大气校正作业.docx
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大气校正作业
基于COST模型的遥感影像
大气辐射校正
姓名:
彭菲
学号:
107551400600
导师:
瓦哈甫·哈力克教授
专业:
人文地理
院系:
资源与环境科学学院
基于COST模型的遥感影像大气辐射校正
一、COST模型基本原理
COST概念模型概括为三个步骤:
1、将遥感器记录的DN值转换为遥感器的光谱辐射值,即根据遥感器的增益与偏移进行遥感器定标;
辐射亮度是大气层顶传感器接受的辐射亮度,其计算公式为:
L=Gain*DN+Bias
(1)
公式1中,Gain为遥感图像的增益,Bias为遥感图像的偏移。
由于传感器性能的老化,以上参数也在改变。
如果没有Gain和Bias的数据。
辐射亮度也可以用下面的公式计算:
(2)
公式2中,QcaL为某一像元的DN值,即QCAL=DN。
QCALmax为像元可以取的最大值255。
QCALmin为像元可以取的最小值。
如果卫星数据来自LPGS(Thelevel1productgenerationsystem),则QCAL=1(Landsat-7数据属于此类型)。
如果卫星数据来自美国的NLAPS(NationalLandsatArchiveProductionSystem),则QCALmin=0(Landsat-5的TM数据属于此类型)。
根据以上情况,对于Landsat-7来说,可以改写为(QCALmin=1):
(3)
对于Landsat-5来说,可以改写为(QCALmin=0):
(4)
2、遥感器的光谱辐射值转换成遥感器的相对反射值;
Lhazel=LI,min-LI,1%(Chavez,1996)(5)
其中:
Lhazel——大气层光谱辐射值;LI,min——遥感器每一波段最小光谱辐射值;LI,1%——反射率为1%的黑体辐射值。
遥感器的最小光谱辐射值的转换算式为:
LI,min=LMINI+QCAL×(LMAXL-LMINL)/QCALMAX(6)
其中:
QCAL——每一个波段最小DN值;QCALMAX=255;LMAXL、LMINI为常数,即遥感器光谱辐射值的上限和下限,从遥感数据头文件或权威部门定期公布信息中获取。
黑体辐射值LI,1%的转换算式:
LI,1%=0.01*ESUNI*COS2(SZ)/(*D2) (7)
LI,1%———假设黑体反射率为1%各波段的黑体辐射值。
3、消除因大气吸收和散射造成的大气影响,即大气校正,同时计算地理表面像元相对反射率。
COST大气纠正概念模型如下:
TM数据地面反射率反演的数学模型(Chaves,1996)可综合表达为:
ρ=π×D2×(LsatI-LhazeI)/(ESUNI×COS2(SZ))(8)
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;LhazeI—大气层辐射值;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—太阳天顶角。
二、遥感影像基础数据
1、本次作业选择遥感影像基本情况如下:
卫星:
LANDSAT5;
条代号:
142;
行编号:
29;
中心纬度:
44.6125;
中心经度:
88.8049;
日期:
2011-10-03;
平均云量:
0%。
LMAX_BAND1=193.000
LMIN_BAND1=-1.520
LMAX_BAND2=365.000
LMIN_BAND2=-2.840
LMAX_BAND3=264.000
LMIN_BAND3=-1.170
LMAX_BAND4=221.000
LMIN_BAND4=-1.510
LMAX_BAND5=30.200
LMIN_BAND5=-0.370
LMAX_BAND6=15.303
LMIN_BAND6=1.238
LMAX_BAND7=16.500
LMIN_BAND7=-0.150
QCALMAX_BAND1=255.0(其他波段同)
QCALMIN_BAND1=1.0(其他波段同)
SUN_ELEVATION=38.6535566
相关参数:
日地天文单位距离D=1-0.01674cos(0.9856×(JD-4)×π/180);JD为遥感成像的儒略日,通过儒略日计算公式获得;太阳天顶角=90°-太阳高度角;太阳高度角从遥感数据的文件中获得;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,如下:
大气层顶平均太阳光谱辐照度ESUN(W˙m-2-sr-1˙μm-1),选用Landsat-5ESUN数据
Band波段
1
2
3
4
5
7
Landsat-5ESUN
1957
1826
1554
1036
215
80.67
Landsat-7ESUN
1969
1840
1551
1044
225.7
82.07
从遥感数据的文件中获Landsat-5TM各反射波段的Lmax和Lmin(W˙m-2-sr-1˙μm-1)如下:
波段Band
Lmin
Lmax
1
-1.520
193.000
2
-2.840
365.000
3
-1.170
264.000
4
-1.510
221.000
5
-0.370
30.200
6
-1.238
15.303
7
-0.150
16.5000
三、操作流程
1、遥感图像下载
本图像通过地理空间数据云下载
如上图所示,打开网页后,进行登陆,搜索乌鲁木齐遥感图,选择一景有2011年数据的图像下载。
2、图像数据处理
(1)把下载下来的影像图进行解压后,找到存放影像信息的txt文件,如下,打开后找到该影像的基础数据。
(2)通过COST模型,将基础数据进行运算,得到最后波段运算要输入的一元一次方程。
得到结果如下:
ρ1=0.005397202*b1+0.029483529
ρ2=0.044287858*b2+0.121353414
ρ3=0.084748572*b3-0.000547678
ρ4=0.190020277*b4+0.4115151
ρ5=0.196793595*b5+2.015212045
ρ7=0.411687488*b7+3.688088137
(3)打开ENVI软件(File-OpenImageFile),通过得出的数据进行波段运算(BasicTools-BandMath),输入并添加得出的一元一次方程,定义使用该方程的波段,输出通过该模型校正得到的校正图。
具体流程如下。
四、结果展示
以下结果按照波段1-7的顺序依次排列,其中波段6缺失:
校正前后效果如下图,以波段2为例:
五、结论:
总之,下载的遥感影像图在经过COST模型的校正后,反演结果会更接近实际,而且显著增强了图像清晰度,提高了视觉效果,利于遥感信息提取和专题解译。
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