HJ-1 CCD数据大气校正方法研究

本文开展了HJ-1CCD相机数据大气校正方法的研究工作。基于辐射传输模型构建了不同大气条件下的大气校正系数查找表;大气校正中用到的气溶胶光学厚度数据基于浓密植被区域红蓝波段地表反射率之间的关系反演得到。与对应当天的MODIS地表反射率数据的对比分析表明,本文提出的大气校正方法具有较高的精度。本文还从气溶胶光学厚度的反演精度、大气水汽含量的变化、辐射定标精度、海拔高度等方面对大气校正的不确定性进行了分析。     

地表反射率产品支持的GF-1 PMS气溶胶光学厚度反演及大气校正

GF-1卫星PMS(GF-1 PMS)数据具有高空间分辨率、短重访周期的特点,可以在地表类型识别、参数提取中发挥重要作用。但由于缺少2.1μm附近的短波红外波段,使得气溶胶反演时地表反射率的精确确定非常困难,从而导致其高精度大气校正难以开展,限制了该数据的应用。本文提出了一种地表反射率数据支持的气溶胶反演方法,用于GF-1PMS数据的大气校正。其基本思想是:使用现有的地表反射率数据集为GF-1PMS数据提供地表反射率,用于确定GF-1PMS图像中浓密植被像元(DDV)的分布,基于确定的浓密植被像元反演气溶胶光学厚度(AOD),并用于大气校正。这里使用的地表反射率数据集为合成的无云MODIS地表反射率产品,对GF-1PMS数据做了空间尺度的转换。为降低两类数据配准误差对地表反射率确定的影响,提出了使用区域NDVI分布百分比匹配的方法,回避了像元的直接匹配,为GF-1PMS数据提供DDV的空间分布。为验证该方法的有效性,利用北京、太湖两个AERONET站点观测的气溶胶光学厚度对气溶胶反演结果进行精度验证,结果表明,气溶胶反演算法精度较高,稳定性较强。AOD反演结果应用于北京和敦煌地区的GF-1PMS数据大气校正,获得的地表反射率与地面实测的地表反射率的误差低于0.015,且大气校正后影像对比度明显提高。     

从ASTER和Landsat／TM卫星数据反演日本千叶地区地表反射率和气溶胶光学厚度分布

在卫星遥感大气研究中，已有的精确反演海洋表面反射率和其上空气溶胶光学厚度分布的算法，由于陆地地表像元反射率的不均一性，使得这些方法在应用于陆地表面反射率的反演中具有一定的局限性。而利用三步校正法可以去除地表邻近像元的影响，从而消除这种局限性。文中介绍了三步校正的算法，并对日本千叶地区ASTER卫星数据进行了大气和地表邻近像元的影响校正，精确地反演了该地区的地表反射率，通过地表反射率和气溶胶光学厚度之间的关系计算得到了气溶胶光学厚度的分布。同时证明了在洁净天反演的地表反射率可以应用于反演同一季节中非洁净天的气溶胶光学厚度分布，这样不但减小了气溶胶模式选择的影响，而且实现了在缺少太阳辐射计数据情况下获得气溶胶光学厚度分布的目的。     

基于IDL的ETM＋大气校正与反射率反演

卫星遥感数据的大气辐射校正是定量遥感的基础。目前大气辐射校正方法的局限性已经严重影响了定量遥感科学的发展。本文详细阐述了黑暗像元原理及其算法、模型参数的确定及处理流程,利用IDL语言完成成都地区ETM＋卫星遥感数据大气辐射纠正,同时实现了地表反射率反演。     

遥感影像不同校正模型对反射率的影响分析

采用飞马D200四旋翼无人机携带多光谱相机,获取了可见光波段的数据,地面同步测量了地表反射率和大气参数.结合实验数据,采用基于POS数据的严格成像模型和多项式模型对图像进行了几何校正,对比了2种模型的校正精度和不同重采样方式产生的差异.在几何校正的基础上进行了大气校正,获得地表反射率,选取典型地物水体、植被、裸土的实测结果进行验证.结果表明低空无人机遥感可以得到精度较高的地表反射率结果,但不同的几何校正模型对地表反射率影响较小,可以忽略.通过开展该实验证明了利用无人机开展定量化遥感研究的可行性.     

中国资源卫星绝对辐射校正场

概述了有关绝对辐射校正场的国内外发展状况,分析了我国敦煌及青海湖两个辐射校正场的地理、地物、气象、大气和环境等特征的优点和不足,并对今后在场地的运作中如何扬长避短提出了工作建议。     

气溶胶大气辐射校正区域性分析

针对使用6S模型中标准气溶胶模型进行大气辐射校正时结果较差的问题,该文提出使用实测气溶胶模型代替其进行计算。利用AERONET数据产品分析了香河、榆中等部分站点的气溶胶成分及其区域性分布特点,证明了中国气溶胶的成分具有明显的区域特性;并对6S模型中标准气溶胶模型与香河地基观测气溶胶光学参数进行比较,结果表明,两者具有较大的差异;最后使用不同的气溶胶模型校正Landsat5TM影像,结果表明,采用实测气溶胶数据进行大气辐射校正结果较优。     

一种协同反演气溶胶与水汽含量的高光谱图像大气校正算法

大气校正是高光谱图像定量反演地表参数的前提。为充分利用高光谱数据本身的光谱特点,提出了一种协同反演大气气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)与水汽含量(water vapor content,WV)的大气校正方法,在同时考虑了气溶胶模式、AOT和WV这3个因素的综合影响基础上,采用循环迭代的思想,基于6S辐射传输模型,反演大气参数及地表反射率,弥补了现有反演算法中没有同时考虑AOT与WV的不足;并以武汉市Hyperion高光谱图像为例,验证了该算法的有效性。从与FLAASH算法及MOIDS提供的AOT和WV产品对比来看,该算法能较好地校正气溶胶与水汽对高光谱图像的影响,且反演过程中所有的输入均来自图像数据本身或6S辐射传输模型,无需输入额外的参数。     

TM传感器辐射定标参数精度分析

以2007年4月26日北京地区TM图像为例,对美国地质调查局(USGS)和中国遥感卫星地面站(RSGS)提供的传感器辐射定标参数进行精度评价。首先,根据不同来源的辐射定标参数,采用对应的定标系数计算公式得到相应的定标系数,采用不同的定标系数分别对DN值进行反演,得到不同辐射定标参数下的表观辐亮度数据;然后,将两种表观辐亮度反演结果输入FLAASH大气校正模型,反演图像获取时的气象视距和地表反射率;最后,通过同步气溶胶观测数据和高分辨率遥感影像对所反演的气象视距和地表反射率分类精度进行评价,得到传感器定标参数精度评价结果。研究表明:USGS提供的辐射定标参数能更为精确地反映TM传感器的辐射特征。     

基于DEM的ETM+图像辐射校正及汉江流域反照率的计算

对Gilabert[1]大气校正方法进行改进,提出了一种简单易行的辐射校正方法。该方法只需从ETM⁺图像上获取两个不同海拔高程的暗像元,再依据DEM进行大气校正,反演出各个高程上的大气及辐射参数,并在此基础上进行地形校正,进而获取LandsatETM⁺1～5和7波段的地表反射率,通过对各窄波段地表反射率的线性组合获取反照率。结果表明,该方法可行,精度较高。