南京大学国际地球系统科学研究所 遥感物理讲座-9遥感信息定量化.pptVIP

《遥感物理》课程讲座-9----遥感信息的定量化 田 庆 久 南京大学国际地球系统科学研究所 2005年4月6-7日 实验室定标 遥感器特性光谱波长、辐射定标、线性定标、MTF、偏振光、杂散光等 参考源积分球、标准钨灯、参考板等 光源的交叉定标通过参考辐射计 光源的光谱分布 五、地物反射率定量反演 地表温度反演的方法： 大气校正法 严格按照辐射传输理论来建立辐射传输方程，需要的大气参数比较多，由于其大气参数很难实时获取，一般是用标准大气和大气模型模拟计算，所以精度很难得到保证，有时偏差很大。 单窗算法（ETM Band 6:10.40-12.50?m ） 利用辐射测量在一个热红外窗口通道来校正大气影响并估算陆面温度，如利用TM6波段进行地面温度的反演。 劈窗算法（NOAA-AVHRRBand4:10.5-11.3?m Band5:11.5-12.5?m） 主要是利用在一个大气窗口的两个临近的红外通道存在不同的大气吸收来消除大气的影响，由两个亮度温度的线性组合(如NOAA-AVHRR的T4 和T5) 计算LST。劈窗算法是目前最成熟的方法，精度最高，且相对而言比较不需要太精确的大气温度/水气廓线，尤其是用来分析NOAA-AVHRR数据。 多通道算法（MODIS、ASTER） 利用多个热红外通道数据来反演地表温度的方法，如Wan和Li针对MODIS数据提出的一个7通道反演方法。该方法最大的优点在于它能同时反演地表温度和比辐射率。 多角度法 假定大气柱在空间上是一致的，当观测目标在给定的通道以不同观测角度进行观测时由于大气倾斜度不一致而产生的路径长度不同，从而使得大气对热辐射产生不同的吸收，同时利用多角度遥感数据中所包含的大气信息来消除大气的影响。 遥感尺度与地表温度： 像元尺度下的地表温度的四种情况: 茂密植被覆盖下—植被叶冠温度； 裸露表面情况下：裸地表面、建筑物表面、岩石表面的温度； 植被稀少情况下：混合有植被叶冠温度、叶冠与地表间的气温、以及叶冠下地 表面的混合平均温度； 混合像元情况下：有不同比例的植被与裸露表面混合，是这些不同类型的混合平 均温度。 1.确切地说，6S与MODTRAN辐射传输模型，是对卫星过境时刻大气状况的一种模拟，可以得到各种大气参数，而难以对一幅遥感影像进行pixel-to-pixel的反射率反演。 2.ATREM中的关键技术已经过时，包括（1）基于HITRAN 92 数据库的Malkmus band model：现在HITRAN2000 已经可用，而且其精度更高。（2）进行水汽含量反演的三波段比值技术：这项技术的前提是假定地物反射波谱与波长呈线性关系，当不满足线性关系时(如土壤中含有较多的铁时)，会引起反演误差。 3.ATREM, ACORN, HATCH模型，都没有考虑到邻边效应的影响, FLAASH和ATCOR考虑了邻边效应的影响。 4.ATREM, ACORN, FLAASH, HATCH模型都是假定地面是平整和均一的，没有考虑到地形的影响，不适用于地形起伏较大的山地。 5.ATCOR模型系列中ATCOR3 是专门针对山地的大气校正模型，但其在处理地物的BRDF影响时，采用了简单的经验方法，有待于进一步改进。 6.AMARITIS是一种山地辐射传输模型，它从能量的角度详细描述了太阳－大气－地面－传感器的能量传输过程，计算过程非常复杂。 不同大气辐射传输模型优缺点： 假定天气晴朗无云，地面为朗伯体（可以不匀质），小的太阳和遥感器观测天顶角，对遥感器任一波段λ获得对应地物的表观反射率（APPARENT REFLECTANCE）为： Chandrasekhar(1960)描述了辐射传输理论,继而发展了许多方法,如 ordinate方法和variational方法等来解决辐射传输问题.(Lenoble,1985).较精确合理的6S( the Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)由法国Tanre等人研究发展.目前6S成为世界上发展最为完善的大气辐射校正模型算法之一。国内外许多遥感专家正在积极从事该类定标模型的发展，并结合地面辐射定标场从事遥感定量化的应用研究，并取得较理想的结果。该类模型既能较合理地处理大气散射、气体吸收，又能产生连续光谱， 避免在光谱反演中的较大的定量误差。但在成像光谱遥感器获取数据的的同时， 需对一系列的大气环境参数进行测量，譬如，大气光学厚度、温度、气压、湿度、大气分布状况等。此外，还可以利用模型中的模拟参量，确