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78《遥感原理与应用》之第6章遥感图像的辐射处理 - 三亿文库
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1）太阳经大气衰减后照射到地面，经地面反射后，又经大气第二次衰减进入传感器的能量；
2）地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量；
3）大气散射、反射和辐射的能量。
传感器输出的能量还与传感器的光谱响应系数有关。因此遥感图像的辐射误差主要包括：
1）传感器本身的性能引起的辐射误差；
2）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差；
3）大气的散射和吸收引起的辐射误差。
相应的辐射误差校正包含上述几方面。
第6章遥感图像的辐射处理；§6.1遥感图像的辐射校正；辐射校正是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传；6.1.1辐射误差；从辐射传输方程可以看出，传感器接收的电磁波能量包；1）太阳经大气衰减后照射到地面，经地面反射后，又；2）地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量；；3）大气散射、反射和辐射的能量；传感器输出的能量还与传感器的光谱响应系数有关；1）传感
第6章 遥感图像的辐射处理
§6.1 遥感图像的辐射校正
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。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。一般情况下，用户得到的遥感图像在地面接收站处理中心已经做了系统辐射校正。本节做简要介绍。
6.1.1 辐射误差
从辐射传输方程可以看出，传感器接收的电磁波能量包含三部分：
1）太阳经大气衰减后照射到地面，经地面反射后，又经大气第二次衰减进入传感器的能量；
2）地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量；
3）大气散射、反射和辐射的能量。
传感器输出的能量还与传感器的光谱响应系数有关。因此遥感图像的辐射误差主要包括：
1）传感器本身的性能引起的辐射误差；
2）地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差；
3）大气的散射和吸收引起的辐射误差。
相应的辐射误差校正包含上述几方面。
6.1.2 传感器本身的性能引起的辐射误差校正
由于制造工艺的限制，传感器的性能对传感器的能量输出有直接影响，主要指传感器的光谱响应系数。在扫描类传感器中，电磁波能量在传感器系统能量转换过程中会产生辐射误差。由于能量转换系统的灵敏度特性有很好的重复性，可以在地面定期测量其特性，根据测量值对其进行辐射误差校正。而在摄影类传感器中，由于光学镜头的非均匀性，成像时图像边缘会比中间部分暗。可以通过测定镜头边缘与中心的角度加以改正。
传感器本身辐射误差校正公式为：
其中：Vr为校正前的辐射值，
Vc 为校正后的辐射值，
Ks为太阳校正系数，是常数，
为滤波偏移值，是大气散射影响或其他原因产生的附加辐射值，决定于检测系统的大气的干扰，
为滤波增益，决定于检测系统的波谱响应因素。 计算的过程为滤波。当卫星上的传感器对地面正向扫描时，传感器接收目标的辐射光谱，而当传感器回归扫描时，则传感器不接收目标辐射能量，而是接收系统内的人工辐射光源发出的标准信号（校正锲，随时间而改变辐射的强弱），此时传感器对标准锲
进行取样，输出Vi值，该值和遥感图像数据一起传至地面站进行处理。地面站进行校正处理时，对Vi值作回归运算得到：
Ci，Di为回归系数，它们决定于检测器、波段和高增益等因素。这些因素不同，其差别也较大。通过事先对各个传感器进行大量的测试实验来确定。
为随机变量，可以通过对
的估计量。当进行第n次观测时，得到观测量量
近正确值。，得到第n 次的估计量计算采用逐次估计：
的逐次估计进行统计运算，以求得接近于实际，用来修改第（n－1）次的估计，第n次估计量比第n－1次估计量更接分别为第n和n－1次观测的估计值，
n 为观测次数，一般取值 32。 为第n次的观测值，
辐射校正流程图见图6－1。
6.1.3 太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正
太阳高度角引起的辐射畸变校正是将太阳光线倾斜照射时获取的图像校正为太阳光垂直照射时获取的图像，因此在做辐射校正时，需要知道成像时刻的太阳高度角。太阳高度角可以根据成像时刻的时间、季节和地理位置确定。由于太阳高度角的影响，在图像上会产生阴影现象，阴影会覆盖阴坡地物，对图像的定量分析和自动识别产生影响。一般情况下阴影是难以消除的，但对多光谱图像可以用两个波段图像的比值产生一个新图像以消除地形的影响。在多光谱图像上，产生阴影区的图像亮度值是无阴影时的亮度和阴影亮度值之和，通过两个波段的比值可以基本消除。
具有地形坡度的地面，对进入传感器的太阳光线的辐射亮度有影响，但是地形坡度引起的辐射亮度校正需要知道成像地区的数字地面模型，校正不方便。同样也可以用比值图像来消除其影响。
6.1.4大气校正
上述辐射校正未考虑大气的影响，需要进行大气校正。大气的影响是指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。
1．基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正
在遥感成像的同时，同步获取成像目标的反射率，或通过预先设置已知反射率的目标，把地面实况数据与传感器的输出数据进行比较，来消除大气的影响。
将地面测定的结果与卫星图像对应像元的亮度值进行回归分析，其回归方程为：
L=a+bR（6－6）
其中a为常数，b为回归系数，设。
bR=La（6－7）
则
L=a+La（6－8）
其中La为地面实测值，该值未受大气影响，a为大气影响，L为卫星观测值。所以可以得到大气影响： a=L－La（6－9）
大气校正公式为：
LG=L－a （6－10）
图像中的每一像元亮度值均减去a ,以获得成像地区大气校正后的图像。
2．大气模型
大气模型计算复杂，并且需要有关大气假设或成像时刻的大气参数。常用模型有LOWTRAN或MODTRAN，这些模型需要输入大气参数，大气剖面参数（气压，温度，水汽，臭氧等），气体中的悬浮物类型，高度，太阳高度角，传感器的视角等。
在处理高光谱数据，其波段宽度在10 nm或更小，需要更精确的大气模型。这些波段数据的校正可以结合LANDSAT或SPOT传感器的校正进行。
在特殊情况下，利用某些波段不受大气影响或影响较小的特性来校正其它波段的大气影响。
一般情况下，散射主要发生在短波图像，对近红外几乎没有影响，如MSS-7几乎不受大气辐射的影响，把它作为无散射影响的标准图像，通过对不同波段图像的对比分析来计算大气影响。
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