获取。
采取的波段响应函数是 TM7的波段响应函数（DA TA 目录下的tm7_filterfunction.txt ）。
计算的是大气辐射。
输入文件为tape5，输出文件为channels.out 。
tape5文件和channels.out 文件的内容及说明见附录二。
最后，按照表1的设置和已知数据，用MODTRAN4模拟得到五表4 MODTRAN4模拟的五组传感器辐射亮度值把这五组辐射亮度值和设置的地表反射率、传感器高度对应起来，代入方程(2),联立得到由五个方程组成的方程组(4)，利用方程组(5)解出大气校正所需参数，如表5所示：表5 大气校正参数附录一：tape5文件格式：TS 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0.000 0.00tf 2f 0 365.00000 1 1 f t t f 0.000DATA/BMP99_01.BINE:\daqi\Mod4_Input\sample\DA TA\tm7_filterfunction.txt2 1 0 1 0 0 6.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.03300100.000 0.033 180.000 0.000 0.000 0.000 0 01 2 137 040.250 243.500 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000300 2500 1 15rn n2aa1TS 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0.000 0.10tf 2f 0 365.00000 1 1 f t t f 0.000DATA/BMP99_01.BINE:\daqi\Mod4_Input\sample\DA TA\tm7_filterfunction.txt2 1 0 1 0 0 6.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.03300100.000 0.033 180.000 0.000 0.000 0.000 0 01 2 137 040.250 243.500 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000300 2500 1 15rn n2aa1TS 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0.000 0.20tf 2f 0 365.00000 1 1 f t t f 0.000DATA/BMP99_01.BINE:\daqi\Mod4_Input\sample\DA TA\tm7_filterfunction.txt2 1 0 1 0 0 6.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.03300100.000 0.033 180.000 0.000 0.000 0.000 0 01 2 137 040.250 243.500 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000300 2500 1 15rn n2aa1TS 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0.000 0.10tf 2f 0 365.00000 1 1 f t t f 0.000DATA/BMP99_01.BINE:\daqi\Mod4_Input\sample\DA TA\tm7_filterfunction.txt2 1 0 1 0 0 6.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.03300100.000 0.033 180.000 0.000 0.000 0.000 0 01 2 137 040.250 243.500 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000300 2500 1 15rn n2aa1TS 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0.000 0.20tf 2f 0 365.00000 1 1 f t t f 0.000DATA/BMP99_01.BINE:\daqi\Mod4_Input\sample\DA TA\tm7_filterfunction.txt2 1 0 1 0 0 6.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.033000.034 0.033 180.000 0.000 0.000 0.000 0 01 2 137 040.250 243.500 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000300 2500 1 15rn n2aatape5文件说明：第一行CARD1:MODTRN, SPEED, MODEL, ITYPE, IEMSCT, IMULT,M1, M2, M3, M4, M5, M6,MDEF, IM, NOPRNT, TPTEMP, SURREF格式(2A1, I3, 12I5, F8.3 A7)Tape5文件的第一行和CARD1对应，表示采用的模型是MODTRAN band model， SPEED为slow(33 k values),采用的大气模式是Mid-Latitude Summer,计算的路径为斜程，程序以光谱热辐射和太阳／月亮辐射模式执行，计算过程中考虑多次散射，程序以常规模式运行，设定的地表反射率为0.00。