Flaash大气校正

1、上机实习内容：Flaash 大气校正学生姓名学生姓名王王玲玲学学号号201420771院院系系城市与环境学院城市与环境学院专专业业地图学与地理信息系统地图学与地理信息系统年年级级2014 级级教务处制教务处制FlaashFlaash 大气校正实验报告大气校正实验报告一、实验目的通过本次实验能够更深一步理解大气校正的原理、方法。并且熟练掌握 Landsat8 OLI数据的大气校正的流程。二、实验内容1、辐射定标目的：将传感器记录的电压或数字量化值（DN 值）转换为绝对辐射亮度值（辐射率） 。原理：L=Gain*DN + Bias步骤：（1）首先，在 Envi5.1 中打开辐射定标工具，Toolb

2、ox/Radiometric Correction/ RadiometricCalibration，并在 File Selection 对话框中选择数据，如下所示：（2）辐射定标参数设置当选择好辐射定标的数据时，接下来需选择定标参数。其中，Calibration Type：辐射定标类型，因 Flaash 校正要求输入的数据为辐亮度值，因此辐射定标类型选择辐亮度。当数据的每个波段包含 Gain 和 Offest 参数时，Envi 会自动从元数据文件中获取这些参数，并按照辐射定标公式进行定标，本实验所使用的 Landsat8 OLI数据的元数据中包含这两个参数。另外，Envi 默认 Gain 和

3、Offest 参数定标单位为 W/（m2*sr*m），因此，计算得到的辐亮度值为 W/（m2*sr*m）。Output Interleave：输出数据存储顺序，因 Flaash 校正要求输入的数据存储类型为 BIL 或BIP，但因 BIL 的处理速度快，故在此选择 BIL。Output Data Type：输出数据类型，辐射定标中可以选择的输出数据类型为三种，分别是：浮点型 （Float） 、 双精度浮点型(Double)和无符号位 16 整型(Uint)。 本实验中使用的 OLI6原始数据为无符号 16 位整型， 在进行 Flaash 校正时计算缩放因子是无单位型与浮点型数据之间的缩放关系，

4、因此，该处选择浮点型（Float）。Scale Factor：因辐射定标计算的辐亮度值单位是 W/（m2*sr*m），而 FLAASH 校正所要求输入数据的辐亮度单位为W/（cm2*sr*nm），该缩放系数是这两单位间的转换系数，而点击“Apply FLAASH Settings”按钮，会自动匹配符合 FLAASH 大气校正要求的缩放系数。（3）辐射定标后的结果说明： 上图中左边的视图框中显示的是辐射定标前的多光谱影像， 也即原始的 OLI 多光谱影像；右边的视图框中显示的是辐射定标后的多光谱影像。（3）结果检验查看定标前后影像的像元值，结果如下：其中，底下的 Data 值为定标前影像的像元值

5、，上面的 Data 值为定标后影像的像元值。且定标前影像的数据类型为无符号 16 位整型，定标后影像为浮点型辐亮度值。2、Flaash 大气校正目的：消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获取地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。原理：是基于太阳波谱范围内（不包括热辐射）和平面朗伯体（或近似平面朗伯体） ，在传感器处接收的像元光谱辐射亮度公式为：其中， 公式右边第一部分代表了太阳辐射经大气入射到地表后又反射直接进入传感器的辐射亮度； 右边第二部分为经大气散射后进入传感器的辐射亮度； 第

6、三部分为大气后向散射辐射率（大气程辐射） 。进行大气校正时，在大气校正参数获取后, 根据该方程逐个波段像元计算地表平均反射率。步骤：（1）首先，在 Envi 中打开 Flaash 大气校正工具，Toolbox/Radiometric Correction/FLAASHAtmospheric Correction，打开的 Flaash 校正界面如下：（2）Input Radiance Image：输入辐亮度文件，单击该按钮选择辐射定标后的文件，这时会弹出 Radiance Scale Factor 对话框，它的作用是在单位未知的辐亮度值与浮点型辐亮度值之间做转换，并且 Scale Factor=

7、浮点型或整型亮度图像（单位未知）/ 浮点型辐射亮度。当各波段的辐亮度单位不一致时，选择第一项，否则选择第二项，因做辐射定标时已经使缩放系数符合 Flaash 校正要求，因此此处的缩放系数为默认值 1。（3）参数设置传感器与图像信息Scene Center Location：图像中心经纬度，该值在选择了输入辐亮度文件后自动加载，无需手动填写；Sensor Type：选择多光谱里的 Landsat8 OLI 传感器；Sensor Altitude：传感器飞行高度，当选择了传感器类型，该值将会自动添加；Pixel Size：像素大小，当选择了传感器类型，该值将会自动添加；Flight Data与Fl

8、ight Time GMT：成像日期与时间，在相应的头文件信息中找DATE_ACQUIRED与SCENE_CENTER_TIME;Ground Elevation：图像区域平均海拔，通过已知的DEM数据获取。因本本实验中没有DEM数据， 故采用Envi自带的世界DEM数据来计算。 首先， 在Envi中加载自带的世界DEM数据，然后将西安市的Landsat8 OLI数据作为掩膜，只对影像范围内的DEM进行统计计算，结果如下：另外， 该统计结果的单位为米， 而Flaash校正中输入的平均海拔单位为千米， 因此GroundElevation 值应为 1.057；大气模型（Atmospheric Mo

9、del）该模型的选择依据输入影像所处的纬度与获取时间来决定，本实验中选择中纬度冬季（MLW）；气溶胶模型（Aerosol Model）没有城市和工业影响的地区选择 Rural（乡村）；混合 80%乡村和 20%烟尘气溶胶选择Urban（城市），该模型适合高密度城市或工业地区；平静、干净条件下（能见度大于 40km，即晴朗天气）的陆地，只包含微小成分的乡村气溶胶时选择 Tropospheric（对流层）；由此可见， 气溶胶模型的选择与城市、 工业影响程度有关， 故本实验的气溶胶模型应选择 Urban。气溶胶反演（Aerosol Retrieval）Flaash校正使用黑暗像元反射率比值反演气溶胶

10、和估算能见度， 而气溶胶模型选择None时，初始能见度（Initial Visibility）值将用于气溶胶反演模型；选择 K-T 气溶胶反演方法，当没有找到合适的黑暗像元时，初始能见度值将用于气溶胶反演模型；因此，选择 K-T 模型时必须确定是否有黑暗像元，否则必须估算一个初始能见度值。本实验中，黑暗像元的确定方法采用直方图统计法，统计结果如下：在 Flaash 中，黑暗像元是通过 2100nm（band7）附近反射率小于等于 0.1 或 660nm 与2100nm 的反射率比值大于 0.45 来定义。从统计结果中可以看出，band7 的最小反射率值为0，故黑暗像元存在，因此无需估算初始能见度值。另外，如果气溶胶模型选择 K-T 模型时，需在多光谱设置中设置而、下行通道，而 Envi中规定 KT upper 为 2100nm-2250nm、KT lower 为 640nm-680nm，对应的结果如下：（4）在所有参数设