第四章 遥感图像处理——辐射校正

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遥感影像辐射校正方法与技巧

遥感影像辐射校正方法与技巧

遥感影像辐射校正方法与技巧引言:遥感技术在现代社会的应用日益广泛,无论是环境监测、农业发展还是城市规划,遥感影像都起到了不可或缺的作用。

然而,遥感影像需要进行辐射校正,以准确反映地物的光谱信息。

本文将介绍遥感影像辐射校正的方法与技巧。

一、什么是辐射校正辐射校正是遥感影像处理中的一项重要任务,通过消除大气、地表反射和传感器响应等误差,实现影像灰度与反射率、辐射率之间的转换。

辐射校正的目的是减小影像的空间和光谱差异,以便更好地进行后续分析和应用。

二、辐射校正的方法1. 经验模型方法经验模型方法适用于辐射校正的初步处理。

通过建立传感器响应与地物反射之间的经验模型,根据遥感影像中的亮度值进行校正。

这种方法适用于像素值的非线性校正,但不适用于不同光谱区域之间的校正。

2. 大气校正方法大气校正是辐射校正的关键步骤之一。

大气校正通过模拟大气的辐射传输过程,估算并消除大气对遥感影像的影响。

目前,主要的大气校正方法包括常规大气校正、基于模型的大气校正和基于辐射传输模型的大气校正等。

3. 地表反射校正方法地表反射校正是辐射校正中的另一重要步骤,主要解决地物反射率的转换问题。

地表反射校正方法可以分为基于定标面的校正和基于统计的校正两种。

其中,基于定标面的校正方法需要采集大量的地面参考数据,而基于统计的校正方法则通过统计地物的光谱反射特征进行校正。

三、辐射校正的技巧1. 模型选择与参数估计在进行辐射校正时,需要选择合适的模型和正确估计模型参数。

为了提高辐射校正的准确性,可通过大量的实地观测数据进行参数估计。

同时,对不同地区和不同影像进行适当调整和优化,以提高校正的精度。

2. 数据预处理在进行辐射校正之前,需要对遥感影像进行一定的数据预处理。

主要包括大气润湿校正、坐标转换、几何校正等。

这些预处理步骤有助于减小数据误差,提高辐射校正的精度。

3. 校正结果评价进行辐射校正后,需要对校正结果进行评价。

评价指标包括辐射定标误差、地物反射率的准确度等。

遥感图像的辐射校正

遥感图像的辐射校正

第四章遥感图像的辐射纠正
教学目标:
1、本章要求学生了解引起遥感图像辐射畸变的原因,以及进行遥感图像辐射纠
正的必要性;
2、理解并掌握辐射定标的概念和进行辐射定标的方法,以及使用ENVI进行辐
射定标的方法;
3、理解并掌握大气对遥感图像的影响和进行大气纠正的方法,以及使用6s辐射
传输模块进行遥感图像大气纠正的方法;
教学内容:
1、遥感图像辐射纠正的概念
2、引起辐射畸变的因素
3、辐射定标的内容、原理和方法
4、使用ENVI进行遥感图像的辐射定标
5、大气纠正的原理和方法
6、使用6S辐射传输模型进行大气纠正
一、遥感图像辐射纠正的概念
利用传感器观测目标的反射或发射能量时,传感器所得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的,这是因为测量值中包含了太阳位置条件、薄雾等大气条件、或因传感器的性能不完备等条件所引起的失真。

为了正确评价目标的反射或发射特性必须消除这些失真。

消除依附在辐射亮度中的由于大气等因素引起的各种失真的过程叫做辐射纠正(Radiometric calibration)。

如上图所示,进入传感器的辐射能量包括三部分:太阳直射经地表反射直接进入传感器的部分、太阳直射经大气散射后漫入射到地表的能量再进入传感器的部分、。

遥感图像的辐射校正PPT课件

遥感图像的辐射校正PPT课件
第41页/共65页
专业的遥感图像处理系统多提供的大气校正模型: Erdas和Geomatica系统中的ACTOR模型 ENNI系统中的FLAASH模型 公共的大气校正模型,其中较好的是6S模型。
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3. 波段对比法
依据:大气散射的选择性,即对短波影响大,对长波影响小 a. 回归分析法 原理:在遥感图像上大山的阴影区或深大水体区域, 各个波段的反射为零。同时,大气散射主要影响短 波部分,波长较长的波段几乎不受影响,因此可用其 校正其它波段数据。
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二、引起辐射误差的因素
传感器 大气 太阳辐射 其它
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1. 因传感器的响应特性引起的辐射误差
– 光学摄像机引起的辐射误差 光学镜头中心和边缘透射光强度不一致造成。在成像 平面上存在着边缘部分比中间部分暗的现象,称为边缘 减光效应。 – 光电扫描仪引起的辐射误差
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5.1 大气层对电磁波传输过程的影响 5.2 辐射误差 5.3 辐射误差校正方法 5.4 遥感卫星辐射校正场概述
第2页/共65页
5.1 大气层对电磁波传输过程的影响
基本的第3辐页射/共6传5页输过程
一、大气散射 大气散射性质与强度取决于大气中分子或微粒半
径及被散射光的波长。 包括选择性散射与非选择性散射。
根据透射率的定义,有:
E ex
E0
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2.大气窗口 是指大气对电磁辐射吸收和散射都很小、而透
射率很高波段,即在传输过程中损耗小、能透过大 气的电磁波段。
第10页/共65页
遥感中使用的大气窗口:
1)0.3-1.15um:包括部分紫外光、全部可见光和部分近 红外光,透过率在70% 2)1.4-1.9um:近红外窗口,透过率在60%-95%之间 3)2.0-2.5um:近红外窗口,透过率为80% 4)3.5-5.0um:中红外窗口,透过率为60%-70% 5)8.0-14.0um:热红外窗口,透过率为80% 6)1.0-1.8mm:微波窗口,透过率为35%-40% 7)2.0-5.0mm:微波窗口,透过率为50%-70% 8)8.0-1000.0mm:微波窗口,透过率为100%

遥感影像的辐射校正与处理技术

遥感影像的辐射校正与处理技术

遥感影像的辐射校正与处理技术在当今科技飞速发展的时代,遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段,发挥着越来越关键的作用。

而遥感影像的辐射校正与处理技术,则是确保遥感数据质量和可用性的重要环节。

遥感影像本质上是通过传感器接收到的地物反射或发射的电磁波能量所形成的图像。

然而,在获取影像的过程中,由于多种因素的影响,影像的辐射值可能会出现偏差或失真,这就需要进行辐射校正。

辐射校正的目的是消除或减少这些影响,使得影像能够准确反映地物的真实辐射特性。

造成遥感影像辐射误差的原因众多。

首先,传感器自身的性能差异会导致响应不一致。

不同的传感器对相同的地物可能会产生不同的测量值。

其次,大气对电磁波的散射和吸收也会改变影像的辐射特性。

比如,大气中的水汽、尘埃等会使得光线散射,导致影像模糊和亮度变化。

再者,太阳高度角、观测角度等几何因素也会影响地物的辐射接收。

此外,地形的起伏会导致光照不均匀,从而影响影像的辐射值。

辐射校正主要包括两种类型:辐射定标和辐射校正。

辐射定标是将传感器测量的数字量化值(DN 值)转换为具有物理意义的辐射亮度或反射率值。

这通常需要借助传感器的定标参数,如增益、偏移等。

通过定标,可以建立起影像数据与实际辐射量之间的定量关系。

而辐射校正则是消除或减少由大气、地形等因素引起的辐射误差。

常见的辐射校正方法有基于物理模型的校正和基于经验模型的校正。

基于物理模型的校正方法需要详细了解大气的成分、物理特性以及太阳辐射等信息,通过建立复杂的数学模型来计算大气对辐射的影响,并进行校正。

这种方法理论上较为精确,但需要大量的先验知识和参数输入,计算量较大。

基于经验模型的校正方法则是通过对大量已知辐射特性的地面控制点或均匀地物区域的观测,建立影像辐射值与实际辐射值之间的经验关系,然后应用这种关系对整个影像进行校正。

这种方法相对简单,但精度可能受到控制点选取和分布的影响。

在进行辐射校正之后,还需要对遥感影像进行进一步的处理,以提高影像的质量和可用性。

第四章 遥感图像的辐射校正定稿

第四章 遥感图像的辐射校正定稿
第四章 遥感图像的辐射校正
大气对电磁波传输的影响
1 大气成分(Atmospheric
composition)
2 大气结构
(structure of the atmosphere)
对流层Troposphere:大气的最低层, 自地面到 8—18km,平均12km。 特点——剧烈的垂直对流运动,气温 随高度的升高而降低(-0.6℃/100m), 为什么? 空气密度大,水汽含量不固定,1.23km云分布,尘烟多。 该层大气吸收、散射引起电磁衰减, 是电磁波传输的主要研究内容。
L0
R

E
R

E0 cos
R 是地物反射率; 是球面度(半球反射)
大气影响的定量分析
传感器接收信号时,
受仪器的影响还有一个系统增益因子S , 这是进入传感器的亮度值为:
L
' 0

R

E0 S cos
大气影响的定量分析
由于大气的存在,
大气影响的定量分析
相当部分的散射光
向上通过大气直接进入传感器,这部分辐射称为程
辐射度,亮度为 L p 。
大气影响的定量分析
可见,由于大气影响的存在,实际到达传 感器的辐射亮度是前面所分析的三项之和, 即
L L1 L2 L p
L RT S ( E0T cos E D ) SL p
由遥感成像过程的复杂性可知,传感器接收到的电磁波 能量包含3部分:
a 太阳辐射经大气衰减后照射到地表,经地面反射后 又经大气第二衰减进入传感器的能量 b 地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量 c 大气散射、反射和辐射的能量
传感器输出的能量还与传感器的光谱响应系数有关。 所以辐射误差产生的原因有两种:传感器的响应特性和外界 环境。

《遥感影像辐射校正》课件

《遥感影像辐射校正》课件

常用的辐射校正模型
常用的辐射校正模型包括大气校正模型、地物反射率校正模型和仪器响应校 正模型等。这些模型是校正过程中的数学表达式,能够准确描述辐射校正的 过程。
辐射校正实例分析
通过实例分析,可以更好地理解遥感影像辐射校正的操作步骤和效果。实例 分析可以涉及不同类型的遥感影像和不同校正方法的比较。
总结和展望
总结遥感影像辐射校正的重要性和方法,展望未来在遥感影像辐射校正领域 的发展方向,包括新的校正模型和算法的应用以及辐射校正在特定应用领域 的深入研究。
《遥感影像辐射校正》 PPT课件
背景介绍
遥感影像辐射校正是一种针对遥感影像数据进行的重要预处理步骤。通过校 正光谱辐射能力,可以消除地表特征和大气透射对图像造成的影响,获取更 准确的地物信息。
遥感影像辐射校正的概念
遥感影像辐射校正是指将原始的数字遥感影像转换为物理量表达,并消除光谱辐射能力的意义
通过辐射校正,可以消除地表大气、地物反射和仪器响应等因素的影响,提 高遥感影像的质量和准确性,为后续的地物分类、变化检测等应用提供可靠 的数据支持。
遥感影像辐射校正的方法
遥感影像辐射校正的方法包括大气校正、地物反射率校正和仪器响应校正等。 不同的校正方法适用于不同类型的遥感影像和应用需求。

遥感原理与应用_第4章_3 遥感影像处理-遥感影像辐射处理

遥感原理与应用_第4章_3 遥感影像处理-遥感影像辐射处理

1 2 3 4 5 6 7
传 感 器 校 正
L d s2 E0 cos
L为地物在给定波ain
和bias分别为传感器的增益和偏移量,从图像头文件中可以读取; ρ为 反射率(即表观反射率);ds是日地天文单位距离;E0大气顶层的太
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绝对定标要建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间
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传 感 器 校 正
的数量关系,该关系通常呈线性关系,建立该关系就是确定线性 关系中的系数及常数项,即定标系数。
K:传感器的增益;
Lmax:传感器达到饱和时所记录的辐射能量,即传感器记录 的最大能量;
Lmin:传感器探测并记录的最小能量;
Cmax:遥感图像中的最大值(如:对无符号8位类型数据,最 大值是255)。
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传 感 器 校 正
探测元件响应度差异造成的影像色调不一致性
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DN值(从遥感器 得到的数字测 量值) 遥感器校正
• 光学系统特征(如边缘减光) • 光电变换系统的灵敏度特 征的偏差 • 遥感器系统的增减及偏差 相关系数(如Landsat TM和 MSS)

4第四章辐射校正

4第四章辐射校正
❖ 而光电变换系统的灵敏度特性一般都有很高的重复性和稳定性,可
定期在地面测定其可能发生的变化,并把测量值收集到遥测辅助信息 数据文件中。
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2、光电变换系统的特性引起的辐射误差校正
❖ 如对TM数据可以用下式进行校正:
V
Dmax Rmax Rmin
R Rmin
❖ 一般地面站提供的产品已做过系统辐射校正,消除了遥感器系统产生
的辐射畸变,但仍存在着大气散射和吸收引起的辐射误差及太阳高度 角和地形等光照条件差异引起的辐射误差。这些随机误差随时、 随地而异,是影响定量遥感进展的主要障碍。
❖ 目前国内外已做过大量研究,但有些方法从理论上说很好,实践起来却 很不容易;有些方法有局限性,在某些条件下应用效果还不错,换了条 件效果就不同了。
❖ 二、因大气影响引起的辐射误差校正 ❖ 三、因太阳辐射引起的辐射误差校正 ❖ 四、其他辐射误差校正
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一、因传感器的灵敏度特性引起的辐射误差校正
❖ 1、光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的纠正
❖ 边缘减光:在使用透镜的光学系统中,由于透镜光学特性的非均匀性,
1)回归分析法
❖ 以红外波段图像如TM7作为无散射影响的标准图像,在待进行 大气散射校正的可见光波段图像上(如TM1/TM2/TM3),找出最 黑的影像(如高山阴影或其他暗黑色地物目标);
❖ 然后把对应的TM7图像上的同一地物目标找出来,再把可见光
与红外图像的灰度值数据取出进行比较分析。
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V 是已校正过的数据,R是传感器输出的辐射亮度;
Dmax为地面最大的辐射亮度值,TM 是255; Rmax和Rmin分别为探测器能够输出的最大和最小辐射亮度值, TM分别为1.896(mW.cm -2 .sr-1 )和0.1534(mW.cm -2 .sr-1 )

遥感图像的辐射处理讲课讲稿

遥感图像的辐射处理讲课讲稿

2) 遥感器星上内定标
光学遥感的星上内定标一般采用灯定标、 太阳定标及黑体定标。
其优点可对一些光学遥感实时定标,不足 的是,大部分星上定标都只是部分系统和部分 口径定标,没有模拟遥感器的成像状态,星上 定标系统也不够稳定,也影响了定标精度。
3) 遥感器场地外定标
即在遥感器飞越辐射定标场上空,在定标 场选择若干象元区,测量遥感器对应的各波段 地物的光谱反射率和大气光谱参量,并利用大 气辐射传输模型给出遥感器入瞳处各光谱带的 辐射亮度,最后确定它与遥感器对应输出的数 字量化的数量关系,求解定标系数,并进行误 差分析。
第5讲
课 题:遥感图像的辐射处理(1) 目的要求:1. 了解辐射传输过程; 2.了解产生
辐射误差的原因;3.了解辐射校正的原理 重 点:辐射校正的过程 难 点:辐射误差的来源
教学课时:2课时 教学方法:授课为主、鼓励课堂交流
本次课涉及的学术前沿:图像的增强处理
1、遥感图像的辐射校正
概念:
辐射校正是指消除或改正遥感图像成像过 程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪 声的过程。 遥感图像的辐射误差主要包括:
一、直方图变换
4. 数字图像直方图:以每个像元为单位,表示
图像中各亮度值或亮度值区间像元出现的频率 的分布图。
a图像直方图靠近低灰度区,该图像属于低反射率景物图像; b图像为高反射率景物图像; c图像直方图标准差偏小,为低反差景物图像; d图像直方图的标准差较大,为高反差景物的图像; e图像直方图呈现出多峰,图中有多种地物出现的频率较高; f图像直方图呈现出双峰,并且高亮度地物(如云、白背景等)出现频
4 亮度反转处理
灰度反转是指图像灰度范围进行线性 或非线性取反,产生一幅与输入图像灰 度相反的图像,其结果是原来亮度的地 方变暗,原来暗的地方变亮。

专题4 遥感图像的辐射校正

专题4  遥感图像的辐射校正

专题4 遥感图像的辐射校正
1.直方图最小值去除法:
原理:在图像中可以找到某种或某几种地物,其辐射亮度或反射率接近0,例如,地形起伏地区山的阴影处,反射率极低的深海水体处等,这时在图像中对应位置的像元亮度值应为0。

实测表明,这些位置上的像元亮度不为零。

这个值就应该是大气散射导致的程辐射度值。

所以直方图最小值的基本原理就是测量出每个波段中的DN值的最小值,即把该值当做程辐射度值,通过波段运算进行修正。

操作方法:
1)首先查看图像的第7波段的DN值统计数据,看最小值是否为0,从而判断还图像有否辐射亮度或反射率接近0的底物。

2)逐个查看波段每个波段的DN值的最小值。

然后进行波段运算,将每个波段的DN值减掉这个DN值得最小值,即把图像修正成改正大气辐射后的图像。

3)得出的数据是每个波段处理后的每个波段的数据文件,然后按照波段顺序进行合成得到辐射校正后的数据。

注:如果图像的第七波段的DN值的最小值不为0,则说明该图像不存在实际反射率接近0的底物,则不能使用该方法进行辐射校正。

实验结果:
原图:(假彩色合成图像)
辐射校正后
图像在现实上差别不会很大,但是数据表示的含义是不相同的。

在图像上右击选择Z profile(spectrum),同一点的数据图对比如下:
Dn=肉(lamuda)*A+B。

遥感技术与应用-04遥感图像校正ppt课件

遥感技术与应用-04遥感图像校正ppt课件
遥感技术与应 用-04遥感图 像校正
第四章 遥感图像校正
2018/11/26
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内容简介

遥感图像的辐射畸变 (Radiometric Distortion)


遥感图像的辐射校正 (Correction of Radiometric Distortion)
遥感图像的几何畸变 (Geometric Distortion)
般很难得到这些数据。

波谱测试回归分析法:需要到野外进行与陆地卫星 同步的一致测试。
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辐射校正


波段对照法:直方图最小值去除法和回归分析法
直方图最小值去除法

直方图:以统计图的形式表示图像亮度值与像素数之间的关系。在 二维坐标系中,横坐标代表图像中像素的亮度纵坐标代表每一亮度
扫描角越大时,光线路径越长,大气衰减越严重。星(机)下 点位置的地物辐射信息的光线路径最短,大气衰减所产生的影
响也最小。因此辐射量失真最小。

光电变换系统的特性引起的畸变:传感器的光谱响应特性和传 感器的输出有直接的关系。在扫描方式的传感器中,传感器接
收系统收集到的电磁波信号需经光电转换系统变成电信号记录
遥感图像的几何校正 (Correction of Geometric Distortion)
遥感图像配准 (Image Registration)
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3
遥感图像的辐射畸变

辐射畸变:图像数据中各种辐射亮度的失真;

引起辐射畸变的因素

大气层对辐射的影响:进入大气的太阳辐射会发生
反射、折射、吸收、散射和透射。其中对传感器接
或亮度间隔的像素数占总像素数的百分比。

第四章(4)_遥感影像辐射校正

第四章(4)_遥感影像辐射校正

• 相当部分的散射
没有到达地面,向上通过大气直接进入传感 器,这部分辐射称为程辐射度,辐亮度为 L p。
大气影响的定量分析
可见,由于大气影响的存在,实际到达传 感器的辐射亮度是前面所分析的三项之和 ,即
L L1 L2 L p
L RT S ( E0T cos E D ) SL p
• Reflectance (field spectrum) = gain x radiance (input data) + offset • ENVI's empirical line calibration requires at least one field, laboratory, or other reference spectrum; these can come from spectral profiles or plots, spectral libraries, ROIs, statistics or from ASCII files. Input spectra will automatically be resampled to match the selected data wavelengths. • If more than one spectrum is used, then the regression for each band will be calculated by fitting the regression line through all of the spectra. • If only one spectrum is used, then the regression line will be assumed to pass through the origin (zero reflectance equals zero DN). The calibration can also be performed on a dataset using existing factors.

遥感导论主要内容

遥感导论主要内容

遥感图像目视解译原理
• 间接判读标志—目标地物与其相关指示 特征
• 间接判读标志—地物及其与环境的关系
• 间接判读标志—目标地物与成像时间的关系
• TM影像(5号星)
波段序号 1 2 3 4 5 6 7
波长/um 0.45~0.52 0.52~0.60 0.63~0.69 0.76~0.90 1.55~1.75 10.4~12.5 2.08~2.35
• 遥感技术的应用,使得NDVI广泛的被用来定性和定量的评价 植被覆盖及其生长活力;
• 它是基于物理知识,将电磁波辐射、大气、土壤、植被覆盖等 相互作用集合在一起,对植物在红光和近红外波段的光谱进行 分析。
数字图像的增强
– K-L(Karhunen-Loeve)变换(PCT主成分变换) • 利用影像各波段亮度值间的协方差矩阵构造的 线性变换矩阵,从而使影像数据的信息依次向 前几个维度集中的影像处理方法。 • 目的: – 数据压缩-多个波段可以转化为几个主分量 波段 – 图像增强-主分量波段的信噪比比原图增大 简单的说就是降维、减噪
• 实际状态下,
– 还受其它因素的影响(辐射校正的目的就是 去除这些影像):
• 仪器本身的误差 • 大气对辐射的影响
数字图像的辐射校正
• 粗校正方法—直方图最小值去除法 • 原理:
– 假设程辐射在同一幅图像的同一个波段上的值是常数 (实际上与像元位置有关)
– 在一幅图像上,总可以找到某几处地物,其辐射亮度 理论上应接近于0。
计算机自动分类的优点在于判定准则给定后,计算能够 自己实现待分像元的类别归属,手工工作量相对较小。 其缺点在于主要仅用影像的光谱信息,对于一些地学与 物理意义等需要归纳的信息难以直接应用到分类当中。 而且计算机自动分类还是需要目视解译去核查分类精度。

《遥感影像辐射校正》课件

《遥感影像辐射校正》课件

03
人工智能与辐射校 正的集成
探索人工智能技术与辐射校正的 集成方法,实现遥感影像的快速 、准确校正。
THANKS。
噪声失真
由于传感器内部噪声引起的失 真,导致图像中出现随机噪声

辐射失真的原因
传感器响应的非线性
由于传感器材料、工艺等因素导致的 响应非线性,引起辐射失真。
大气条件的影响
大气中的气体、水汽、尘埃等对太阳 光的吸收、散射和反射作用,导致遥 感影像的辐射失真。
地物反射特性的差异
不同地物对太阳光的反射特性存在差 异,导致遥感影像的辐射失真。
率的过程。
辐射失真来源
辐射失真主要来源于传感器性能 差异、大气吸收散射、太阳辐射
条件等因素。
校正内容
辐射校正主要校正图像的亮度值 ,使其更接近真实地物反射率。
辐射校正的重要性
提高遥感影像质量
ห้องสมุดไป่ตู้
为后续分析提供准确数据
通过消除辐射失真,可以提高遥感影 像的对比度和清晰度,使地物特征更 加突出。
辐射校正为后续的图像处理和分析提 供了准确的数据基础,提高了遥感数 据的可信度和可靠性。
遥感影像辐射校正技术还可以应用于土地利用 变化监测、水资源管理等领域,为相关部门的 决策提供数据支持。
在城市规划中的应用
遥感影像辐射校正技术可以为城市规 划提供高精度的地理信息数据,帮助 规划师更加准确地了解城市空间布局 和土地利用情况。
遥感影像辐射校正技术还可以应用于 城市环境监测、城市交通规划等领域 ,为城市可持续发展提供科学依据。
建立完善的数据融合效果评估体系,对融合结果进行客观、准确 的评价。
人工智能与辐射校正的结合
01
深度学习在辐射校 正中的应用

遥感图像处理-几何校正

遥感图像处理-几何校正

0.06/1.76
0.03/2.00
0.04/1.64
0.06/1.52
0.03/1.65
0.05/1.42
0.11/3.91
0.03/4.50
0.12/3.49
Landsat5 0.04/2.38 0.04/1.64 0.05/1.42 0.12/3.49 6
例:条带噪声去除
成像时,由于检测系统某一扫描线上故障造成扫描线脱落。 这时往往没有任何信息,在图像只显示一条黑线,有时也会 出现分段黑线,这些均称条带噪声。
R 绝对辐射亮度;(mW/cm 2 sr) V 数据值。
2021/5/27
5
TM的最小、最大辐射亮度
波段
1
Rmin/Rmax 波段宽度
-0.0099 /1.004 0.066
2
3
4
-0.0227 -0.0083 -0.0194 /2.404 /1.410 /2.660
0.081 0.069 0.129
2021/5/27
7
按照上面查找条带公式。如果第i行是一个条带,由于
条带上所有像元都是零级灰值,故mi和di计算出来也为 零值,最后计算的Gij的灰度值应该等于整个像幅灰度值
的平均值M,即计算出来第 i 行的所有像元的灰值都相
等(也即等于某一常数时),说明第 i 行是一个条带,
需进行去条带处理。
2021/5/27 (a) 原始图像
地形倾斜的影响校正:当地形倾斜时,经过地表扩散、反射 再入射到遥感器的太阳光的辐射亮度就会依倾斜度而变化。 可以采取用地表的法线矢量和太阳光入射矢量的夹角进行校 正的方法,以及对消除了光路辐射成分的图像数据采用波段 间的比值进行校正的方法等。

第四章遥感辐射校正处理

第四章遥感辐射校正处理

传感器定标
• 方法:1)分析辐射失真的过程,建立辐射
失真模型,利用逆过程校正;2)利用实地 测量
Ci Di
回归计算
CCT
Vi
CCT
回 归 计 算
αn bn
滤 处理 波 处 理
滤波
αs(n) bs(n)
CCT
Vi
辐射值校准流程图
随机坏像元的判定和消除
• 由传感器的噪声或磁带等部件的误码率造成的,
遥感图像辐射校正
主要内容
• 遥感辐射畸变分析 • 遥感系统误差校正 • 遥感绝对大气校正 • 遥感相对大气校正
遥感辐射畸变分析
遥感成像过程
基本概念
• 理想遥感图像:如实而毫不歪曲地反映地物的辐
• •
射能量分布和几何特征的图像 图像畸变:实际得到的图像都在不同程度上与地 物的辐射能量或亮度分布有差异,即存在着畸变 和降质,即图像畸变 图像恢复:对一个退化的图像进行处理,使它恢 复到原始目标的状态
图像畸变的分类
• 辐射畸变:指遥感传感器在接收来自地物的电磁
波辐射能时,电磁波在大气层中传输和传感器测 量中受到遥感传感器本身特性、地物光照条件 (地形影响和太阳高度角影响)以及大气作用等 影响,而导致的遥感传感器测量值与地物实际的 光谱辐射率的不一致。 几何畸变:当原始图像上各地物的几何位置、形 状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要 求不一致时,就产生几何畸变。
地形坡度辐射误差校正
太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐 射亮度和地面倾斜度有关。 若处在坡度为 α 的倾斜面上的地物影像为 g(x,y), 则校正后的图像f(x,y)为:
g x,y f x,y cos 地形坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的 DEM 数据,校正较为麻烦,一般情况下对地形坡度引 起的误差不做校正。
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遥感图像处理— 第四章 遥感图像处理—辐射校正
数字图像上的亮度值(灰度值)——电磁波的辐射 数字图像上的亮度值(灰度值)——电磁波的辐射 强度,辐射强度越大,亮度值越大。 强度,辐射强度越大,亮度值越大。 影响亮度的主要因素: 影响亮度的主要因素: 太阳辐射照射到地面的辐射强度、地物的光谱反 太阳辐射照射到地面的辐射强度、 射率。 射率。 当太阳辐射相同时, 当太阳辐射相同时,图像上像元亮度值的差异直接 反映了地物目标光谱反射率的差异(理想状态)。 反映了地物目标光谱反射率的差异(理想状态)。
一、产生辐射畸变的原因
辐射畸变由于遥感检测系统、 辐射畸变由于遥感检测系统、大气散射和吸收等 由于遥感检测系统 原因引起的图像模糊失真、 原因引起的图像模糊失真、分辨率和对比度下降 等辐射失真。 等辐射失真。 影响遥感图像的辐射失真两个主要因素: 影响遥感图像的辐射失真两个主要因素: 传感器仪器本身的误差(光电变换的影响) 传感器仪器本身的误差(光电变换的影响) 大气对辐射的影响
前提:图像中必须存在反射值为零的区域, 前提:图像中必须存在反射值为零的区域,如高山阴 影区或面积大且水体深的水域。 影区或面积大且水体深的水域。
校正步骤:首先确定条件满足,将该波段中每 个像元的亮度值都减去本波段的最小值(见下图 B4)。
调整前直方图Βιβλιοθήκη 调整后直方图(二)回归分析法
原理:大气散射主要影响短波部分, 原理:大气散射主要影响短波部分,波长较长的波段几乎不 受影响,因此用长波数据来校正短波数。 受影响,因此用长波数据来校正短波数。 步骤:在不受大气影响的波段( 步骤:在不受大气影响的波段(如TM5或7)和待校正的某 或 ) 一波段图像中,选择由最亮至最暗的一系列目标,将每个目 一波段图像中,选择由最亮至最暗的一系列目标, 标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析, 标的两个待比较的波段灰度值提取出来进行回归分析,建立 线性回归方程: 线性回归方程:
Lb = βLa + α
辐射回归分析图: 辐射回归分析图:
y Lb
a α
1
xa L
由最小二乘法,作直线按拟合,得到:
∑ ( L − L )( L − L ) β= ∑ (L − L )
a a b b 2 a a
a = Lb − βLa
其中 ,La L b 分别为a,b波段的平均值。 可以认为,a是波段b的程辐射度。 校正方法,将波段b中每个像元的亮度值减去a,来改善 图像,去掉程辐射。
实际到达传感器的辐射亮度为:
Lλ = L1λ + L2 λ + L pλ
三、大气散射校正
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 。 大气影响的粗略校正: 大气影响的粗略校正:
(1)直方图最小值去除法 (2)回归分析法
(一)直方图法
基本思想:一幅图像中总可以找到某种或某几种地物, 基本思想:一幅图像中总可以找到某种或某几种地物, 其辐射亮度或反射率接近0,实测表明, 其辐射亮度或反射率接近 ,实测表明,这些位置上的 像元亮度不为零, 像元亮度不为零,这个值就应该是大气散射导致的程 辐射度值。 辐射度值。
二、大气影响的定量分析
1、假设无大气影响 传感器接收的辐照度,只与太阳辐射到地面的辐照度和地物反 射率有关。设 E0λ为波长λ的辐照度,θ为入射方向的天顶角,地 面上单位面积的辐照度为:
Eλ = E0 λ cosθ
假定地表面是朗伯体,表面为漫反射,则某方向物体的亮度为:
L0 λ = Rλ Eλ = Rλ E 0 λ cos θ
π
π
传感器接收信号时,受仪器的影响还有一个系统增益系数因子 , 进入传感器的亮度值为:
L
' 0λ
=

π
E 0λ • S λ • cos θ
2、存在大气影响
(1)由于大气存在,在入射方向有与入射天顶角θ和波 长λ有关的透过率Tθλ;在反射方向有与反射天顶角φ和波 长λ有关的透过率Tφλ。进入传感器的有效亮度值为:
传感器的光电变换对辐射的影响
传感器在光电变换的过程中,对各波段 的灵敏度是有差异的,也就是说,传感器 对各波段的光谱响应是不同的,由此造成 辐射畸变。另外,传感器的光学镜头的非 均匀性,会引起边缘减光,也会造成图像 辐射的畸变。
大气对辐射的影响 地物(目标物)的辐射(反射)经过大气 层时,与大气层发生散射作用和吸收作用。 吸收作用直接降低地物的辐射能量,引起辐 射畸变。 散射作用:降低地物的辐射能量;大气向上 散射的部分辐射还会进入传感器,直接叠加 在目标地物的辐射能量之中,成为目标地物 的噪声,降低了图像的质量。
π (2)经散射后,以漫入射形式照射地物,其辐照度ED,
经地物反射及反射路径上大气的吸收进入传感器,其亮度 Rλ T φλ 为: L2 λ = Sλ • ED
L1λ =
RλT φλ
E0λ • Tθλ • S λ • cos θ
π
(3)相当部分的散射光向上通过大气直接进入传感器, 这部分辐射称为程辐射度,亮度为LP。
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