第三章 遥感图像辐射校正与几何校正

1第三章遥感图像辐射校正与几何校正闫冬梅23.1辐射校正辐射误差(rediometricerror)：利用传感器观测目标的反射与辐射能量时，传感器所得到的测量值与目标的光谱反射率或光谱辐射亮度等物理量是不一致的。其中包含了太阳位置条件、薄雾等大气条件、或因传感器的性能不完备等条件所引起的失真。辐射校正(rediometriccalibration)：为了正确评价目标的反射和辐射特性，消除图像中依附在辐射亮度中的各种失真过程。3辐射误差产生的原因因传感器的响应特性引起的辐射误差光学摄影机引起的辐射误差光电扫描仪引起的辐射误差条带噪声、斑点噪声因大气影响的辐射误差因太阳辐射引起的辐射误差太阳位置引起的辐射误差地形起伏引起的辐射误差4辐射校正由遥感器的灵敏度特性引起的畸变校正由光学系统的特性引起的畸变校正：在使用透镜的光学系统中，例如在摄像面中，存在着边缘部分比中心部分发暗的现象（边缘减光）。如果以光轴到摄象面边缘的视场角为θ，则理想的光学系统中某点的光量与cosnθ几乎成正比，利用这一性质可以进行校正（cosnθ校正）。由光电变换系统的特性引起的畸变校正：由于光电变换系统的灵敏度特性通常有很高的重复性，所以可以定期地在地面测定其特性，根据测定值进行校正。条带噪声和斑点噪声5例：Landsat卫星光电转换系统特性引起的辐射误差校正minmaxminmaxRDRRVRmaxminRR和maxD其中：分别是探测器的最小、最大辐射亮度；对应MSS和TM分别是127和255；R绝对辐射亮度；)sr(mW/cm2V数据值。6波段1234567Rmin/Rmax-0.0099/1.004-0.0227/2.404-0.0083/1.410-0.0194/2.660-0.00799/0.5873-0.00375/0.35950.1534/1.896波段宽度0.0660.0810.0690.1290.2160.2501.239TM的最小、最大辐射亮度MSS的最小、最大辐射亮度波段Landsat2Landsat3Landsat4Landsat540.08/2.630.04/2.500.04/2.380.04/2.3850.06/1.760.03/2.000.04/1.640.04/1.6460.06/1.520.03/1.650.05/1.420.05/1.4270.11/3.910.03/4.500.12/3.490.12/3.497例：条带噪声去除成像时，由于检测系统某一扫描线上故障造成扫描线脱落。这时往往没有任何信息，在图像只显示一条黑线，有时也会出现分段黑线，这些均称条带噪声。对于遥感图像可以直接在图像上目视观察条带是否存在，但一般来说，则要设法让计算机自动查找条带了。采用公式)(iijiijmgDdMG式中：gij：某一像元被计算前的输入灰度值；M：整个图像所有像元灰值的平均值；D：整个图像所有像元数灰度值的标准偏差；mi：每条扫描线上像元灰度平均值；di：每条扫描线上像元灰度的标准偏差8按照上面查找条带公式。如果第i行是一个条带，由于条带上所有像元都是零级灰值，故mi和di计算出来也为零值，最后计算的Gij的灰度值应该等于整个像幅灰度值的平均值M，即计算出来第i行的所有像元的灰值都相等（也即等于某一常数时），说明第i行是一个条带，需进行去条带处理。(a)原始图像(b)纵向条带去除后结果图9辐射校正太阳高度及地形等引起的畸变校正视场角和太阳角的关系引起的亮度变化的校正：太阳光在地表反射、扩散时，其边缘更亮的现象叫太阳光点（sunspot），太阳高度高时容易产生。太阳光点与边缘减光等都可以用推算阴影曲面的方法进行校正。阴影曲面是指在图像的明暗范围内，由太阳光点及边缘减光引起的畸变部分。地形倾斜的影响校正：当地形倾斜时，经过地表扩散、反射再入射到遥感器的太阳光的辐射亮度就会依倾斜度而变化。可以采取用地表的法线矢量和太阳光入射矢量的夹角进行校正的方法，以及对消除了光路辐射成分的图像数据采用波段间的比值进行校正的方法等。10例：太阳高度角辐射误差校正太阳高度角引起的畸变校正是将太阳光线倾斜时获取的图像校正为太阳光线垂直照射时获取的图像。太阳的高度角可根据成像时刻的时间、季节和地理位置来确定：tcoscoscossinsinsint式中，为图像对应地区的地理纬度，为太阳赤纬（成像时太阳直射点的地理纬度），为时角（地区经度与成像时太阳直射点地区经度的经差）。11),(yxg),(yxf太阳高度角的校正是通过调整一幅图像内的平均灰度来实现的，在太阳高度求出后，太阳以高度角斜射时得到的图像与直射时得到的图像有如下关系：sin),(),(yxgyxf如果不考虑天空光的影响，各波段图像可采用相同的角进行校正。太阳方位角的变化也会改变光照条件，它也随成像季节、地理纬度的变化而变化。太阳方位角引起的图像辐射值误差通常只对图像细部特征产生影响，它可以采用与太阳高度角校正相类似的方法进行处理。12(a)原始影像(b)太阳高度角辐射校正后影像利用卫星影像头文件中提供的太阳高度角参数进行辐射校正。输出文件为32位浮点影像数据。13例：地形坡度引起的辐射误差校正oIaI太阳光线和地表作用以后再反射到传感器的太阳光的辐射亮度和地面倾斜度有关。如果光线垂直入射时水平地表受到的光照强度为，则光线垂直入射时倾斜角为的坡面上入射点处的光强度为：aIIocosa),(yxg),(yxfayxgyxfcos),(),(因此若处在坡度为的倾斜面上的地物影像为则校正后的图像为14由上式看出，地形地坡度引起的辐射校正方法需要有图像对应地区的DEM数据。另外，此项校正也可采用比值图像来消除地形坡度所产生的辐射量误差。利用同地区同分辨率DEM数据，建立影像区地形坡度模型；而后利用像点地形坡度角进行影像辐射校正。(a)原始影像（b）同分辨DEM数据(c)地形坡度角影像辐射校正结果影像15辐射校正由遥感器引起的误差或由太阳高度引起的误差，一般在数据生产过程中由生产单位根据遥感器参数进行校正，而不需要用户进行自行处理。用户应该考虑大气影响引起的辐射畸变。16大气影响的定量分析进入大气的太阳辐射会发生反射、折射、吸收、散射和透射。其中对传感器接收影响较大的是吸收和散射。17大气影响的定量分析无大气：在没有大气存在时，传感器接收的辐照度，只与太阳辐射到地面的辐照度和地物反射率有关。设E0λ为波长λ的入射辐照度，θ为入射方向的天顶角，当无大气存在时，地面上单位面积的辐照度为：cos0EE18大气影响的定量分析假定地表面是朗伯体，其表面为漫反射，则某方向物体的亮度为：是地物反射率；是球面度（半球反射）cos00ERERLR19大气影响的定量分析传感器接收信号时受仪器的影响还有一个系统增益因子，这时进入传感器的亮度值为：Scos0'0SERL20大气影响的定量分析由于大气的存在，辐射经过大气吸收和散射，透过率小于1，从而减弱了原信号的强度。同时大气的散射光也有一部分直接或经过地物反射进入到传感器，这两部分辐射又增强了信号，但却不是有用的。在入射方向有与入射天顶角θ和波长λ有关的透过率Tθλ；反射后，在反射方向上有与反射大顶角Φ和波长λ又有关的透过率TΦλ。因此进入传感器的亮度值为cos01STETRL21大气影响的定量分析大气对辐射散射后，来自各个方向的散射又重新以漫入射的形式照射地物，其辐照度为ED，经过地物的反射及反射路径上大气的吸收进入传感器，其亮度值为（此值通常很小，有人主张忽略不计）DESTRL222大气影响的定量分析相当部分的散射光向上通过大气直接进入传感器，这部分辐射称为程辐射度，亮度为。pL23大气影响的定量分析可见，由于大气影响的存在，实际到达传感器的辐射亮度是前面所分析的三项之和，即pLLLL21pDSLETESRTL)cos(024大气影响的定量分析比较以下两个公式：大气的主要影响是减少了图像的对比度，使原始信号和背景信号都增加了因子。pDSLETESRTL)cos(0cos0'0SERL25大气影响的定量分析无大气时（a)白处亮度值为50，黑处亮度值为0，则亮度对比C1=（50－0）／50＝1。当有大气影响时(b)，乘上透过率后假定减少10％，亮度值减少到45，而由于L2和Lp存在，黑白处亮度均增加10，这样亮度对比变成C2=（55-10)/55＝9/11。可见，对比度减小，图像质量下降了26大气影响的粗略纠正严格地说，去除大气影响是将公式中的附加项和附加因子求出，最终求出地物反射率R，从而恢复遥感影像中地面目标的真实面目。当大气透过率变化不大时，有时只要去掉含ED和Lp的数据项就可修正图像的亮度，使图像中像元之间的亮度变化真正反映不同像元地物反射率之间的变化关系。这种对大气影响的纠正是通过纠正辐射亮度的办法实现的，因此也称作辐射校正。pDSLETESRTL)cos(027大气影响的粗略纠正精确的校正公式需要找出每个波段像元亮度值与地物反射率的关系。为此需得到卫星飞行时的大气参数，以求出透过率Tθ、Tφ等因子。如果不通过特别的观测，一般很难得到这些数据，所以，常常采用一些简化的处理方法，只去掉主要的大气影响，使图像质量满足基本要求。28大气影响的粗略纠正粗略校正指通过比较简便的方法去掉式中的Lp，即程辐射度，从而改善图像质量。式中还有漫入射因子ED及其他如透过率等影响，这些因子都作为地物反射率的因子出现，直接相减不易去除，常用比值法或其他校正方法去除。严格地说，程辐射度的大小与像元位置有关，随大气条件、太阳照射方向和时间变化而变化，但因其变化量微小而忽略。可以认为，程辐射度在同一幅图像的有限面积内是一个常数，其值的大小只与波段有关。pDSLETESRTL)cos(029大气影响的粗略纠正直方图最小值去除法30大气影响的粗略纠正直方图最小值去除法基本思想在于一幅图像中总可以找到某种或某几种地物，其辐射亮度或反射率接近0，例如，地形起伏地区山的阴影处，反射率极低的深海水体处等，这时在图像中对应位置的像元亮度值应为0。实测表明，这些位置上的像元亮度不为零。这个值就应该是大气散射导致的程辐射度值。31大气影响的粗略纠正直方图最小值去除法一般来说由于程辐射度主要来自米氏散射，其散射强度随波长的增大而减小，到红外波段也有可能接近于零。32大气影响的粗略纠正直方图最小值去除法具体校正方法十分简单，首先确定条件满足，即该图像上确有辐射亮度或反射亮度应为零的地区，则亮度最小值必定是这一地区大气影响的程辐射度增值。校正时，将每一波段中每个像元的亮度值都减去本波段的最小值。使图像亮度动态范围得到改善，对比度增强，从而提高了图像质量。33例：直方图最小值去除法MSS-7MSS-4G大气影响校正后的灰度直方图MSS-7MSS-4G大气影响的灰度直方图原始影像直方图法大气校正结果影像34大气影响的粗略纠正回归分析法假定某红外波段，存在程辐射为主的大气影响，且亮度增值最小，接近于零，设为波段a。现需要找到其他波段相应的最小值，这个值一定比a波段的最小值大一些，设为波段b，分别以a，b波段的像元亮度值为坐标，作二维光谱空间，两个波段中对应像元在坐标系内用一个点表示。由于波段之间的相关性，通过回归分析在众多点中一定能找到一条直线与波段b的亮度Lb轴相交，且abLL35大气影响的粗略纠正回归分析法abLL36大气影响的粗略纠正回归分析法是斜率：和分别为a、b波段亮度的平均值。是波段a中的亮度为0处波段b中所具有的亮度。可以认为就是波段b的程辐射度。校正的方法是将波段b中每个像元的亮度值减去，来改善图像，去掉程辐射。同理依次完成其他波段的校正。2___)())((aabbaaLLLL