大气校正-环境遥感地理信息服务工作室
遥感大气校正
遥感⼤⽓校正实验四遥感图像的⼤⽓校正实验⽬的：通过实习操作，掌握遥感图像⼤⽓校正的基本⽅法和步骤，掌握遥感图像波段计算及其应⽤。
实验内容：环境⼩卫星的数据读取；辐射定标、图像配准、⼤⽓校正；植被反演、植被覆盖变化监测1、实验相关知识及背景◆传感器定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表⾯温度等物理量的处理过程；传感器定标可分为绝对定标和相对定标，绝对定标是获取图像上⽬标物的绝对辐射值等物理量。
◆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。
◆ENVI下FLAASH⼤⽓校正⼯具是基于MODTRAN4+辐射传输模型，FLAASH对图像⽂件有以下⼏个要求：（1）数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：（µW）/（cm2*nm*sr）。
（2）数据带有中⼼波长（wavelenth）值，如果是⾼光谱还必须有波段宽度（FWHM），这两个参数都可以通过编辑头⽂件信息输⼊（Edit Header）。
（3）数据类型⽀持四种数据类型：浮点型（floating）、长整型(long integer )、整型（integer）和⽆符号整型(unsigned int)。
数据存储类型：ENVI标准栅格格式⽂件，且是BIP或者BIL。
（4）波谱范围：400－2500nm◆浑善达克地区位于内蒙古草原锡林郭勒⾼原中部。
近年来频频发⽣在京津地区的沙尘暴与该地区⽣态环境恶化相关。
据统计，京津地区沙尘暴70%的沙源来⾃于这个区域。
通过对该区域植被覆盖度的定量反演，植被覆盖的变化检测，可以实现草原植被的⾼频率、⼤范围、⾼实时的变化监测。
2、实验步骤根据环境⼩卫星CCD数据特点及草原植被变化监测的要求，采⽤以下处理流程：⼀、数据预处理：/doc/dd3ded9f02d8ce2f0066f5335a8102d277a26100.html D数据读取；2.辐射定标；3.⼤⽓校正；4.研究区裁剪；⼆、反演模型建⽴1.归⼀化植被指数；2.植被覆盖度；三、植被变化监测1.植被覆盖区提取；2.植被变化检测；四、后期处理与应⽤◆数据读取和定标（1）安装环境⼩卫星数据读取和定标补丁ENVI_HJ1A1B_Tools.sav⽂件放在home\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\save_add⽬录下。
地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术教程
地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术教程遥感技术是指利用人造卫星、飞机、无人机等遥感设备对地球表面进行观测和感知的技术。
这些设备可以获取多光谱、高分辨率的遥感图像，为地理信息系统（GIS）中的各种应用提供了重要的数据源。
地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术是对遥感图像进行数字处理和解读，以提取有关地表特征和地物信息的方法和技术。
本文将介绍地理信息系统中的遥感图像处理与解译技术，并提供一些教程和示例以帮助读者了解和掌握这些技术。
一、遥感图像的处理遥感图像的处理包括预处理和后处理两个阶段。
预处理主要是对原始的遥感图像进行辐射校正、大气校正、几何校正等处理，以获得准确、可比较的图像数据。
后处理则是对经过预处理的图像进行增强、分类、融合、特征分析等处理，以提取出感兴趣的信息。
1. 辐射校正：由于地表反射和传感器响应的非线性，遥感图像的原始数据通常需要进行辐射校正，以消除不同光照条件和传感器特性的影响。
2. 大气校正：大气影响是遥感图像中的常见问题之一，特别是在可见光和近红外波段。
大气校正可以校正遥感图像中由大气成分引起的光的吸收和散射。
3. 几何校正：几何校正是将图像的像素位置与地表特征的实际位置对应起来，以便进行空间分析和测量。
4. 增强处理：增强处理是改善遥感图像质量和可视化效果的一种方法，包括直方图均衡化、滤波、锐化等。
5. 特征提取：特征提取是从遥感图像中提取有关地物和地表特征的信息，包括目标检测、目标识别、图像分割等。
二、遥感图像的解译遥感图像的解译是将图像特征与地物类型进行对应，以提取地物信息和研究地表特征的过程。
1. 监督分类：监督分类是一种常用的遥感图像解译方法，它需要事先准备一组训练样本，然后使用分类算法将图像像素分配到不同的类别中。
2. 无监督分类：无监督分类是一种不依赖事先准备的训练样本的解译方法，它通过对图像进行聚类分析，将像素聚类到相似的类别中。
3. 目标检测与识别：目标检测与识别是从遥感图像中检测和识别特定目标或特征的过程，如建筑物、道路、水体等。
大气校正
大气校正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.jpg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。
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61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
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16、人民应该为法律而战斗，就像为 了城墙 而战斗 一样。 ——赫 拉克利 特 17、人类对于不公正的行为加以指责 ，并非 因为他 们愿意 做出这 种行为 ，而是 惟恐自 己会成 为这种 行为的 牺牲者 。—— 柏拉图 18、制定法律法令，就是为了不让强 者做什 么事都 横行霸 道。— —奥维 德 19、法律是社会的习惯和思想的结晶 。—— 托·伍·威尔逊 20、人们嘴上挂着的法律，其真实含 义是财 富。— —爱献 生
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遥感图象大气校正综述
遥感图象大气校正处理综述摘要:大气对遥感图象的处理有很大的影响，大气校正就是指消除大气影响的校正过程。
本文介绍处理遥感图像的大气校正的概念及原理, 对目前常用的大气校正方法做简单概括介绍, 包括辐射传输模型法、黑暗像元法、不变目标法、直方图匹配法等, 分析了各种方法的优缺点, 以及它们各自的使用范围。
关键词: 大气校正遥感图象遥感影像模型1引言航空、航天遥感平台上的传感器接收到的地物信息,由于地球大气的存在而得到衰减,因此,遥感器接收到的地物信息不能真实地反映地表。
同时由于大气的吸收、散射等作用使得遥感器接收到的电磁信息复杂,因而遥感图像的大气辐射校正变得复杂。
随着定量遥感技术迅速发展,特别是利用多传感器、多时相遥感数据进行土地利用和土地覆盖变化监测、全球资源环境分析、气候变化监测等的需要,使得遥感图像大气校正方法的研究越来越受到重视。
[1]何海舰《基于辐射传输模型的遥感图像大气校正方法研究》由于遥感图像成像过程的复杂性，传感器接收到的电磁波能量与目标本身辐射的能量是不一致的。
传感器输出的能量还包含了由于太阳位置和角度条件、大气条件、地形影响和传感器本身的性能等所引起的各种失真，这些失真不是地面目标本身的辐射，因此对图像的使用和理解造成影响，必须加以校正或消除。
而大气校正就是针对大气的散射和吸收引起的辐射误差的一种校正。
大气对阳光和来自目标的辐射产生吸收和散射，消除大气的影响是非常重要的，在图像匹配和变化检测中消除大气影响尤为重要。
消除大气影响的校正过程称为大气校正。
[2]南京师范大学专题《遥感数字图象处理》/dky/nb/page/2000-8-8/2000882012459413.htm总的来说，遥感图像的大气校正方法很多。
如果按照校正后的结果，这些校正方法可以分为2种,绝对大气校正方法和相对大气校正方法。
绝对大气校正方法是将遥感图像的DN(digital number)值转换为地表反射率或地表反射辐亮度的方法。
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！。
基于遥感的生态环境影响评估方法研究
基于遥感的生态环境影响评估方法研究一、引言生态环境是人类生存和发展的基础，对其进行准确的评估和监测至关重要。
随着科技的不断进步，遥感技术因其能够提供大范围、多时相、多光谱的数据，成为了生态环境影响评估的重要手段。
二、遥感技术在生态环境评估中的应用原理遥感技术主要通过传感器接收来自地球表面物体反射或发射的电磁波信息，进而获取相关数据。
这些数据包括但不限于地表植被覆盖度、土地利用类型、水体分布、土壤湿度等。
通过对不同波段电磁波的分析，可以提取出与生态环境相关的各种参数。
例如，近红外波段对于植被的监测非常有效，能够反映植被的生长状况和覆盖程度；而热红外波段则可以用于监测地表温度，从而了解城市热岛效应等问题。
三、基于遥感的生态环境影响评估的数据获取与处理（一）数据获取目前，常用的遥感数据源包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感数据具有覆盖范围广、重访周期短等优点，如 Landsat 系列、MODIS 等。
航空遥感则具有更高的空间分辨率，适用于小范围、高精度的监测。
在获取数据时，需要根据评估的目标和范围选择合适的数据源，并考虑数据的时间序列和质量。
（二）数据预处理获取到的原始遥感数据往往需要进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等。
辐射校正用于消除传感器自身和大气等因素对辐射能量的影响，使得不同时间和地点获取的数据具有可比性。
几何校正则是将图像中的像元坐标与实际地理坐标对应起来，保证数据的空间准确性。
大气校正用于消除大气对电磁波的散射和吸收作用，获取地表真实的反射率或辐射值。
四、基于遥感的生态环境指标提取（一）植被指数植被指数是评估植被生长状况和覆盖度的重要指标，常见的有归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等。
NDVI 通过计算近红外波段和红光波段的反射率差异来反映植被的生长状况，值越大表示植被越茂盛。
（二）土地利用分类利用遥感数据可以对土地利用类型进行分类，如耕地、林地、草地、建设用地等。
遥感技术在城乡生态环境遥感监测中的应用考核试卷
4.遥感与GIS集成可提高数据分析能力，优势在于空间分析、多源数据整合和动态监测，有助于快速响应环境变化，提升规划和管理效率。
3.遥感图像的分辨率越高，其监测范围就越小。（）
4.遥感技术可以用来直接测量城市的人口密度。（）
5.在遥感图像分类中，无监督分类不需要事先选定训练样本。（）
6.遥感卫星的轨道越高，其获取的遥感数据的空间分辨率越高。（）
7.遥感技术可以用来监测和评估森林火灾的蔓延情况。（√）
8.在遥感监测中，多时相数据融合可以提高数据的时空分辨率。（√）
7. √
8. √
9. ×
10. √
五、主观题（参考）
1.遥感技术在城乡生态环境监测中的应用包括土地利用变化监测、植被覆盖度评估和环境污染监测等。具体场景如城市扩张导致的绿地减少、森林火灾监测和水质变化分析。
2.图像增强可提高图像质量，便于解译。方法包括对比度增强、噪声抑制和边缘增强。作用是突出地物特征，改善视觉效果。
遥感技术在城乡生态环境遥感监测中的应用考核试卷
考生姓名：__________答题日期：_______得分：_________判卷人：_________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.遥感技术主要利用哪种波段的电磁波进行监测？（）
A.地面控制点测量
B.现场调查
C.高精度地图比对
D.遥感数据重采样
17.在遥感图像分类中，以下哪些方法可以用于提高分类精度？（）
A.选择合适的训练样本
B.使用多种分类器融合
大气校正的名词解释
大气校正的名词解释大气校正是遥感技术中的一个重要概念，它在图像处理与分析中发挥着至关重要的作用。
大气校正是指通过移除图像中由大气介质引起的扰动，从而提取出真实的地物反射率信息。
在遥感图像中，大气介质会对地物的反射光产生一定程度的吸收和散射，同时还会产生大气散射以及太阳辐射的多次反射等影响。
这些影响使得遥感图像中地物反射率的分布不完全准确，难以直接用于遥感应用。
因此，需要进行大气校正来消除这些影响，使得图像能够更好地反映地表的真实信息。
大气校正的目标是恢复出地物的本来面貌，即消除大气介质对遥感图像的扰动。
校正后的图像能够提供更为精确的地物反射信息，为遥感应用的研究和分析提供了准确的数据基础。
在进行大气校正时，需要考虑到多种因素，如大气的吸收和散射特性、地物的反射光谱特性以及遥感设备的测量参数等。
针对不同的大气校正需求，可以使用不同的校正模型和算法。
目前常用的大气校正方法包括水平投射法、标准反射率法和辐射传输法等。
水平投射法是一种简单直接的方法，它基于对地球表面特定区域进行测量，并将这些测量值用于校正整个图像。
标准反射率法则是利用已知地物的反射率值来推测图像中其他地物的反射率，从而校正全图像。
辐射传输法则是基于大气散射和吸收模型，通过对大气介质的模拟计算，来减少遥感图像中大气介质的影响。
此外，大气校正还需要考虑遥感图像的时间和空间相关性。
时间相关性指的是针对同一地点，在不同时间拍摄的图像之间进行校正。
空间相关性则是在同一时间，对不同地点或不同高程的遥感图像进行校正，以消除地形和地物的影响。
大气校正的结果直接影响到遥感图像的应用价值。
准确的大气校正能够提供更可靠的地物反射率信息，从而为农业、环境保护、城市规划等领域的研究和决策提供有力支持。
另外，大气校正也对气候变化等全球性问题的研究具有重要意义。
总之，大气校正是遥感技术中不可或缺的一环。
通过消除大气介质对图像的扰动，实现对地物真实反射率的估计，能够提高遥感图像的数据质量和分析能力。
遥感图像大气校正方法综述
６ ６
万方数据
２ ０ ０ ４． ４
绪
该
这种方法的广泛应用也有一定限制。
遥成 信息
地外太阳光谱。目前使用的 Ｌ Ｏ ＷＴ Ｒ Ａ Ｎ ７已经基本成熟固 定， 自１ ９ ８ ９ 年以来没有大的改动， 仅修改了其中一些小的错
方法按照校正后的 结果可以 分为２ 种［ （ ｔ ７ ， 绝对大气校正方法
和相对大气校正方法。绝对大气校正方法是将遥感图像的
Ｄ Ｎ （ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｎ ｕ ｍ ｂ ｅ ｒ ） 值转换为地表反射率或地表反射辐亮度
的方法。相对大气校正方法校正后得到的图像， 相同的 Ｄ Ｎ 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。按照校正的过程， 可以分为间接大气校正方法， 和直接 大气校正方法［ ［ ２ ｌ 。直接大气校正是指根据大气状况对遥感 图像测量值进行调整， 以消除大气影响， 进行大气较正。大 气状况可以是标准的模式大气或地面实测资料， 也可以是由 图像本身进行反演的结果。间接大气校正指对一些遥感常 用函数， 如Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 进行重新定义， 形成新的函数形式， 以减少 对大气的依赖。这种方法不必知道大气各种参数。但是这 些分类其实并没有明显的界限， 因此下面在介绍一些主要的 大气校正方法时， 并不按照以上分类来介绍。
关锐词： 遥感图 像； 大气校正； 综述 中图分类号： Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识码： Ａ
文章编号： １ ０ ０ ０ 一 ３ １ ７ ７ （ ２ ０ ０ ４ ） ７ ６ 一 ０ ０ ６ ６ 一 ０ ５
１ 引 言
卫星遥感图像的大气校正， 一直是遥感定量化研究的主 要难点之一。近些年来， 随着定量遥感技术迅速发展， 特别 是利用多传感器、 多时相遥感数据进行土地利用和土地覆盖 变化监测、 全球资源环境分析、 气候变化监测等的需要， 使得 遥感图像大气校正方法的研究越来越受到重视。 到目 前为止， 遥感图像的大气校正方法很多。这些校正
辐射定标和大气校正
辐射定标和大气校正
辐射定标是指将遥感数据中的数字值转换成物理量，如辐射通量或辐射亮度等。
辐射定标的目的是通过反演辐射测量结果，从而获取地物表面的相关物理参数。
这个过程涉及到将数字值与地面辐射的绝对标准进行关联，通常需要使用辐射标准器进行实地校准。
大气校正是指利用大气模型和大气参数，对遥感数据进行修正，以消除大气对测量数据的影响。
大气校正的目的是减少大气散射和吸收对遥感数据的影响，使得获取的遥感数据更加真实和准确。
大气校正的过程通常需要获取或估计大气参数，并使用大气传输模型来计算修正系数，将原始遥感数据转换成表征地物的可比辐射或反射率。
辐射定标和大气校正是遥感数据处理中重要的步骤，它们使得遥感数据能够提供准确和可比的地物信息，为后续的地物分类、变化检测和地表参数估计等应用提供了基础。
环境卫星（HJ）数据辐射定标与大气校正
响应函数值。
DNij = TiRijIj DNij 是波段j中像元i的灰度值， Ti 是指像元i处表征表面变化的地貌因子，对确定的像元所 有 波 段 都 相 同 , Rij 是 波 段 j 中 像 元 i 的 反 射 率 ， Ij 是 波 段 j 的 光 照 因 子 。 如 果 假 设 DNi. 表示像元i的所有波段的几何平均值， DN.j 表示波段j对所有像元的几何平均值， DN.. 表 示 所 有 像 元 在 所 有 波 段 的 数 据 的 几 何 均 值 ， 则 DN.j / DN .. 表 示 DNij / DNi. 对一个波段中所有像元的几何平均值：
2 HJ-CCD-A 星影像辐射定标和大气校正实例
2.1 环境卫星（HJ）数据介绍
环境与灾害监测预报小卫星星座 A、B 星(HJ-1A/1B 星)于 2008 年 9 月 6 日成功发射， HJ-1-A 星搭载了 CCD 相机和超光谱成像仪（HSI），HJ-1-B 星搭载了 CCD 相机和红外相机 （IRS）。星座 CCD 相机的重访周期为 2 天，解决了中分辨率遥感影像获取周期短的问题。 该星座的主要任务是对自然灾害、生态破坏、环境污染进行大范围、全天候、全天时的动态 监测，结合地面应用系统对灾害和生态环境的发展变化趋势进行预测，对灾情和环境质量进 行快速和科学评估，提高灾害和环境信息的观测、采集、传送和处理能力，为紧急救援、灾 后救助及恢复重建和环境保护工作提供科学依据。环境卫星高度是 650km。环境卫星图像包 含 4 个波段：0.43-0.52um，0.52-0.6um，0.63-0.69um，0.76-0.9um，空间分辨率均为 30m。
使用遥感技术进行环境变化监测的步骤
使用遥感技术进行环境变化监测的步骤随着科技的不断进步，遥感技术的应用范围越来越广泛，其中之一就是环境变化的监测和评估。
遥感技术通过获取遥远地表物体的光谱、热红外和雷达散射等信息，能够实时、全面地获取地球表面的大量数据。
本文将介绍使用遥感技术进行环境变化监测的步骤。
1. 选择合适的传感器在使用遥感技术进行环境变化监测之前，首先需要选择合适的传感器。
不同类型的传感器可以获取不同波段的信息，如可见光传感器、红外传感器和微波传感器等。
根据研究的目的和需要监测的环境变化类型，选择合适的传感器非常重要。
2. 获取遥感影像数据获取遥感影像数据是进行环境变化监测的基础。
遥感影像数据可以通过卫星、飞机、无人机等平台获取。
选择合适的平台和影像获取方式，根据监测区域的尺度和需要获取的分辨率来决定。
3. 图像预处理由于遥感影像数据受到大气、地表条件和传感器等多种因素的影响，需要进行图像预处理来消除这些干扰因素。
预处理包括大气校正、辐射校正、几何校正等。
通过预处理，可以获得更准确、可比性更强的影像数据。
4. 特征提取特征提取是环境变化监测的关键步骤。
通过遥感影像数据，可以提取出与环境变化相关的特征信息。
常用的特征包括植被指数、土地利用类型、水体分布等。
根据研究的目的和需求，选择合适的特征进行提取。
5. 数据分析与建模在获得特征信息后，需要进行数据分析和建模来探索环境变化的规律和趋势。
可以使用统计分析、机器学习等方法来分析和建立数据模型，从而预测和评估环境变化的趋势。
6. 结果验证与精度评价通过将遥感监测结果与实地调查数据进行对比，可以验证遥感监测的准确性和可靠性。
同时，还需要进行精度评价来评估监测结果的精度水平。
精度评价可以通过各种指标如准确性、召回率、精确率等来进行。
7. 结果展示与应用最后，将环境变化监测的结果进行展示和应用。
可以使用地理信息系统（GIS）等工具将监测结果可视化，并与其他数据进行融合分析，为环境保护和可持续发展提供决策支持。
大气环境对遥感图像质量影响
大气环境对遥感图像质量影响一、大气环境概述大气环境是地球表面包围的气体层，它对遥感图像的质量有着直接和间接的影响。
大气环境由多种气体组成，包括氮气、氧气、水蒸气、二氧化碳以及其他微量气体。
这些气体在不同程度上吸收和散射太阳辐射，从而影响遥感传感器接收到的信号。
此外，大气中的气溶胶、云层和雾等也会影响遥感图像的质量和解析度。
大气环境对遥感图像质量的影响主要体现在以下几个方面：1.1 大气吸收大气中的气体分子和气溶胶颗粒会吸收特定波长的电磁波，导致遥感图像在某些波段上信号减弱。
这种吸收效应在红外和紫外波段尤为显著，因为这些波段的辐射更容易被大气中的水汽和臭氧吸收。
1.2 大气散射大气散射是指大气中的分子和颗粒物对电磁波的散射作用。
散射会导致遥感图像上出现模糊和对比度降低的现象，尤其是在可见光和近红外波段。
散射效应与大气中的气溶胶浓度、云层厚度以及相对湿度等因素密切相关。
1.3 大气折射大气折射是由于大气密度随高度变化引起的电磁波路径弯曲现象。
大气折射会影响遥感传感器的几何精度，导致图像上的地物位置发生偏移。
这种偏移在低空遥感和长距离传输中尤为明显。
1.4 云层和雾云层和雾会阻挡或散射太阳辐射，从而降低遥感图像的可见性和质量。
云层的存在使得地表特征难以被遥感传感器捕捉，而雾则会导致图像对比度降低，细节丢失。
二、大气环境对遥感图像质量影响的分析2.1 大气吸收对遥感图像质量的影响大气吸收对遥感图像质量的影响主要表现在特定波段的信号衰减上。
例如，在红外波段，水汽的吸收会导致遥感图像在这一波段的信号显著减弱，影响地表温度的准确测量。
为了减少大气吸收的影响，遥感数据处理中通常会采用大气校正模型来估计和校正吸收效应。
2.2 大气散射对遥感图像质量的影响大气散射会导致遥感图像的对比度降低和细节模糊。
散射效应在图像上表现为背景亮度的增加和目标特征的减弱。
为了改善散射引起的图像退化，可以采用图像增强技术和大气校正算法来提高图像质量。
遥感大气校正参数计算
遥感大气校正参数计算全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：遥感大气校正参数计算是遥感影像处理中的重要环节之一，它能够有效地消除大气因素对遥感数据的影响，提高遥感数据的精度和可靠性。
本文将结合实际案例，介绍遥感大气校正参数计算的基本原理、常用方法和具体步骤，从而帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、遥感大气校正参数计算的基本原理遥感大气校正参数计算的基本原理是利用大气模型对遥感影像中的大气痕迹进行模拟和校正，以减少大气因素对地物光谱反射率的影响，提高遥感数据的质量和可靠性。
在进行遥感大气校正参数计算时，通常需要考虑以下几个方面的因素：1.大气光学厚度：大气中的水汽、气溶胶等物质会对遥感数据的光谱特征产生影响，因此需通过大气光学模型计算并校正大气光学厚度，消除其影响。
2.大气散射和吸收：大气中的散射和吸收现象会导致遥感数据的光谱反射率发生变化，影响数据的准确性和可靠性，因此需要进行相应的校正处理。
3.大气日常波动：大气状态会随着时间而变化，导致遥感数据的稳定性受到影响，因此需要考虑并消除大气日常波动对数据的影响。
针对以上提到的遥感大气校正参数计算的基本原理，目前主要采用以下几种方法进行处理：1. 无参数方法：通过遥感影像的光谱信息，结合大气模型和地球表面特征，对遥感数据进行校正，消除大气因素的影响。
这种方法简单易行，但精度较低。
2. 半参数方法：结合外部大气气象数据和实地观测数据，对遥感数据进行校正，提高校正的准确性和可靠性。
这种方法能够更准确地模拟和校正大气因素的影响。
在进行遥感大气校正参数计算时，通常需要按照以下步骤进行操作：1.获取遥感影像数据：首先需要获取待处理的遥感影像数据，包括多光谱、高光谱等不同类型的数据。
2.提取大气校正区域：根据实际需求，选择待处理的遥感影像中的大气校正区域，通常选择地表特征明显、大气痕迹明显的区域进行处理。
3.获取大气参数：根据所选取的大气校正区域，获取所需的大气参数数据，包括大气光学厚度、大气散射和吸收等参数。
遥感卫星影像辐射校正包括辐射定标和大气校正@揽宇方圆
北京揽宇方圆信息技术有限公司遥感卫星影像辐射校正包括辐射定标和大气校正指在光学遥感数据获取过程中，产生的一切与辐射有关的误差的校正（包括辐射定标和大气校正）。
三者关系如图：大气校正的准备过程为辐射定标辐射定标定义（Radiometric Calibration）是用户需要计算地物的光谱反射率或光谱辐射亮度时，或者需要对不同时间、不同传感器获取的图像进行比较时，都必须将图像的亮度灰度值转换为绝对的辐射亮度，这个过程就是辐射定标。
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的光谱辐射亮度值与成像光谱仪输出的数字量化值之间的定量关系相对定标：确定场景中各像元之间、各探测器之间、各波谱之间以及不同时间测得的辐射量的相对值。
技术流程：获取空中、地面及大气环境数据，计算大气气溶胶光学厚度，计算大气中水和臭氧含量，分析和处理定标场地及训练区地物光谱等数据，获取定标场地数据时的几何参量和时间，将获取和计算的各种参数带入大气辐射传输模型，求取遥感器入瞳时的辐射亮度，计算定标系数，进行误差分析，讨论误差原因。
方法：反射率法：在卫星过顶时同步测量地面目标反射率因子和大气光学参量（如大气光学厚度、大气柱水汽含量等）然后利用大气辐射传输模型计算出遥感器入瞳处辐射亮度值，具有较高的精度。
辐亮度法：采用经过严格光谱与辐射标定的辐射计，通过航空平台实现与卫星遥感器观测几何相似的同步测量，把机载辐射计测量的辐射度作为已知量，去标定飞行中遥感器的辐射量，从而实现卫星的标定，最后辐射校正系数的误差以辐射计的定标误差为主，仅仅需要对飞行高度以上的大气进行校正，回避了底层大气的校正误差，有利于提高精度。
辐照度法：又称改进的反射率法，利用地面测量的向下漫射与总辐射度值来确定卫星遥感器高度的表观反射率，进而确定出遥感器入瞳处辐射亮度。
这种方法是使用解析近似方法来计算反射率，从而可大大缩减计算时间和计算复杂性。
大气校正定义：大气校正是指传感器最终测得的地面目标的总辐射亮度并不是地表真实反射率的反映，其中包含了由大气吸收，尤其是散射作用造成的辐射量误差。
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遥感图像的几何变形：指原始图像上各地物的几何位臵、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产生的变形。 传感器 成像方式
地球曲率 及自转
传感器外 方位元素
大气折射 等等
地形起伏
引起图像变形的原因
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基于ENVI的影像处理
3
影像的几何校正（Geometric Correction）
待纠正影像 参考影像
x a0 (a1 X a2Y ) (a3 X 2 a4 XY a5Y 2 )
像素坐标 的变换
控制点选取 不 符 合 误差检查 校正模型选择 像素坐标变换
（a6 X 3 a7 X 2Y a8 XY 2 a9Y 3 ) y b0 (b1 X b2Y ) (b3 X 2 b4 XY b5Y 2 ) （b6 X 3 b7 X 2Y b8 XY 2 b9Y 3 )
Fragstats4.0 景观 指标计算 GRID数据文件
辐射定标 大气校正
信息提取 （最大似然 法分类）
分类后处理及 精度验证
长株潭地区景观图 （*.img）
影像处理
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景观分析
基于ENVI的影像处理
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扩 展 模 块
ENVI（The Environment for Visualizing Images）简介
美国 Research System Inc. 公司开发的一套功能齐全的遥感图像处理系统。 能够处理、分析并显示多光谱、高光谱数据和雷达数据。
Atmosphere Corrrction 大气校正模块
ENVI EX 空间特征 提取模块
DEM Extraction 立体像对高 程提取模块
Ortho recticification 正射校正 模块
裁剪前影像
标准影像
裁剪后影像
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基于ENVI的影像处理
5
大气校正（FLAASH）
即消除大气对遥感影像辐射特征的影响。 因为电磁波在透过大气时，大气会对来自阳光和来自目标的辐射产生吸收和散射。
ENVI中大气校正模块 辐射定标
1、输入文件准备 数据是经过定标后的辐射亮 度数据。 数据带有中心波长值，高光 谱数据还必须有波段宽。 （wavelenth&FWHM） 2、FLAASH能够大气校正的 波段范围为0.4~2.5μm。 3、进行大气校正的影像必须 是按照BIP或BIL格式存储的。
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基于ENVI的影像处理
6
最大似然分类（Maximum Likelihood）
样本/训练 区选择
训练样区指得是图像上哪些已知类别属性，可以用来统计 类别参数的区域。注意 准确性、代表性和统计性。 样本验证。
即建立传感器每个探测所输出 信号的数值量化值与该探测器 对应像元内的实际地物辐射亮 度之间的定量关系
定标前像元位置/值窗口
定标前像元位置/值窗口
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基于ENVI的影像处理
5
大气校正（FLAASH）
ENVI中大气校正模块
1、输入文件准备 数据是经过定标后的辐射亮 度数据。 数据带有中心波长值，高光 谱数据还必须有波段宽。 （wavelenth&FWHM） 2、FLAASH能够大气校正的 波段范围为0.4~2.5μm。 3、进行大气校正的影像必须 是按照BIP或BIL格式存储的。
长株潭地区影像1
镶嵌后影像
基于地理坐标的影像镶嵌
长株潭地区影像2
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基于ENVI的影像处理
3
影像的几何校正（Geometric Correction）
消除图像中的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。 包括两个环节：一是像素坐标的变换；二是对坐标变换后像素亮度值的重采样。
转换影像的数据 存储格式 BSQ BIP或BIL
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基于ENVI的影像处理
5
大气校正（FLAASH）
参数的设臵：包括中心点经纬度、传感器类型和成像 时间都可以在原始数据 ProductDescription.self 中 查得，可用记事本打开。
基于辐射传输方程的大气校正
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以多项式纠正为例
最邻近像元法 亮度值的 重采样 双线性内插法 双三次卷积法
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基于ENVI的影像处理
3
影像的几何校正（Geometric Correction）
待纠正影像
基准影像
纠正后影像
基于多项式的几何校正
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基于ENVI的影像处理
4
影像的裁剪（Resize）
当我们所感兴趣的区域存在于一个大范围的图像文件内，而我们不需要影像的其他部分， 这就要用到图像的裁剪。在ENVI中，包括规则裁剪和不规则裁剪。
SAR space 雷达高 级处理
NITF
ENVI 主模块
IDL 开发语言
IDL Advanced 数字与统计 扩展工具包
IDL Dataminer 数据库连接 工具包
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基于ENVI的影像处理
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影像的镶嵌（Mosaicking）
依据需要将不同的图像文件合在一起形成一幅完整的包含感兴趣区域的图像。 要求镶嵌的图像之间有一定的重叠度。包括基于地理坐标和基于像元的镶嵌。
基于遥感信息的区域 景观指数计算
2013.10.20 许珊
基于遥感信息的区域景观指数计算流程图
长株潭地区 TM影像1
长株潭地区 TM影像2
景观 面积 指数 完成处理的长 株潭地区完整 TM影像
景观结构分析
影像的镶嵌
图 理像 预 处
影像的几何 校正
影像的裁剪
斑块 密度 指数
…
斑块 个数 指数
ENVI
基于ENVI的影像处理
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大气校正（FLAASH）
大气校正前影像
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大气校正后影像
基于ENVI的影像处理
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最大似然分类（Maximum Likelihood）
最大似然法分类是监督分类的一种，是根据概率判别函数和贝叶斯判别规则来进行分类的。
类别定义/特征判别 样本的选择 分类器选择 （即分类方法） 影像分类 分类后处理 精度验证
运用感兴趣区工具 （ROI Tool） 这里以最大似然法 为例进行说明
监督法分类流程
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基于ENVI的影像处理
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最大似然分类（Maximum Likelihood）
类别定义/ 特征判别
确定对哪些地物进行分类，分几类。 依据地物的特征，以及google earth等手段， 判定各类别的影像特征。