envi遥感图像处理之大气纠正
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3）确定变量b2为上步所算的L，并由此计算出未进行大气校正的反射率。
由此，我们就得到了未经大气校正的反射率。
步骤三：进行大气校正，得到地物反射率
由于大气的影响，会使得遥感影像的反射率发生较大的变化，为了得到地表的真实的反射情况，我们就需要对所得的遥感影像进行大气校正。
本步骤采用的公式是：
和 以及 是由6S模型经过计算得到的， 是在第一步中计算得到的。
80.67
Table4Earth-Sun Distance in Astronomical Units
Julian Day
Distance
Julian Day
Distance
Julian Day
Distance
Julian Day
Distance
Julian Day
Distance
1
.9832
74
.9945
LMAX
LMIN
LMAX
LMIN
LMAX
LMIN
LMAX
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
235.0
-4.5
0.5
Reflectance= 0.5
图像辐亮度
100
根据此表，确定6S模型在各个波段上的参数。
2）在DOS窗口中运行6S模型程序，并依次输入上步所确定的参数
3）由6S模型得到参数 和 以及
4） 在envi的Basic Tools中打开 Band Math像，将本步骤采用的公式写入band math中，由此计算出该遥感影像经过大气校正以后的反射率。
157.5
-5.1
241.1
-5.1
157.4
5
-1.0
47.70
-1.0
31.76
-1.0
47.57
-1.0
31.06
6
0.0
17.04
3.2
12.65
0.0
17.04
3.2
12.65
7
-0.35
16.60
-0.35
10.932
-0.35
16.54
-0.35
10.80
8
-5.0
244.00
-5.0
大气校正说明文档
步骤一：辐射定标
本实验采用的是绝对辐射定标，直接建立遥感影像DN值与接收到的能量的之间的关系。
建立关系所采用的公式是：
其中， ，
Lmaxλ和Lminλ通过参看遥感影像的头文件进行确定。fullDNrange取的是255。
具体操作如下：
1）打开遥感影像文件及其头文件
2）根据头文件信息计算gain和offset的值
158.40
-4.7
243.1
-4.7
158.3
Table3 Unit：ESUN=W/(m2.um)
Model
Chance spectrum CHKUR
band
Landsat 4
Landsat 5
1
1957
1957
2
1825
1826
3
1557
1554
4
1033
1036
5
214.9
215.0
7
80.72
TM2：0.52~0.60 (um) 绿波段 30m
TM3：0.63~0.69 (um) 红波段 30m
TM4：0.76~0.90 (um) 近红外波段 30m
TM5：1.55~1.75 (um) 短波红外波段 30m
TM7：2.08~2.35 (um) 短波红外波段 30m
ETM+影像辐射定标参数如下表：
60
.9909
135
1.0109
213
1.0149
288
.9972
365
.9833
TM的波段取值：
25: band1
26: band2
27: band3
28: band4
29: band 5
30: band7
不包括热红外波段
地表性质
0
Homogeneous case
均一地表
BRDF影响
0
No BRDF effect
没有BRDF效应
目标特性
0
Uniform target
目标物均一
图像反射率
3） 在envi的Basic Tools中打开 Band Math像，将本步骤采用的公式写入band math中，计算出L。
至此，就完成了遥感影像的辐射定标过程。
步骤二：未进行大气校正所得到的反射率
本步骤讲述如何从经过辐射定标的遥感影像直接生成地物的反射率的影像，制作该影像的目的是为了与后面经过大气校正后的影像进行对比。
中纬度冬季
气溶胶类型
1
continental
陆地
可视距离
23
Visibility, km
能见度（晴朗天气）
目标物高度
-0.1
Target altitude in km
表示位于海平面
卫星参数
-1000
Satellite case
传感器搭载于卫星上
卫星波段
参数
28（band4）
Spectral band definition
152
1.0140
227
1.0128
305
.9925
15
.9836
91
.9993
166
1.Fra Baidu bibliotek158
242
1.0092
319
.9892
32
.9853
106
1.0033
182
1.0167
258
1.0057
335
.9860
46
.9878
121
1.0076
196
1.0165
274
1.0011
349
.9843
本步骤所采用的公式是：
其中，L是由上步所算出来的，d指的是实际的日地距离，单位是天文距离，ESUN指的是太阳平均辐射强度，θ为太阳天顶角。
d值可以由观测时间查阅相关资料获得。ESUN值也可以由相关资料获取。 可以从头文件中获得。
具体操作如下：
1）查阅相关资料，确定参数θ、d、ESUN
2） 在envi的Basic Tools中打开 Band Math像，将本步骤采用的公式写入band math中
至此，我们完成了遥感影像的辐射定标和计算未进行大气校正的地物的反射率和进行大气校正了的地物的反射率以及二者之间的差异。
本实验有关的数据：
使用的数据为广东省汕头市的ETM+影像，成像时间为2001年11月22日，2:28:18.000（格林威治时间）。
波段列表：
TM1：0.45~0.52(um)蓝波段 30m
Table 2ETM+SpectralRadianceRange
watts/(meter squared * ster *µm)
Band Number
Before July 1, 2000
After July 1, 2000
Low Gain
High Gain
Low Gain
High Gain
LMIN
具体操作步骤如下：
1）确定6S模型的参数。
Table56s Parameters
输入值
含义
注释
卫星参数
7
Landsat卫星
卫星参数
11 22 2.5
116.62 23.11
month,day, hour,
long, lat
成像月份、日期、时间（格林威治时间）、图像中心点精度、纬度
季节特征
3
Midlatitude winter
5）
这样，我们就得到了经过大气校正的地表的反射率了。
步骤四：将大气校正前后的遥感影像进行对比
本步骤是让我们将遥感影像的前后进行对照，来看看进行大气校正前后遥感影像之间的差异。
本步骤所采用的方法是用未校正的反射率减去校正后的反射率，得到一幅新的影像，从新的影像上去看二者之间的差异。
具体步骤是：在envi的Basic Tools中打开 Band Math，在band math中输入：abs(b1-b2)。然后得到了新的图像，从新的图像上来看二者之间的差异。
由此，我们就得到了未经大气校正的反射率。
步骤三：进行大气校正，得到地物反射率
由于大气的影响，会使得遥感影像的反射率发生较大的变化，为了得到地表的真实的反射情况，我们就需要对所得的遥感影像进行大气校正。
本步骤采用的公式是：
和 以及 是由6S模型经过计算得到的， 是在第一步中计算得到的。
80.67
Table4Earth-Sun Distance in Astronomical Units
Julian Day
Distance
Julian Day
Distance
Julian Day
Distance
Julian Day
Distance
Julian Day
Distance
1
.9832
74
.9945
LMAX
LMIN
LMAX
LMIN
LMAX
LMIN
LMAX
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
235.0
-4.5
0.5
Reflectance= 0.5
图像辐亮度
100
根据此表，确定6S模型在各个波段上的参数。
2）在DOS窗口中运行6S模型程序，并依次输入上步所确定的参数
3）由6S模型得到参数 和 以及
4） 在envi的Basic Tools中打开 Band Math像，将本步骤采用的公式写入band math中，由此计算出该遥感影像经过大气校正以后的反射率。
157.5
-5.1
241.1
-5.1
157.4
5
-1.0
47.70
-1.0
31.76
-1.0
47.57
-1.0
31.06
6
0.0
17.04
3.2
12.65
0.0
17.04
3.2
12.65
7
-0.35
16.60
-0.35
10.932
-0.35
16.54
-0.35
10.80
8
-5.0
244.00
-5.0
大气校正说明文档
步骤一：辐射定标
本实验采用的是绝对辐射定标，直接建立遥感影像DN值与接收到的能量的之间的关系。
建立关系所采用的公式是：
其中， ，
Lmaxλ和Lminλ通过参看遥感影像的头文件进行确定。fullDNrange取的是255。
具体操作如下：
1）打开遥感影像文件及其头文件
2）根据头文件信息计算gain和offset的值
158.40
-4.7
243.1
-4.7
158.3
Table3 Unit：ESUN=W/(m2.um)
Model
Chance spectrum CHKUR
band
Landsat 4
Landsat 5
1
1957
1957
2
1825
1826
3
1557
1554
4
1033
1036
5
214.9
215.0
7
80.72
TM2：0.52~0.60 (um) 绿波段 30m
TM3：0.63~0.69 (um) 红波段 30m
TM4：0.76~0.90 (um) 近红外波段 30m
TM5：1.55~1.75 (um) 短波红外波段 30m
TM7：2.08~2.35 (um) 短波红外波段 30m
ETM+影像辐射定标参数如下表：
60
.9909
135
1.0109
213
1.0149
288
.9972
365
.9833
TM的波段取值：
25: band1
26: band2
27: band3
28: band4
29: band 5
30: band7
不包括热红外波段
地表性质
0
Homogeneous case
均一地表
BRDF影响
0
No BRDF effect
没有BRDF效应
目标特性
0
Uniform target
目标物均一
图像反射率
3） 在envi的Basic Tools中打开 Band Math像，将本步骤采用的公式写入band math中，计算出L。
至此，就完成了遥感影像的辐射定标过程。
步骤二：未进行大气校正所得到的反射率
本步骤讲述如何从经过辐射定标的遥感影像直接生成地物的反射率的影像，制作该影像的目的是为了与后面经过大气校正后的影像进行对比。
中纬度冬季
气溶胶类型
1
continental
陆地
可视距离
23
Visibility, km
能见度（晴朗天气）
目标物高度
-0.1
Target altitude in km
表示位于海平面
卫星参数
-1000
Satellite case
传感器搭载于卫星上
卫星波段
参数
28（band4）
Spectral band definition
152
1.0140
227
1.0128
305
.9925
15
.9836
91
.9993
166
1.Fra Baidu bibliotek158
242
1.0092
319
.9892
32
.9853
106
1.0033
182
1.0167
258
1.0057
335
.9860
46
.9878
121
1.0076
196
1.0165
274
1.0011
349
.9843
本步骤所采用的公式是：
其中，L是由上步所算出来的，d指的是实际的日地距离，单位是天文距离，ESUN指的是太阳平均辐射强度，θ为太阳天顶角。
d值可以由观测时间查阅相关资料获得。ESUN值也可以由相关资料获取。 可以从头文件中获得。
具体操作如下：
1）查阅相关资料，确定参数θ、d、ESUN
2） 在envi的Basic Tools中打开 Band Math像，将本步骤采用的公式写入band math中
至此，我们完成了遥感影像的辐射定标和计算未进行大气校正的地物的反射率和进行大气校正了的地物的反射率以及二者之间的差异。
本实验有关的数据：
使用的数据为广东省汕头市的ETM+影像，成像时间为2001年11月22日，2:28:18.000（格林威治时间）。
波段列表：
TM1：0.45~0.52(um)蓝波段 30m
Table 2ETM+SpectralRadianceRange
watts/(meter squared * ster *µm)
Band Number
Before July 1, 2000
After July 1, 2000
Low Gain
High Gain
Low Gain
High Gain
LMIN
具体操作步骤如下：
1）确定6S模型的参数。
Table56s Parameters
输入值
含义
注释
卫星参数
7
Landsat卫星
卫星参数
11 22 2.5
116.62 23.11
month,day, hour,
long, lat
成像月份、日期、时间（格林威治时间）、图像中心点精度、纬度
季节特征
3
Midlatitude winter
5）
这样，我们就得到了经过大气校正的地表的反射率了。
步骤四：将大气校正前后的遥感影像进行对比
本步骤是让我们将遥感影像的前后进行对照，来看看进行大气校正前后遥感影像之间的差异。
本步骤所采用的方法是用未校正的反射率减去校正后的反射率，得到一幅新的影像，从新的影像上去看二者之间的差异。
具体步骤是：在envi的Basic Tools中打开 Band Math，在band math中输入：abs(b1-b2)。然后得到了新的图像，从新的图像上来看二者之间的差异。