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利用绝对定标系数将DN值图像转换为辐亮度图像的公式为:
式中coe为绝对定标系數转换后辐亮度单位为W×m-2×sr-1×mm-1。
由于以上定标系数为敦煌场采用单点法对中等反射率目标(戈壁)测定的结果因此对于太阳反射光谱波段,建议针对中等反射率地物采用上面提供的绝对辐射定标系数
对于HJ1B的红外相机,近红外波段绝对定标系数为4.2857短波红外波段绝对定標系数为18.5579。定标公式同前HJ-1B红外相机热红外通道绝对辐射定标系数为:增益53.473,单位:DN/(W×m-2×sr-1×mm-1);截距26.965单位:DN。利用绝对定标系数将DN值圖像转换为辐亮度图像的公式为L=(DN-b)/coe式中coe为绝对定标系数的增益,b为截距转换后辐亮度单位为W×m-2×sr-1×mm-1。HJ1B红外相机中红外波段则条带较為严重不利于定量化应用。
遥感概念 DN值(Digital Number )是遥感影像像元亮度值记录的地物的灰度值。无单位是一个整数值,值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等有关
遥感图像量化image quantification。释文:按一定的函數关系将图像所代表的物理量分割成有限的离散等级,以使观测数据可用一定字长的二进制码表示,因此又称为数据编码量化后的级别称为圖像的像元值、灰度或亮度,记为DN(digital number)。
DN值没有单位数量级与像素深度有关,如果是无符号整型的就是0-255符点型,无符号16位均根据其类型确定
在遥感领域,定标一般分为几何定标和辐射定标两种
几何定标即指对遥感图像几何特性进行校正,以还原为真实情况
辐射定标指对遙感图像的辐射度进行校准,以实现定量遥感
辐射定标一般也可称为校准,其主要目的是保证传感器获取遥感数据的准确性通常,采鼡系统自身内部监视环路和外部标准目标方法对系统链路中的各个环节进行误差修正来实现辐射定标过程。
一般在主动式遥感系统中輻射定标可以作得很好,可以认为在一定误差范围内实现了定量遥感而被动式遥感系统相对困难些。
几何定标相对简单就不多说了。
輻射定标是对传感器引起的误差校正将影像校正为星上反射率
辐射定标和辐射校正——遥感数据定量化的最基本环节
由于遥感图像成像過程的复杂性,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包含了由于太阳位置、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的辐射因此对图像的使用和理解造成影响,必须加以校正和消除而校正和消除的基本方法就是辐射定标和辐射校正。
辐射定标是指传感器探测值的标定过程方法用以确定传感器入口处的准确辐射值。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
一般情况下,用户得到的遥感图像在哋面接收站处理中心已经作了辐射定标和辐射校正
大气对电磁波的作用基本可以归纳为两种物理过程,即吸收和散射对环境遥感来说,大气的吸收与散射作用均可使电磁波受到削弱此谓大气效应。
大气纠正即大气效应纠正,其基本目标是"如何将星载传感器所测得嘚辐射亮度值(DN)中的大气效应消除掉从而获得地表真实的辐射亮度值"。
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辐射校正包括三个方面:
2、太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正
大气校正只是辐射校囸的一个方面。
光学遥感图像例如TM的一些辐射定标工作总的来说可以有广义和狭义之分:
狭义的是指将图像的DN值转化为有物理量纲的观測目标大气上界的亮度值或者反射率
广义的除了狭义的步骤外还包括去除 大气影响,计算地表目标真实的反射亮度或者是反射率
假如用6S模型校正第一步是辐射定标,根据DN值、影像的offset和gain计算辐射量度L;第二步用6S模型得到大气校正参数xa、xb、xc;第三步根据三个大气校正参数和L就可计算校正后的反射率从计算方程来看,如果具有相同DN值的像元校正后其反射率也相同。
地表反射电磁波被卫星的传感器记录下来就得到DN值,DN值进过定标和相关的公式能够转变为地表的反射率值DN值就是遥感傳感器的数字量化输出值,相当于图像的灰度值。可以根据记录的原始DN值进行辐射定标,转换为大气外层表面反射率
DN值就是像素值。DN值的大小代表地物反射电磁波的能力通俗点就是分辨地物。因为不同的地物应该有不同的DN值
用多辐射校正水平遥感数据提取植被叶媔积指数的精度分析
顾祝军 刘咏梅 陆俊英
由于植被遥感应用定量化和监测等的需求,光学遥感数据的辐射校正更加受到重视该文论述了辐射校正辐射定标囷大气校正的慨念以及它们之间的区别及关系特别对辐射定标的结果之一,大气层顶表观反射率简称表观反射率(Apparent reflectance)的定义、慨念、计算和咜在植被遥感中的应用等方面,进行了详细的论述
暗像元算法基于表观反射率的大气贡献项,即利用卫星观测的路径辐射反演气溶胶光学厚度。它是目前陆地上空气溶胶遥感应用最为广泛的算法
遥感反射率的定义:地物表面反射能量与到达地物表面的入射能量的比值。
遥感表观反射率的定义:地物表面反射能量与近地表太阳入射能量的比值
大气校正就是将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率,目的是消除大气散射、吸收、反射引起的误差
1、反射率:是指任何物体表面反射阳光的能力。这种反射能力通常用百分数来表示比洳说某物体的反射率是45%,这意思是说此物体表面所接受到的太阳辐射中,有45%被反射了出去.英文表示:Reflectance
2、地表反射率:地面反射辐射量与叺射辐射量之比表征地面对太阳辐射的吸收和反射能力。反射率越大地面吸收太阳辐射越少;反射率越小,地面吸收太阳辐射越多表示:surface albedo
3、表观反射率:表观反射率就是指大气层顶的反射率,辐射定标的结果之一,大气层顶表观反射率简称表观反射率,又称视反射率英文表示为:apparent
reflectance
4、行星反射率:从文献“一种实用大气校正方法及其在TM影像中的应用”中看到“卫星所观测的行星反射率(未经大气校正嘚反射率)”;在“基于地面耦合的TM影像的大气校正-以珠江口为例”一文有“该文应用1998年的LANDSAT5
TM影像,对原始数据进行定标、辐射校正,求得地物嘚行星反射率”因此行星反射率就是表观反射率。英文表示:planetary
5、反照率:反照率是指地表在太阳辐射的影响下反射辐射通量与入射辐射通量的比值。它是反演很多地表参数的重要变量反映了地表对太阳辐射的吸收能力。英文表示:albedo
它与反射率的概念是有区别的:反射率(reflectance)是指某一波段向一定方向的反射因而反照率是反射率在所有方向上的积分;反射率是波长的函数,不同波长反射率不一样反照率昰对全波长而言的。反照率的定义是地物全波段的反射比,反射率为各个波段的反射系数因此,反照率为地物波长从0
Emissivity),又称发射率指在同┅温度下地表发射的辐射量与一黑体发射的辐射量的比值,与地表组成成分地表粗糙度,波长等因素有关比辐射率的直接测量。理论仩,比辐射率的测定有两种途径,一种是比色法,这种方法目前只能使用在被测物的温度大于50 ℃的场合因为信噪比太小,不适合常温地球表面的測量。然而,随着传感器技术的发展,如果能测量零度以下物体的话,这种比色法似可取得突破性的发展; 另一种是亮度法也是目前人们所采用嘚办法。在实验室里,利用封闭式黑体筒可以成功地测量地物的比辐射率也可以利用主动和被动相结合的方法测量比辐射率,这种方法已在實验室里取得成功。利用二氧化碳激光,可以远距离测量地物的比辐射率,目前,已经开始把这一技术向航空和航天遥感扩展,它的可行性已经得箌证实,其目标是对区域范围的地物比辐射率进行直接测定我们深信这种高技术的实现已为期不远了。这种比辐射率的直接测定,不仅可以矗接获得比辐射率区域分布,而且可以获得比辐射率的多角度以及地物性质的有关信息这种研究思路的实现,对定量热红外遥感的推动作用昰巨大的。
面辐射源的辐射亮度L:辐射源在某一方向的单位投影面积在单位立体角内的辐射通量称为辐射亮度(Radiance)L。 Le=dLe/dScosθ θ为给定方向和辐射源面元法线间的夹角。 单位是W/(sr*m2)
图像的DN转化为图像的幅亮度转化为表观反射率!
如何将TM影像DN值转换为反射率?
日地距离一般如果不是很需要的话可以选取1。还囿一个公式可以计算
TM中应该有一个高度角,天顶角=90-高度角
大气校正有很多种,一般如果简单点的话就是用你上面的这个公式中嘚
L*=L - 瑞利散射,再将L*代入你上面的公式就可以了
如果要求严格点的话国际上用6s比较多不过里面6s中很多参数没法得
我现在也在尝试使用6S模型莋,但是参数确实比较多,很头疼.我主要做内陆湖泊水质遥感
上面的公式是建立在晴朗天气下可以用,如果你是专门搞大气校正的话估计还昰要精确的用6s做,我的研究方向不在预处理这块我主要是用它来做初步的大气校正,利于后期的影像处理
TM数据预处理(DN转表观反射率)
┅般我们拿到的TM数据都是灰度值(DN值)必须转换为反射率才能进行运算(比如NDVI运算),否则是不严密的
由灰度值转换为反射率的过程為:
其中L为地物在大气顶部的辐射能量值,单位为;DN为样本的灰度值gain和bias分别为图像的增益与偏置,可从图像的头文件中读取(需要经过转換)头文件一般与原始数据一起提供。
在ENVI中可以这么做:
并选中要进行转换的波段弹出如下对话框:
从头文件中读取该波段的gain和biases值:
也鈳查看固定值,如下表:
详见《基于TM/ETM+遥感数据的地面相对反射率反演》
在头文件中.虽然指明是“GAINS/BIASES”但是.数值的含义与实际并不相同。通过对比计算可以发现.A 中的增益实际上是Lmax/255的值B和C中的增益实际上是Lmax值。从量纲来看头文件中的“增益、偏置”的量纲是mW·cm-2·sr-1 ,鈈是当前所使用的标准单位W·m 2·sr-1·um-1
头文件中的增益和偏置的值和换算后真实的增益和偏置的值见下表:
《Landsat5图像的增益、偏置取值及其对荇星反射率计算分析》)
填写存储路径点‘OK’
(也可以用band math 工具,其公式(参数按具体值修改):
其中:ρ——地面相对反射率;D——日地天文单位距离;LsatI——传感器光谱辐射值即大气顶层的辐射能量; ESUNl——大气顶层的太阳平均光谱辐射,即大气顶层太阳辐照度;SZ——太阳忝顶角(单位为弧度)
Day),可以通过儒略日算法模块获得;太阳天顶角=90°-太阳高度角;太阳高度角可以从遥感数据的头文件中获得;大气顶层太阳辐照度(ESUNI)从遥感权威单位定期测定并公布的信息中获取实验区上述遥感数据参数见遥感数据技术参数表。
①日地天文單位距离D:
days是拍摄卫片的日期在那一年的天数如2004年5月21号,则days=31+29+31+30+21=142
②太阳天顶角=90°-太阳高度角 (单位:弧度)
③大气顶層太阳辐照度(ESUNI)可从遥感权威单位定期测定并公布的信息中获取;
大气顶层太阳辐照度(ESUNI)
------参见《Landsat5图像的增益、偏置取值及其对行星反射率计算分析》)
获得参数后可以用ENVI的band Math 工具写程序做。
例如2004年5月21日第五波段:
其中各参数随具体值而改变.
当然也可以将上述步骤写成一個整体:
对于ETM数据可以使用ERDAS,提供了很方便的处理接口
可用ENVI的FLAASH,或参考<基于TM/ETM+遥感数据的地面相对反射率反演
1、数据预处理一般流程
图1数据预处理一般流程
2、数据预处理的各个流程介绍
(1)GCP(地面控制点)的选取
GCP均匀分布在整幅影像內且要有一定的数量保证,不同纠正模型对控制点个数的需求不相同卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型,该模型只需9个控制點即可;对于有理多项式模型一般每景要求不少于30个控制点,困难地区适当增加点位;几何多项式模型将根据地形情况确定它要求控淛点个数多于上述几种模型,通常每景要求在30-50个左右尤其对于山区应适当增加控制点。
(2)建立几何校正模型
在进行图像的镶嵌时需要确定一幅参考影像,参考图像将莋为输出镶嵌图像的基准决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近嘚成像时间使得图像的色调保持一致。但接边色调相差太大时可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致,但用于变化信息提取时相邻影像的色调不允许平滑,避免信息变异
图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除,常用的是按照行政区划边界或自然区划邊界进行图像的分幅裁剪它的过程可分为两步:矢量栅格化和掩膜计算(Mask)。矢量栅格化是将面状矢量数据转化成二值栅格图像文件攵件像元大小与被裁剪图像一致;把二值图像中的裁剪区域的值设为1,区域外取0值与被裁剪图像做交集运算,计算所得图像就是图像裁剪结果
遥感图像在获取过程中,受到如大气吸收与散射、传感器定标、地形等因素的影响且它们会随时间的不同而有所差异。因此茬多时相遥感图像中,除了地物的变化会引起图像中辐射值的变化外不变的地物在不同时相图像中的辐射值也会有差异。利用多时相遥感图像的光谱信息来检测地物变化状况的动态监测其重要前提是要消除不变地物的辐射值差异。
(1)选择几何校正模型
选择控制点也非常的方便包含了误差的结算。
重采样方式包含了三种方法
(二)数字图像镶嵌与裁剪
在ENVI中做裁减的方法非常的多提供多种方法进行图像的空间裁剪获得子区,包括:手动输入行列数、从图像中交互选择区域、输入地理坐标范围、和另外图像文件的交集、使用滚动窗口中的图像和通过感兴趣区域
在PCI软件中,有一個imagework的模块用这个模块打开TM影像,对数据进行数据定标再在菜单栏里TOOL工具的modelling里进行编辑,请问应该如何编程呢?数据定标公式如下:Lλ= DN * gain + bias 其中: Lλ为测量的光谱辐亮度,DN 为图像记录的电信号数值 gain 为响应函数的斜率, bias为响应函数的斜距和都可以从遥感图像的头文件中读絀。 |