基于FLAASH与QUAC模型的SPOT 5影像大气校正比较

卫星遥感影像的大气校正是定量遥感研究的前提与难点之一,大气校正有多种方法和模型。采用FLAASH与QUAC模型对覆盖长株潭地区的SPOT 5遥感影像进行大气校正,进而对校正前后的影像进行视觉、地物光谱曲线对比分析。结果表明,两种模型有其特定的适用范围,均能基本消除大气的影响,能较好地恢复各类地物光谱的典型特征;采用FLAASH模型的精度较QUAC模型的精度高;应用QUAC模型较FLAASH简便,它对输入参数和仪器标定精度的依赖性小。     

基于FLAASH模型的MODIS1B数据的大气校正

主要介绍了FLAASH大气校正模型的主要原理及算法,并运用ENVI软件中的FLAASH大气校正模型对上海长江口地区MODIS1B卫星影像进行大气校正,对校正前后的影像进行对比分析。研究表明,MODIS1B卫星影像经过FLAASH大气校正后,较好地消除了大气影响。     

基于FLAASH和ATCOR2模型的Landsat ETM+影像大气校正比较

利用FLAASH和ATCOR2模型对漓江流域的Landsat ETM+数据进行大气校正,以GLS(Global Land Survey)获得的同步高质量地表反射率影像作为参考数据,从目视效果、典型地物光谱特征和波谱一致性三方面对两种模型的校正结果进行对比分析。研究表明,两种模型均可以对ETM+影像进行有效的大气校正,FLAASH模型的校正精度优于ATCOR2模型。     

鄱阳湖HJ-1A/B卫星CCD影像大气校正研究

以准同步的Terra/MODIS反演的气溶胶为辅助,采用FLAASH模型对2009-10-24鄱阳湖HJ-1A/B卫星CCD影像进行大气校正处理。结果表明,大气影响可以被有效去除,在水体遥感反射率较高的红、绿波段,大气校正精度较高,平均相对误差分别为13.4%和9.8%;而在水体遥感反射率较低的近红外、蓝波段,大气校正精度较低,这可能与波段不同的信噪比和陆地邻近像元效应有关。     

基于FLAASH的AVIRIS高光谱影像大气校正

分析了FLAASH大气辐射传输模型的原理,并利用该模型对美国内华达州CUPRITE矿区AVIRIS高光谱影像进行了大气校正。通过对比校正前后典型地物的光谱曲线、校正后反射率曲线与USGS波谱库反射率曲线发现,大气校正消除了水汽等大气因素的影响,获得了地物反射率;校正后反射率曲线与波谱库反射率曲线相关系数达到0.92,说明利用FLAASH进行大气校正是有效的。     

大气校正对水深遥感反演的影响分析

目前遥感研究应用中的大气校正方法较多,主要有暗目标法、商业软件ENVI FLAASH和考虑地表多次散射的6S法等。这些方法校正后的结果对水深遥感反演影响的区别值得研究。基于此,开展上述3种大气校正方法对水深遥感反演的影响分析。结果表明:6S对应的水深反演精度最高,对应的三波段至八波段平均相对误差介于12%~13%之间,且海岸、蓝、绿和红光4个波段出现的次数较多,表现出明显规律性;其次是FLAASH对应的反演结果,除七波段组合外,平均相对误差均小于40%,其反演精度最高的是双波段组合,平均相对误差为19.77%,同时还表现出蓝光和黄光波段出现频率较高的规律;精度最低的是DOS对应的水深反演结果,其反演精度最高的是四波段组合,平均相对误差为25.17%,波段出现的规律性不明显。     

基于Sentinel-2卫星数据的内陆湖泊水体大气校正

利用Acolite、FLAASH和C2RCC 3种大气校正算法,参考内陆湖泊历史实测遥感反射率数据,开展针对Sentinel-2卫星数据的内陆湖泊水体大气校正研究。试验结果表明：在数值方面,C2RCC校正结果和实测结果位于相同数量级,Acolite和FLAASH校正结果高估;在光谱曲线变化趋势方面,C2RCC校正结果与实测数据相近,Acolite和FLAASH校正结果存在异常,因而推荐使用C2RCC大气校正Sentinel-2的内陆水体数据;如果只考虑前5个波段,Acolite校正结果的曲线趋势与实测光谱接近,由于校正结果高估,推荐使用波段比值以消除数值高估。     

基于FLAASH模型的SPOT6卫星影像大气校正及评价

受大气吸收和散射影响,传感器接收到的辐射信息和地表真实反射信息之间存在误差,影响影像的分析精度。选择ORDOS矿区SPOT6卫星多光谱数据,对其进行辐射定标,采用FLAASH模型进行大气校正,对校正前后影像的视觉效果、典型地物反射率光谱曲线、归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度的变化进行对比分析。校正后影像的地物特征更明显、反射率差别较大,能较好还原地表真实信息;NDVI增幅较大,平均植被覆盖度有所提升,能还原较为准确的植被信息。结果表明,FLAASH模型可以有效消除大气影响,对SPOT6卫星影像有较好的校正作用。     

高海拔复杂地形区SPOT6图像大气校正方法对比及精度验证

目前,国内针对SPOT6图像和高海拔复杂地形区的大气校正研究较少,为研究获得此类地形区地表真实反射率的最佳大气校正方法,分别利用6S模型和FLAASH模型对覆盖青藏高原东部湟水流域的SPOT6图像进行大气校正;其中,对于6S模型根据气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)和海拔的平均值及梯度值划分为AVG6S和GRD6S 2种模式进行大气校正处理。对校正结果用Landsat8 SR地表反射率产品进行精度验证,结果表明:经大气校正后的SPOT6图像质量明显提高,能更真实地反映各类地物的反射特征。通过相关性分析、与典型地物反射光谱曲线和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等指标对比,认为AVG6S模式总体表现最好; GRD6S模式在城区和高山区表现更突出; 6S模型的校正结果优于FLAASH模型,是更适合于高海拔地区的大气校正方法。     

基于辐射传输模型的Hyperion光谱重建应用评价

光谱重建是高光谱数据定量分析的前提,大气校正是光谱重建的关键环节。对于缺少地面同步测量的高光谱数据,大气辐射传输模型是最可行的大气校正方法。应用当前流行的大气辐射传输模型MODTRAN 4.0和6S,分别对试验区EO-1 Hyperion高光谱数据进行大气校正和光谱重建。通过对植被、粘土矿及水体3类地物光谱重建结果的对比分析,并利用统计方法计算光谱重建精度,评价大气辐射传输模型校正的效果和模型的适用性。最后,通过FLAASH模型的试验体现了高光谱数据大气校正集成化处理的优越性。     

不同地表覆盖下SPOT-7影像大气校正方法研究

针对不同的地物覆盖类型,分析和评价了适用于SPOT-7卫星数据的大气校正方法,为其遥感定量研究和应用提供思路和参考。在河南省嵩山地区进行了同步观测实验,获取了SPOT-7卫星影像并进行大气校正处理,地面同步测量了大气光学特性和典型地物样区光谱,计算了地物样区在影像上的反射率和植被指数,分析了不同地物覆盖类型下大气校正模型(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes,FLAASH)和大气模型(second simulation of the satellite signal in the solar spectrum,6S)的大气校正效果。对自然植被、农作物中的高秆作物、硬地建议采用FLAASH进行大气校正,对农作物中的低矮作物,建议采用6S进行大气校正。     

面向高速公路环境的CBERS-02B影像大气校正研究

在高速公路环境遥感中,定量反演依赖精确的光谱反射率,因此,大气校正非常重要。本文基于高速公路路域植被环境遥感的大气校正特点,针对贵州省三凯高速路域的CBERS-02B卫星数据采用FLAASH大气校正,研究中结合路域环境遥感紧密相关的评价因子,分析校正前后路面、路域植被、河流和裸地的反射率和NDVI值变化,不同地物在其敏感波段的反射率更接近真值,校正后的NDVI也更接近利用地面实测数据的计算值。结果表明FLAASH大气校正能快速、较准确地消除大气因素对CBERS-02B数据的影响,能够有效地应用于路域影像纠正,服务于高速公路环境遥感监测。     

MODIS大气校正精度评价及其对表层雪密度提取影响

以古尔班通古特沙漠为研究区,以中分辨率成像光谱仪（MODIS）为遥感数据源,结合ASD FieldSpec准同步实测积雪反射光谱数据对FLAASH大气校正能力进行了评价。研究表明： ①校正后的MODIS各波段积雪反射率与准同步实测积雪反射率波形相似, 在第1～7波段整体相关系数达0.82,表明FLAASH大气校正能极大地提高MODIS地物识别能力; ②校正后的MODIS 第6波段反射率和归一化差值积雪指数（NDSI）与实测雪密度呈线性相关,可用回归拟合构建MODIS雪密度遥感计算模式。     

资源三号卫星影像快速大气校正方法

该文针对资源三号(ZY-3)国产高分辨率卫星影像的大气校正问题,提出了一种快速大气校正方法。该方法充分利用已有地面标准波谱库数据,并采用经验线性法对高分辨率ZY-3卫星遥感影像进行大气校正。最后利用地物的真实反射率光谱曲线和归一化植被指数(NDVI),与大气校正结果进行对比分析。结果表明:经新方法大气校正后的ZY-3影像地物反射率光谱曲线与地物真实反射率光谱曲线更加接近,植被覆盖区与非植被覆盖区NDVI的差异更加明显,更有利于地物的识别。研究结果为应用国产ZY-3影像进行定量遥感分析提供了参考。     

高光谱遥感影像的FLAASH模块大气校正与评价

传感器在获取地面信息的过程中,由于大气辐射及散射等原因,传感器得到的测量值与地物的真实值之间存在误差。大气校正是消除辐射畸变,获取地面真实信息,实现遥感数据定量化的基础。研究运用FLAASH大气校正模块,对AVIRIS高光谱遥感影像进行大气校正,选取典型地物,通过光谱曲线变化,植被指数进行校正结果评价,表明大气校正效果明显。且邻近像元纠正功能对其结果有进一步的提高。     

Hyperion影像的辐射处理方法

选取甘肃张掖部分地区的Hyperion数据,运用Hyperion Tool提取未定标、坏线和条带以及质量模糊的波段数据,对数据进行一次重采样预处理,并选择合适的大气参数对影像应用模块进行了FLAASH大气校正。将校正前、后的植被、水体和裸岩光谱特征与标准库曲线进行对比分析,结果表明,处理后的影像很好地反演了地物的真实反射率,提高了数据处理速度和精度,为后续研究地物成分估算提供了图像基础。     

多光谱遥感影像大气校正与悬沙浓度反演——以曹妃甸近岸海域为例

遥感影像的大气校正是遥感定量化研究的难点之一。以曹妃甸近岸海域为研究区,以水体悬浮泥沙浓度(suspended sediment concentration,SSC)定量反演为目标,采用6S(second simulation of the satellite signal in the solar spectrum)模型和FLAASH模型对研究区MODIS影像的大气校正方法进行对比实验,对2个模型校正前后的影像质量以及对目标地物信息的校正效果进行了评价。研究结果表明:2种模型均能在一定程度上削弱大气对水体信息的影响;相比之下,6S模型校正后影像质量优于FLAASH模型,能更真实地反映目标地物,可更好地实现对近岸海域遥感影像的高精度大气校正;将6S模型大气校正后的MODIS影像应用于悬浮泥沙浓度的遥感反演,反演结果的平均相对误差为24.79%,均方根误差为4.32 mg/L。研究结果可为近岸海域Ⅱ类水体大气校正方法的选择提供依据,为深化泥沙运移规律研究及水质、水环境评价提供技术支持。     

光学遥感大气校正研究进展

大气校正是光学遥感信息定量化研究中必不可少的一步,将各种大气校正方法归纳为基于图像特征的相对校正法、基于地面线性回归模型法、基于大气辐射传输模型法和复合模型法4类,详细分析了每一类方法的优缺点、适用范围或影响因素,并对大气校正的未来发展做了几点思考.     

不同大气校正模型对GF-6 WFV影像清晰度的影响评价研究

为探讨不同大气校正模型对高分六号(GF-6)WFV影像清晰度的提升,利用主客观相结合的方法对大气校正后的影像清晰度进行评价。结果表明:1)不同大气校正模型对影像清晰度提升的效果不同。从基于地理视觉要素的主观评价来看,大气校正后的GF-6 WFV影像纹理特征更为明显,清晰度得以提升。2)基于影像特征的定量评价结果表明,不同的大气校正模型对GF-6 WFV影像清晰度提升程度不同,快速大气校正对影像提升效果最为明显。3)从基于色彩保真度的定量评价结果可知,不同大气校正结果对不同地物反射率影响较为明显,FLAASH大气校正结果更适合于植被遥感应用研究,快速大气校正模型的适用范围更广。     

Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响

本文主要是探索Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响。介绍了使用的3种不同辐射校正方法(ATCOR3、FLAASH以及查找表)和两种分类算法。在分类实验部分,根据样本的地理坐标在3景校正影像中分别采集训练样本并训练各自的分类器,并交叉用于其他辐射校正影像的土地覆盖遥感分类。实验结果表明:(1)用于分类器训练的样本采集自待分类影像时的分类精度明显高于采集自其他影像的分类精度;(2)3种辐射校正影像的分类结果存在差异,其中使用ATCOR3和FLAASH方法校正后影像的分类结果有更相近的精度;(3)辐射校正对分类类别的影响不同,其中对森林类型影响最大,对裸地等其他类别影响相对较小。