4第四章辐射校正
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1）光学摄影机引起的辐射误差 ）
主要是由光学镜头中心和边缘的透射光强度不一致造成的， 主要是由光学镜头中心和边缘的透射光强度不一致造成的， 导致同一地物在图像上不同位置亮度值不同。 导致同一地物在图像上不同位置亮度值不同。
2）光电扫描仪引起的辐射误差 ）
在光电转换过程中及探测器增益变化时都会误差。 在光电转换过程中及探测器增益变化时都会误差。
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2、大气影响
大气的吸收和散射会影响地物的辐射波谱。 大气的吸收和散射会影响地物的辐射波谱。
3、太阳辐射
1）太阳位置（高度角和方位角）引起的辐射误差 太阳位置（高度角和方位角） 太阳位置不同，会导致图像的阴影及其辐射值不同。 太阳位置不同，会导致图像的阴影及其辐射值不同。 2）地形起伏引起的辐射误差 地形起伏会导致同一地物的辐射亮度值不同。 地形起伏会导致同一地物的辐射亮度值不同。
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2、利用地面实况数据进行大气校正
事先测定若干地物反射率并建立标志， 事先测定若干地物反射率并建立标志，以此数据与 图像数据对比来消除大气影响； 图像数据对比来消除大气影响； 常选用同类仪器测量， 常选用同类仪器测量，将地面测量结果与卫星影像 对应像元亮度值进行回归分析，计算辐射校正值。 对应像元亮度值进行回归分析，计算辐射校正值。 但遥感是动态过程，在地面特定地区、 但遥感是动态过程，在地面特定地区、特定条件和 一定时间内测量的地物反射率数据， 一定时间内测量的地物反射率数据，并不具有普遍 所以此法代价很大而适用范围有限， 性，所以此法代价很大而适用范围有限，一般也很 少采用。 少采用。
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第一节 辐射校正概述
一、辐射校正的含义 二、辐射误差产生的原因 三、辐射校正的目的
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一、辐射校正的含义
辐射校正： 辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度 中的各种失真的过程。 中的各种失真的过程。
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处理站拿到接收站送来的原始数据(raw data)， 处理站拿到接收站送来的原始数据(raw data)，读入 图像处理系统后，先进行数据分解 数据分解， 图像处理系统后，先进行数据分解，分别建立原始遥 感图像数据文件和遥测辅助信息数据文件； 感图像数据文件和遥测辅助信息数据文件； 然后根据从辐射传输方程推导出的遥感图像辐射误差 然后根据从辐射传输方程推导出的遥感图像辐射误差 校正模型，在图像处理系统软硬件的支持下， 校正模型，在图像处理系统软硬件的支持下，进行系 统辐射校正。 统辐射校正。
2、光电变换系统的特性引起的辐射误差校正 、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： 如对 数据可以用下式进行校正： 数据可以用下式进行校正
V = Dmax R − Rmin Rmax − Rmin
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 )
4、其它因素
因检测器的误差及故障等引起不正常的条纹及斑点。 因检测器的误差及故障等引起不正常的条纹及斑点。
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三、辐射校正的目的
1、尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、 、尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、 因传感器自身条件 太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声等引起 的传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射 亮度等物理量之间的差异； 亮度等物理量之间的差异； 差异 2、尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的识别、 、尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的识别、 分类、解译等后续工作奠定基础。 分类、解译等后续工作奠定基础。
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3、波段对比法 、
由于大气散射主要发生在短波段图像（ 由于大气散射主要发生在短波段图像（可见光遥感 短波段图像 中的以蓝、绿波段最甚），随波长增长， ），随波长增长 中的以蓝、绿波段最甚），随波长增长，散射作用 逐渐减弱，因此可以把红外图像 红外图像当作无散射影响的 逐渐减弱，因此可以把红外图像当作无散射影响的 标准图像，将其它波段的图像与之比较，其差值是 标准图像，将其它波段的图像与之比较， 需校正的散射辐射值。 需校正的散射辐射值。 具体的校正方式有2种 回归分析法和直方图法。 具体的校正方式有 种：回归分析法和直方图法。
•
•
（2）光照条件差异引起的辐射误差，如太阳高度角的不同引 ）光照条件差异引起的辐射误差， 起的辐射畸变校正、地面倾斜、起伏引起的辐射畸变校正等； 起的辐射畸变校正、地面倾斜、起伏引起的辐射畸变校正等；
•
引起的辐射误差改正。 （3）大气散射和吸收引起的辐射误差改正。 ）大气散射和吸收引起的辐射误差改正
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•
遥感图像辐射校正主要包括三个方面： 遥感图像辐射校正主要包括三个方面：
（1）传感器的灵敏度特性引起的辐射误差，如光学镜头的非 ）传感器的灵敏度特性引起的辐射误差， 均匀性引起的边缘减光现象、 均匀性引起的边缘减光现象、光电变换系统的灵敏度特性引起 的辐射畸变等； 的辐射畸变等；
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1、辐射传递方程计算法： 、辐射传递方程计算法：
E = E0e
− T ( 0 ,H )
上式中E为传感器接收到的电磁波能量,E 为地物的辐射能量, 上式中E为传感器接收到的电磁波能量,E0为地物的辐射能量,
e
− T ( 0 ,H )
为大气的衰减系数，计算复杂. 为大气的衰减系数，计算复杂.
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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 一般地面站提供的产品已做过系统辐射校正， 系统辐射校正 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 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 大气散射和吸收 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。 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。 太阳高度角 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， 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。 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， 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， 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。 用效果还不错，换了条件效果就不同了。
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二、辐射误差产生的原因
辐射误差：利用传感器观测目标的反射或辐射能量时， 辐射误差：利用传感器观测目标的反射或辐射能量时， 所得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度 所得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度 测量值 等物理量之间的差值叫做辐射误差。 等物理量之间的差值叫做辐射误差。 差值叫做辐射误差 辐射误差造成了遥感图像的失真， 辐射误差造成了遥感图像的失真，影响遥感图像的判 造成了遥感图像的失真 读和解译，因此，必须进行消除或减弱。 读和解译，因此，必须进行消除或减弱。
第四章 遥感图像的辐射校正
第一节 第二节 辐射校正概述 辐射校正产生的原因及校正方法
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教学要求： 教学要求：
1、掌握遥感数字图像辐射畸变的原因及辐射校正 、 的目的 2、掌握因大气、太阳辐射、地形等因素引起的辐 、掌握因大气、太阳辐射、 射误差校正方法
教学重点： 教学重点：
辐射校正的原理与方法
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系统辐射校正主要消除遥感器系统本身的辐射误差; 系统辐射校正主要消除遥感器系统本身的辐射误差; 主要消除遥感器系统本身的辐射误差 其他辐射失真问题需应用者根据实际情况通过辐射 其他辐射失真问题需应用者根据实际情况通过辐射 精校正处理来解决，后者可归属于应用处理范畴。 精校正处理来解决，后者可归属于应用处理范畴。
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第二节
辐射误差校正的原理与方法
一、因传感器的灵敏度特性引起的辐射误差校正 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 光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的纠正 非均匀性
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在可见光和近红外区影响大气衰减的主要因素是气 可见光和近红外区影响大气衰减的主要因素是气 影响大气衰减的主要因素是 溶胶的散射作用， 热红外区则主要是 则主要是大气中的水 溶胶的散射作用，在热红外区则主要是大气中的水 蒸气。 蒸气。 为了进行大气辐射校正，必须知道大气中的气溶胶 为了进行大气辐射校正，必须知道大气中的气溶胶 特性、密度和水蒸气浓度，但是要取得这些数据， 特性、密度和水蒸气浓度，但是要取得这些数据， 目前还很因难，因此，此方法应用较少。 目前还很因难，因此，此方法应用较少。 近几年发射的卫星已考虑到这个问题， 近几年发射的卫星已考虑到这个问题，在遥感平台 上搭载一套测量大气参数的装置。 上搭载一套测量大气参数的装置。
二、因大气影响引起的辐射误差校正
1、辐射传递方程计算法：测量大气参数，按理论 、辐射传递方程计算法：测量大气参数， 公式求得大气干扰辐射量； 公式求得大气干扰辐射量； 2、地面实况数据法：通过将野外实地波谱测试获 、地面实况数据法： 得的无大气影响的辐射值与卫星传感器同步观测结 果进行分析计算，来确定校正量； 果进行分析计算，来确定校正量； 3、波段对比法：在特殊条件下，利用某些不受大 、波段对比法：在特殊条件下， 气影响或影响很小的波段来校正其它波段。 气影响或影响很小的波段来校正其它波段。
边缘减光：在使用透镜的光学系统中， 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，使在其成像平面上存在边缘比中间暗的现象。 均匀性，使在其成像平面上存在边缘比中间暗的现象。 纠正方法为： 纠正方法为： EP=E0COS4θ 以平行于主光轴的方向通过透镜到达像平面O点的光强度; E0:以平行于主光轴的方向通过透镜到达像平面O点的光强度; 以与主光轴成θ角的方向通过镜头到达像平面P EP:以与主光轴成θ角的方向通过镜头到达像平面P点的光强度
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总的说来，辐射误差产生的原因可以分为 种 总的说来，辐射误差产生的原因可以分为2种： 传感器响应特性和外界自然条件（ 传感器响应特性和外界自然条件（包括太阳辐射 情况和大气传输情况等）。 情况和大气传输情况等）。 分别详述如下： 分别详述如下：
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1、传感器的响应特性
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需要指出的是， 需要指出的是，导致遥感图像辐射量失真的因素很 多，除了由遥感器灵敏度特性引起的畸变之外，还 除了由遥感器灵敏度特性引起的畸变之外， 遥感器灵敏度特性引起的畸变之外 有视场角、太阳角、地形起伏以及大气吸收、散射 视场角、太阳角、地形起伏以及大气吸收、 以及大气吸收 等的强烈影响。 等的强烈影响。
P
θ O
目前应用最广泛的遥感卫星图像为Landsat TM、ETM十及 目前应用最广泛的遥感卫星图像为 、 十及 SPOT等，它们均采用光电变换系统来替代传统相机的透镜光 等 它们均采用光电变换系统来替代传统相机的透镜光 光电变换系统 学系统摄像，不存在边缘减光现象， 学系统摄像，不存在边缘减光现象，故一般不需要采取COS4θ 校正处理。 校正处理。 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， 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， 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。 辅助信息数据文件中。
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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 红外波段图像如TM7作为无散射影响的标准图像， 作为无散射影响的标准图像 待进行大气散射校正的可见光波段图像上( 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 TM1/TM2/TM3)，找出最黑的影像（ 暗黑色地物目标）； 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， 然后把对应的TM7图像上的同一地物目标找出来，再把 TM7图像上的同一地物目标找出来 可见光与红外图像的灰度值数据取出进行比较分析。 可见光与红外图像的灰度值数据取出进行比较分析。
主要是由光学镜头中心和边缘的透射光强度不一致造成的， 主要是由光学镜头中心和边缘的透射光强度不一致造成的， 导致同一地物在图像上不同位置亮度值不同。 导致同一地物在图像上不同位置亮度值不同。
2）光电扫描仪引起的辐射误差 ）
在光电转换过程中及探测器增益变化时都会误差。 在光电转换过程中及探测器增益变化时都会误差。
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2、大气影响
大气的吸收和散射会影响地物的辐射波谱。 大气的吸收和散射会影响地物的辐射波谱。
3、太阳辐射
1）太阳位置（高度角和方位角）引起的辐射误差 太阳位置（高度角和方位角） 太阳位置不同，会导致图像的阴影及其辐射值不同。 太阳位置不同，会导致图像的阴影及其辐射值不同。 2）地形起伏引起的辐射误差 地形起伏会导致同一地物的辐射亮度值不同。 地形起伏会导致同一地物的辐射亮度值不同。
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2、利用地面实况数据进行大气校正
事先测定若干地物反射率并建立标志， 事先测定若干地物反射率并建立标志，以此数据与 图像数据对比来消除大气影响； 图像数据对比来消除大气影响； 常选用同类仪器测量， 常选用同类仪器测量，将地面测量结果与卫星影像 对应像元亮度值进行回归分析，计算辐射校正值。 对应像元亮度值进行回归分析，计算辐射校正值。 但遥感是动态过程，在地面特定地区、 但遥感是动态过程，在地面特定地区、特定条件和 一定时间内测量的地物反射率数据， 一定时间内测量的地物反射率数据，并不具有普遍 所以此法代价很大而适用范围有限， 性，所以此法代价很大而适用范围有限，一般也很 少采用。 少采用。
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第一节 辐射校正概述
一、辐射校正的含义 二、辐射误差产生的原因 三、辐射校正的目的
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一、辐射校正的含义
辐射校正： 辐射校正：消除图像数据中依附在辐射亮度 中的各种失真的过程。 中的各种失真的过程。
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处理站拿到接收站送来的原始数据(raw data)， 处理站拿到接收站送来的原始数据(raw data)，读入 图像处理系统后，先进行数据分解 数据分解， 图像处理系统后，先进行数据分解，分别建立原始遥 感图像数据文件和遥测辅助信息数据文件； 感图像数据文件和遥测辅助信息数据文件； 然后根据从辐射传输方程推导出的遥感图像辐射误差 然后根据从辐射传输方程推导出的遥感图像辐射误差 校正模型，在图像处理系统软硬件的支持下， 校正模型，在图像处理系统软硬件的支持下，进行系 统辐射校正。 统辐射校正。
2、光电变换系统的特性引起的辐射误差校正 、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： 如对 数据可以用下式进行校正： 数据可以用下式进行校正
V = Dmax R − Rmin Rmax − Rmin
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 )
4、其它因素
因检测器的误差及故障等引起不正常的条纹及斑点。 因检测器的误差及故障等引起不正常的条纹及斑点。
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三、辐射校正的目的
1、尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、 、尽可能消除因传感器自身条件、薄雾等大气条件、 因传感器自身条件 太阳位置和角度条件及某些不可避免的噪声等引起 的传感器的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射 亮度等物理量之间的差异； 亮度等物理量之间的差异； 差异 2、尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的识别、 、尽可能恢复图像的本来面目，为遥感图像的识别、 分类、解译等后续工作奠定基础。 分类、解译等后续工作奠定基础。
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3、波段对比法 、
由于大气散射主要发生在短波段图像（ 由于大气散射主要发生在短波段图像（可见光遥感 短波段图像 中的以蓝、绿波段最甚），随波长增长， ），随波长增长 中的以蓝、绿波段最甚），随波长增长，散射作用 逐渐减弱，因此可以把红外图像 红外图像当作无散射影响的 逐渐减弱，因此可以把红外图像当作无散射影响的 标准图像，将其它波段的图像与之比较，其差值是 标准图像，将其它波段的图像与之比较， 需校正的散射辐射值。 需校正的散射辐射值。 具体的校正方式有2种 回归分析法和直方图法。 具体的校正方式有 种：回归分析法和直方图法。
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（2）光照条件差异引起的辐射误差，如太阳高度角的不同引 ）光照条件差异引起的辐射误差， 起的辐射畸变校正、地面倾斜、起伏引起的辐射畸变校正等； 起的辐射畸变校正、地面倾斜、起伏引起的辐射畸变校正等；
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引起的辐射误差改正。 （3）大气散射和吸收引起的辐射误差改正。 ）大气散射和吸收引起的辐射误差改正
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遥感图像辐射校正主要包括三个方面： 遥感图像辐射校正主要包括三个方面：
（1）传感器的灵敏度特性引起的辐射误差，如光学镜头的非 ）传感器的灵敏度特性引起的辐射误差， 均匀性引起的边缘减光现象、 均匀性引起的边缘减光现象、光电变换系统的灵敏度特性引起 的辐射畸变等； 的辐射畸变等；
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1、辐射传递方程计算法： 、辐射传递方程计算法：
E = E0e
− T ( 0 ,H )
上式中E为传感器接收到的电磁波能量,E 为地物的辐射能量, 上式中E为传感器接收到的电磁波能量,E0为地物的辐射能量,
e
− T ( 0 ,H )
为大气的衰减系数，计算复杂. 为大气的衰减系数，计算复杂.
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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 一般地面站提供的产品已做过系统辐射校正， 系统辐射校正 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 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 大气散射和吸收 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。 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。 太阳高度角 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， 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。 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， 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， 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。 用效果还不错，换了条件效果就不同了。
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二、辐射误差产生的原因
辐射误差：利用传感器观测目标的反射或辐射能量时， 辐射误差：利用传感器观测目标的反射或辐射能量时， 所得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度 所得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度 测量值 等物理量之间的差值叫做辐射误差。 等物理量之间的差值叫做辐射误差。 差值叫做辐射误差 辐射误差造成了遥感图像的失真， 辐射误差造成了遥感图像的失真，影响遥感图像的判 造成了遥感图像的失真 读和解译，因此，必须进行消除或减弱。 读和解译，因此，必须进行消除或减弱。
第四章 遥感图像的辐射校正
第一节 第二节 辐射校正概述 辐射校正产生的原因及校正方法
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教学要求： 教学要求：
1、掌握遥感数字图像辐射畸变的原因及辐射校正 、 的目的 2、掌握因大气、太阳辐射、地形等因素引起的辐 、掌握因大气、太阳辐射、 射误差校正方法
教学重点： 教学重点：
辐射校正的原理与方法
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系统辐射校正主要消除遥感器系统本身的辐射误差; 系统辐射校正主要消除遥感器系统本身的辐射误差; 主要消除遥感器系统本身的辐射误差 其他辐射失真问题需应用者根据实际情况通过辐射 其他辐射失真问题需应用者根据实际情况通过辐射 精校正处理来解决，后者可归属于应用处理范畴。 精校正处理来解决，后者可归属于应用处理范畴。
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第二节
辐射误差校正的原理与方法
一、因传感器的灵敏度特性引起的辐射误差校正 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 光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的纠正 非均匀性
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在可见光和近红外区影响大气衰减的主要因素是气 可见光和近红外区影响大气衰减的主要因素是气 影响大气衰减的主要因素是 溶胶的散射作用， 热红外区则主要是 则主要是大气中的水 溶胶的散射作用，在热红外区则主要是大气中的水 蒸气。 蒸气。 为了进行大气辐射校正，必须知道大气中的气溶胶 为了进行大气辐射校正，必须知道大气中的气溶胶 特性、密度和水蒸气浓度，但是要取得这些数据， 特性、密度和水蒸气浓度，但是要取得这些数据， 目前还很因难，因此，此方法应用较少。 目前还很因难，因此，此方法应用较少。 近几年发射的卫星已考虑到这个问题， 近几年发射的卫星已考虑到这个问题，在遥感平台 上搭载一套测量大气参数的装置。 上搭载一套测量大气参数的装置。
二、因大气影响引起的辐射误差校正
1、辐射传递方程计算法：测量大气参数，按理论 、辐射传递方程计算法：测量大气参数， 公式求得大气干扰辐射量； 公式求得大气干扰辐射量； 2、地面实况数据法：通过将野外实地波谱测试获 、地面实况数据法： 得的无大气影响的辐射值与卫星传感器同步观测结 果进行分析计算，来确定校正量； 果进行分析计算，来确定校正量； 3、波段对比法：在特殊条件下，利用某些不受大 、波段对比法：在特殊条件下， 气影响或影响很小的波段来校正其它波段。 气影响或影响很小的波段来校正其它波段。
边缘减光：在使用透镜的光学系统中， 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，使在其成像平面上存在边缘比中间暗的现象。 均匀性，使在其成像平面上存在边缘比中间暗的现象。 纠正方法为： 纠正方法为： EP=E0COS4θ 以平行于主光轴的方向通过透镜到达像平面O点的光强度; E0:以平行于主光轴的方向通过透镜到达像平面O点的光强度; 以与主光轴成θ角的方向通过镜头到达像平面P EP:以与主光轴成θ角的方向通过镜头到达像平面P点的光强度
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总的说来，辐射误差产生的原因可以分为 种 总的说来，辐射误差产生的原因可以分为2种： 传感器响应特性和外界自然条件（ 传感器响应特性和外界自然条件（包括太阳辐射 情况和大气传输情况等）。 情况和大气传输情况等）。 分别详述如下： 分别详述如下：
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1、传感器的响应特性
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需要指出的是， 需要指出的是，导致遥感图像辐射量失真的因素很 多，除了由遥感器灵敏度特性引起的畸变之外，还 除了由遥感器灵敏度特性引起的畸变之外， 遥感器灵敏度特性引起的畸变之外 有视场角、太阳角、地形起伏以及大气吸收、散射 视场角、太阳角、地形起伏以及大气吸收、 以及大气吸收 等的强烈影响。 等的强烈影响。
P
θ O
目前应用最广泛的遥感卫星图像为Landsat TM、ETM十及 目前应用最广泛的遥感卫星图像为 、 十及 SPOT等，它们均采用光电变换系统来替代传统相机的透镜光 等 它们均采用光电变换系统来替代传统相机的透镜光 光电变换系统 学系统摄像，不存在边缘减光现象， 学系统摄像，不存在边缘减光现象，故一般不需要采取COS4θ 校正处理。 校正处理。 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， 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， 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。 辅助信息数据文件中。
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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 红外波段图像如TM7作为无散射影响的标准图像， 作为无散射影响的标准图像 待进行大气散射校正的可见光波段图像上( 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 TM1/TM2/TM3)，找出最黑的影像（ 暗黑色地物目标）； 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， 然后把对应的TM7图像上的同一地物目标找出来，再把 TM7图像上的同一地物目标找出来 可见光与红外图像的灰度值数据取出进行比较分析。 可见光与红外图像的灰度值数据取出进行比较分析。