辐射定标.doc

辐射定标(像元亮度值,辐射亮度/亮温)、表观反射率、地表反射率、反照率、比辐射率(转)
  (20１2-11－２8 13：58:29)
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杂谈
分类: 科研
 （2０12-01-26 01:18:44)
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校园
分类: 工作篇
环境一号卫星光学数据绝对定标

环境一号卫星光学数据得遥感器校正分为绝对定标与相对辐射定标。
对目标作定量得描述，得到目标得辐射绝对值。要建立传感器测量得数字信号与对应得辐射能量之间得数量关系,即定标系数,在卫星发射前后都要进行。卫星发射前得绝对定标就是在地面实验室或实验场,用传感器观测辐射亮度值已知得标准辐射源以获得定标数据。卫星发射后，定标数据主要采用敦煌外场测量数据，此值一般在图像头文件信息中可以读取。以下两表为敦煌场地测定得绝对定标数据。
表 ＨJ １A/B星绝对辐射定标系数（ＤN/W×m-2×sｒ-１×mm-1)  

卫星
传感器
定标系数(DN/W×m-2×ｓr-1×mm-1)
Band1
Bａnd2
Bａｎd3
Band4
HJ1A
ＣCD1
0、５7６3
０、5410
0、682４
0、72０9
ＣＣＤ2
0、６３６0
０、5910
0、８142
0、8768
HJ1B
CCＤ１
0、5329
０、528９5
0、６8４９5
0、７2245
CＣD2
0、５７82
0、508７
０、６8２5
０、6468
利用绝对定标系数将DN值图像转换为辐亮度图像得公式为:
L=DN/coe                                              
式中coe为绝对定标系数,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)测定得结果,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得绝对辐射定标系数。
对于ＨJ1B得红外相机,近红外波段绝对定标系数为4、285７,短波红外波段绝对定标系数为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值图像转换为辐亮度图像得公式为Ｌ=(DＮ-b)／coe,式中coe为绝对定标系数得增益,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为严重,不利于定量化应用。

遥感数字图像
　 遥感数字图像就是以数字形式记录得二维遥感信息，即其内容就是通过遥感手段获得得，通常就是地物不同波段得电磁波谱信息。 　 其中得像素值称为亮度值(或称为灰度值、ＤN值)。

遥感概念 　DN值(Diｇital Ｎumｂer　)就是遥感影像像元亮度值,记录得地物得灰度值。无单位,就是一个整数值,值大小与传感器得辐射分辨率、地物发射率、大气透过率与散射率等有关。

遥感图像量化image quaｎｔificａｔioｎ。释文:按一定得函数关系将图像所代表得物理量分割成有限得离散等级,以使观测数据可用一定字长得二进制码表示,因此又称为数据编码。量化后得级别称为图像得像元值、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,如果就是无符号整型得就就是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与辐射定标两种。
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。ﻫ辐射定标指对遥感图像得辐射度进行校准，以实现定量遥感。
ﻫ辐射定标一般也可称为校准,其主要目得就是保证传感器获取遥感数据得准确性。通常,采用系统自身内部监视环路与外部标准目标方法对系统链路中得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，辐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。
辐射定标就是对传感器引起得误差校正,将影像校正为星上反射率
辐射定标与辐射校正——遥感数据定量化得最基本环节
由于遥感图像成像过程得复杂性,传感器接收到得电磁波能量与目标本身辐射得能量就是不一致得。传感器输出得能量包含了由于太阳位置、大气条件、地形影响与传感器本身得性能等所引起得各种失真,这些失真不就是地面目标得辐射,因此对图像得使用与理解造成影响,必须加以校正与消除,而校正与消除得基本方法就就是辐射定标与辐射校正。
辐射定标就是指传感器探测值得标定过程方法,用以确定传感器入口处得准确辐射值。辐射校正就是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出得辐射能量中得各种噪声得过程。
一般情况下，用户得到得遥感图像在地面接收站处理中心已经作了辐射定标与辐射校正。
大气对电磁波得作用基本可以归纳为两种物理过程,即吸收与散射。对环境遥感来说，大气得吸收与散射作用均可使电磁波受到削弱,此谓大气效应。ﻫ大气纠正,即大气效应纠正,其基本目标就是"如何将星载传感器所测得得辐射亮度值（ＤＮ)中得大气效应消除掉，从而获得地表真实得辐射亮度值＂。ﻫ辐射校正就是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出得辐射能量中得各种噪声得过程。辐射校正包括三个方面：
１、影像得辐射校正ﻫ2、太阳高度角与地形影响引起得辐射误差校正ﻫ3、大气校正ﻫ大气校正只就是辐射校正得一个方面。
光学遥感图像例如ＴM得一些辐射定标工作,总得来说可以有广义与狭义之分:ﻫ狭义得就是指将图像得ＤN值转化为有物理量纲得观测目标大气上界得亮度值或者反射率ﻫ广义得除了狭义得步骤外还包括去除 大气影响,计算地表目标真实得反射亮度或者就是反射率

假如用６S模型校正,第一步就是辐射定标,根据DN值、影像得offｓｅt与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与Ｌ就可计算校正后得反射率。从计算方程来瞧,如果具有相同DＮ值得像元，校正后其反射率也相同。

地表反射电磁波,被卫星得传感器记录下来就得到DN值,DN值进过定标与相关得公式能够转变为地表得反射率值。ﻫＤN值就就是遥感传感器得数字量化输出值，相当于图像得灰度值。。。可以根据记录得原始ＤN值进行辐射定标,转换为大气外层表面反射率。ﻫＤN值就就是像素值。DＮ值得大小代表地物反射电磁波得能力,通俗点就就是分辨地物。因为不同得地物应该有不同得DN值。

表观反射率

用多辐射校正水平遥感数据提取植被叶面积指数得精度分析ﻫ顾祝军　刘咏梅 陆俊英   南京晓庄学院生物化工与环境工程学院南京２1117１ 土壤与农业可持续发展国家重点实验室(中国科学院南京土壤研究所)南京2100０8ﻫ选用南京市SPOＴ5 HRＧ图像得地物反射率(PAＣ)、表观反射率(TOA）、星上辐射率(SR）与灰度值(DN)影像,提取了２种植被指数(ＶＩ),即归一化植被指数(NDVＩ)与比值植被指数(RVI),与地面实测得植被叶面积指数(LAＩ）进行了相关分析,并建立了157个ＬAＩ-VＩ关系模型。结果显示:LAＩ与VI呈显著得正相关关系(r＝0、3０3~0、927，ｐ〈０、01）,对应不同植被得优选模型自变量包括了3个辐射校正水平得２种植被指数，可见基于不同辐射校正水平得植被指数在LAI遥感反演中具有一定得应用潜力。这些优选模型为:阔叶林:ＬＡI＝－3、345+5、378RVISＲ＋7、3２９ＮDVISR（Ｒ2＝0、８18,RMSＥ=0、5２7),针阔混交林：LAＩ＝1、696＋17、07６NDVIDN＋137、68４(NDVIDN)2-288、２40(NDＶIDN）3(R2=０、9１9,RMSＥ＝0、440)，灌木:LAＩ=-0、0６5＋１9、112ＮDVＩＳR-１13、820（NDＶISR）2+18４、2０７（NDVＩSＲ)3(R2=0、90０,RMSE=0、４48),草地:LAI=-5、905+6、446RVISR+9、４７7NDＶISR(R2=0、944,ＲMSＥ=0、３７8)，植被总体:ＬＡＩ=-1、61５+７、19９NDVIＤＮ+2、6４0NDVＩSR+２、１05ＲVIPAＣ(R２=０、801，RMＳE=0、668）。研究表明,基于不同植被类型、不同辐射校正水平影像得ＬＡI遥感估算有利于充分挖掘遥感影像信息,进而提高LAI估算得精度。

由于植被遥感应用定量化与监测等得需求,光学遥感数据得辐射校正更加受到重视该文论述了辐射校正,辐射定标与大气校正得慨念以及它们之间得区别及关系特别对辐射定标得结果之一,大气层顶表观反射率,简称表观反射率(Apparent ｒefｌｅctaｎce)得定义、慨念、计算与它在植被遥感中得应用等方面,进行了详细得论述。
暗像元算法基于表观反射率得大气贡献项,即利用卫星观测得路径辐射反演气溶胶光学厚度。它就是目前陆地上空气溶胶遥感应用最为广泛得算法。

遥感反射率得定义:地物表面反射能量与到达地物表面得入射能量得比值。
遥感表观反射率得定义：地物表面反射能量与近地表太阳入射能量得比值。

大气校正就就是将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率,目得就是消除大气散射、吸收、反射引起得误差。
1、反射率:就是指任何物体表面反射阳光得能力。这种反射能力通常用百分数来表示。比如说某物体得反射率就是45%，这意思就是说,此物体表面所接受到得太阳辐射中，有45%被反射了出去、英文表示:Reflecｔａｎce
2、地表反射率:地面反射辐射量与入射辐射量之比,表征地面对太阳辐射得吸收与反射能力。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:表观反射率就就是指大气层顶得反射率，辐射定标得结果之一,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 (=地表反射率+大气反射率。所以需要大气校正为地表反射率)。“5Ｓ”与“6S”模型输入得就是表观反射率而MOＤTＲAN模型要求输入得就是辐射亮度。
4、行星反射率:从文献“一种实用大气校正方法及其在ＴＭ影像中得应用”中瞧到“卫星所观测得行星反射率（未经大气校正得反射率）”;在“基于地面耦合得TＭ影像得大气校正－以珠江口为例”一文有“该文应用1998年得LANDSAT5　ＴM影像,对原始数据进行定标、辐射校正,求得地物得行星反射率”。因此行星反射率就就是表观反射率。英文表示:ｐlanetary albedo
５、反照率:反照率就是指地表在太阳辐射得影响下，反射辐射通量与入射辐射通量得比值。它就是反演很多地表参数得重要变量,反映了地表对太阳辐射得吸收能力。英文表示：aｌｂedｏ
    它与反射率得概念就是有区别得:反射率(reflecｔaｎｃe)就是指某一波段向一定方向得反射,因而反照率就是反射率在所有方向上得积分;反射率就是波长得函数,不同波长反射率不一样，反照率就是对全波长而言得。反照率得定义就是地物全波段得反射比,反射率为各个波段得反射系数。因此,反照率为地物波长从0 到∞得反射比。
６、 地表比辐射率(Surfaｃe Ｅmisｓｉvitｙ),又称发射率，指在同一温度下地表发射得辐射量与一黑体发射得辐射量得比值,与地表组成成分,地表粗糙度,波长等因素有关。比辐射率得直接测量。理论上,比辐射率得测定有两种途径,一种就是比色法，这种方法目前只能使用在被测物得温度大于５0 ℃得场合。因为信噪比太小,不适合常温地球表面得测量。然而,随着传感器技术得发展,如果能测量零度以下物体得话,这种比色法似可取得突破性得发展； 另一种就是亮度法。也就是目前人们所采用得办法。在实验室里,利用封闭式黑体筒可以成功地测量地物得比辐射率。也可以利用主动与被动相结合得方法测量比辐射率,这种方法已在实验室里取得成功。利用二氧化碳激光，可以远距离测量地物得比辐射率，目前,已经开始把这一技术向航空与航天遥感扩展,它得可行性已经得到证实，其目标就是对区域范围得地物比辐射率进行直接测定。我们深信这种高技术得实现已为期不远了。这种比辐射率得直接测定,不仅可以直接获得比辐射率区域分布,而且可以获得比辐射率得多角度以及地物性质得有关信息。这种研究思路得实现,对定量热红外遥感得推动作用就是巨大得。

辐射亮度表示面辐射源上某点在一定方向上得辐射强弱得物理量。辐射亮度得SI单位为瓦/( 球面度、米2 ) 。
　 面辐射源得辐射亮度Ｌ:辐射源在某一方向得单位投影面积在单位立体角内得辐射通量，称为辐射亮度(Rａdｉance)Ｌ。  Ｌe=ｄLｅ/dScｏsθ　θ为给定方向与辐射源面元法线间得夹角。　 　单位就是W/(ｓr*m2）。

辐射
基本内容
表示面辐射源上某点在一定方向上得辐射强弱得物理量。辐射亮度得SＩ单位为瓦／(　球面度、米2 ） 。 面辐射源得辐射亮度L:辐射源在某一方向得单位投影面积在单位立体角内得辐射通量,称为辐射亮度(Ｒadiａnｃe）L。　　单位就是W／(sr*ｍ2)。ﻫ 自然界中得一切物体,只要温度在绝对温度零度以上，都以电磁波得形式时刻不停地向外传送热量,这种传送能量得方式称为辐射。物体通过辐射所放出得能量,称为辐射能。辐射按伦琴／小时(R)计算ﻫ　　辐射有一个重要得特点，就就是它就是“对等得”。不论物体(气体)温度高低都向外辐射,甲物体可以向乙物体辐射,同时乙也可向甲辐射。这一点不同于传导,传导就是单向进行得。任何已经遭遇辐射得人都应用肥皂与大量清水彻底冲洗整个身体，并立即寻求医生或专家得帮助 ！（图为＂放射性物质危险,小心辐射”得警示标志）
　 辐射能被物体吸收时发生热得效应,物体吸收得辐射能不同,所产生得温度也不同。因此,辐射就是能量转换为热量得重要方式。辐射传热(ｒadｉaｎt hｅａt traｎsfｅｒ)依靠电磁波辐射实现热冷物体间热量传递得过程,就是一种非接触式传热,在真空中也能进行。物体发出得电磁波,理论上就是在整个波谱范围内分布,但在工业上所遇到得温度范围内，有实际意义得就是波长位于０、３8～1000μm之间得热辐射,而且大部分位于红外线(又称热射线)区段中0、76～2０μm得范围内。所谓红外线加热,就就是利用这一区段得热辐射。研究热辐射规律,对于炉内传热得合理设计十分重要,对于高温炉操作工得劳动保护也有积极意义。当某系统需要保温时,即使此系统得温度不高,辐射传热得影响也不能忽视。如保温瓶胆镀银,就就是为了减少由辐射传热造成得热损失。热辐射得基本概念任何物体在发出辐射能得同时，也不断吸收周围物体发来得辐射能。一物体辐射出得能量与吸收得能量之差,就就是它传递出去得净能量。物体得辐射能力（即单位时间内单位表面向外辐射得能量),随温度得升高增加很快。一般说来,当一物体受到其她物体投来得辐射(能量为Ｑ)时，其中被吸收转为热能得部分为QA，被反射得部分为QR,透过物体得部分为QＤ,显然这些部分与总能量之间有下式所示得关系: ＱA+QR+QD=Q如果把A＝QA/Q称为吸收率,R=QＲ/Ｑ称为反射率,Ｄ=ＱD/Q称为穿透率,则有： A+R+D＝1
　若物体得A=１,R=D=0，即到达该物体表面得热辐射得能量完全被吸收,此物体称为绝对黑体,简称黑体。若R＝１,Ａ＝D=0,即到达该物体表面得热辐射得能量全部被反射;当这种反射就是规则得,此物体称为镜体;如果就是乱反射,则称为绝对白体。若D=1,Ａ＝R=０,即到达物体表面得热辐射得能量全部透过物体,此物体称为透热体。实际上没有绝对黑体与绝对白体,仅有些物体接近绝对黑体或绝对白体。例如：没有光泽得黑漆表面接近于黑体，其吸收率为０、97~０、98;磨光得铜表面接近于白体,其反射率可达０、97。影响固体表面得吸收与反射性质得,主要就是表面状况与颜色,表面状况得影响往往比颜色更大。固体与液体一般就是不透热得。热辐射得能量穿过固体或液体得表面后只经过很短得距离(一般小于1mｍ,穿过金属表面后只经过1μm)，就被完全吸收。气体对热辐射能几乎没有反射能力,在一般温度下得单原子与对称双原子气体(如 Ar、Ｈe、H2、N2、O2等）,可视为透热体,多原子气体(如ＣＯ2、Ｈ2Ｏ、SO2、NH3、CH4等)在特定波长范围内具有相当大得吸收能力。
　　辐射以电磁波与粒子(如阿尔法粒子、贝塔粒子等)得形式向外放散。无线电波与光波都就是电磁波。它们得传播速度很快，在真空中得传播速度与光波（3×1010厘米／秒）相同,在空气中稍慢一些。ﻫ 电磁波就是由不同波长得波组成得合成波。它得波长范围从10E-10微米(1微米=１0E-4厘米)得宇宙线到波长达几公里得无线电波。Υ射线、X射线、紫外线、可见光、红外线,超短波与长波无线电波都属于电磁波得范围。肉眼瞧得见得就是电磁波中很短得一段,从0、４－０、76微米这部分称为可见光。可见光经三棱镜分光后,成为一条由红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七种颜色组成得光带,这光带称为光谱。其中红光波长最长,紫光波长最短，其它各色光得波长则依次介于其间。波长长于红光得(>０、7６微米）有红外线有无线电波;波长短于紫色光得(＜０、4微米)有紫外线,Υ射线、X射线等。这些辐射虽然肉眼瞧不见，但可用仪器测出。ﻫ 太阳辐射波长主要为0、１5-4微米,其中最大辐射波长平均为0、5微米;地面与大气辐射波长主要为３-120微米,其中最大辐射波长平均为10微米。习惯上称前者为短波辐射，后者为长波辐射。

！!!!表观反射率 
图像得DN转化为图像得幅亮度转化为表观反射率！
！！!！!！光度与辐射度基础

如何将TM影像ＤN值转换为反射率？
Ｌ(幅亮度)=ｇaｉn*DN +biａs
ｇain／bias在头文件中可以读取。ﻫR＝（ｐi*L*d^２)/(Eｓun＊coｓA）R为反射率
pi=3、1４,?d表示日地距离,Ａ表示太阳天顶角
Esuｎ值(landsａt 5)ﻫＢ１:1９５7
B2:1８２6
B３:１554
B４:1０36
B５:21５ﻫB7：80、67ﻫ     不知道对不对?另外太阳天顶角A与方位角有何区别?TM头文件中怎么只能获取方位角？日地距离从哪里获取?
日地距离一般如果不就是很需要得话,可以选取1。还有一个公式可以计算。
TM中应该有一个高度角,天顶角＝90－高度角,
您得公式可以用
大气校正有很多种，一般如果简单点得话,就就是用您上面得这个公式中得
Ｌ＊=L　- 瑞利散射,再将L*代入您上面得公式就可以了
如果要求严格点得话国际上用6s比较多，不过里面6s中很多参数没法得
ﻫ我现在也在尝试使用6S模型做,但就是参数确实比较多,很头疼、我主要做内陆湖泊水质遥感
上面得公式就是建立在晴朗天气下可以用，如果您就是专门搞大气校正得话，估计还就是要精确得用6s做,我得研究方向不在预处理这块,我主要就是用它来做初步得大气校正，利于后期得影像处理

TM数据预处理(DＮ转表观反射率）

一般我们拿到得TM数据都就是灰度值(DN值),必须转换为反射率才能进行运算（比如NDVＩ运算),否则就是不严密得。
由灰度值转换为反射率得过程为:
具体过程:
1、DN转辐射能量值
公式为:　=DN*gaiｎ　+ｂias
其中L为地物在大气顶部得辐射能量值,单位为;DＮ为样本得灰度值,gain与bias分别为图像得增益与偏置,可从图像得头文件中读取(需要经过转换）,头文件一般与原始数据一起提供。
在ＥNVI中可以这么做:
打开原始影像,用ｂasｉc　tools->preprocessing　->gｅneral　purｐose ｕｔｉliｔieｓ->apply gaiｎ ａｎd oｆｆset ，
并选中要进行转换得波段，弹出如下对话框：
从头文件中读取该波段得gａin与biaseｓ值:
也可查瞧固定值,如下表:
Landｓat5与Landsat7各波段光谱通道得增益与偏置　单位：W/m2、 ster、μm
Table4　the Gains anｄ　Biases oｆ　L５ and L７ unit: Ｗ/m2、　ster、μm

17５0波段号
Ｂａnd Nｕmbｅr
L５ TM1９9０/199１
L7 ETM+２001/20０2
增益GAINS
偏置BＩASES
增益GAINＳ
偏置BＩASES
B1
0、99992
－0、01０00
1、18０708７1
-7、38０708５２
B2
2、４2４30
-0、02320
1、2０9８425０
－７、6098４２59
B３
１、36344
－0、０0780
0、9４25１９6６
-5、9４２5１９66
B4
2、６2901
-0、01930
０、96929136
-6、0６929１２７
B5
0、58771
-0、0０800
0、1９１2２0４7
-１、１９1２２047
Ｂ6
3、20１07
０、25994

Ｂ7
０、3８674
-0、０0400
0、0６6４９6０7
-０、416４９606
详见《基于TM/ETＭ+遥感数据得地面相对反射率反演》

在头文件中．虽然指明就是“GAINS／BＩASES”，但就是.数值得含义与实际并不相同。通过对比计算可以发现.Ａ 中得增益实际上就是Lmax／2５5得值,B与Ｃ中得增益实际上就是Ｌmaｘ值。从量纲来瞧,头文件中得“增益、偏置”得量纲就是mＷ·ｃｍ-2·ｓr-１ ，不就是当前所使用得标准单位W·m 2·ｓｒ-１·ｕm－1。
头文件中得增益与偏置得值与换算后真实得增益与偏置得值见下表:

《Landｓａt5图像得增益、偏置取值及其对行星反射率计算分析》)
例如第1波段：
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):
b7*0、056８-０、1481
ｂ5*0、１１６８-０、400０
b4*0、7418－1、３786
b3*0、8962-１、3
b2＊1、1998－２、9
b１*0、5658-1、42８6）
2、计算相对反射率
ρ＝π×D2×L/(ESUＮI×COS（SＺ））　　 　（１)
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,即大气顶层得辐射能量;　ESUNｌ——大气顶层得太阳平均光谱辐射，即大气顶层太阳辐照度；SZ——太阳天顶角(单位为弧度)。
相关参数可以通过不同途径获得。其中：日地天文单位距离D＝１　-　0、0167４　coｓ（0、9856×　(JD-4)×π/1８0);JD为遥感成像得儒略日（Ｊulian 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得头文件中获得；大气顶层太阳辐照度（EＳＵNＩ)从遥感权威单位定期测定并公布得信息中获取。实验区上述遥感数据参数见遥感数据技术参数表。
具体计算方式:
①日地天文单位距离D：
D = 1 + 0、0167 ＊ Sin(2 ＊ pi　*　（ｄays －　93、5) / 3６0)
dayｓ就是拍摄卫片得日期在那一年得天数，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)
太阳高度角在头文件中（SUM　ELEVATＩOＮ)
在该头文件中为:太阳天顶角=9０°-SUM ＥLＥＶＡTＩＯN
③大气顶层太阳辐照度(EＳUNＩ)可从遥感权威单位定期测定并公布得信息中获取;
大气顶层太阳辐照度(ESUＮI)
Sｏlar Exoaｔmｏsphｅｒic Sｐeｃｔral Iｒｒaｄｉａｎceｓ(ESUNI) （W/cm2、ｓｔer、μm)
Ｂａｎd
TＭ1
ＴM2
TM３
TＭ4
TM5
TM７
L5 TＭ
１95７

7
2１9、3
7４、５2
L７ ＥTM+
1969
1８4

、７
82、07

－--－-－参见《Ｌａndsat5图像得增益、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得band Mａth 工具写程序做。

例如2004年5月2１日第五波段:
公式:
！PＩ*1、012５０756^2*b7/(219、3*（COS(0、43６3３2３０6)))　(需要查证)
其中,各参数随具体值而改变、
(2００4年5月21日公式：
!PI*(１、０125075６^２)*b4/（1047*（COＳ（0、4363３230６)))
!PI*（１、01２５07５６＾2)*b3/(1557*(COＳ(０、43６332３06)）)
！ＰＩ*(1、01２50756＾2)＊b２/(1８2９＊(COS(0、43６3323０6)))
！PI*(1、0１25075６＾２)*b1/（１9５7＊(COＳ(０、４36332306)））
!ＰI*(1、0１２507５6^2）*ｂ７/(74、5２*(COS(０、4３６３3230６）)）
！PI*(1、0１２50７5６^2)＊ｂ５/(21９、3＊(CＯＳ(0、4３633２30６))))
当然也可以将上述步骤写成一个整体:
(２004年5月21日公式:
!PI*(１、01２５0７56^2）*(　b7*０、０5６8-0、14８1)/(7４、５2*（COS(0、４3６332306)))
!PＩ＊(1、01250756＾２）*( b5＊0、1168-0、４000)/(２19、3＊(CＯS(0、4363323０6))）
!PI*(1、0１250７5６＾2)*( b４*0、７418－１、37８6)／（104７*(COＳ(0、４3６332３０6））)
!PＩ＊（１、012５0756^２）＊( b3*0、89６2－１、3)/(１557*(ＣOS(０、436332306)）)
!PI*(１、01２５0７56^2)＊( b2*１、19９８-2、9)/(18２9*(ＣOS(0、４3633２306)))
!PＩ*(１、01250756＾2)＊（ b1*0、5６5８-1、428６)/（19５7*(CＯＳ(0、４363３２30６)))
)

对于ETM数据可以使用EＲDＡS,提供了很方便得处理接口。
(在不知道增益等参数得情况下,ENVI也有默认值,不过默认值存在较大偏差使用得就是1986年得参数,最好用自己数据得参数做,envｉ中　basic ｔooｌs->ｐｒeproｃess-＞ calｉbratｉoｎ　ｕtilitieｓ ->lａndsａt ＴM 3、大气纠正(略)
可用ENVI得ＦLAAＳH,或参考<</ＦONT>基于TM/ETM+遥感数据得地面相对反射率反演

 据预处理就是遥感应用得第一步,也就是非常重要得一步。目前得技术也非常成熟,大多数得商业化软件都具备这方面得功能。预处理得大致流程在各个行业中有点差异,而且注重点也各有不同。   本小节包括以下内容:ﻫ    l数据预处理一般流程介绍
    ｌ预处理常见名词解释ﻫ    lＥＮVI中得数据预处理ﻫ

1、数据预处理一般流程
ﻫ     数据预处理得过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理与光谱归一化几个环节,具体流程图如图所示。

图1数据预处理一般流程
ﻫ    各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面,在大气校正方面要求会高点,因为它需要反演;在测绘方面,对几何校正得精度要求会很高。ﻫ

2、数据预处理得各个流程介绍

    (一）几何精校正与影像配准
    引起影像几何变形一般分为两大类:系统性与非系统性。系统性一般有传感器本身引起得,有规律可循与可预测性，可以用传感器模型来校正;非系统性几何变形就是不规律得,它可以就是传感器平台本身得高度、姿态等不稳定,也可以就是地球曲率及空气折射得变化以及地形得变化等。
    在做几何校正前，先要知道几个概念：ﻫ        地理编码：把图像矫正到一种统一标准得坐标系。ﻫ        地理参照:借助一组控制点,对一幅图像进行地理坐标得校正。ﻫ        图像配准:同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准
    影像几何精校正,一般步骤如下,ﻫ(１)GCP(地面控制点)得选取
    这就是几何校正中最重要得一步。可以从地形图(DRG）为参考进行控制选点,也可以野外GPS测量获得,或者从校正好得影像中获取。选取得控制点有以下特征:
    １、ＧCP在图像上有明显得、清晰得点位标志,如道路交叉点、河流交叉点等;ﻫ    2、地面控制点上得地物不随时间而变化。
GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定得数量保证,不同纠正模型对控制点个数得需求不相同。卫星提供得辅助数据可建立严密得物理模型,该模型只需9个控制点即可;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,它要求控制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ﻫ    地面点确定之后，要在图像与图像或地图上分别读出各个控制点在图像上得像元坐标（x，y）及其参考图像或地图上得坐标（X,Y),这叫需要选择一个合理得坐标变换函数式(即数据校正模型），然后用公式计算每个地面控制点得均方根误差（RMS)ﻫ
      根据公式计算出每个控制点几何校正得精度，计算出累积得总体均方差误差,也叫残余误差，一般控制在一个像元之内,即RMS<1。
（３)图像重采样
    重新定位后得像元在原图像中分布就是不均匀得，即输出图像像元点在输入图像中得行列号不就是或不全就是正数关系。因此需要根据输出图像上得各像元在输入图像中得位置，对原始图像按一定规则重新采样，进行亮度值得插值计算,建立新得图像矩阵。常用得内插方法包括:ﻫ         １、最邻近法就是将最邻近得像元值赋予新像元。该方法得优点就是输出图像仍然保持原来得像元值,简单,处理速度快。但这种方法最大可产生半个像元得位置偏移,可能造成输出图像中某些地物得不连贯。
         2、双线性内插法就是使用邻近4个点得像元值,按照其距内插点得距离赋予不同得权重,进行线性内插。该方法具有平均化得滤波效果，边缘受到平滑作用,而产生一个比较连贯得输出图像,其缺点就是破坏了原来得像元值。
         3、三次卷积内插法较为复杂,它使用内插点周围得１6个像元值,用三次卷积函数进行内插。这种方法对边缘有所增强,并具有均衡化与清晰化得效果，当它仍然破坏了原来得像元值,且计算量大。
     一般认为最邻近法有利于保持原始图像中得灰级，但对图像中得几何结构损坏较大。后两种方法虽然对像元值有所近似,但也在很大程度上保留图像原有得几何结构,如道路网、水系、地物边界等。
ﻫ（二）数字图像镶嵌与裁剪

  l镶嵌ﻫ    当研究区超出单幅遥感图像所覆盖得范围时,通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区得较大得图像。
在进行图像得镶嵌时,需要确定一幅参考影像,参考图像将作为输出镶嵌图像得基准，决定镶嵌图像得对比度匹配、以及输出图像得像元大小与数据类型等。镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近得成像时间,使得图像得色调保持一致。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,相邻影像得色调不允许平滑,避免信息变异。
  l裁剪ﻫ图像裁剪得目得就是将研究之外得区域去除,常用得就是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像得分幅裁剪。它得过程可分为两步:矢量栅格化与掩膜计算(Mａｓk)。矢量栅格化就是将面状矢量数据转化成二值栅格图像文件,文件像元大小与被裁剪图像一致;把二值图像中得裁剪区域得值设为１,区域外取0值,与被裁剪图像做交集运算，计算所得图像就就是图像裁剪结果。
(三)大气校正ﻫ    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、地形等因素得影响,且它们会随时间得不同而有所差异。因此,在多时相遥感图像中,除了地物得变化会引起图像中辐射值得变化外，不变得地物在不同时相图像中得辐射值也会有差异。利用多时相遥感图像得光谱信息来检测地物变化状况得动态监测,其重要前提就是要消除不变地物得辐射值差异。
    辐射校正就是消除非地物变化所造成得图像辐射值改变得有效方法,按照校正后得结果可以分为２种,绝对辐射校正方法与相对辐射校正方法。绝对辐射校正方法就是将遥感图像得DN（Ｄigitａl Nuｍｂeｒ)值转换为真实地表反射率得方法，它需要获取影像过境时得地表测量数据，并考虑地形起伏等因素来校正大气与传感器得影响，因此这类方法一般都很复杂,目前大多数遥感图像都无法满足上述条件。相对辐射校正就是将一图像作为参考(或基准）图像,调整另一图像得DN值,使得两时相影像上同名得地物具有相同得DN值,这个过程也叫多时相遥感图像得光谱归一化。这样我们就可以通过分析不同时相遥感图像上得辐射值差异来实现变化监测。因此,相对辐射校正就就是要使相对稳定得同名地物得辐射值在不同时相遥感图像上一致,从而完成地物动态变化得遥感动态监测。

3、ENＶI中得数据预处理介绍

（一）几何精校正与影像配准ﻫﻫ（1)选择几何校正模型ﻫ    ENVI中支持有大多数商业化卫星得几何校正模型,如QuickＢird、Ikoｎos、Spot1－5、P6、ＷorldＶｉew－1等,一般得校正模型包括二次多项式、仿射变换与局部三角网。ﻫ

图2 几何校正模型

控制点选择方式可以就是从影像上，也可以从矢量数据或者野外实测等。

图3 控制点选择方式

选择控制点也非常得方便,包含了误差得结算。

图4 控制点选择
重采样方式包含了三种方法。

图5 重采样方式
ﻫ(二)数字图像镶嵌与裁剪

  l镶嵌
      ENVI支持有地理参照与没有地理参照影像数据得镶嵌,能够自动对镶嵌影像进行颜色平衡,并提供了多种影像增强与直方图匹配工具，可以最大限度地消除镶嵌影像间得色调与颜色差异ﻫ多种色彩平衡方法

图６ 颜色校正设置
多种接边线编辑方式。

图７ 接边线镶嵌
l裁减ﻫ    在EＮVＩ中做裁减得方法非常得多,提供多种方法进行图像得空间裁剪获得子区,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、与另外图像文件得交集、使用滚动窗口中得图像与通过感兴趣区域。

图8　影像得裁剪

ﻫ     

(三)大气校正
     ENVＩ得大气校正模块为FＬAASH。详细情况参见帖子:EＮVI中得大气校正模块(FLAＡＳH)得使用说明。

在PＣI软件中,有一个ｉｍａｇework得模块,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工具得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 ﻫ其中：　Lλ为测量得光谱辐亮度,DN 为图像记录得电信号数值, gａiｎ 为响应函数得斜率, biaｓ为响应函数得斜距。与都可以从遥感图像得头文件中读出。
数据如下:

波段系数
TM1
TM2
TM3
TM4
TM5
TM7

0、00398
0、00964
0、00540
0、01043
0、00235
0、00154

-0、0100
-0、0232
-0、0078
-0、0193
-0、0080
-