表观反射率--《第十四届全国遥感技术学术交流会论文摘要集》2003年
表观反射率
【摘要】：由于遥感应用定量化,遥感监测等的需求,光学遥感数据的辐射校正更加受到重视。本文论述了辐射校正,辐射定标和大气校正的概念,和它们之间的区别及关系。特别对辐射定标的结果之一,表观反射率的定义、概念、计算和作用等方面,进行了详细的论述。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：P237【正文快照】：
引言 在所有遥感应用中光学遥感应用较早,也较成熟。但是,随着遥感应用领域的拓展和定量化的需求,光学遥感中原来一直存在,但是被忽视的一些问题被再次提出。其中,光学遥感数据的辐射校正就是一个典型例子。在许多有关遥感的书籍和文章中,辐射校正的概念、定义和内容涉及较少
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京公网安备75号[转载]【ENVI入门系列】23.辐射定标和大气校正
版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。
辐射定标和大气校正&&&&
1. 概述&&&&
2.&&&&辐射定标&&&&
3.&&&&多光谱数据FLAASH大气校正&&&&
3.1&&&&FLAASH输入数据要求&&&&
3.2&&&&详细操作步骤&&&&
3.2.1&&&&输入文件准备&&&&
3.2.2&&&&基本参数设置&&&&
3.2.3&&&&多光谱数据参数设置&&&&
3.2.4&&&&高级设置&&&&
3.2.5&&&&处理结果浏览&&&&
4.&&&&高光谱数据FLAASH大气校正&&&&
4.1&&&&输入文件准备&&&&
4.2&&&&基本参数设置&&&&
4.3&&&&高光谱数据参数设置&&&&
4.4&&&&高级设置&&&&
4.5&&&&处理结果浏览&&&&
5.&&&&快速大气校正（QUAC）&&&&
太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来，这就需要进行大气校正过程。
本课程学习利用ENVI
大气校正扩展模块（FLAASH和QUAC）对多光谱和高光谱数据进行大气校正的过程，还包括大气校正的准备工作——辐射定标。
FLAASH是基于MODTRAN5辐射传输模型，MODTRAN模型是由进行大气校正算法研究的领先者SpectralSpectral
Sciences, Inc和美国空军实验室（Air Force Research Laboratory）共同研发。Exelis
VIS公司负责集成和GUI设计。
注：本课程需要大气校正模块（Atmospheric Correction）扩展模块的使用许可。
2. 辐射定标
一般来讲，辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等物理量的处理过程。辐射定标参数一般存放在元数据文件中，ENVI中的通用辐射定标工具（Radiometric
Calibration）能自动从元数据文件中读取参数（如表2.1所示），从而完成辐射定标。
注：这里以Landsat5 L1G级的数据为例，由于数据较大，并且该工具操作简单，这里不提供例子数据。
选择File&Open As&Landsat&GeoTIFF with
Metadata，选择打开*_MTL.txt文件。
表2.1 Radiometric
Calibration工具自动识别的数据类型
可选定标类型
打开的元数据文件
辐射亮度值
大气表观反射率
ALOS AVNIR-2 、
PRISM Level-1B2
使用File &&Open As &
&&HDF&菜单打开&*_HDF.L1G文件，*_MTL.L1G&文件必须在同一目录中。
&&Open As & EO1 &
HDF&菜单选择&.L1R&文件.
metadata.txt
Landsat TM,
ETM+, Landsat-8 OLI/TIRS
*_MTL.txt,
*WO.txt, *.met
Pleiades Primary
or Ortho (single 或者 mosaic)
*_metadata.xml
ResourceSat-2
METADATA.DIM
SSOT&DIMAP
METADATA.DIM
WorldView-1 and
注：以下类型的数据，ENVI打开后自动定标。
G&kt&rk-2: Radiance
MODIS/ASTER Simulator (MASTER):
RASAT: Radiance
ASTER Level-1B
MODIS Level-1B through 4
在Toolbox中，选择Radiometric Correction & Radiometric
Calibration，对文件对话框中选择多光谱数据。打开Radiometric Calibration面板。
(3) 在Radiometric
Calibration面板中，设置以下参数：
定标类型（Calibration
Type）：辐射率数据Radiance
单击Apply FLAASH
Settings按钮，自动设置FLAASH大气校正工具需要的数据类型，包括储存顺序（Interleave）：BIL或者BIP；数据类型（Data
Type）：Float；辐射率数据单位调整系数（Scale Factor）：0.1。
设置输出路径和单位名，单击OK执行辐射定标。
图：Radiometric
Calibration面板
显示辐射定标结果图像，选择Display&Profiles&Spectral查看波谱曲线，看到定标后的数值主要集中在0-10范围内，单位是&W/(cm2&*
sr * nm)。
图：辐射定标结果的波谱曲线
3. 多光谱数据FLAASH大气校正
3.1 FLAASH输入数据要求
FLAASH对大气校正的输入图像做了一些要求，具体要求如下：
一、图像基本参数
波段范围：卫星图像：400－2500nm，航空图像：860nm-1135nm。
如果要执行水汽反演，光谱分辨率&=15nm，且至少包含以下波段范围中的一个：
770-870 nm
870-1020 nm
像元值类型：经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：（μW）/（cm2*nm*sr）。
二、数据储存类型
数据类型：浮点型（Floating Point）、32位无符号整型（Long
Integer）、16位无符号和有符号整型（Integer、Unsigned Int)。
文件类型： ENVI标准栅格格式文件，BIP或者BIL储存结构。
三、辅助信息
中心波长：数据头文件中（或者单独的一个文本文件）包含中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM），这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit
Header）。
波谱滤波函数（波谱响应函数）文件：对于未知多光谱传感器（UNKNOWN-MSI）需要提供波谱滤波函数文件。
3.2 详细操作步骤
ENVI大气校正模块的使用主要又以下7个方面组成：1、输入文件准备，2、基本参数设置，3、多光谱数据参数设置，4、高光谱数据参数设置，5、高级设置，6、输出文件，7、处理结果。下面介绍这7个方面内容。
下面以Landsat5的多光谱数据为例介绍操作步骤。
表3.1 练习数据信息
Landsat5_beijing_radiance.dat
经过Radiometric
Calibration工具定标的Landsat5辐射率图像，同时空间子区裁剪了部分区域。
Landsat5_beijing_radiance.hdr
Landsat5_template.txt
本例子FLAASH参数设置工程文件
3.2.1 输入文件准备
根据前一章节中介绍的FLAASH对数据的要求准备待校正文件。由于使用了Radiometric
Calibration工具辐射定标，数据类型、储存顺序、辐射率数据单位都符合FLAASH要求，Landsat5的L1G级数据包括了中心波长信息。
3.2.2 基本参数设置
在Toolbox中打开FLAASH工具：/Radiometric Correction/Atmospheric Correction
Module/FLAASH Atmospheric
Correction。启动FLAASH&Atmospheric Correction Module
Input Parameters面板
Radiance Image：选择辐射定标结果数据，在打开的Radiance Scale Factors面板中，设置Single
scale factor：1。
注：辐射率数据的单位已经是：（μW）/（cm2*nm*sr）
图：Radiance Scale
Factors面板
(2) Output
Reflectance File：设置输出路径和文件名；
(3) Output
Directory for FLAASH Files：设置其他文件输出目录；
传感器基本参数设置：
中心点经纬度Scene Center
Location：如果图像有地理坐标则自动获取；
选择传感器类型Sensor Type：Landsat
TM5，其对应的传感器高度以及影像数据的分辨率自动读取；
设置影像区域的平均地面高程Ground
Elevation：0.05km
影像成像时间（格林威治时间）：在layer
manager中的数据图层中右键选择View
Metadata，浏览time字段获取成像时间，号02:43:22。
注：也可以从元文件"*_MTL.txt"中找到，具体名称：DATE_ACQUIRED 和SCENE_CENTER_TIME；
大气模型参数选择Atmospheric Model：Mid-Latitude
Summer（根据成像时间和纬度信息依据下表规则选择）；
表3.2数据经纬度与获取时间对应的大气模型
(6) 气溶胶模型Aerosol
Model：Urban；
气溶胶反演方法Aerosol Retrieval：2-band（K-T）；
注：初始能见度Initial
Visibility只有在气溶胶反演方法为None时候，以及K-T方法在没有找到黑暗像元的情况下。
其他参数按照默认设置即可。
图：FLAASH基本参数设置
3.2.3 多光谱数据参数设置
单击Multispectral Settings，打开多光谱设置面板；
K-T反演选择默认模式：Defaults-&Over-Land Retrieval
standard（600:2100），自动选择对应的波段；
(3) 其他参数选择默认。
图：多光谱设置面板
3.2.4 高级设置
单击Advanced Settings打开高级设置面板。这里一般选择默认设置能符合绝大部分数据情况，在右边面板中设置：
(1) 分块处理（Use
Tiled Processing）：是否分块处理，选择Yes能获得较快的处理速度，Tile
Size一般设为4-200m，根据内存大小设置，这里设置为100m（计算机物理内存8G）。
(2) 空间子集（Spatial
Subset）：可以设置输出的空间子集，这里选择默认输出全景。
重定义缩放比例系数（Re-define Scale Factors For Radiance
Image）：重新选择辐射亮度值单位转换系数，这里不设置。
输出反射率缩放系数（Output Reflectance Scale
Factor）：为了降低结果储存空间，默认反射率乘于10000，输出反射率范围变成0~10000。
自动储存工程文件（Automatically Save Template File）：选择是否自动保存工程文件。
(6) 输出诊断文件（Output
Diagnostic Files）：选择是否输出FLAASH中间文件，便于诊断运行过程中的错误。
图：高级设置面板
如果对Modtran模型非常熟悉，可根据数据情况进行调整，如下为其余部分的参数说明。
气溶胶厚度系数（Aerosol Scale Height）：用于计算邻域效应范围。一般值为1~2km，默认为1.5km。
(2) CO2混合比率（CO2
Mixing Ratio）：默认为390ppm，它是依据2001测量值为370ppm，增加20ppm以得到更好的结果。
(3) Use Square
Slit Function：No
(4) 使用领域纠正（Use
Adjacency Correction）：Yes 或者No。
使用以前的MODTRAN模型计算结果（Reuse MODTRAN Calculations）：
No：重新计算MODRTRAN辐射传输模型。
Yes：执行上一次FLAASH运行获得的MODRTRAN辐射传输模型，每次运行FLAASH后，都会在根目录和临时文件夹下生成一个acc_modroot.fla。
&&&&&&&(6)
MODTRAN模型的光谱分辨率（Modtran Resolution）：越低分辨率具有较快速度而相对较低的精度，主要影响区域在2000
nm附近。高光谱数据默认为5 cm-1，多光谱数据默认为15 cm-1。
MODTRAN多散射模型（Modtran Multiscatter
Model）：校正大气散射对成像的影响，提供三种模型供选择ISAACS，DISORT和 Scaled DISORT。默认是Scaled
DISORT和streams为8。
Isaacs模型计算速度快，精度一般；
DISORT模型对于短波（小于1000nm）具有较高的精度，但是速度非常比较慢，由于散射对短波（如可见光）影响较大，长波（近红外以上）影响较小，因此当薄雾较大和短波图像时可以选择此方法；
DISORT提供在大气窗口内与DISORT类似的精度，速度与Isaacs类似，这模型是推荐使用的模型。当选择DISORT 或者
DISORT，需要选择streams：2、4、8、16，这个值是用来估算散射的方向，可见streams值越大速度越慢。
(8) 观测参数
天顶角（Zenith
Angle）：是传感器直线视线方向和天顶的夹角，范围是90~180度，其中180为传感器垂直观测。
方位角（Azimuth
Angle）：范围是-180~180度。
3.2.5 处理结果浏览
设置好参数后，单击Apply执行大气校正；
完成后会得到反演的能见度和水汽柱含量。
显示大气校正结果图像，查看像元值，可以看到像元值扩大10000倍后，值在几百到几千不等。如果要得到0-1范围内的反射率数据，可以使用BandMath除以10000.0。
选择Display&Profiles&Spectral查看典型地物波谱曲线，如植被、水体等。
图：FLAASH大气校正结果中获取的波谱曲线（左-植被，右-水体）
4. 高光谱数据FLAASH大气校正
下面以AVIRIS高光谱传感器数据为例介绍操作步骤。
表4.1 练习数据信息
CupriteAVIRISSubset.dat
AVIRIS高光谱传感器224个波段的辐射率图像，ENVI栅格文件格式。
CupriteAVIRISSubset.hdr
AVIRIS11_gain.txt
用于重新调整辐射率数据单位的文本文件
AVIRIS_template.txt
本例子FLAASH参数设置工程文件
4.1 输入文件准备
本例中的AVIRIS高光谱数据已经是辐射率数据，包括了中心波长、波段宽度（FWHM），Integer数据类型，BIP储存顺序。在layer
manager中的数据图层中右键选择View Metadata，可以浏览所有的信息。
注：高光谱数据一般有一套预处理工具，可以满足FLAASH工具的数据要求。
4.2 基本参数设置
打开CupriteAVIRISSubset.dat数据，在Toolbox中打开FLAASH工具：/Radiometric
Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric
Correction。启动FLAASH&Atmospheric Correction Module
Input Parameters面板。
Radiance Image：选择CupriteAVIRISSubset.dat文件，在打开的Radiance Scale
Factors面板中，选择默认Read array of scale factors (1 per band) from ASCII
在对话框中选择AVIRIS11_gain.txt文件，在Input ASCII File对话框中，Scale
Column设置1。
AVIRIS辐射率原始的定标结果是浮动型，为了减少储存空间，NASA/JPL
使用一组比例系数将浮点型数据变成整型数据。设定比例系数将数据由变成。在使用的时候需要将整型变回浮点型，单位变成&W/(cm2 * sr
* nm)。这一步就是完成这个，文本文件中第一列就是缩放系数。
图：Radiance Scale
Factors和输入文本文件面板
(3) Output
Reflectance File：设置输出路径和文件名；
(4) Output
Directory for FLAASH Files：设置其他文件输出目录；
传感器基本参数设置：
中心点经纬度Scene Center
Location：如果图像有地理坐标则自动获取；
选择传感器类型Sensor Type：Hyperspectral
& AVIRIS；
传感器飞行高度Sensor Altitude
设置影像区域的平均地面高程Ground
Elevation：0.6km
图像地面分辨率Pixel Size (m)：15.5
影像成像时间（格林威治时间）Flight Date：Aug 6,
2011，Flight Time (GMT): 19:20:00
注：大部分图像成像信息存放在*.info文件中。
大气模型参数选择Atmospheric Model：U.S. Standard（根据成像时间和纬度信息依据下表规则选择）；
(7) 水汽反演Water
Retrieval：yes
(8) 水汽吸收波长Water
Absorption Feature：1135
(9) 气溶胶模型Aerosol
Model：Urban；
气溶胶反演方法Aerosol Retrieval：2-band（K-T）；
注：初始能见度Initial
Visibility只有在气溶胶反演方法为None时候，以及K-T方法在没有找到黑暗像元的情况下。
其他参数按照默认设置即可。
图：FLAASH基本参数设置
4.3 高光谱数据参数设置
单击Hyperspectral Settings，打开高光谱设置面板；
(2) 其他参数选择默认。
图：高光谱设置面板
4.4 高级设置
单击Advanced Settings打开高级设置面板。这里一般选择默认设置能符合绝大部分数据情况，在右边面板中设置：
(1) 分块处理（Use
Tiled Processing）：是否分块处理，选择Yes能获得较快的处理速度，Tile
Size一般设为4-200m，根据内存大小设置，这里设置为100m（计算机物理内存8G）。
(2) 其他默认设置。
图：高级设置面板
4.5 处理结果浏览
设置好参数后，单击Apply执行大气校正；
完成后会得到反演的能见度和水汽柱含量。
图：FLAASH结果
显示大气校正结果图像，像元值同样扩大了10000倍。
选择Display&Profiles&Spectral查看地物波谱曲线。
注：得到的波谱曲线有几个地方断开了，这是由于FLAASH会根据反射信号的强度判断部分波段属于"Bad
band"，在头文件中标识这些波段。这里标识的波段包括108-112和155-166范围内的波段。
(5) 在工具栏中的Go
to文本框中输入326,290，回车。得到这个像素点的波谱曲线，如下图所示。
(6) 在1300 nm 和
1500 nm除有两个低谷，这个主要由于水汽吸收造成反射率很低。这种情况可以利用"edit
header"工具将这几个波段标识为"Bad band"。
图：FLAASH大气校正结果中获取（326,290）点的波谱曲线
高光谱FLAASH大气校正结果还会产生两个文件：水汽含量反演图像（water.dat）和云层掩膜图像（cloudmask.dat）。
5. 快速大气校正（QUAC）
快速大气校正工具（Quick Atmospheric
Correction简称QUAC）自动从图像上收集不同物质的波谱信息，获取经验值完成高光谱和多光谱的快速大气校正（如下图）。它得到结果的精度近似FLAASH或者其他基于辐射传输模型的+/-15%。它支持的多光谱和高光谱波谱范围是(0.4~2.5
图：快速大气校正流程图
QUAC的输入数据可以是辐射亮度值、表观反射率、无单位的raw数据。可以是任何数据储存顺序&&&&&&&
（BIL/BIP/BSQ）和储存类型，多光谱和高光谱传感器数据的每个波段必须有中心波长信息。
QUAC的操作非常简单，如下：
(1) 在Tool
box中，启动/Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/QUick
Atmospheric Correction (QUAC)，在文件输入对话框中选择校正的图像文件；
注：如果待校正图像是不规则的，包括较多的背景（如0值），则需要在选择图像文件对话框中，选择/生成一个掩膜文件。
图：文件选择对话框
(2) 打开QUick
Atmospheric Correction Parameters面板，在Sensor
Type中选择相应的传感器类型，一般会根据图像信息自动选择。
选择文件名和路径输出。
注：QUAC大气校正的结果同样是扩大了10000倍的反射率数据。
图：QUick Atmospheric Correction
Parameters面板
教程下载：
数据下载：&
视频下载：
&&&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。ENVI下的大气校正
ENVI下的大气校正
大气校正& &大气校正是定量遥感中重要的组成部分。本专题包括以下内容：& & l大气校正概述& & lENVI中的大气校正功能1大气校正概述& & 大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。
图1 大气层对成像的影响示意图
& & 很多人会有疑问，什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。通俗来讲，如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况，那么就需要做大气校正。我们购买的影像，说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。& & 目前，遥感图像的大气校正方法很多。这些校正方法按照校正后的结果可以分为2种：&&l绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。&&l相对大气校正方法：校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。&&常见的绝对大气校正方法有：l基于辐射传输模型& &wMORTRAN模型& &wLOWTRAN模型& &wATCOR模型& &w6S模型等l基于简化辐射传输模型的黑暗像元法l基于统计学模型的反射率反演；相对大气校正常见的是：l基于统计的不变目标法l直方图匹配法等。&&既然有怎么多的方法，那么又存在方法选择问题。这里有一个总结供参考：& && && &1、如果是精细定量研究，那么选择基于基于辐射传输模型的大气校正方法。& && && &2、如果是做动态监测，那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。& && && &3、如果参数缺少，没办法了只能选择较简单的方法了。2 ENVI大气校正功能在ENVI中包含了很多大气校正模型，包括基于辐射传输模型的MORTRAN模型、黑暗像元法、基于统计学模型的反射率反演。基于统计的不变目标法可以利用ENVI一些功能实现。 其中MORTRAN模型集成在ENVI大气校正扩展模块中。还有直方图匹配等。2.1 简化黑暗像元法大气校正& & 黑暗像元法是一种古老、简单的经典大气校正方法。它的基本原理是在假设待校正的遥感图像上存在黑暗像元、地表朗伯面反射和大气性质均一，并忽略大气多次散射辐照作用和邻近像元漫反射作用的前提下，反射率很小（近似0）的黑暗像元由于大气的影响，使得这些像元的反射率相对增加，可以认为这部分增加的反射率是由于大气影响产生的。这样，将其他像元减去这些黑暗像元的像元值，就能减少大气（主要是大气散射）对整幅影像的影响，达到大气校正的目的。整个过程的关键是寻找黑暗像元以及黑暗像元增加的像元值。& && && && &ENVI下的Dark Subtract工具提供选择波段最小值、ROI的平均值、自定义值三种方式确定黑暗像元的像素值。操作过程如下：（1）打开待校正图像文件。（2）在主菜单中，选择Basic Tools-&Preprocessing-&General Purpose Utilities-& Dark Subtract，在文件选择对话框中选择待校正图像文件，单击OK按钮，打开Dark Subtraction Parameters面板。（3）在Dark Subtraction Parameters面板中，确定黑暗像素值包括三种方法（Subtraction Method）：&&l波段最小值(Band Minimum) &&lROI的平均值(Region Of Interest) &&l自定义值（User Value）（4）在Output Result to中选择File以及相应的输出路径和文件名，单击OK执行操作。
图2 Dark Subtraction Parameters面板（Band Minimum）
2.2 基于统计学模型的反射率反演&&& && &基于统计学模型的反射率反演的方法主要有平场域法（Flat Field，FF）、对数残差法（Log Residuals）、内部平均法（Internal Average Relative Reflectance，IARR）、经验线性法(Empirical Line)。集中在Basic Tools-&Preprocessing-& Calibration Utilities菜单下。1.平场域法 (Flat Field)& && &&&Flat Field定标工具通过选择图像中一块具有高反射率、光谱变化平坦的区域，利用这个区域的平均光谱值来模拟飞行时的大气条件下的太阳光谱。将每个像元的DN值除以选择区域的平均光谱值得到相对反射率，以此来消除大气的影响。& &在使用这个工具前，需要利用ENVI提供的感兴趣区绘制工具（ROI Tool）在被定标图像上选择感兴趣区作为平场域（Flat Field），感兴趣区可选择沙漠、大块水泥地、沙地等区域。2.对数残差（Log Residuals）& & 对数残差定标工具将数据除以波段几何均值，后再除以像元几何均值，可以消除光照、大气传输、仪器系统误差、地形影响和星体反照率对数据辐射的影响。定标结果的值在1附近。3.内部平均法（Internal Average Relative Reflectance，IARR）& & IAR (Internal Average Relative) Reflectance定标工具假定整幅图像的平均光谱基本代表了大气影响下的太阳光谱信息。把图像DN值与整幅图像的平均辐射光谱值相除，得到的结果为相对反射率。该工具特别适用于没有植被的干旱区域。4.经验线性法(Empirical Line)& & Empirical Line 定标方法是假设图像DN值与反射率之间存在线性关系：
反射率= 增益 * DN值+ 偏移
& & 利用两个已知点的地面反射光谱值，再计算图像上对应像元点的平均DN值，然后利用线性回归求出增益和偏移值，建立DN值与反射率之间的相互关系式，进行反射率的定标。消除了太阳辐亮度和大气程辐射。& & ENVI的Empirical Line定标工具要求至少需要一个已知区域的地面反射光谱值（Field Spectra）作为参照波谱，以及图像上对应像元点的波谱曲线（Data Spectra）。它们可以来自波谱剖面或波谱曲线、波谱库、感兴趣区、统计文件和ASCII文件。输入的波谱将自动被重采样，以与选择的数据波长相匹配。也可以用已经存在的系数对数据集进行定标。2.3 不变目标法相对大气校正& & 相对大气校正按照数学基础可以分为2种，非线性校正法和线性校正法。非线性校正法最典型的是直方图匹配，图像的直方图是图像中所有灰度值的概率分布。即将校正图像的直方图与参考图像的直方图进行匹配，使两幅图像具有相同或相近的灰度值概率分布，达到两幅图像上同名地物具有相同灰度值的目的。利用ENVI中Histogram Matching工具（Display中，Enhance-&Histogram Matching）线性校正法有个前提假设：不同时相的图像灰度值之间满足线性关系，这种假设在近似情况下是成立的。这样就可以通过线性等式来描述不同时相间的灰度关系，用x表示参考图像，y表示待校正图像，他们之间的线性关系可描述为：& && && && && && && && && && &&&y=ax+b& & (式1)其中：a、b为线性等式中的参数，即为增益和偏移量。根据前述原理，完成线性相对校正需要以下3个步骤：第一步，在两幅图像中搜寻相对固定目标即光谱稳定的地物样本点，即伪不变特征要素（PIF：Pseudo-Invariant Features）；第二步，运用这些伪不变特征点的DN值，利用线性回归的方法求解式(13.6)中的参数，得到图像间的线性关系；第三步，根据该关系式，通过波段运算，得到与参考图像具有相同或相近辐射值的结果图像，完成相对大气校正。整个过程的关键是PIF的选择。下面以两个不同大气环境下成像、已经经过精确配准、ENVI标准格式的Landsat& & TM5数据为例（2000年和2001年），介绍线性校正法的操作步骤：第一步：PIF选择& & 选择一幅目视质量较好的图像作为基准图像（2001年），另外一幅作为待校正图像（2000年）。在两个图像上选择相同区域的沥青房顶、砾石面、混凝土停机坪、洁净水体、混凝土、沙地等地物作为PIF，这些地物不会随时间的变化而变化。（1）在主模块中，选择File-&Open Image File，打开两幅图像，并在Display中显示。（2）在其中一幅影像上点击右键，从快捷菜单中选择Geographic Link，将显示的两幅影像地理链接。（3）在显示2000年图像的主图像窗口中，选择Overlay-& Region of Interest，打开ROI Tool面板。（4）通过目视方式，从两幅图像找到光谱稳定、相同地物作为样本，用Polygon或者Point类型绘制感兴趣区。（5）在绘制一定数量感兴趣后(不宜太多，太多后面的回归运算量会很大)，在ROI Tool面板中，选择File-& Output ROIs to ASCII。 （6）回到ROI Tool面板中，选择Options-& Reconcile ROIs via Map，将前面绘制的ROI转接到2001年的图像上，类似（5）步的方法将基准图像的ROI内对应像素位置和像元值输出为文本文件。分别用记事本打开上面步骤得到两个文本文件，这样我们得到了2000年的图像和2001年的图像相对应伪不变特征要素（PIF）的像素值。从文本文件中可以看到，两个时相图像中每一个波段的像素值是一一对应关系，刚好对应式1中的x和y。第二步中就是利用这些像素值，根据最小二乘回归分析法获得式13.6中的a和b两个参数。第二步、线性关系式求解使用最小二乘回归的方法来求解线性回归式a和b参数，如表1。
表1回归解算的a和b值
第三步、线性变换利用表1中的a和b值，在ENVI的Band Math工具对待校正图像做线性变换，然后利用Layer Stacking工具将线性变换结果组合成一个多波段文件。不变目标法相对大气校正操作过程已经完成。2.4 热红外大气校正& & ENVI提供Thermal Atm Correction工具，可以近似去除热红外辐射数据中的大气影响。在进行大气校正之前，为了得到最好的结果，必须将热红外数据定标为比辐射率数据（TIMS的热红外数据必须被转化为辐射亮度数据），并且待校正数据波长在8-14µm之间。下面以ASTER L1A的热红外波段为例，操作过程如下：（1）打开ASTER，在波段列表中按照波长自动归为4组，2组可见光-近红外（VNIR）、短波红外（SWIR）和热红外(IIR)，并根据头文件信息自动定标为辐射亮度值（单位W/（m2 *µm*sr））。（2）在主菜单中，从以下列表中选择一种方式lBasic Tools -& Preprocessing&&-&Calibration Utilities&&-&Thermal Atm CorrectionlBasic Tools&&-&Preprocessing&&-&Data-Specific Utilities&&-&Thermal IR -& Thermal Atm CorrectionlBasic Tools&&-& Preprocessing&&-& Data-Specific Utilities -&TIMS&&-&Thermal Atm Correction在Thermal Correction Input File对话框中，选择热红外数据（Wavelength : 8.291 to 11.318）。（3）在Thermal Atm Correction Parameters面板中（图3），需要填写以下参数：l数据缩放系数（Data Scale Factor）：1。将输入数据的单位缩放为W/（m2 *µm*sr）。l波长单位（Wavelength Units）：Micrometers。l设定表面温度估算衰退像元（Regression Pixels）：Allu选择“All”，将使用整个输入波长范围内的亮度温度最大值对每个像元的表面温度进行估算。u选择“Max Hit”，仅对那些在特定波长具有最大亮度温度值的像元进行表面温度估算，所说的特定波长是指包含最多具有最大亮度温度的像元的波长范围。l散点图拟合技术（Fitting Technique）：Top of Binsu选择“Top of Bins”，将会使曲线向辐射率与亮度温度的散点图的上部拟合，散点图的上部对应着发射率接近1的像元，使用该技术的拟合线是通过对散点图上部5%的数据做了标准的最小平方回归得到的。（注：该技术易受发生在散点图顶部区域的传感器噪声的影响）u选择“Normalized Regression”，将会先使用标准的最小平方回归把曲线向辐射率与亮度温度的散点图拟合，然后将拟合线的残差与正态概率分布图相比较，在正态图中对残差再进行另一个回归，NESR(noise equivalent sensor response)距离的点将被认为是奇异点而被删除，最后利用减少的像元集在散点图上进行一个最终的回归。（注：该方法使用散点图中除奇异点以外的所有点，并且不仅仅把曲线向散点图的上部（发射率近似为1）拟合）l设置输出增益与偏移参数为文件（Output Gain/Offset File）：可选。l设置是否绘制大气透射和上行辐射光谱结果(Plot Transmission/Upwelling?)：Yes。（4）选择结果输出路径及文件名，单击OK执行校正过程。
图3Thermal Atm Correction Parameters面板
2.5 QUAC快速大气校正工具& & 快速大气校正工具（简称QUAC）自动从图像上收集不同物质的波谱信息，获取经验值完成高光谱和多光谱的快速大气校正（图4）。它得到结果的精度近似FLAASH或者其他基于辐射传输模型的+/-15%。目前它支持的多光谱和高光谱波谱范围是(0.4~2.5 μm)。传感器包括AISA, ASAS, AVIRIS, CAP ARCHER, COMPASS, HYCAS, HYDICE, HyMap, Hyperion, IKONOS, Landsat TM, LASH, MASTER, MODIS, MTI, QuickBird, RGB, 以及 unknown sensor。
图4 快速大气校正流程图
QUAC的输入数据可以是辐射亮度值、表观反射率、无单位的raw数据。可以是任何数据储存顺序（BIL/BIP/BSQ）和储存类型，多光谱和高光谱传感器数据的每个波段必须有中心波长信息。QUAC的操作非常简单，如下：（1）在ENVI主菜单中，选择以下方式启动lBasic Tools-& Preprocessing-& Calibration Utilities-& QUick Atmospheric CorrectionlSpectral-& QUick Atmospheric CorrectionlSpectral-& Preprocessing-& Calibration Utilities-& QUick Atmospheric Correction在文件输入对话框中选择校正的图像文件。（2）打开QUick Atmospheric Correction Parameters面板（图5），在Sensor Type中选择相应的传感器类型，选择文件名和路径输出。
图5 QUick Atmospheric Correction Parameters面板
2.6 FLAASH大气校正& &FLAASH是基于MODTRAN4+辐射传输模型，MODTRAN模型是由进行大气校正算法研究的领先者SpectralSpectral Sciences, Inc和美国空军实验室（Air Force Research Laboratory）共同研发。ITT VIS公司负责集成和GUI设计。1.FLAASH特点l支持传感器种类多，包括多光谱的ASTER，AVHRR，GeoEye-1，IKONOS，IRS，Landsat，MODIS，SeaWiFS，SPOT，QuickBird，RapidEye等，高光谱HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)、AISA等。可以通过自定义波谱响应函数支持更多的传感器。工程化应用价值比较明显。lFLAASH采用了MODTRAN4+辐射传输模型，该算法精度高。任何有关影像的标准MODTRAN大气模型和气溶胶类型都可以直接使用。l通过影像像素光谱上的特征来估计大气的属性，不依赖遥感成像时同步测量的大气参数数据。l可以有效地去除水蒸气/气溶胶散射效应，同时基于像素级的校正，矫正目标像元和邻近像元交叉辐射的“邻近效应”。l对由于人为抑止而导致波谱噪声进行光谱平滑处理。作为结果，除了真实地表反射率外，还可以得到整幅图像内的能见度、卷云与薄云的分类影像、水气含量数据。2.使用ENVI大气校正模块ENVI大气校正模块的使用主要又以下7个方面组成：1、输入文件准备，2、基本参数设置，3、多光谱数据参数设置，4、高光谱数据参数设置，5、高级设置，6、输出文件，7、处理结果。下面介绍这7个方面内容。(一)输入文件准备1)支持传感器类型高光谱包括：HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)、AISA等；多光谱包括：ASTER，AVHRR，GeoEye-1，IKONOS，IRS，Landsat，MODIS，SeaWiFS，SPOT，QuickBird，RapidEye等，航空：860nm-1135nm波长范围2)数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：（μW）/（cm2*nm*sr）。3)数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM）,这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit Header）。4)数据类型支持四种数据类型：浮点型（floating）、长整型(long integer )、整型（integer）和无符号整型 (unsigned int)。数据存储类型： ENVI标准栅格格式文件，且是BIP或者BIL。5)波谱范围：flaash能够做的数据光谱范围是0.4－2500μm。(二)基本参数设置1)输入文件及输出路径设置，如图6所示。2)传感器基本信息设置选择传感器类型，成像中心点经纬度，成像时间，高度信息（成像区域和传感器飞行高度），传感器这些都可以在数据自带信息文件里获得，需要注意的是南半球和西半球要用负值。
图6基本参数设置
3)大气模型（Atmospheric Model）提供6种大气模型，如表2所示，可根据纬度和成像季节对照表3查找对应的大气模型。
Model Atmosphere
Water Vapor
(std atm-cm)
Water Vapor (g/cm2)
Surface Air Temperature
Sub-Arctic Winter (SAW)
-16 °C or 3 °F
Mid-Latitude Winter (MLW)
-1 °C or 30 °F
U.S. Standard (US)
15 °C or 59 °
Sub-Arctic Summer (SAS)
14 °C or 57 °
Mid-Latitude Summer (MLS)
21 °C or 70 °
Tropical (T)
27 °C or 80 °
表2六种标准的大气模型
Latitude (°N)
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