ERDAS遥感影像大气校正及高分辨率影像
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More ATCOR Examples: Landsat TM7 Data
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
More ATCOR Examples: Landsat TM5 Data
FEATURE ANALYST And
LIDAR ANALYST
Feature Analyst 解决方案是做什么的?
values for TOA (top of the atmosphere) only. 不适用于航空传感器
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
2,大气 +地形纠正:
地形阴影影响的去除：
Landsat 7 ETM+ Data
Haze Reduced Image
Topographic Correction
Atmospherically and topographically corrected Image
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
大气 +地形纠正:
Landsat 7 ETM+ Data
Atmospherically and topographically corrected Image Haze Reduced Image & “Difference Layer” = ‘positive’ topographic (illumination) correction = ‘negative’ topographic (illumination) correction
薄云薄雾进行去除。
• 提高光谱分Leabharlann Baidu的精度
1. 观测目标的光谱反射. 2. 地形的光谱反射到目标地物 (仅限于山体). 3. 邻近物的光谱散射:进入了观测视线。 4.大气分子散射. 5. 薄云 (雾霾).
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
关键特色:
• ATCOR for IMAGINE 9.0 可供选择的处理
2，复杂地物要素分级训练提取 例２．从1米分辨率的多光谱影像中提取飞机
飞机训练样本的提取
在这个例子里，我们的目标就是要提取跑道上所有的飞机。
输入波段
标准编辑
专业编辑
. 选择波段进行训练，仅选择那些对目标与周围地物容易区分的波段（即特征波段的选择）。
Feature Analyst标准编辑 最多允许四个波段输入。
4个条带的苏格兰，分辨率为 4m IKONOS多光谱 影像.
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 例子:
4个条带的苏格兰，分辨率为4m IKONOS多光谱 影像.
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 模块流程结构:
主主菜菜单单 -- 参参数数输输入入 -- 大大气气参参数数的的评评估估
光光谱谱模模型型 --优优化化大大气气纠纠正正的的参参数数 --与与地地面面测测量量的的光光谱谱值值进进行行对对比比
雾雾霾霾的的去去除除算算法法
输输出出:: 去去霾霾的的清清晰晰 影影像像
Processed with ATCOR and mosaiked with IMAGINE
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR Example:
IKONOS data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
More ATCOR Examples: IRS-LISS-Data
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 菜单:
Atmospheric Selections
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 菜单:
SPECTRA Menu
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 菜单:
ATCOR 主要处理窗口
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 例子:
• Feature Analyst 优点
– 只需要少量的特征提取因而大大减少了手工 作业的劳动强度。
– 以全面铺开的方式来进行土地覆盖分类，植 被制图，识别天篷（canopy coverage）。
1,简单地物要素提取
例一．森林区域道路的提取
初始训练
通过Forested_roads.shp层对道路进行训练采样，样本尽可能全 全面，因为好的训练样本是能够精确提取道路的关键。
后处理：整合
剔出小图斑，孤岛现象
设定一定的阈值来剔除小图斑，孤岛，如这里给定的阈值为350.
第二次提取的结果
所有孤岛都被剔除了。接下来考虑的就是要转换成线了。
转换成线状图
转换成连续型的线状道路
•设置一定的跳跃距离， 剔除一些节点来对道路 进行平滑
转换结果
通过Feature Analyst 我们只需要很少的时间就很快完成对线状 道路的提取。尽管提取的数据已经很精确了，但我们仍然可 以通过某些参数的调整来达到更理想的效果。
训练模版选项
学习的方法 (learning approach), 最小多边形的大小，多边形的平滑 处理的阈值，特征的方向等等。
ERDAS遥感影像大气校正及高分辨率影像 快速精确解译，分类的实现方法
ESRI （中国）北京有限公司
遥感事业部 工程师 ：刘卓颖 email: liuzy@esrichina-bj.cn
ATCOR—大气校正扩展模块
卫星影像薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
[Animation] IKONOS Data; Courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
按钮训练（One-Button Learning） 对样区进行训练
特征选择器
. 选择 Narrow Linear Features, 设置分辨率 1米，根据训练样本进行提取道路。
*. (One-Button Learning)
保存
首次提取的结果
提取的结果不错，但是有些小图斑并不是我们所需要的。 .
这样就可以剔除了在日常生产能力方面产生的瓶颈
Feature Analyst 地物要素自动 提取模块
Feature Analyst 的广泛应用领域:
• 为国防领域获取“感兴趣地物要素” • 道路，建筑物和汇水系（流域）的要素提取 • 植被和土地覆盖制图 • 政府Local Government • 林业Forestry • 农业Agriculture • 常事务危机管理与规划 • 洪水管理 • 水边界的识别 • 渗透或不渗透地表提取 • 交通通道分析 • 栖息地评估
Feature Analyst在要素提取中的优势：
• 在要素提取时使用了: • 色彩 • 大小 • 形状 • 纹理 • 类型Pattern • 阴影 • 空间相关性
Feature Analyst 的精确性
• Feature Analyst 提取
– 定义好的特征要素，如房屋，海岸线，道 路，警戒线, 边界等等。
ATCOR – 介绍
什么是 ATCOR ？ ATCOR 能做什么？
ATCOR 能剔除卫星影像： • 薄云薄雾, • 大气和太阳光照所带来
的影响
[Animation]
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
大气对卫星信号传输的影响:
3 1
4
2
• 只有图标1是我们观测目标 所需要的信息。
• 图标 2,3 and 4 是多余的信 号传输信息.
• Feature Analyst 模块是用 于高分辨率影象精确解译用 的
– 手工数字化太慢且费用高 – 缺少受过GIS培训的人员
来完成该工作 – 由累得要死的作业人员做
的结果其质量必然有问题
• 这在日常可预见的生产能力方面会 产生瓶颈
Feature Analyst 能够为你提供:
– 自动特征提取 – 修正工具 – 游刃有余的处理工具 – 具有集成影像 – 清除工具 – 编辑工具
雾霭去除 - 对 ATCOR来说是全新的算法， 通过去除雾霭可以让影像看起 来清晰干净。
大气及地形的纠正 – 其处理的结果是真实的地物反射值的表现，在受地形 影响的情况下可以大大地减少由于坡度所形成的阴影。
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
雾霾去除:
• 雾霾的去除不需要用户的交互. • 基于蕙瑁变化来计算雾霾的区域。 • 要求:
不同的太阳高度角下测定的光谱值。 为了纠正山区光照的影像，DEM是必要的，影像也要求是正射影像。 传感器要求
– 传感器的视角比较小 (Range TM – IKONOS). – 绿，红，近红外的波段要能够获取 – Aerial Sensors can not be corrected as the atmospheric database contains
Feature Analyst 专业编辑 对波段没有任何限制，可允许每个波段具有不同的数据类型，如 DEM, 光谱数据（彩色的），专题图等等。
定义空间上下文关系
确定中心像元与周围像元的关系。这样我们就可以把停车场和道路区分开来。
掩模
允许用户集中处理某一感兴趣区域，或者在训练过程中删除原 先分好的类别。
– 没有雾霾的区域 (>40%). – 只对薄云的去除起作用. – 在水上的雾霾无法探测. – 近红外波段的数据应当首选，如果不能获取近红外波段的数据，红波段也是可以的。 – 全色波段的雾霾无法去除.
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
雾霾的去除:
Landsat 7 ETM+ Data
Raw Data
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR Example:
IKONOS, processed with ATCOR
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
• ATCOR 就是要剔除这些阻 碍因子.
1. 观测目标的光谱反射. 2. 地形的光谱反射到目标地物 (仅限于山体). 3. 邻近物的光谱散射:进入了观测视线。 4.大气分子散射.
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
大气对卫星信号传输的影响:
5 3
1 4
2
• 薄云薄雾阻碍了反射信号的接收. • 通过ATCOR的算法，软件能够对
雾霾的去除
Haze Reduced Image
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
大气 +地形纠正使用的方法和要求:
1 .大气影响的去除：
通过测量影像的光谱值和光谱库中的值进行比较后来确定大气的参数（大 气中的悬浮微粒，可见度）。
光谱库使用了MODTRAN-4的编码，包含了大量预先在不同天气环境和
ATCOR Example:
IKONOS, non-corrected raw data
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR Example:
大大气气++地地形形的的纠纠正正
输输出出:: 就就有有反反射射值值 的的影影像像
增增值值产产品品 ((ee..gg.. 植植被被 指指数数,, 能能量量流流））
输输出出::增增值值产产品品
ATCOR 光谱模型
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 菜单:
ATCOR 主菜单
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
影像去雾霾
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR Example:
IKONOS, non-corrected raw data
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
More ATCOR Examples: Landsat TM5 Data
FEATURE ANALYST And
LIDAR ANALYST
Feature Analyst 解决方案是做什么的?
values for TOA (top of the atmosphere) only. 不适用于航空传感器
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
2,大气 +地形纠正:
地形阴影影响的去除：
Landsat 7 ETM+ Data
Haze Reduced Image
Topographic Correction
Atmospherically and topographically corrected Image
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
大气 +地形纠正:
Landsat 7 ETM+ Data
Atmospherically and topographically corrected Image Haze Reduced Image & “Difference Layer” = ‘positive’ topographic (illumination) correction = ‘negative’ topographic (illumination) correction
薄云薄雾进行去除。
• 提高光谱分Leabharlann Baidu的精度
1. 观测目标的光谱反射. 2. 地形的光谱反射到目标地物 (仅限于山体). 3. 邻近物的光谱散射:进入了观测视线。 4.大气分子散射. 5. 薄云 (雾霾).
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
关键特色:
• ATCOR for IMAGINE 9.0 可供选择的处理
2，复杂地物要素分级训练提取 例２．从1米分辨率的多光谱影像中提取飞机
飞机训练样本的提取
在这个例子里，我们的目标就是要提取跑道上所有的飞机。
输入波段
标准编辑
专业编辑
. 选择波段进行训练，仅选择那些对目标与周围地物容易区分的波段（即特征波段的选择）。
Feature Analyst标准编辑 最多允许四个波段输入。
4个条带的苏格兰，分辨率为 4m IKONOS多光谱 影像.
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 例子:
4个条带的苏格兰，分辨率为4m IKONOS多光谱 影像.
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 模块流程结构:
主主菜菜单单 -- 参参数数输输入入 -- 大大气气参参数数的的评评估估
光光谱谱模模型型 --优优化化大大气气纠纠正正的的参参数数 --与与地地面面测测量量的的光光谱谱值值进进行行对对比比
雾雾霾霾的的去去除除算算法法
输输出出:: 去去霾霾的的清清晰晰 影影像像
Processed with ATCOR and mosaiked with IMAGINE
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR Example:
IKONOS data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
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More ATCOR Examples: IRS-LISS-Data
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ATCOR 菜单:
Atmospheric Selections
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ATCOR 菜单:
SPECTRA Menu
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 菜单:
ATCOR 主要处理窗口
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 例子:
• Feature Analyst 优点
– 只需要少量的特征提取因而大大减少了手工 作业的劳动强度。
– 以全面铺开的方式来进行土地覆盖分类，植 被制图，识别天篷（canopy coverage）。
1,简单地物要素提取
例一．森林区域道路的提取
初始训练
通过Forested_roads.shp层对道路进行训练采样，样本尽可能全 全面，因为好的训练样本是能够精确提取道路的关键。
后处理：整合
剔出小图斑，孤岛现象
设定一定的阈值来剔除小图斑，孤岛，如这里给定的阈值为350.
第二次提取的结果
所有孤岛都被剔除了。接下来考虑的就是要转换成线了。
转换成线状图
转换成连续型的线状道路
•设置一定的跳跃距离， 剔除一些节点来对道路 进行平滑
转换结果
通过Feature Analyst 我们只需要很少的时间就很快完成对线状 道路的提取。尽管提取的数据已经很精确了，但我们仍然可 以通过某些参数的调整来达到更理想的效果。
训练模版选项
学习的方法 (learning approach), 最小多边形的大小，多边形的平滑 处理的阈值，特征的方向等等。
ERDAS遥感影像大气校正及高分辨率影像 快速精确解译，分类的实现方法
ESRI （中国）北京有限公司
遥感事业部 工程师 ：刘卓颖 email: liuzy@esrichina-bj.cn
ATCOR—大气校正扩展模块
卫星影像薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
[Animation] IKONOS Data; Courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
按钮训练（One-Button Learning） 对样区进行训练
特征选择器
. 选择 Narrow Linear Features, 设置分辨率 1米，根据训练样本进行提取道路。
*. (One-Button Learning)
保存
首次提取的结果
提取的结果不错，但是有些小图斑并不是我们所需要的。 .
这样就可以剔除了在日常生产能力方面产生的瓶颈
Feature Analyst 地物要素自动 提取模块
Feature Analyst 的广泛应用领域:
• 为国防领域获取“感兴趣地物要素” • 道路，建筑物和汇水系（流域）的要素提取 • 植被和土地覆盖制图 • 政府Local Government • 林业Forestry • 农业Agriculture • 常事务危机管理与规划 • 洪水管理 • 水边界的识别 • 渗透或不渗透地表提取 • 交通通道分析 • 栖息地评估
Feature Analyst在要素提取中的优势：
• 在要素提取时使用了: • 色彩 • 大小 • 形状 • 纹理 • 类型Pattern • 阴影 • 空间相关性
Feature Analyst 的精确性
• Feature Analyst 提取
– 定义好的特征要素，如房屋，海岸线，道 路，警戒线, 边界等等。
ATCOR – 介绍
什么是 ATCOR ？ ATCOR 能做什么？
ATCOR 能剔除卫星影像： • 薄云薄雾, • 大气和太阳光照所带来
的影响
[Animation]
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
大气对卫星信号传输的影响:
3 1
4
2
• 只有图标1是我们观测目标 所需要的信息。
• 图标 2,3 and 4 是多余的信 号传输信息.
• Feature Analyst 模块是用 于高分辨率影象精确解译用 的
– 手工数字化太慢且费用高 – 缺少受过GIS培训的人员
来完成该工作 – 由累得要死的作业人员做
的结果其质量必然有问题
• 这在日常可预见的生产能力方面会 产生瓶颈
Feature Analyst 能够为你提供:
– 自动特征提取 – 修正工具 – 游刃有余的处理工具 – 具有集成影像 – 清除工具 – 编辑工具
雾霭去除 - 对 ATCOR来说是全新的算法， 通过去除雾霭可以让影像看起 来清晰干净。
大气及地形的纠正 – 其处理的结果是真实的地物反射值的表现，在受地形 影响的情况下可以大大地减少由于坡度所形成的阴影。
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
雾霾去除:
• 雾霾的去除不需要用户的交互. • 基于蕙瑁变化来计算雾霾的区域。 • 要求:
不同的太阳高度角下测定的光谱值。 为了纠正山区光照的影像，DEM是必要的，影像也要求是正射影像。 传感器要求
– 传感器的视角比较小 (Range TM – IKONOS). – 绿，红，近红外的波段要能够获取 – Aerial Sensors can not be corrected as the atmospheric database contains
Feature Analyst 专业编辑 对波段没有任何限制，可允许每个波段具有不同的数据类型，如 DEM, 光谱数据（彩色的），专题图等等。
定义空间上下文关系
确定中心像元与周围像元的关系。这样我们就可以把停车场和道路区分开来。
掩模
允许用户集中处理某一感兴趣区域，或者在训练过程中删除原 先分好的类别。
– 没有雾霾的区域 (>40%). – 只对薄云的去除起作用. – 在水上的雾霾无法探测. – 近红外波段的数据应当首选，如果不能获取近红外波段的数据，红波段也是可以的。 – 全色波段的雾霾无法去除.
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
雾霾的去除:
Landsat 7 ETM+ Data
Raw Data
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR Example:
IKONOS, processed with ATCOR
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
• ATCOR 就是要剔除这些阻 碍因子.
1. 观测目标的光谱反射. 2. 地形的光谱反射到目标地物 (仅限于山体). 3. 邻近物的光谱散射:进入了观测视线。 4.大气分子散射.
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
大气对卫星信号传输的影响:
5 3
1 4
2
• 薄云薄雾阻碍了反射信号的接收. • 通过ATCOR的算法，软件能够对
雾霾的去除
Haze Reduced Image
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
大气 +地形纠正使用的方法和要求:
1 .大气影响的去除：
通过测量影像的光谱值和光谱库中的值进行比较后来确定大气的参数（大 气中的悬浮微粒，可见度）。
光谱库使用了MODTRAN-4的编码，包含了大量预先在不同天气环境和
ATCOR Example:
IKONOS, non-corrected raw data
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR Example:
大大气气++地地形形的的纠纠正正
输输出出:: 就就有有反反射射值值 的的影影像像
增增值值产产品品 ((ee..gg.. 植植被被 指指数数,, 能能量量流流））
输输出出::增增值值产产品品
ATCOR 光谱模型
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR 菜单:
ATCOR 主菜单
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
影像去雾霾
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH
ATCOR -薄云薄雾去除，大气及地形的纠正
ATCOR Example:
IKONOS, non-corrected raw data
Data are courtesy of European Space Imaging © European Space Imaging GmbH