定量/高光谱遥感之——大气校正(二)
2.6 FLAASH大气校正
FLAASH是基于MODTRAN4+辐射传输模型,MODTRAN模型是由进行大气校正算法研究的领先者SpectralSpectral Sciences, Inc和美国空军实验室(Air Force Research Laboratory)共同研发。Exelis VIS公司负责集成和GUI设计。
1. FLAASH特点
l 支持传感器种类多,包括多光谱的ASTER,AVHRR,GeoEye-1,IKONOS,IRS,Landsat,MODIS,SeaWiFS,SPOT,QuickBird,RapidEye等,高光谱HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)、AISA等。可以通过自定义波谱响应函数支持更多的传感器。工程化应用价值比较明显。
l FLAASH采用了MODTRAN4+辐射传输模型,该算法精度高。任何有关影像的标准MODTRAN大气模型和气溶胶类型都可以直接使用。
l 通过影像像素光谱上的特征来估计大气的属性,不依赖遥感成像时同步测量的大气参数数据。
l 可以有效地去除水蒸气/气溶胶散射效应,同时基于像素级的校正,矫正目标像元和邻近像元交叉辐射的“邻近效应”。
l 对由于人为抑止而导致波谱噪声进行光谱平滑处理。作为结果,除了真实地表反射率外,还可以得到整幅图像内的能见度、卷云与薄云的分类影像、水气含量数据。
2. 使用ENVI大气校正模块
ENVI大气校正模块的使用主要又以下7个方面组成:1、输入文件准备,2、基本参数设置,3、多光谱数据参数设置,4、高光谱数据参数设置,5、高级设置,6、输出文件,7、处理结果。下面介绍这7个方面内容。
(一) 输入文件准备
1) 支持传感器类型
高光谱包括:HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)、AISA等;多光谱包括:ASTER,AVHRR,GeoEye-1,IKONOS,IRS,Landsat,MODIS,SeaWiFS,SPOT,QuickBird,RapidEye等,
航空:860nm-1135nm波长范围
2) 数据是经过定标后的辐射亮度(辐射率)数据,单位是:(μW)/(cm2*nm*sr)。
3) 数据带有中心波长(wavelenth)值,如果是高光谱还必须有波段宽度(FWHM),这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入(Edit Header)。
4) 数据类型
支持四种数据类型:浮点型(floating)、长整型(long integer )、整型(integer)和无符号整型(unsigned int)。数据存储类型:ENVI标准栅格格式文件,且是BIP或者BIL。
5) 波谱范围:flaash能够做的数据光谱范围是0.4-2500μm。
(二) 基本参数设置
1) 输入文件及输出路径设置,如图6所示。
2) 传感器基本信息设置
选择传感器类型,成像中心点经纬度,成像时间,高度信息(成像区域和传感器飞行高度),传感器这些都可以在数据自带信息文件里获得,需要注意的是南半球和西半球要用负值。
图6基本参数设置
3) 大气模型(Atmospheric Model)
提供6种大气模型,如表2所示,可根据纬度和成像季节对照表3查找对应的大气模型。
Model Atmosphere |
Water Vapor (std atm-cm) |
Surface Air Temperature |
|
518 |
-16 °C or 3 °F |
||
1060 |
-1 °C or 30 °F |
||
1762 |
15 °C or 59 ° |
||
2589 |
14 °C or 57 ° |
||
3636 |
21 °C or 70 ° |
||
5119 |
27 °C or 80 ° |
表2六种标准的大气模型
Latitude (°N) |
Jan. |
May |
Sept. |
|||
80 |
SAW |
MLW |
SAW |
|||
SAW |
MLW |
MLW |
||||
60 |
MLW |
SAS |
MLW |
|||
MLW |
SAS |
SAS |
||||
40 |
SAS |
MLS |
SAS |
|||
MLS |
MLS |
T |
||||
20 |
T |
T |
T |
|||
T |
T |
T |
||||
0 |
T |
T |
T |
|||
T |
T |
T |
||||
-20 |
T |
MLS |
T |
|||
MLS |
MLS |
MLS |
||||
-40 |
SAS |
SAS |
SAS |
|||
SAS |
SAS |
MLW |
||||
-60 |
MLW |
MLW |
MLW |
|||
MLW |
MLW |
MLW |
||||
-80 |
MLW |
SAW |
MLW |
表3数据经纬度与获取时间对应的大气模型
4) 水气反演Water Retrieval
水气反演设置,采用两种方式对水气进行反演:
a) 利用水气反演模型恢复影像中每个像元的水气量
使用水气反演模型,数据必须具有15nm以上波谱分辨率,且至少覆盖以下波谱范围之一:
l 1050-1210 nm (对应1135 nm)
l 870-1020 nm (对应940 nm)
l 770-870 nm (对应820 nm)
对于大多数多光谱传感器,水气反演默认显示的是NO,因为大多数传感器没有适当的波段来补偿水气的影响。
b) 单一的水气因数用于整体影像,默认是1,
对于多光谱数据使用水气反演模型,可以在多光谱设置中手动设置水气波段
5) 气溶胶模型(Aerosol Model)
a) 提供四种标准MODTRAN气溶胶模型
Rural(乡村)、Urban(城市)、Maritime(海洋)、Tropospheric(对流层,能见度在40km以上)
b) 两种气溶胶反演方法
2-Band(K-T)方法(类似模糊减少法),如果没有找到适应的黑值(一般是阴影区或者水体),系统将采用能见度值来计算;所以即使选择了该选项也要给能见度。
选择None,采用能见度值参与气溶胶反演,能见度值大约参考值参见表4
表4天气条件与能见度对照表
6) 光谱打磨(高光谱) Spectral Polishing
对高光谱数据的光谱进行打磨处理,对波谱曲线进行微调,使波谱曲线更加近似于真实地物的波谱曲线。
7) 重新定标波长(Recalibratingthe Input Wavelengths)
各个波段的中心波长对大气校正结果影像比较大。
(三) 多光谱数据参数设置
当基本设置里设置了水气反演以及气溶胶反演,相应的要在此设置相关参数(单击Multispectral Settings)。有两种设置方式:文件方式和图形方式,一般选择图形方式。
1) 水气反演模型参数
Water Retrieval |
1135 nm |
1117 - 1143 nm |
|
1184 - 1210 nm |
|||
1050 - 1067 nm |
|||
absorption |
|||
reference upper wing |
|||
reference lower wing |
|||
820 nm |
810 - 830 nm |
||
850 - 870 nm |
|||
770 - 790 nm |
|||
KT upper |
|||
KT lower |
|||
Cloud Masking |
1367 - 1383 nm |
表5推荐使用波长与波段对应关系
2) 气溶胶模型参数设置(用气溶胶模型要求数据波段覆盖660nm和2100nm波谱),具体波段选择可以从表5所列中选择。
图7多光谱数据参数设置
(四) 高光谱数据参数设置
3) 自动选择通道定义(推荐)
4) 设置通道定义
图8高光谱设置
(五) 高级设置
1) 光谱定义文件:内置AVIRIS、HYMAP、HYDICE、HYPERION、CASI、AISA。
2) 气溶胶厚度系数:用于技术邻域效应范围。一般值为1~2km。
4) 使用领域纠正(Use Adjacency Correction)。
6) 设置MODTRAN模型的光谱分辨率(推荐值5 cm-1)。
提供三种模型供选择Isaacs,DISORT和Scaled DISORT。默认是Scaled DISORT和streams为8,这种模型对于小于1000nm具有较高的精度;
9) 输出反射率缩放系数(Output Reflectance Scale Factor):为了降低结果储存空间,默认反射率乘于10000。
此模块的波谱还原精度高,使用大气校正模块进行大气校正,能高保真地恢复地物波谱信息。
图10校正前后效果图
3. 常见问题
1、如图11所示错误,为因为没有设置输出反射率文件名,解决方法是单击Output Reflectance File按钮,选择反射率数据输出目录及文件名。
2、在做modis数据时候,不能使用领域纠正(Use Adjacency Correction)。
3、当数据有地理坐标时候,像元大小要也参数中设置保持一致。如你tm数据是25米的,那么选择Landsat时候,像元大小默认是30米,这个时候如果改成25米会报错。
4、得到的结果有负值,这个不好解释,可以理解为误差或者其他因素。或者对太阳光强吸收区域,如水体。
更多错误详细参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100pvrk.html
定量/高光谱遥感之——大气校正(二)相关推荐
- python 大气校正_基于6s模型的遥感影像大气校正方法
基于6s模型的遥感影像大气校正工程化实现 目的:针对光学遥感影像(Landsat-8.Sentinel-2.GF-1.GF-2)的大气校正自动化实现方法,大多数是使用ENVI的FLASSH模块进行大气 ...
- erdas遥感图像几何校正_定量/高光谱遥感之—光谱分析技术
文章转载自微信公众号CSDN,作者冰清-小魔鱼,版权归原作者及刊载媒体所有. 在定量遥感或者高光谱遥感中,信息提取主要用到光谱/波谱分析技术.本专题对光谱/波谱分析中涉及的流程及一些技术进行讲解,包括 ...
- 遥感图像大气校正以及是否大气校正
做遥感的童鞋一定会问的问题:什么是大气校正.什么时候要做大气校正,下面给出解答. 1.大气校正 遥感所利用的各种辐射能均要与地球大气层发生相互作用:或散射.或吸收,从而使能量衰减,并使 ...
- 定量/高光谱遥感之——混合像元分解
当具有不同波谱属性的物质出现在同一个像素内时,就会出现混合像元.混合像元不完全属于某一种地物,为了能让分类更加精确,同时使遥感定量化更加深入,需要将混合像元分解成一种地物占像元的百分含量(丰度) ...
- 定量/高光谱遥感之——传感器定标
我们常用影像的像元值大多是经过量化的.无量纲的DN值,而进行遥感定量化分析时,常用到辐射亮度值.反射率值.温度值等物理量.传感器定标就是要获得这些物理量的过程.本专题叙述的主要是卫星传感器的定标 ...
- 基于6s模型的遥感影像大气校正方法
目的:针对光学遥感影像(Landsat-8.Sentinel-2.GF-1.GF-2)的大气校正自动化实现方法,大多数是使用ENVI的FLASSH模块进行大气校正,虽然现在ENVI提供了FLASSH模 ...
- python大气校正_全自动多源遥感影像大气校正方法
之前一直想开发一种全自动的大气矫正方法,但是基于6s等模型方法,需要气溶胶等各种参数问题,导致开发一直处于停滞状态,最近看到了南京信息工程大学的Muhammad Bilal教授2019年发表在Remo ...
- 转载,envi对高光谱进行辐射定标和大气校正
原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102v59e.html 目录 辐射定标和大气校正 概述 辐射定标 多光谱数据FLAASH大气校正 3.1 F ...
- 高分1(GF1)、高分2(GF2)卫星数据大气校正
KEYWORDS:GF1,GF2,RSD,大气校正,遥感软件 0. RSD大气校正 RSD是李国春教授团队开发的一款遥感数处理软件.其大气校正模块是参照USGS LaSRC大气校正流程,使用VC++重 ...
最新文章
- 史上最简单的 SpringCloud 教程 | 第一篇: 服务的注册与发现(Eureka)
- java网络流传输,中文乱码问题。
- 【Java】Servlet 工作原理解析
- linux无效家目录,Linux 家目录下文件夹消失?
- ITK:使用Viola Wells互信息执行多模式注册
- Java并发与锁设计实现详述 - Java中的Condition
- 深入了解React组件重新渲染的条件和生命周期
- web前端——transform变形 旋转角度正负的判断
- 编译tensorflow的小小记录
- 春晓html代码,春晓
- 项目疑难杂症记录(三):EditText获取不到焦点了?
- Centos7+ 修改hostname主机名命令
- Mysq 5.7l服务无法启动,没有报告任何错误
- 水利水电水资源模拟试题3
- SQL Server 中导入外部数据库文件
- 输电线路覆冰智能预测预警系统
- 嫌犯被抓!12306 用户信息泄露案
- Android8.1 吉字节问题
- seqminopt matlab,RNA-seq
- time_wait,不要乱用tcp_tw_recycle和net.ipv4.tcp_tw_reuse
热门文章
- 在Windows10上安装wls
- 关于中小型银行建设集中征信服务中心的必要性
- 游戏测试_怎么样测试游戏(入门)
- C语言网购打折商品V2.0
- 公众号 自动生成海报 python_用python一键生成一张全部微信好友的头像墙
- 2019vivo开发者大会在京召开 泰迪熊移动赋能Jovi
- kotlin中map对value进行排序
- 要求以租房管理业务为背景,设计并实现一个“租房信息管理系统”软件,使用该系统可以方便查询每一个房屋信息,租客信息,租房登记信息等。
- 45种可以获得Webshell的程序[转]
- Linux新建用户并赋予文件读写权限