基于两种辐射传输模型的遥感数据大气校正及结果对比分析

通过辐射传输方程详述了大气效应对遥感图像的影响及大气校正的原理,并利用两种辐射传输模型--6S和FLAASH(基于MODTRAN)对同一区域ETM+数据的可见光、近红外波段分别进行了大气校正.从校正的结果看,两种模型均对由于大气效应引起的辐射失真进行了辐射校正,消除了因散射增加的辐射能量,同时补偿了因吸收而损失的辐射能量,但在校正结果上存在差异.只有将两种辐射传输模型方法结合使用,才能更好地消除大气效应对研究区域的影响.     

基于FLAASH模型的ASTER卫星影像大气校正

主要介绍了FLAASH大气校正模型的主要原理及算法,并运用FLAASH大气校正模型对泸沽湖地区的ASTER卫星影像进行大气校正,对校正前后的影像进行对比分析。研究表明,ASTER卫星影像经过FLAASH大气校正后,较好地消除了大气影响。     

基于区域增长的海岸带黑暗像元自动提取算法研究

针对海岸带区域独特的地表状况设计了一个近海岸的黑暗像元自动提取算法。首先利用修订型归一化水体指数(RNDWI)和归一化植被指数(NDVI)对黑暗像元备选区域进行确定,然后从备选区域中找到初始黑暗像元,最后利用多阈值的区域增长法对黑暗像元的选取进行优化,最终计算得到黑暗像元值。应用此算法对Landsat-5 TM影像遥感数据进行处理,结果表明,大气校正之后的典型地物光谱曲线更接近于真实的光谱曲线,说明此算法设计合理,其大气校正结果与用ENVI软件进行FLAASH大气校正和黑暗像元法大气校正的结果相比,此算法更接近于FLAASH模型法,校正效果较好。同时利用黑暗像元自动提取算法得到大气校正后的结果大大减少了反射率值为负的情况,提高了数据的利用率。     

不同遥感影像大气纠正算法在农作物种植面积提取中的对比

以海安县的LANDSAT5—TM影像为研究对象,用于农作物种植面积遥感提取,但由于大气辐射使卫星遥感数据引起畸变从而影响提取精度,为消除该影响,采用黑暗像元减法（DOS）、大气辐射传输模型法FLAASH、ATCOR2、6S等四种大气校正方法进行大气校正并对各种方法进行验证比较,从综合方面考虑得出最优大气校正方法。利用40个主要农作物的样本点的NDVI值与经过大气校正MODIS地表反射率的NDVI值比较,同时利用农作物的反射率值与标准值进行比较对比,以及结合各类主要农作物分类结果精度进行验证。实验结果表明,大气校正在一定程度上提高了农作物真实地表反射率,使得农作物的反射率更加精确,分类精度较原图像也有较大提高,因此提高了主要农作物各类面积提取的精度,综合计算效率和效果等指标得出在面向农作物面积遥感提取的大气方法中,采取FLAASH方法可以达到较好的效果。     

基于地基雷达干涉测量技术的大坝边坡形变监测及应用

为了解决传统大坝边坡形变监测方法仅能获取点变形信息,且监测周期长、监测精度低、无法进行实时监测等问题,以云南牛栏江红石岩边坡为例,提出了基于地基雷达干涉测量技术(GB-InSAR)的大坝边坡形变监测。为了有效监测边坡形变情况,在详细分析地基干涉雷达测量技术的原理及关键技术的基础上,将其应用于该边坡稳定性的实时监测中。结果表明,采用地基雷达干涉测量技术对该边坡稳定性进行实时监测,可以有效监测边坡形变情况,达到边坡灾害预警的目的。     

基于FLAASH模型输入参数的校正结果评价分析

以香格里拉地区的Landsat5 TM遥感图像为例,对FLAASH模型在使用不同范围、不同大气模式、不同气溶胶模式和不同二氧化碳浓度等输入条件情况下分别进行大气校正实验,将校正结果进行对比分析。结果表明:从校正后植被的反射光谱曲线来看,虽然FLAASH模型的这4个参数发生了变化,但其结果仍能在一定程度上减弱遥感影像所受到的大气的影响。这4个参数的变化对FLAASH模型的校正结果有一定的影响,但敏感性不强。无气溶胶模式的大气校正,虽然在结果的异常值像元个数方面比有气溶胶模式的表现要好,但是在进行FLAASH大气校正时,不建议选择无气溶胶模式。     

基于FLAASH的CBERS-02B星CCD影像大气校正

中巴资源卫星的CCD数据作为我国自主卫星数据源,在遥感应用方面发挥着重要作用。但由于CCD数据所获取的可见光-近红外波段信息易受大气因素干扰,因此寻求一种适合于中巴资源卫星CCD数据快速、有效的大气校正方法,以提高影像的利用率。介绍FLAASH大气校正的主要算法原理,并利用其进行CBERS-02B星CCD影像的大气纠正试验。通过分析校正前后的影像目视效果、典型地物光谱特征和NDVI值,表明FLAASH方法能够快速、有效地纠正大气因素对CBERS-02B星CCD影像的影响,对于植被覆盖地区纠正效果尤为明显。因此,FLAASH大气校正方法能够为大数据量的CBERS系列卫星CCD数据的大气校正提供了快速、可行及有效的方法。     

大气校正对九连山植被覆盖度。感估算的影响

以江西九连山保护区为例,利用基于归一化差异植被指数（NDVI）的像元二分法模型分别在TM 影像的 原始DN 值、表观反射率以及经过基于MORTRAN 辐射传输模型和经过简单传输模型的黑暗像元法校正后的地面 反射率的基础上对研究区的植被覆盖度进行提取,将所得4 类植被覆盖度的估算值与实测值进行比较,分析大气校 正对植被覆盖度。感估算的影响。结果表明,FLAASH 和DOS 两种大气校正方法虽校正原理不同,但通过对样地实 测值的拟合度来看,均能有效消除大气影响,有效提高植被覆盖度。感估算的精度;而辐射定标后的表观反射率却 与原始影像DN 值估算的植被覆盖度差异不明显,说明植被覆盖度估算精度的提高来源于大气校正作用,辐射定标 影响甚小。因此,在植被覆盖度较高的亚热带区域,有必要进行大气校正,以改善估算精度。     

MODTRAN模型在HJ/CCD影像大气校正中的应用

大气校正是定量遥感研究中必不可少的过程。本研究利用MODTRAN模型对一景HJ/CCD影像进行大气校正,并从典型地物光谱特征变化、校正结果与MODIS地表反射率产品比较及对归一化植被指数(NDVI)的影响3方面评价校正效果,结果显示:MODTRAN模型较好地消除了可见光波段内的增加效应和近红外波段的吸收作用;校正结果与高精度的MODIS地表反射率产品在植被、居民地、水体3类地物的反射率具有较高的一致性,其中植被类型平均误差为12.8%;MODTRAN模型较好地修正了混合像元的NDVI值,校正后各类地物的NDVI均有所提升,其中植被NDVI的增幅最大,有利于区分植被与其他地物类型。表明MODTRAN模型对HJ/CCD影像具有较好的大气校正效果。     

基于雷达和光学影像监测土壤表层水分

结合微波雷达与光学影像在监测表层土壤水分信息上的优势,提取了山西省西山矿区的表层土壤水分状况.受地形、植被等因素的干扰,对雷达影像进行正射校正,去除地形起伏对雷达图像的影响,基于光学数据获取植被含水量信息,并利用“水-云”模型去除植被覆盖对土壤后向散射的影响,运用去除地形和植被影响的后向散射系数,结合现有的土壤水介电模型,计算得出了研究区的土壤表层水分信息.采用的研究方法避免了传统的土壤孔隙、地表辐射等现场地表模型参数的获取,可实现大范围快速的表层土壤水分监测.     

基于TM/ETM+遥感数据的地面相对反射率反演

卫星遥感数据的大气辐射校正是定量遥感的基础与关键。目前大气辐射校正方法的局限性已经严重影响了定量遥感科学进展。鉴于此,COST模型在TM／ETM数据上的实用性逐步得到学者们的共识。本文详细阐述了COST模型的理论及其算法,模型参数的确定及其获取途径。COST模型在完成TM／ETM卫星遥感数据大气辐射纠正的同时实现了地表反射率反演,为TM／ETM卫星遥感数据的应用研究奠定了基础。文章进一步借助地面光谱仪的宴测数据对研究区地表反射率反演结果进行了空间维和光谱维的分析验证,结果认为COST模型完全能够满足卫星遥感数据基本应用研究的需要。     

多角度高光谱CHRIS数据特点及预处理研究

详细地介绍了CHRIS多角度高光谱数据的特点,在图像质量检查的基础上,对CHRIS图像的预处理进行了探讨。通过试验,完成了CHRIS图像的噪声去除、大气校正和正射校正等预处理,取得较好质量的图像,为进一步的应用研究提供了数据保障。     

基于FLAASH模块的高级陆地成像仪图像的大气校正

FLAASH（fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes）大气校正模块被越来越多地应用到遥感图像大气校正中,但是ENVI（the environment for visualizing images）中没有预先设定有新谱传感器的参数,因此限制了FLAASH模块的使用范围。采用FLAASH模块对ENVI中没有预设的高级陆地成像仪传感器所拍摄的图像进行大气校正,初步探讨了FLAASH模块对未知多光谱传感器图像的大气校正。通过比较大气校正前后典型地物的光谱曲线和归一化植被指数（NDVI,normalized difference vegetation index）,表明FLAASH模块能够有效地减少大气对ALI图像的影响。图5表2参20     

基于支持向量机的EO-1 Hyperion遥感图像分类研究

以EO-1 Hyperion高光谱遥感数据为基础,对其进行大气校正、几何校正、滤波等处理,采用支持向量机分类方法对其进行分类,选择不同的核函数,主要有线性核、多项式核、径向基核、Sigmoid核,其余采用相同参数设置,进而比较不同核函数在EO-1 Hyperion数据分类中的效果。结果表明,采用支持向量机方法对研究区域的EO-1 Hyperion遥感数据进行分类,采用不同的核函数对分类结果影响不大。     

基于MATLAB的扎龙湿地归一化差值指数时间变化分析

以扎龙地区四期Landsat影像为基础数据,经过几何纠正、大气纠正等数据的处理工作,生成四期的扎龙地区的归一化差值指数图像。利用MATLAB分析扎龙地区主轴和副轴方向上的归一化差值指数变化,并由此分析扎龙湿地的植被覆盖和变化特征。结果表明,扎龙地区主轴和副轴方向上的归一化差值整体上均呈下降趋势,说明2个方向上的植被质量在下降。