基于FLAASH模型的ASTER卫星影像大气校正

主要介绍了FLAASH大气校正模型的主要原理及算法,并运用FLAASH大气校正模型对泸沽湖地区的ASTER卫星影像进行大气校正,对校正前后的影像进行对比分析。研究表明,ASTER卫星影像经过FLAASH大气校正后,较好地消除了大气影响。

基于FLAASH和ATCOR2模型的Landsat ETM+影像大气校正比较

利用FLAASH和ATCOR2模型对漓江流域的Landsat ETM+数据进行大气校正,以GLS(Global Land Survey)获得的同步高质量地表反射率影像作为参考数据,从目视效果、典型地物光谱特征和波谱一致性三方面对两种模型的校正结果进行对比分析。研究表明,两种模型均可以对ETM+影像进行有效的大气校正,FLAASH模型的校正精度优于ATCOR2模型。

基于FLAASH模型的MODIS1B数据的大气校正

主要介绍了FLAASH大气校正模型的主要原理及算法,并运用ENVI软件中的FLAASH大气校正模型对上海长江口地区MODIS1B卫星影像进行大气校正,对校正前后的影像进行对比分析。研究表明,MODIS1B卫星影像经过FLAASH大气校正后,较好地消除了大气影响。

EO-1Hyperion高光谱数据FLAASH模块大气纠正

EO-1Hyperion高光谱遥感影像在实际应用中,需对图像进行大气纠正及补偿等预处理,以便获得较好质量的图像,为进一步分析和应用提供保障.笔者运用FLAASH大气校正模型对中国云南香格里拉地区的Hyperion卫星影像进行大气校正,利用图像MNF转换法对光谱曲线进行去噪平滑优化,再对校正前后影像进行遥感影像和典型地物光谱曲线对比分析.结果表明,影像经FLAASH大气校正和MNF平滑后,较好地消除了大气影响和Hyperion高光谱遥感图像的光谱噪声.

基于FLAASH模型的Worldview3大气校正

随着遥感技术的发展,遥感应用已由定性发展至定量阶段,而大气校正是定量遥感研究中不可或缺的重要环节。Worldview3是全球最高空间分辨率的商业多光谱遥感卫星,相较于传统的多光谱遥感数据,该数据在定量遥感方面具有更大的潜力。利用ENVI软件的FLAASH模块对Worldview3进行大气校正,并以新疆罗布泊无人区为例,利用该地区典型地物盐碱地和闪长岩的ASD实测光谱数据对Worldview3大气校正前后的数据进行了评价。首先,将Worldview3的DN值转化为辐射亮度和表观反射率,并利用FLAASH模块对其进行大气校正;然后,计算了研究区典型地物(盐碱地、闪长岩)的辐射亮度、表观反射率值,并把实测的盐碱地和闪长岩的波谱数据重采样到Worldview3相应波段;最后对结果进行了定性分析和定量比较。研究表明,采用FLAASH模块对Worldview3数据进行大气校正方法切实可行、有效,典型地物——盐碱地、闪长岩的实测波谱和大气校正后获得反射波谱吻合程度较高,相关系数最高达到0.80。

多光谱遥感影像大气校正与悬沙浓度反演——以曹妃甸近岸海域为例

遥感影像的大气校正是遥感定量化研究的难点之一。以曹妃甸近岸海域为研究区,以水体悬浮泥沙浓度(suspended sediment concentration,SSC)定量反演为目标,采用6S(second simulation of the satellite signal in the solar spectrum)模型和FLAASH模型对研究区MODIS影像的大气校正方法进行对比实验,对2个模型校正前后的影像质量以及对目标地物信息的校正效果进行了评价。研究结果表明:2种模型均能在一定程度上削弱大气对水体信息的影响;相比之下,6S模型校正后影像质量优于FLAASH模型,能更真实地反映目标地物,可更好地实现对近岸海域遥感影像的高精度大气校正;将6S模型大气校正后的MODIS影像应用于悬浮泥沙浓度的遥感反演,反演结果的平均相对误差为24.79%,均方根误差为4.32 mg/L。研究结果可为近岸海域Ⅱ类水体大气校正方法的选择提供依据,为深化泥沙运移规律研究及水质、水环境评价提供技术支持。

基于HJ-CCD影像数据的新疆喀纳斯自然保护区植被叶面积指数估算

以新疆喀纳斯自然保护区为研究区,评价了HJ-CCD影像数据估算植被叶面积指数(LAI)的能力及其对大气订正方法的敏感性.分别利用6S和FLAASH两种大气订正模型对HJ1B-CCD2影像进行大气订正,比较了大气订正前后不同植被(针叶林、阔叶林、针阔混交林和草地)反射率及5种植被指数(NDVI、SR、SAVI、MSR、ARVI)的变化,进而建立了4种植被类型LAI的遥感估算模型,分析了LAI的空间分布格局.结果表明:大气订正后可见光波段的反射率降低,6S模型订正后近红外波段的反射率上升,而FLAASH模型订正后近红外波段的反射率下降.大气订正后NDVI、SR、SAVI(除针叶林)和MSR上升,6S模型订正后所有植被类型的ARVI下降,FLAASH模型订正后针叶林和阔叶林的ARVI上升,而针阔混交林和草地的ARVI下降.大气订正提高了植被指数与LAI之间的相关性,对于针叶林、阔叶林、针阔混交林而言,利用6S模型订正后的反射率建立的模型优于FLAASH模型订正后的反射率建立的模型,而草地却相反.经过大气订正,HJ-CCD影像数据可应用于研究区植被LAI的估算.研究区LAI的高值集中在湖泊和河流附近,低值分布在海拔较高处.山地森林草原带、亚高山森林带、高山灌丛草甸带、高山冻原、高山冰川带植被LAI的平均值分别为2.6、3.9、2.5、1.7和1.0.

基于两种辐射传输模型的遥感数据大气校正及结果对比分析

通过辐射传输方程详述了大气效应对遥感图像的影响及大气校正的原理,并利用两种辐射传输模型——6S和FLAASH(基于MODTRAN)对同一区域ETM+数据的可见光、近红外波段分别进行了大气校正。从校正的结果看,两种模型均对由于大气效应引起的辐射失真进行了辐射校正,消除了因散射增加的辐射能量,同时补偿了因吸收而损失的辐射能量,但在校正结果上存在差异。只有将两种辐射传输模型方法结合使用,才能更好地消除大气效应对研究区域的影响。

不同季节下FY-3B/MERSI数据大气校正前后对比

应用FLAASH模型对FY-3B/MERSI数据进行大气校正,并从大气校正前后反射率变化、NDVI和EVI变化及其与MODIS地表反射率产品比较等4方面对校正效果进行讨论分析,以期提供一种行之有效的FY-3B/MERSI数据大气校正方法。结果表明:(1)校正后削弱了大气分子与气溶胶在可见光波段的散射影响,且各通道反射率区间变宽;(2)除红光波段外,可见光其余波段各通道大气校正后的反射率均有所减小,且秋、冬季比春、夏季影像反射率减小幅度更大;对于近红外波段,除秋、冬季第16通道外,大气校正后的反射率均有所增加;(3)与MODIS地表反射率产品相比较,FY-3B/MERSI校正后的反射率与MYD09GA产品的误差均小于校正前,校正后的植被和居民地2种地物的反射率比校正前更具有较好的一致性;(4)校正后,植被与居民地的NDVI和EVI均有所增大,且NDVI较EVI增加的幅度大,同时校正前后两者的NDVI、EVI差值均增大,表明FY-3B/MERSI影像经大气校正后更有利于植被与非植被信息的区分。

GF-5卫星高光谱数据大气校正反射率精度评价

反射率是高光谱遥感数据应用的基础,直接关系到高光谱应用效能和质量。目前,对国产GF-5卫星高光谱数据的精确大气校正反射率精度评价方法尚未有全面深入的研究,这严重制约了国产高光谱遥感数据的高质量应用。针对此问题,综合采用6S模型和FLAASH模块,选取了三个实验区的三种典型地物及外业光谱数据,采用三种定量化指标进行大气校正,得出了以下结论:三种地物大气校正反射率与实测反射率曲线特征基本一致,黑土地的大气校正反射率光谱最优,水体由于反射率数值较低,大气校正反射率光谱稍差;可见光近红外波段大气校正效果优于短波红外波段;6S模型大气校正结果略优于FLAASH模块,更适用于GF-5卫星高光谱影像。

地基Headwall高谱影像大气校正方法

遥感影像大气校正是定量遥感研究的前提与难点之一.大气校正有多种方法和模型.本文研究了目前常用的大气校正方法,包括FLAASH模型、6S模型、ELC方法和QUAC方法,并应用这几种方法对Headwall野外高光谱成像仪获取的高光谱影像进行大气校正.通过对4种典型地物的表观反射率、校正后反射率以及实测反射率进行对比分析,发现4种模型均能有效去除大气的影响,能够较好地恢复地物光谱的典型特征.相对于其他3种大气校正方法,经验线性法对地基Headwall高光谱影像校正效果最好.

高海拔复杂地形区SPOT6图像大气校正方法对比及精度验证

目前,国内针对SPOT6图像和高海拔复杂地形区的大气校正研究较少,为研究获得此类地形区地表真实反射率的最佳大气校正方法,分别利用6S模型和FLAASH模型对覆盖青藏高原东部湟水流域的SPOT6图像进行大气校正;其中,对于6S模型根据气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)和海拔的平均值及梯度值划分为AVG6S和GRD6S 2种模式进行大气校正处理。对校正结果用Landsat8 SR地表反射率产品进行精度验证,结果表明:经大气校正后的SPOT6图像质量明显提高,能更真实地反映各类地物的反射特征。通过相关性分析、与典型地物反射光谱曲线和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)等指标对比,认为AVG6S模式总体表现最好;GRD6S模式在城区和高山区表现更突出;6S模型的校正结果优于FLAASH模型,是更适合于高海拔地区的大气校正方法。

HSI高光谱数据的FLAASH大气校正与评价

针对福州闽侯西部地区的HSI高光谱数据,进行影像条纹噪声去除,并基于MODTRAN辐射传输模型对HSI数据进行大气校正得到地表真实反射率.通过大气校正前后的3类典型地物的反射率的对比,大气校正前后的植被反射率和光谱库中标准反射率的对比,证明了FLAASH模型对HSI数据进行大气校正的有效性.

基于FLAASH和6S模型的Spot 5大气校正比较研究

采用基于大气辐射理论的FLAASH和6S模型,对Spot5遥感影像进行了大气校正,通过比较校正前后地物光谱曲线和NDVI分析两种类型的实际校正效果,结果表明,FLAASH模型能较好地消除了大气影响,对Spot5遥感影像有更好的校正作用。

高程和大气模式对FLAASH模型校正结果的影响

为探讨FLAASH大气校正模型对高程和大气模式参数的敏感性,以中纬度夏季和亚极地夏季大气模式过渡区的两景Landsat8OLI遥感影像为基础,从高程、大气模式及其综合作用进行了对比分析。实验结果表明：1单景影像而言,FLAASH模型与高程和两种大气模式敏感性不强,各波段反射率平均值相差在0.21%以内;2在相邻两景影像重叠区,FLAASH模型与高程和大气模式敏感性明显加强,可见光波段反射率均值相差在0.5%~1.29%之间;3FLAASH模型能有效去除Landsat8影像的大气影响,并使图像信息增强,大气校正的作用效果在短波波段更加明显。

海岸带地区SPOT卫星影像大气校正方法比较及精度验证

为获得反演海岸带地区地表真实反射率的最佳大气校正方法,分别利用DOS、6S及FLAASH三种模型对SPOT卫星影像进行大气校正,对比分析校正前后影像的典型地物光谱曲线及NDVI指数的变化情况,并对结果进行精度验证。研究表明:三种大气校正模型均能有效去除大气对遥感影像的影响,获取较为准确的地表反射率信息;对比河流、水库、海水、植被、城镇、裸地等六种典型地物校正前后的光谱曲线,与DOS及6S模型相比,FLAASH模型校正结果中各地物反射率差别较大、特征明显,能较好的还原地表真实情况;NDVI指数检验显示,FLAASH模型对地物NDVI响应更强烈,在地物光谱响应特征分析等方面具有更强的优势,是三种模型中最适宜海岸带地区SPOT影像的大气反演方法。研究方法及结论可为同类研究提供参考与借鉴。

湖泊叶绿素a反演的大气校正模型比较研究

为获取湖泊叶绿素a定量反演所需的最优大气校正方法,以太湖为例,分别使用FLAASH、6S及QUAC 3种大气校正模型对HJ-1B卫星CCD数据进行大气校正,通过对比各波段反射率及遥感指数与叶绿素a的相关性,得到归一化水体指数相关系数最高,并使用归一化水体指数建立叶绿素a反演模型.反演模型R2在0.7以上,同时通过了统计检验.实验利用太湖采样点平均光谱反射曲线及实测光谱对比大气校正模型的影像处理效果,并在此基础上,利用误差参数评价不同大气校正处理后的反演精度.结果表明:3种大气校正算法的影像处理效果总体较好,FLAASH和6S算法的各项参数接近,反演精度优于QUAC算法,并且聚类分析结果很好地证实了二者的相似性;QUAC算法在获得较高精度的同时其典型地物光谱出现失真.因此,在湖泊叶绿素a浓度反演建模时,大气校正方法应优先考虑FLAASH算法和6S算法,尽量避免使用QUAC算法.