当前课程知识点:遥感数字图像处理理论与方法 > 第二章 遥感图像辐射校正 > 第二讲 > 2.2.4 ATCOR 2 大气校正与地表反射率计算
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
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