遥感图像的辐射校正实验报告.docx
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遥感图像的辐射校正实验报告
遥感图像的辐射校正实验报告
1.实验目的和内容
实验目的：
（1）复习巩固课堂上所学的对遥感图像的辐射校正，掌握这些校正方法的基本原理和方法，理解遥感图像辐射校正的意义;
（2）实际学习对遥感图像进行绝对大气校正、相对大气校正的FLAASH和黑暗像元法;
实验内容：
（1）绝对大气校正
将遥感图像的DN值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。
本次实验通过FLAASH法进行绝对大气纠正。
（2）相对大气校正
校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。
本次实验通过黑暗像元法进行相对大气纠正。
2.图像处理方法和流程
A.绝对大气校正
1、加载影像，打开ENVI，file>>openimagefile，打开L71120038_03820030128_MTL.txt
2、辐射定标
FLAASH模块需要输入的是经过辐射定标后的BIL/BIP文件，ENVI>>basictools>>preprocessing>>calibrationutilities>>Landsatcalibration
3、格式转换
上述计算得到的存储方式为BSQ，FLAASH大气校正对于波段存储的要求为BIL/BIP格式，ENVI>>basictools>>convertdata（BSQ,BIL,BIP）
4、FLAASH大气校正
（1）ENVI>>basictools>>preprocessing>>calibrationutilities>>FLAASH，选择需要校正的数据。
选用第二种，设置Singlescalefactor：
10。
（2）设置输入与输出文件
进入地理空间数据云，查询影像参数。
点击数据资源—LANDSAT系列数据—输入数据标识进行二次筛选—选择信息
查询图像的基本信息
设置Sensor类型为LandsatTM7，传感器参数被自动填写，影像和传感器参数查询数据相关信息后输入。
设置大气参数，大气模式为中纬度冬季，气溶胶类型为城市型。
最终结果如下图所示。
（3）多光谱设置
K-T反演选择默认模式：
Defaults->Over-LandRetrievalstandard（660:
2100），其他参数按照默认设置。
（4）点击“Apply”运行FLAASH校正。
（5）查看结果
B.相对大气校正
1.待校正的图像Display>>Tools>>Regionofintersect>>ROItool，选择纯净水体、山体阴影等黑暗象元绘制ROI
2.主菜单>>Basic Tools>>Preprocessing>>General Purpose Utilities>> Dark Subtract
选择待校正的图像
3.在DarkSubtractionParameters面板中，选择RegionOfInterest，设置输出路径
4、在地理空间数据云中下载研究区DEM
（1）高级检索，选择地区，选择数据集
（2）选择ASTGTM_N31E118.img，并下载DEM
5、使用ARCGIS打开影像
（1）计算坡度。
打开ArcToolbox—3DAnalyst工具—栅格表面—坡度
（2）输入栅格图像，选择输出栅格路径，点击确定
（3）结果如下所示
（4）以envi格式导出
6.建立感兴趣区,裁剪影像和坡度数据
7.进行计算
3.实验结果
A.绝对大气校正
由图可以看出，纠正前纠正后图像的方向大小形状都没有明显变化，但是纠正前与纠正后的spectralprofile即光谱剖面发生了变化，将平缓的光谱变得更加崎岖，以消除消除辐射畸变。
B.相对大气校正
相对大气校正实验中经历了黑暗像元法实验、在地理空间数据云中下载研究区DEM、建立感兴趣区,裁剪影像和坡度数据和最后的进行bandmath计算。
下图分别是黑暗像元法前后对比以及进行bandmath计算的前后对比。
可以明显看出，进行黑暗像元法后，影像的颜色更加鲜艳鲜明一些。
4．结果分析
绝对大气校正是使用Flaash方法进行实现的，通过设定好影像、传感器参数、大气参数、多光谱设置等一系列参数来进行大气校正。
这种方法是绝对的，以此消除大气的消光（吸收和散射）、天空漫射辐射等等原因。
因此，经过绝对大气校正后的图像，波段起伏更加大，图像更加清晰。
相对大气校正是通过黑暗像元法进行实现的，可以利用黑暗像元计算出程辐射，进而代入适当的大气校正模型进行相对大气分析。
这种方法消除程辐射后，整体图像都会更加清晰颜色也变得更加鲜明，在上面的结果途中能够很明显看出这些特点。
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