当前课程知识点:遥感数字图像处理理论与方法 >  第八章 遥感图像变化检测 >  第八章习题 >  3.2 热红外遥感图像像元值的物理意义

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3.2 热红外遥感图像像元值的物理意义在线视频

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3.2 热红外遥感图像像元值的物理意义课程教案、知识点、字幕

在第二章

我们学习了可见光

近红外波段的

遥感数字图像像元值的物理意义

在这里

我们来了解一下

热红外遥感图像像元值的物理意义

对比一下

我们看看二者的

原理和本质存在着哪些不同的地方

首先

从黑体辐射定律说起

从理论上讲

自然界

任何高于热力学温度

绝对零度的物体

都不断地向外

发射具有一定能量的电磁波

其辐射能量的强度

和波谱分布的位置

是温度的函数

根据Planck 定律

在任意温度下

黑体发射的电磁辐射的辐射率

与电磁辐射的波长的函数

可以用下式来表示

也就是

L

等于

再乘以

在这个公式当中

h是Planck 常数

k是Boltzmann常数

c是光速

e是自然对数的底

还有

T是绝对温度

λ是指电磁辐射的波长

LB是代表黑体辐射亮度

热辐射不仅与物质温度的表面状态有关

物质内部组成和温度

对热辐射也有影响

随着温度的增加

总辐射能量将相应增加

辐射能量的最大波长也将逐渐变短

常温的地表物体

大致是

300K左右

发射的红外能量

主要在大于3μm的中远红外区

即地表热辐射

上一章介绍过各向同性表面

辐射出射度和辐射亮度的关系

也推导过公式

这里对于热辐射来说

光谱辐射出射度M(λ,T)

和光谱辐射亮度L的关系

也存在π倍关系

可以表示为

M

他和λ和T有关系

他等于

然后乘以一个

指数函数减一的

这么一个倒数

物体的光谱辐射出射度的单位是

w/ (m-2.um-2)

反应了物体的热辐射能力

物体的光谱辐射出射度

是温度和波长的函数

在不同波长处

其辐射能力是不一样的

如果将物体的光谱辐射出射度

在全波长范围进行积分处理

也就是

将M

那么通过积分处理

可以推导出

M

T

他是等于

上式中

要注意的是

是一个常数

一个黑体表面单位面积

在单位时间内

辐射出的总能量

辐射出射度

与黑体本身的热力学温度T

又称绝对温度

他的4次方成正比

斯蒂芬在1879年

从实验中确定

1884年由玻耳兹曼根据热力学定律导出

所以上式

我们把他称作是

斯蒂芬—玻耳兹曼定律

介绍完了黑体辐射

我们再来看传感器记录数值的物理意义

物体在全波段范围内

热辐射能量

可以利用斯蒂芬—玻耳兹曼定律得到

但是

在热红外遥感记录过程中

我们需要考虑热红外遥感的响应特性

它是具有一定带宽的

我们在第二章学习过

传感器记录数值的物理意义应该为

波段位的

辐射亮度的均值

平均效应

他应该是一个

数值的比值

这个比值在分子上面

他是

光谱辐射亮度以及乘以

光谱响应函数的积分

在分母下面应该是

光谱响应的积分

所以在考虑热红外传感器时

应该考虑其波段范围的响应特点

黑体在有界域的

辐射出射度与温度

波长的关系

是一个复杂的无穷级数

具体推导过程可以参阅

相关资料

对于黑体辐射

我们可以使用普朗克定律来计算辐射量

可是现实世界大多数物体都不是黑体

如何计算这些不同物体的辐射量呢

我们的解决方案是

引入比辐射率

那么什么是比辐射率呢

他的定义是

在温度为T

波长λ处的辐射出射度

与同温度

同波长下的黑体辐射出射度的比值

所以

他体现出相比的性能的高低

也叫发射率

如果用公式表示

定义为

他是一个比值

分子上面是M

分母下面

MB他是黑体的辐射出射度

所以

非黑体的辐射出射度

引入了比辐射率以后

我们可以表达为

M

等于

再乘以黑体下的辐射出射度

通俗地说

我们转移了量化普通物体

也就是非黑体

它的物体辐射出射度的困难

我们将难点

扔给比辐射率发射率

在实际应用当中

比辐射率是一个比较难以量化的物理量

物体的比辐射率

不仅依赖于地表物体的组成

而且与物体的表面状态

也就是像

表面粗糙度

还有物理性质

介电常数

含水量等都有关系

并且与所测定的波长和观测角度等因素有关

所以我们看出来

比辐射率是一个非常复杂的量

这里

我们展示了一些常见物体的比辐射率取值范围

总体上

它的数值是介于0~1之间

但是各种不同物质之间

其数值是存在差异的

比如

像金属的数值较低

岩石

矿物质和其它人工材料数值高于金属

含水的植被

土壤以及其它材料

它们的数值要高于干燥的植被

土壤等材料

既然比辐射率如此难以确定

那么在卫星遥感探测过程中

如何看待和处理这个参数呢

首先

确定遥感图像记录的像元的属性

根据属性特征可以将其比辐射率的参数量化

量化的方法举几个例子

比如

我们可以先对遥感图像进行分类处理

根据不同的类别

分别赋予不同的比辐射率数据

也有研究人员开展过

比辐射率和地表生物物理参量之间的关联分析

比如分析比辐射率和NDVI数值之间的关系

建立二者之间的经验模型

然后

通过NDVI数值间接地量化比辐射率数值

另外

我们还要考虑到

由于遥感图像像元受到传感器分辨率影响

不可避免地存在图像混合像元

即遥感图像每个像元对应的比辐射率数值

应该是多个地表物体的混合效应

因此

有的研究人员提出来

在参数化地表比辐射率的过程中

应该考虑每个像元

受到不同类型地物单元的比辐射率影响

甚至采用比例和权重方式

分开考虑不同物体的组合效应

遥感数字图像处理理论与方法课程列表:

第一章 遥感图像基础

-1.1 遥感数字图像

-1.2 遥感数字图像的坐标系统和地图投影定义

-1.3 遥感数字图像的计算机存储

-1.4 遥感数字图像的计算机显示

-第一章习题

第二章 遥感图像辐射校正

-第一讲

--2.1.1 遥感图像辐射校正概述

--2.1.2 遥感数字图像像元值的物理意义

--2.1.3 TOA光谱辐射亮度和表观反射率

--2.1.4 可见光和近红外波段的表观反射率模拟

-第二讲

--2.2.1 传感器的辐射定标

--2.2.2 6S辐射传输模型及其大气校正

--2.2.3 MODTRAN大气校正

--2.2.4 ATCOR 2 大气校正与地表反射率计算

--2.2.5 太阳辐射与地形引起的辐射误差的校正

-第二章习题

第三章 热红外遥感图像大气校正和地表温度反演

-3.1 概述

-3.2 热红外遥感图像像元值的物理意义

-3.3 热红外遥感图像的大气校正

-3.4 地表温度的遥感反演原理和方法

-3.5 ATCOR 2 大气校正与地表温度计算

-第三章习题

第四章 遥感图像几何纠正

-第一讲

--4.1.1 概述

--4.1.2 几何纠正的通用处理流程

--4.1.3 多项式构像模型及其几何纠正

--最小二乘法原理

-第二讲

--4.2.4 通用构像方程

--4.2.5 中心投影构像模型

--4.2.6 多中心投影构像模型

--4.2.7 SAR图像几何纠正

--4.2.8 有理函数模型和RPC纠正

-第四章习题

第五章 遥感图像增强

-第一讲

--5.1.1 彩色增强

--5.1.2 辐射增强

--5.1.3 空间增强

-第二讲

--5.2.4 光谱增强(4.1)

--5.2.4 光谱增强(4.2~4.3)

--5.2.5 频率域增强(5.1~5.5)

--5.2.5 频率域增强(5.6)

-第五章习题

第六章 遥感图像融合

-6.1 遥感图像融合概述

-6.2 基于IHS变换的图像融合

-6.3 基于主成分变换的图像融合

-6.4 基于小波变换的图像融合

-6.5 融合图像的质量评估

-第六章习题

第七章 遥感图像计算机分类

-第一讲

--7.1.1 图像分类概述

--7.1.2 判别函数

--7.1.3 非监督分类

--7.1.4 监督分类

-第二讲

--7.2.5 分类结果后处理

--7.2.6 分类结果精度评价

--7.2.7 其它分类方法

-第七章习题

第八章 遥感图像变化检测

-8.1 变化检测概述

-8.2 常用的变化检测方法

-8.3 CVA变化检测

-8.4 遥感图像变化检测应用实例

-第八章习题

3.2 热红外遥感图像像元值的物理意义笔记与讨论

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