遥感物理2-大气辐射传输模型.pptVIP

（3）暗目标方法（Dark-Object Methods） 如果图像中包含有浓密的植被，因为浓密植被在可见光反射率很低，被称为暗目标，因此传感器所接收的辐射主要来自于大气的程辐射，可以用于大气光学厚度的估算，其算法的基本思路如下： a.确定暗目标的存在：利用植被指数高和红外波段反射率低的特性；或利用中红外通道（2.1 和3.8 ）的反射率低的特性； b.利用中红外通道的观测估计暗像元在红和蓝通道的反射率； c. 给定气溶胶模式（气溶胶谱分布，折射指数，单次散射反照率等）； d.利用气溶胶模型计算的辐射传输查找表，将遥感观测的辐射亮度反演为气溶胶光学厚度； e. 利用得到的气溶胶光学厚度对整幅遥感影像进行内插，得到整幅图像的光学厚度； f. 对整幅影像进行大气校正。 （4）其它大气校正方法 ·直方图匹配法(Histogram Matching Methods)：假设晴空条件与大气浑浊条件下地表反射率的直方图分布相同;算法被ERDAS和PCI等图像处理软件采用； ·反差减少法（Contrast Reduction Methods）：气溶胶散射减小地表反射率的差异，因此局部图像方差可以用于估算气溶胶光学厚度; …… 又称为临近像元效应。我们假定目标是均一条件下获得大气校正的地表反射率为 ，其公式如下： 考虑临近像元的影响，则有如下关系： 交叉辐射项的影响 其中 式中 是以目标像素为坐标原点的局部坐标系坐标值， 是大气点扩散函数（Point Spread Function） 。 在实际应用中， 是由原始图像中校正像元为中心的2N×2N像元子域计算得到的: 其中 表示像元 距中心的距离。 如果考虑地表BRDF和大气BRDF之间的耦合，则朗伯体假设条件下的大气校正的精度是有局限的，最早研究这一效应的是Tanre等（1983），目前在6S模型中已比较好地考虑了BRDF的耦合效应。 非朗伯体条件下的大气校正 其中 实际上，非朗伯体大气校正是一个十分复杂的问题，因为以上面的公式我们知道，要进行大气校正必须知道地表的BRDF即 ，而通常在大气校正前地表的双向反射率是未知的，这就形成大气校正环的问题，目前的主要思路是通过迭式的方法来解决（胡宝新，李小文等）。 大气效应模型 ?基于图像特征模型 不需要进行实际地面光谱及大气环境参数的测量，仅利用遥感图象自身的信息对遥感数据进行定标。如遥感图像波段之间的数学变换、暗目标法等。 适用范围小、且校正后的图象均存在不同程度的噪声 ?地面线性回归经验模型 获取遥感影像上特定地物的灰度值及其成像时相应的地面目标反射光谱的测量值，建立两者之间的回归方程式，在此基础上对整幅遥感图像进行辐射灰度纠正 模型计算简单、需要进行实地同步定标点的光谱测量，且对地面定标点的要求较严格。 ?基于大气辐射传输理论模型 大气辐射传输模型能较合理地处理大气散射、大气吸收、发射等过程，且能产生连续光谱，避免光谱反演的较大定量误差，得到了最广泛的应用。 应用大气辐射传输模型进行遥感影像大气纠正需要解决两个关键问题： 有关大气介质特征数据的获取； 适用的大气辐射传输模型 适用于可见光—近红外（0.25~4μm）的多角度数据 对不同情况下(不同的遥感器,不同的地面状况)太阳光在太阳—地面目标—遥感器整个传输路径中所受到的大气影响进行了描述。在基于BRDF的大气校正算法中，大气顶层的可见光与近红外波段反射率可表示为： 6S大气纠正模型 在6S大气校正软件中需要输入的主要参数: (1)太阳天顶角、卫星天顶角、太阳方位角、卫星方位角、也可输入轨道与时间参数来代替； （2）大气组分参数，包括水汽、灰尘颗粒度等。若缺乏精确的实况数据，可以根据卫星数据的地理位置和时间，选用6S提供的标准模型 （3）气溶胶组分参数 （4）气溶胶大气路径长度，一般可用当地的能见度参数表示 （5）观测目标的海拔高度及遥感器高度 （6）光谱条件等 大气气溶胶通过散射与吸收阳光对地球系统辐射平衡有重要的影响； 气溶胶粒子在很多生物地球化学循环中起着重要的作用； 气溶胶构成大气污染源，如沙尘暴、烟尘等； 气溶胶是影响遥感图像质量的重要因素，是遥感图像校正的必须输入的参数。 大气气溶胶遥感探测 海洋大气气溶胶遥感反演（以MODIS对流层气溶胶遥感反演为例） 基本思路是以查找表（Look up table）方法为基础，即根据气溶胶和地表参数先完成辐射传输计算，然后将观测的光谱辐射与查找表中事先计算的辐射值对比，直至得到最佳拟合。 （1）气溶胶模式 最常用的大气气溶胶分类方