2.2.4 ATCOR 2 大气校正与地表反射率计算在线视频

ATCOR 2是由德国的光电研究所

1990 年研究提出的一种快速大气校正算法

这个模型已经广泛应用于

很多的商用遥感图像处理软件当中

比如像

ERDAS

PCI

都把它作为一个大气校正的模块

这是一个应用于高空间分辨率

光学卫星传感器的

快速大气校正模型

它假定研究区域是相对平坦的地区

它的大气状况通过一个查找表来描述

如下图所示

这里面展示了

大气校正及雾霾去除前的图像

大气校正及雾霾去除后的图像

我们可以把二者进行对比

我们看到

在去除雾霾以及大气校正处理以后

效果还是非常好的

这里介绍一下ATCOR 2的

模块的主要功能

主要包括

雾霾去除

在大气校正前

一般要去除雾霾和薄云

第二块是

光谱验证

在这个功能当中

提供了样本像元灰度值

和校正后输出数值之间

交互式对比验证功能

可用于改进大气能见度

气溶胶类型

大气类型参数设置

第三个功能是

大气校正

利用设定的大气条件

完成遥感图像的大气校正

输出地表反射率值

下图这是ERDAS软件模块的参考界面

通常情况下

霾和薄云图像还可以得到恢复

较厚云及其阴影区域很难处理

必须剔除

在处理过程中

将遥感图像分为清晰区

霾区

云

以及阴影区

分别进行专题信息提取

雾霾和薄云的检测公式

可以表达

T

等于

T 为检测系数

Vb为蓝色波段的像元值

Vr为红色波段的像元值

X₁和X₂为权重系数

计算出来的检测值T小于平均值的

则标记为清晰区

高于平均值的标记为雾霾和云覆盖区

ATCOR 2的算法分两步来进行

第一步

计算地表反射率

第二步

校正近邻效应

首先我们来看第一步

首先

源自卫星测量值的表观反射率ρ

与图像数字值DN之间可以建立起对应关系

这个在前面已经介绍过

表观反射率ρ

其中

L也就是辐射亮度可以表达为

C₀

加上C₁乘以DN值

这里边的

C₀和C₁是偏移量和增益量

第二步

来源于模型的表观反射率ρ*

可以表达为

这样一个公式

也就是

是等于

a₀

（Atm）

加上

a₁

（Atm）

在这个公式当中

其中

有两个

一个是a₀

一个是a1

这两个分别和Atm

也就是大气因子有关系

还有和

这是三个角度概念

如果把a₀展开

a₀等于

a₁代表的是

Fd乘以

t

在上述公式当中

ρt为地表反射率

Atm为对大气参数的依赖度

传感器的视角

为相对方位角

L₀为大气的路径辐射项

Fd为地面总辐照度

包括直接辐照度和散射辐照度

tdir为地面到传感器的直接透射率

tdiff为地面到传感器的漫辐射透过率

我们在看第三步

当测量值ρ与模型值ρ*一致

用下面这个公式

就可以计算地表反射率值

也就是

等于

再乘以

a₀

那么大家注意一下

在刚才介绍的

整个的ATCOR模型当中

它通过模型模拟表观反射率

它的模拟方式和6S

MODTRAN考虑有什么不一样的地方

我们刚才看到

它在用模型模拟表观反射率

过程当中

它考虑的公式和6S MODTRAN

是稍微有所差别的

这个差别

如果你仔细思考

就可以发现

它没有考虑周围的环境地物

对它的影响

实际上

在ATCOR基本的思路当中

它是通过邻近效应校正

来剔除地物目标的环境辐射干扰信号

下面我们再介绍

邻近像元平均反射率的计算方法

也就是

临近效应校正的方法

在校正的过程当中

采用一个N×N的低通滤波器

计算得到低通反射率的影像

以描述邻近地区每个像元的平均反射率

N值的大小由大气参数

光谱波段

图像空间分辨率等因素决定

公式可以表达为

平均值是等于

第二步

最终地表反射率结果

通过目标物体反射率

邻近像元反射率组合

得到最终地表反射率结果

组合公式包括两部分

组合公式包括两部分

第一部分是ρt

第二部分是通过邻近像元校正

得到的模板的中心的数值平均值

二者之间的权重

是通过t diff和t dir之间来进行处理的

也就是直接辐射大气透过率

和漫辐射大气透过率来进行处理