遥感应用模型1-基础课件

遥感应用模型

——Contents基本概念123遥感影像辐射校正4大气校正定量遥感反演1基本概念辐射源在某一方向的单位投影面积单位立体角单位波长的辐射能量，称为辐射亮度（Radiance）。

1基本概念2）幅亮度（球面度）是量测立体角的单位（微米）是波长单位

1基本概念3）立体角电磁波辐射的方向基础——立体角

二维角度度量的扩展多数传感器以一定的角度来探测地球表面目标

1基本概念3）立体角球面上一块截得的面积同球面半径平方的比值球面面积为上半球面或者下半球面的球面度

1基本概念3）立体角在极坐标下，立体角通常用天顶角和方位角联合表示。

1基本概念4）幅照度辐照度（E）是半球面上电磁波辐射对于单位立体角的积分：

如果半球面上各个方向上的辐射相互独立，那么辐照度可以表示为E=πL。

1基本概念5）二向反射与反射率

不难理解反射系数明显的取决于太阳照射方向和传感器的观察方向，这通常被称为二向反射因子。

完整的对于地表二向反射特性的描述被称作二向反射分布方程（BRDF）。它被定义为来自方向的地表反射辐射度同来自方向的地表入射辐射度的比值

1基本概念6）地球大气圈外太阳辐照度——太阳常数(solarconstant)一个更加精确的计算公式可以被表述为：可以简单近似计算任意一天太阳的辐照度：dn

年积日，从一月一日到十二月三十一日；二月份=28天。

1基本概念6）地球大气圈外太阳辐照度——太阳常数(solarconstant)对于多光谱数据，大气顶层太阳辐照度数据并不需要严格讨论。但对于高光谱数据，选择正确的数据来源必须慎重。由于已经知道不同遥感传感器的光谱响应方程，所以可以通过传感器的光谱响应方程对大气顶层太阳光谱辐照度的积分简单计算出不同波段的太阳辐照度。HJ-1-ACCD11914.3241825.4191542.6641073.826HJ-1-ACCD21929.8101831.1441549.8241078.317HJ-1-BCCD11902.1881833.6261566.7141077.085HJ-1-BCCD21922.8971823.9851553.2011074.544环境减灾星座A/B星CCD相机大气层外太阳辐照度（单位：w/m2）7）传感器模型

传感器的光谱响应传感器的空间响应

通常被调制传递函数（MTF）所描述，它是一种在精确的在频率域空间中反映影像细节与反差的量度。2遥感影像辐射校正1遥感数据的两种常见误差

——辐射误差和几何误差——辐射校正：可以提高遥感系统获取的地物表面光谱反射、辐射或后向散射测量值的精度。几何校正：正确的平面（地图）位置。2遥感数据的误差来源

——内部误差和外部误差——内部误差：由传感器系统本身引起，通常是系统性（可预测）的，可通过传感器发射前或在轨飞行时的定标测量来确定并改正。外部误差：通常由空间和时间变化引起，引起辐射和几何误差最重要的外部因素有大气、高程、坡度和坡向等。2遥感影像辐射校正4系统辐射定标

传感器定标——建立传感器每个探测元件输出的数字量化值（DN）与它所对应像元内的实际地物的辐射亮度值之间的定量关系。方法：

1实验室定标——绝对定标和相对定标；

2机上或星上定标——内定标和太阳定标；

3场地定标——反射率法，幅亮度法，改进的反射率法；

入瞳处辐亮度计算TM4系统辐射定标CBERS-02B入瞳处辐亮度计算4系统辐射定标表观反射率计算其中ESUN为太阳常数（单位：W/(m2·sr·μm)）；θs为太阳天顶角；D为日地距离；L为入瞳处辐亮度TMALOSCBERS-02B4系统辐射定标6太阳高度角引起的辐射误差校正将太阳以θ角斜射时得到的图像g(x,y),校正到直射时的图像f(x,y)的校正方法为如果不考虑天空光的影响,各频段图像可采用相同的θ角进行校正,也可以用下面公式进行校正：DN′=DN×cosi式中i为太阳的天顶角(等于90°-θ)，DN′为校正后的亮度值，DN为原来的亮度值。这种补偿或校正主要应用于比较不同太阳角(不同季节)的多日期图像。7坡度坡向校正余弦校正Minnaert校正统计——经验校正C校正目的：去除由地形引起的光照度变化。3大气校正吸收：将接收的辐射能转化为其它形式能的过程大气窗口：能有效传输能量的光谱区间，可见光波段（0.4～0.7µm）吸收和散射共同构成消光系数，辐射传输与消光系数和光学厚度的乘积成反比反射：镜面反射：发生于相当平坦的表面漫反射：理想的漫反射面是朗伯特面，在任何角度反射的辐射通量都是常数1大气效应

在太阳——大气——目标——大气——传感器的电磁辐射传播路径中，大气是造成遥感器接收信号失真的主要来源之一，主要是由大气散射和吸收引起的大气衰减。

气溶胶颗粒：极细<0.01μm；细0.01-1μm；粗1-10μm

由于气溶胶没有在大气中很好地混合，其水平和垂直分布变化大。1大气效应假定视场中有一些像元，随着时间变化它们反射率相当稳定。“不变目标”反射率的线性关系可以被用来对不同时间的影像进行规定化。这是一种相对校正。如果可以同步测量地面反射率或对地表做出某些假设，那么就可以进行绝对校正。假设从所有M幅不同时间的影像中可以选取N个“不变”像元。如果选择一幅清晰影像，设为J，根据上述内容，那么就可以对所有的其他影像用基于这N个像元的线性回归规定化到J影像。不变目标法2基于图像本身的方法经典的暗目标法——历史最悠久而且最为简单的大气校正方法

——假定一幅影像存在某些反射率可以忽略的像元（例如被完全遮蔽），影像每个波段的像素值都要减去该波段最小的像素值。浓密植被、纯净水体。该方法在融合了基于物理模型的步骤之后得到了很大的改进。暗目标法2基于图像本身的方法2.1μm左右的中红外波段能够用来识别这些浓密植被像元。暗目标减法2基于图像本身的方法浓密植被像元蓝波段和红波段的反射率具有很大的相关性。在可见光波段反射率很低，它们可以被认为是“暗目标”。暗目标减法2基于图像本身的方法在2.1μm左右的中红外波段用较小的反射率阈值（例如0.05）识别暗像元。识别出来的像元可能还有水或湿地，需要用植被指数或其他方法剔除。用简单的统计关系计算蓝波段和红波段的地表反射率。从两个波段（红和蓝）地表反射率估算大气层顶辐亮度。以幅亮度差计算获得查找表，确定两波段的大气光学厚度。按光学厚度的函数关系确定其他波段的光学厚度。利用移动窗口内插技术估算光学厚度的空间分布。

基于清晰和阴霾区域的地表反射率直方图一致这一假设。在区分一幅影像的清晰和阴霾区域之后，阴霾区域的反射率直方图将和清晰区域的反射率直方图进行匹配。将图像分割成M×N小块。选择一类已知(例：暗色水体或浓密植被)目标，利用可控阈值进行识别，确定这些像元之上大气的光学厚度。利用穗帽变换（TCT）人工辅助识别清晰和混浊像元。阴霾区域图块的直方图与清晰区域图块的直方图进行匹配，以确定每个图块的大气可见度。利用图块平均大气可见度恢复地表反射率。

直方图匹配法2基于图像本身的方法基于清晰和阴霾区域的地表反射率直方图一致这一假设。在区分一幅影像的清晰和阴霾区域之后，阴霾区域的反射率直方图将和清晰区域的反射率直方图进行匹配。将图像分割成M×N小块。选择一类已知(例：暗色水体或浓密植被)目标，利用可控阈值进行识别，确定这些像元之上大气的光学厚度。利用穗帽变换（TCT）人工辅助识别清晰和混浊像元。阴霾区域图块的直方图与清晰区域图块的直方图进行匹配，以确定每个图块的大气可见度。利用图块平均大气可见度恢复地表反射率。

3大气辐射传输方程方法6S模型

法国大气光学实验室TanreD.，DeuzeJ.L，HermanM，和美国马里兰大学地理系VermoteE.在5S(Sim-ulationoftheSatelliteSignalintheSolarSpectrum)模型的基础上发展起来。采用最新近似(stateoftheart)和逐次散射SOS(successiveordersofscattering)算法来计算散射和吸收，改进了模型的参数输入，使其更接近实际。该模型对主要大气成分：H2O，O3，O2，CO2，CH4，N2O等气体的吸收，大气分子和气溶胶的散射都进行了考虑。它不仅可模拟地表非均一性，还可模拟地表双向反射特性。与LOWTRAN模型、MORTRAN模型比较，6S模型具有较高的精度。3大气辐射传输方程方法LOWTRAN模型由美国空军地球物理实验室研制，目前流行版本LOWTRAN7。以20cm-1的光谱分辨率的单参数带模式计算0cm-1到50000cm-1的大气透过率，大气背景辐射，单次散射的光谱辐射亮度、太阳直射辐射度。LOWTRAN7增加了多次散射的计算及新的带模式、臭氧和氧气在紫外波段的吸收参数。提供6种参考大气模式的温度、气压、密度的垂直廓线，H2O，O3，O2，CO2，CH4，N2O的混合比垂直廓线及其他13种微量气体的垂直廓线，城乡大气气溶胶、雾、沙尘、火山喷发物、云、雨廓线和辐射参量如消光系数、吸收系数、非对称因子的光谱分布。3大气辐射传输方程方法MORTRAN模型主要是对LOWTRAN7模型的光谱分辨率进行了改进，它把光谱分辨率从20cm-1减少到2cm-1，发展了一种2cm-1光谱分辨率的分子吸收的算法和更新了对分子吸收的气压温度关系的处理，同时维持LOWTRAN7的基本程序和使用结构。ENVI3.6提供的FLAASH大气校正模型就是使用了改进的MORTRAN模型的代码。3大气辐射传输方程方法ATCOR模型由德国Wessling光电研究所的RudolfRichter博士于1990年研究提出的一种快速大气较正算法，并经过大量的验证和评估。ATCOR2是一个应用于高空间分辨率光学卫星传感器的快速大气校正模型，它假定研究区域是相对平整的地区并且将大气状况通过一个查找表来描述。该模型已经广泛应用于很多的通用图像处理软件，如PCI、ERDAS。3大气辐射传输方程方法6S辐射传输模型输入参数几何条件大气模式气溶胶模式气溶胶浓度地物海拔高程传感器高程光谱条件地表反射率6S辐射传输模型程序界面4辐射传输方程卫星所接受到的地面辐射信息

——表观反射率（ApparentReflective）传感器接收到了大气顶层表观反射率；测量到的辐射值；大气总光学厚度；观测天顶角的余弦值、观测方位角；太阳天顶角余弦值、太阳方位角；太阳常数，即波段大气顶层辐射通量密度。4辐射传输方程大气分子吸收、散射和气溶胶散射的总光学厚度；相函数；大气散射比；5大气校正——

何时需要？A提取生物物理变量 水体：叶绿素、悬浮泥沙、温度 植被：生物量、叶面积指数、叶绿素1不必要的大气校正2必要的大气校正A单时相影像分析——训练数据来自所分析的影像而非其它时间或地点获取。B多时相影像分析——训练数据来自数据集本身，如采用最大似然法分类后进行变化检测，不必进行大气校正。B分析结果要进行时空拓展4定量遥感反演一般技术流程定量遥感的一般技术流程原始数据获取辐射校正几何校正定量反演从建立途径来看，定量遥感模型可分为三类：经验模型物理模型半经验模型经验模型

又称为统计模型，其建模思路是对一系列观测数据做经验性的统计描述，或进行相关分析，建立遥感参数与地面观测数据之间的回归方程。优点是简便、适用性强、参数较少。缺点是理论基础不够完备，缺乏对物理机理的足够理解和认识，代表性差，模型应用受到区域实用性的限制。例：TM水深反演物理模型

根据物理学原理建立的模型，模型中的参数具有明确的物理意义，模型通常采用数学公式描述。此类模型通常是非线性的，方程复杂、输入参数多、实用性较差，为了求解通常需要对多个非主要因素进行忽略或假定。例水体物理辐射传输模型半经验模型

综合物理模型和经验模型的优点产生的半经验模型建模思路既考虑模型的定性物理含义，又采用经验参数建模。例基于底部反射的水深反演模型1遥感本质—反演

遥感数据---地表参数信息---反演：遥感本质2反演基础

遥感信息与地表应用之间的关系模型3反演困难—病态反演

a应用参数往往不是控制遥感信息的主导因子，或者说是非敏感参数，只能提供弱信号；

b地表---复杂、开放的巨系统——未知参数无穷；

c高斯最小二乘法---独立观测个数大于未知数个数