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辐射定标与大气校正(ENVI和6s模型对比)

作者：互联网

辐射定标与大气校正

              

遥感图像通常是用无量纲的数字量化值(DN) 记录信息的，进行遥感定量化分析时，常用到辐射亮度值、反射率值和温度值等物理量。通过辐射定标可以实现DN值与这此物理量的转化。大气层会影响遥感传感器的成像，大气校正能減少或消除大气对遥感图像的影响，得到真实的地表反射信息。

  1. 辐射定标，运用两种途径实现辐射定标，其一是以IDL程序设计运算所实现；其二是通过ENVI软件实现；
  2. 大气校正，运用两种途径实现大气校正，其一是以IDL程序设计运算所实现；其二是运用ENVI软件中的FLAASH工具实现大气校正。

压缩包L5123032_03220071003，具体含以下数据：

（L5123032_03220071003_B10.TIF/L5123032_03220071003_B20.TIF/L5123032_03220071003_B30.TIF/L5123032_03220071003_B40.TIF/L5123032_03220071003_B50.TIF/L5123032_03220071003_B70.TIF/L5123032_03220071003_GCP.TXT/L5123032_03220071003_MTL.TXT/README.GTF）

  1. 辐射定标，两种途径前者运用的公式为L＝gain*DN+bias，后者则使用ENVI自带的工具，并将这两种结果进行比较；
  2. 大气校正的最终结果可进行校正，具体的方法为将最终得到的影像按照波段4、波段3、波段2的形式进行显示，并查看该影像植物（红色）波谱线，如结果正确，则波谱线的走势都是相似的。

辐射定标是将传感器记录的电压或数字量化值转换为绝对辐射亮度值（辐射率）的过程，或者转换为与地表（表观）反射率、表面（表观）温度等物理量有关的相对值的过程处理。本次是绝对定标，即通过各种标准辐射源，建立辐射亮度值与数字量化值之间的定量关系，实现主要有以下两种方法：

法一：利用IDL程序设计实现辐射定标

  1. 基于IDL程序设计实现各个波段的辐射定标

IDL程序设计的逻辑：数据的导入、辐射定标的计算、FOR循环计算各个波段、赋予图像地理坐标、数据的导出。

辐射定标计算所涉及的公式L＝gain*DN+bias，其中gain和bias可以通过行业提供的表格查询得到。

 

  1. 基于ENVI软件实现已辐射定标后各个波段的融合

第一步：在主界面中，选择File>>>>Open，将结果B1-B6（已辐射定标的影像）加载到ENVI软件中，便于进行后续的操作；

 

第二步：在Toolbox工具箱中，双击Raster Management>>>>Layer Stacking，在Layer Stacking Parameters 中，Inport File中选择B1-B6，然后选择自己存储的路径，最后点击OK。

 

 

法二：利用ENVI软件实现辐射定标

ENVI软件中提供定标的工具，即Radiometric Calibration，该工具通过读取元数据文件将图像定标为辐射亮度值、大气表观反射率、亮度温度。具体的操作如下：

第一步：在ENVI Class软件的主界面中（左上方），选择File>>>>Open，打开“L5123032_03220071003_MTL.TXT”文件；

第二步：在Spectral工具条中，点击Preprocessing>>>>Calibration Utilities>>>>Landsat Calibration工具，在Select Input File对话框中，选择文件L5123032_03220071003_MTL.TXT，点击ok按钮；

第三步：在ENVI Landsat Calibation面板中进行参数的设置，其中Calibration TYpe选择Radiance，并选择存储的路径，点击ok按钮。

 

法一：IDL程序设计运算所实现（6S模型）

IDL程序设计的逻辑，主要是根据以下公式进行：

y=XA*(measured radiance)-XB

acr=y/(1.+XC*y)

其中XA、XB、XC为6S模型计算出来的校正系数，acr为经过大气校正的地表反射率，measured radiance为经过辐射定标的辐亮，具体操作流程如下：

  1. 计算各影像XA、XB、XC的值

利用6s模型计算出XA、XB、XC校正系数，该模型中包括几何参数、大气模式、气溶胶类型参数、气溶胶含量参数、目标高度参数、传感器高度参数、光谱参数、地表反射率类型、激活大气订正方式等，其中6幅影像的不同之处主要就是在于光谱参数。

 

设置好各个参数后，运行程序得到6个输出文件，6个文件中都含XA、XB、XC。

 

 

  1. 根据公式，进行IDL程序编写

公式y=XA*(measured radiance)-XB和acr=y/(1.+XC*y) 是IDL程序编写的逻辑所在，根据这两个公式IDL程序最终如下：

 

 

 其中outname='E:\6s_.img'为输出文件，即大气校正后的结果图。

 

 

法二：ENVI软件中的FLAASH工具实现

大气校正主要采用两种工具，FLAASH(fast-of-sight atmospheric analysia of spectral hypercubes）校正工具和快速大气校正工具（OUick atmospheric correction），本次采用FLAASH大气校正工具。

FLAASH大气校正主要分为三个步骤：

一是从图像中获取大气参数，包括能见度（气溶胶光学厚度）、气溶胶类型和大气水汽含量；

二是在获取大气参数后，通过求解大气辐射传输方程的方式来获取反射率数据；

三是为了消除纠正过程中存留的噪声，需要利用图像中的光谱平滑的像元对整幅图像进行光谱平滑运算。

FLAASH输入数据要求：

一是图像基本参数，包括卫星图像为400 ~ 2500 nm，航空图像为860 ~ 115 hm。如果要执行水汽反演，光谱分辨率应≤15 nm，且至少包含以下波段范围中的一个：1050~ 1210 nm；770 ~870 nm;870 ~ 1020 nm，且像元值类型:经过定标的辐射亮度(辐射率)数据，单位为μW/(cm2 . nm .sr)；

二是数据存储类型，要浮点型、32 位无符号整型、16 位无符号和有符号整型。且文件类型为 ENVI标准栅格格式文件，BIP 或者BIL存储结构；

三是辅助信息，需要中心波长，如果是高光谱数据还必须有波段宽度。

基于以上的要求，本次实验将分为三步骤进行，首先是检查输入数据是否符合要求，然后再进行实际的操作，最后再进行结果的检验。

  1. 输入数据处理

在进行辐射定标时，本实验采用了两种方法，对两个结果，按照输入数据的要求进行相关参数的检验发现，法一得到的结果在格式和中心波段中不符合要求，而法二符合要求。因为，下面将对法一所得到的结果进行相关操作，使得数据符合要求。

  1. 转换格式

  在Toolbox工具箱中，双击Raster Management>>>>Convert Interleave，在Convert File Parameters的界面中，Output Interleave选项选择BIL或者BIP，Radiance Scale Factors（单位转换因子）设置为10，再设置一个保存的路径，最后点击ok按钮。

 

  1. 增加中心波段

第一步：打开ENVI Class软件，将目标文件L5123032_03220071003_MTL.TXT导入，在Available Bands List 中可以查看到六个中心波段的数值；

第二步：打开ENVI5.3软件，导入已经经过格式转换的遥感影像图，在左边图层管理界面处，双击该遥感影像名，在属性表中选择Manage Data>>>>Set Raster Metadata>>>>Add>>>>>Wavelength，针对B1-B6，一一赋予其各中心波段数值，其中Wavelength Units选择Micrometers。

 

  1. FLAASH输入参数设置

在Toolbox工具箱中，双击Radiometric Correction>>>>Atomspheric Correction Module>>>>FLAASH Atmospheric Correction，即启动FLAASH模块。该模块分为标准输入参数和高级设置两个部分，整体包括文件输入输出信息，传感器、大气模型、气溶胶模型等设置，具体如下：

Scene Center Location：40.31131735N，116.72223275E

Sensor Type：landsat TM5

Sensor Altitude：选择传感器后会自动填写

ground elevation：所选区域的平均海拔，0.01km

Pixel Size (m)：选择传感器后会自动填写，TM 可见光波段的是 30m

Flight date： 2007年10月3日

Flight time (GMT) ：2:46:27

Atmospheric Model：MLS

Water Retrieval：no

Aerosol Model：Urban

Aerosol Retrieval：NONE

基于以上的各个参数设置和文件输入输出路径设置后，点击Apply按钮，等待处理结果。

 

图11  FLAASH参数设置

  1. 大气校正结果检验

大气校正结果的检验主要是根据植物的波谱曲线。

第一步：将结果影像图的4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，即处于一个标准假彩色合成状态，标准假彩色图像中的植被显示为红色，可突出体现植被特征，常应用于提取植被信息。

第二步：基于标准假彩色下，植物的波谱曲线的趋势是相似的特性，来判断大气校正的结果。如果大部分“红色”区域的波普曲线趋势都是相似的，那么大气校正结果较好，反之。

 

 

这里主要进行两种不同方式进行大气校正后的结果的对比分析：

将利用IDL程序设计得到的结果和经过ENVI软件中FLAASH工具得到的结果进行对比，即打开ENVI软件，将两个结果导入，然后打开各自的地物波谱曲线。从下面两张图可以看出：

一是两者的地物波谱曲线的走势是相同的；

二是两者的纵坐标是数值差异较大，大约为整万倍；

三是从直观上看，通过工具得到的结果要比通过程序设计得到结果更“亮”。

 

针对以上几点结果，做了以下的思考：

首先是关于“两者的纵坐标是数值差异较大，大约为整万倍的问题”，这主要是由于ENVI考虑到数据储存和后续处理，将大气校正得到的反射率结果乘以10000变成16bit整型，如果想让反射率结果在0~1范围，就用BandMath计算，表达式为b1/10000.0。

其次是“通过工具得到的结果要比通过程序设计得到结果更“亮”的问题”，这是由于经大气校正后植被反射率在近红外波段上升明显，对于植被的大气校正，6S大气校正的效果要好于Flaash大气校正；对于水体，Flaash大气校正后的结果要好于6S大气校正的结果，这是因为Flaash的大气校正是基于整幅影像的，通过图像上的黑暗像元来获取整幅影像的气溶胶厚度，而6S是逐一像元校正的。

因此对于不同用途的影像我们应该使用合适的大气校正方法。

标签：校正,大气,L5123032,定标,ENVI,6s,辐射
来源： https://blog.csdn.net/zmzgis/article/details/116065262