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第八章遥感图像的辐射处理 8.1遥感图像的辐射校正 8.1.1辐射畸变 1）定义 辐射畸（ji ）变：太阳辐射相同时，图像上像 元辐射亮度值受多种因素的影响发生改变，不 能直接反映地表地物的真实的辐射亮度值，这 部分变化，称为辐射畸变。 8.1.1 辐射畸变 2 ）原因 （1）传感器本身性能引起的辐射误差，对图 像的影响主要为图像不均匀，产生条纹和噪声。 （2 ）大气的散射和吸收引起的辐射误差。对 图像的影响主要为：减少了图像的对比度。 （3 ）地形影响和光照条件的变化引起的辐射 误差；对图像的影响主要为：产生阴影，不同 图像的亮度不一致。 8.1.2 辐射校正 辐射校正是指消除或改正遥感图像成像过程中 附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的 过程。 1）基于辐射传输方程的大气校正 建立地面辐射定标场（校正场）：提高辐射 定标和校正的精度。 8.1.2 辐射校正  （1）6S模型 （Second Simulation of the Satellite Signal in Solar Spectrum：太阳光谱 波段第二次卫星信号模拟） 近似和逐次散射算法。  （2 ）LOWTRAN模型 （Low Resolution Transmission：低分辨率传输模型） 以20cm-1的光谱分辨率的分子吸收算法。 8.1.2 辐射校正  （3 ）MORTARN模型 （Moderate Resolution Transmission：中分辨率传输模型） 以2cm-1的光谱分辨率的分子吸收算法。  （4 ）UVRAD模型 （Ultraviolet and Visible Radiation ：紫外线和可见光辐射模型）  （5 ）ATCOR模型 （A Spatially-Adaptive Fast Atmospheric Correction ：空间分布快速大气 校正模型） 8.1.2 辐射校正 唐山市西郊遥感影像信息 8.1.2 辐射校正 8.1.2 辐射校正 8.1.2 辐射校正 8.1.2 辐射校正 8.1.2 辐射校正 8.1.2 辐射校正 8.1.2 辐射校正 8.1.2 辐射校正 2 ）基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正  在遥感成像的同时，同步获取成像目标的反射率， 或通过预先设置已知反射率的目标，把地面实况数 据与传感器的输出数据进行比较，来消除大气的影 响。  将地面测定的结果与卫星图像对应像元的亮度值进 行回归分析，其回归方程为： L=a+bR 其中：a为常数。b为回归系数。bR为地面实测值， 该值未受大气影响。 8.1.2 辐射校正 3 ）利用某些波段受大气影响较小来矫正其他波段 （1）比值方法  由于太阳高度角的影响，在图像上会产生阴影现象，阴影 会覆盖阴坡地物，对图像的定量分析和自动识别产生影响。 一般情况下阴影是难以消除的，但对多光谱图像可以用两 个波段图像的比值产生一个新图像以消除地形的影响。在 多光谱图像上，产生阴影区的图像亮度值是无阴影时的亮 度和阴影亮度值之和，通过两个波段的比值可以基本消除。  地形坡度引起的辐射亮度校正需要知道成像地区的数字地 面模型，校正不方便。同样也可以用比值图像来消除其影 响。 8.1.2 辐射校正 （2 ）直方图最小值去除法  若图像中存在亮度为零的目标，如深海水体、 阴影等，则其对应图像的亮度值应为零，实际 上目标由于受水气散射、辐射使得目标的亮度 值不为零。各波段要校正的大气影响是不同的。 为确定大气影响，显示有关图像的直方图，从 图上可以得知最黑的目标亮度为零。 8.1.2 辐射校正 （3 ）回归分析法  一般情况下，散射主要发生在短波图像，对近 红外波段几乎没有影响。  在不受大气影响的波段图像和待校正的某一波 段图像中，选择由最亮至最暗的一系列目标， 将每一目标的两个待比较的波段亮度值进行回 归分析