大气校准的目的及方法
来源: | 作者:proc22dfc | 发布时间: 2020-06-10 | 89 次浏览 | 分享到:
校准的意图是对照计量规范,鉴定测量设备的示值过失,保证量值精确,属于自下而上量值溯源的一组操作。这种示值过失的鉴定应根据安排的校准规程作出相应规矩,按校准周期进行,并做好校准记载及校准标识。

即便遥感bai体系作业正常,获取的数du据仍然带有辐射过失。两种最重要zhi的环境衰减是dao1)由大气散射和吸收引起的大气衰减;2)地势衰减。但是,在所有的遥感运用中都进行大气校对或许没有必要。是否进行大气校对,取决于问题本身、能够得到的遥感数据的类型取的前史与当时实测大气信息的数量和从遥感数据中提取生物物理信息所要求的精度。
大气校对的意图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。大气校对一起也是反演地物真实反射率的进程。

在快速大气校对中触及DN值→辐射定标→大气校对等进程,这个进程的数据也是在不断改变
这些进程或许名词都有那些意义?
首要,DN值是一个较大的数值,它是遥感印象像元亮度值,记载的地物的灰度值。无单位,是一个整数值,值巨细与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等有关。
辐射定标的进程是将DN值转化为实践物理意义的大气顶层辐射亮度或反射率。辐射定标的原理是树立数字量化值与对应视场中辐射亮度值之间的定量联系,以消除传感器本身产生的过失。
大气校对时又将定标值还原为地表真实信息,并能高保真地康复地物波谱信息
有时必须对遥感数据进行大气校对。例如,从水体或植被中提取生物物理变量(如:水体中的叶绿素a、悬浮泥沙、温度;植被中的生物量、叶面积指数、叶绿素、树冠郁闭百分比)时,就必须对遥感数据进行大气校对(Haboudane等,2002;Thiemann和Hermannn,2002)。假如数据未经校对,就或许会丢失这些重要成分的反射率(或出射率)的细小差别信息。此外,假如需求将某景印象中提取的生物物理量(如:生物量)与另一景不一起相印象中提取的同一生物物理量相比较,就必须对遥感数据进行大气校对。 ’
例如,由Landsat TM数据推导的归一化植被指数(Nomalied Difference VeRetation lndex,NDVl)
NDVI=(ρtm4tm3)/(ρtm4tm3)
在许多决策支持体系如非洲饥荒预警体系和家畜预警体系中,经常采用它(NdvI)测度植物的生物量和功能健康(Jen删等,2002)。过错估量NdvI会导致生命和财产损失。大气对NDVI的影响很大,在植被稀少或已被损坏的区域能引起50%的误差甚至更多。因而,如何去除用于计算NDVI估量的遥感数据中大气的不利影响具有重要意义。简单比值(Simpl‘Ratio,双)植被指数(TM4/rM3,Landsat TM)相同受大气影响(Song等,2001)。
备受注重的是,发展遥感信息提取算法来提取遥感数据中的生物物理信息,为区域、区域和全球应用提供服务。这些数据也用于各种确定性和随机模型以及决策支持体系,以监测全球过程,并希望进步人们的日子质量。因而,受到极大重视的是,从很多的具有精确空间方位的时刻序列遥感数据中提取各种测度值的才能。在时空域上对光谱特征的拓宽变得越来越重要,而这种拓宽的惟一方法是对每个单时相遥感数据进行大气校对。
遗憾的是,将这些大气校对模型应用于详细某景和某时相的印象时,相同需求同步的传感器光谱剖面信息和大气情况特征值。即便是经过计划,大气情况特征值也是很难获取的。因为对大多数的前史卫星数据而言,已无法获悉当时的大气信息。即便,关于大多数用于地面覆盖变化检测的卫星印象,精确提取折合外表反射率也难以实现(Du等,2002)。NA5从的中分辨率成像光谱仪(MODIS)是个破例,它的外表反射率产品是能够获取的(Jus—比e等,1998)。咱们将继续讨论有关肯定大气校对的问题,并给出辐射校对的实例。  

大气校对方法

首要分为两种类型:计算型和物理型。计算型是基于陆地外表变量和遥感数据的相关联系,长处在于简单树立并且能够有效地归纳从局部区域获取的数据,例如经历线性定标法,内部平场域法等,另一方面,物理模型遵循遥感体系的物理规律,它们也能够树立因果联系。假如初始的模型欠好,通过加入新的知识和信息就能够知道应该在哪部分改进模型。但是树立和学习这些物理模型的过程绵长而弯曲。模型是对现实的笼统;所以一个逼真的模型或许非常复杂,包含很多的变量。例如6s模型,Mortran等。而辐射校对指在光学遥感数据获取过程中,产生的全部与辐射有关的误差的校对(包括辐射定标和大气校对)。


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