遥感影像校正.ppt

第二节遥感影像校正
原始的遥感图像并不能提供实现这个目的所需的准确而完备的条件。为了实现这个目的，原始遥感影像需要经过图像处理，来消除成像过程中的误差，改善图像质量。从这讲开始介绍图像处理。
遥感图像处理包括以下几个阶段：图像的校正（预处理），图像的变换，图像的增强，图像的分类。所采用的手段有：光学图像处理和数字图像处理两种方法。
1数字影像的性质与特点
1.1模拟影像与数字影像
1.2数字影像的特点
1.3多波段数字影像的数据格式1数字影像的性质与特点采样遥感数字图像是以二维数组来表示的.量化1.2数字影像的特点多波段数字图像的三种数据格式
BSQ格式(Bandsequential)
BIP格式(Bandinterleavedbypixel)
BIL格式(Bandinterleavedbyline)1.3多波段数字影像的数据格式（2）BIL方式（bandinterleavedbyline）
对每一行中代表一个波段的光谱值进行排列，然后按波段顺序排列该行，最后对各行进行重复。（3）BIP方式（bandinterleavedbypixel）
在一行中，每个像元按光谱波段次序进行排列，然后对该行的全部像元进行这种波段次序排列，最后对各行进行重复。
从具有畸变的影像中消除畸变的处理过程叫影像校正，包括：由于遥感成像过程中多种因素影响，致使遥感图像质量的衰减。遥感图像数据的校正处理就是消除遥感图像因辐射度失真、大气消光和几何畸变等造成的图像质量的衰减。遥感图像质量衰减产生的原因和作用结果都不相同，因此一般采用不同的校正处理方法。包括：
辐射校正
大气校正
几何校正2影像校正
2.1辐射校正
2.2大气校正
2.3几何校正2.1辐射校正（radiometriccorrection）（1）由遥感器的灵敏度特性引起的畸变校正
由光学系统的特性引起的畸变校正：在使用透镜的光学系统中，例如在摄像面中，存在着边缘部分比中心部分发暗的现象（边缘减光）。如果以光轴到摄象面边缘的视场角为θ，则理想的光学系统中某点的光量与cosnθ几乎成正比，利用这一性质可以进行校正（cosnθ校正）。
由光电变换系统的特性引起的畸变校正：由于光电变换系统的灵敏度特性通常有很高的重复性，所以可以定期地在地面测定其特性，根据测定值进行校正。（2）太阳高度及地形等引起的畸变校正
视场角和太阳角的关系引起的亮度变化的校正：太阳光在地表反射、扩散时，其边缘更亮的现象叫太阳光点（sunspot），太阳高度高时容易产生。太阳光点与边缘减光等都可以用推算阴影曲面的方法进行校正。阴影曲面是指在影像的明暗范围内，由太阳光点及边缘减光引起的畸变部分。
地形倾斜的影响校正：当地形倾斜时，经过地表扩散、反射再入射到遥感器的太阳光的辐射亮度就会依倾斜度而变化。可以采取用地表的法线矢量和太阳光入射矢量的夹角进行校正的方法，以及对消除了光路辐射成分的影像数据采用波段间的比值进行校正的方法等。注：由遥感器引起的误差或由太阳高度引起的误差，一般在数据生产过程中由生产单位根据遥感器参数进行校正，而不需要用户进行自行处理。用户应该考虑大气影响引起的辐射畸变。2.2大气校正2.2.1影响遥感影像辐射失真的大气因素
（1）大气的消光（吸收和散射）
（2）天空光（大气散射）照射
（3）路径辐射：大气程辐射是大气对入射辐射的散射，使得一部分散射光进入传感器，改变了地物辐射强度。大气程辐射校正的方法是把每一个像元的值减去大气程辐射值。2.2.2大气校正方法
常用的大气校正方法有两类:
(1)一类为基于理论模型的方法，该方法必须建立大气辐射传递方程，在此基础上近似地求解。例如：6S，LOWTRAN/MODT-RAN，TURNER等
(2)另一类方法为基于经验或统计的方法，如回归分析方法。
利用大气辐射传输方程来建立大气校正模型在理论上是可行的。实现精确的大气校正，必须找到每个波段像元亮度值和地物反射率的关系。这需要知道模型中成像时刻气溶胶的密度、水汽的浓度等大气参数。在现实中，一般很难得到这些数据，需要专门的观测来准确地测量这些数据，因此其方法应用受到一定限制SecondSimulationoftheSatelliteSignal
intheSolarSpectrum:6S严格地说，去除大气影响是将公式

中的附加项和附加因子求出，最终求出地物反射率R，从而恢复遥感影像中地面目标的真实面目。当大气透过率变化不大时，有时只要去掉含ED和Lp的数据项就可修正影像的亮度，使影像中像元之间的亮度变化真正反映不同像元地物反射率之间的变化关系。这种对大气影响的纠正是通过纠正辐射亮度的办法实现的，因此也称作辐射校正。大气影响辐射纠正粗略校正指通过比较简便的方法去掉式

中的Lp，即程辐射度，从而改善影像质量。式中还有漫入射因子