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1.
该文针对资源三号(ZY-3)国产高分辨率卫星影像的大气校正问题,提出了一种快速大气校正方法。该方法充分利用已有地面标准波谱库数据,并采用经验线性法对高分辨率ZY-3卫星遥感影像进行大气校正。最后利用地物的真实反射率光谱曲线和归一化植被指数(NDVI),与大气校正结果进行对比分析。结果表明:经新方法大气校正后的ZY-3影像地物反射率光谱曲线与地物真实反射率光谱曲线更加接近,植被覆盖区与非植被覆盖区NDVI的差异更加明显,更有利于地物的识别。研究结果为应用国产ZY-3影像进行定量遥感分析提供了参考。 相似文献
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基于FLAASH和ATCOR2模型的Landsat ETM+影像大气校正比较 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
3.
4.
《国土资源遥感》2020,(1)
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。 相似文献
5.
基于FLAASH与QUAC模型的SPOT 5影像大气校正比较 总被引：1，自引：0，他引：1
卫星遥感影像的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。采用FLAASH与QUAC模型对覆盖长株潭地区的SPOT 5遥感影像进行大气校正,进而对校正前后的影像进行视觉、地物光谱曲线对比分析。结果表明,两种模型有其特定的适用范围,均能基本消除大气的影响,能较好地恢复各类地物光谱的典型特征;采用FLAASH模型的精度较QUAC模型的精度高;应用QUAC模型较FLAASH简便,它对输入参数和仪器标定精度的依赖性小。 相似文献
6.
选取甘肃张掖部分地区的Hyperion数据,运用Hyperion Tool提取未定标、坏线和条带以及质量模糊的波段数据,对数据进行一次重采样预处理,并选择合适的大气参数对影像应用模块进行了FLAASH大气校正。将校正前、后的植被、水体和裸岩光谱特征与标准库曲线进行对比分析,结果表明,处理后的影像很好地反演了地物的真实反射率,提高了数据处理速度和精度,为后续研究地物成分估算提供了图像基础。 相似文献
7.
针对不同的地物覆盖类型,分析和评价了适用于SPOT-7卫星数据的大气校正方法,为其遥感定量研究和应用提供思路和参考。在河南省嵩山地区进行了同步观测实验,获取了SPOT-7卫星影像并进行大气校正处理,地面同步测量了大气光学特性和典型地物样区光谱,计算了地物样区在影像上的反射率和植被指数,分析了不同地物覆盖类型下大气校正模型(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes,FLAASH)和大气模型(second simulation of the satellite signal in the solar spectrum,6S)的大气校正效果。对自然植被、农作物中的高秆作物、硬地建议采用FLAASH进行大气校正,对农作物中的低矮作物,建议采用6S进行大气校正。 相似文献
8.
以古尔班通古特沙漠为研究区,以中分辨率成像光谱仪（MODIS）为遥感数据源,结合ASD FieldSpec准同步实测积雪反射光谱数据对FLAASH大气校正能力进行了评价。研究表明： ①校正后的MODIS各波段积雪反射率与准同步实测积雪反射率波形相似, 在第1～7波段整体相关系数达0.82,表明FLAASH大气校正能极大地提高MODIS地物识别能力; ②校正后的MODIS 第6波段反射率和归一化差值积雪指数（NDSI）与实测雪密度呈线性相关,可用回归拟合构建MODIS雪密度遥感计算模式。 相似文献
9.
地形效应是影响遥感定量分析的主要障碍之一。尤其对于航空高光谱遥感而言,其地形效应更为显著,地形高程、角度带来的影响都不可忽略。基于青海雪鞍山地区的CASI高光谱影像和LiDAR地形数据,开展地形高程变化对航空高光谱遥感的影响研究。在假定每一个高程点为水平朗伯体的前提下,首先,基于MODTRAN软件模拟计算不同高程对应的大气上行辐射、地物至传感器之间的大气透过率、大气半球反照率和下行总辐射,进行地形高程变化对4个参量的影响分析;然后,设计实现了加入高程因子的大气辐射校正,完成了测区航空高光谱影像的反射率反演计算;最后,与FLAASH大气校正的反射率结果进行比较,发现同类地物的反射率曲线在谱形方面接近,但反射率数值存在差异,尤其是FLAASH大气校正结果中短波波段甚至出现负值,无疑是错误的。实验表明,高程因子的变化对山地航空高光谱影像成像过程的影响不可忽略,要实现精确的航空高光谱影像大气辐射校正必须消除其影响。 相似文献
10.
在高速公路环境遥感中,定量反演依赖精确的光谱反射率,因此,大气校正非常重要。本文基于高速公路路域植被环境遥感的大气校正特点,针对贵州省三凯高速路域的CBERS-02B卫星数据采用FLAASH大气校正,研究中结合路域环境遥感紧密相关的评价因子,分析校正前后路面、路域植被、河流和裸地的反射率和NDVI值变化,不同地物在其敏感波段的反射率更接近真值,校正后的NDVI也更接近利用地面实测数据的计算值。结果表明FLAASH大气校正能快速、较准确地消除大气因素对CBERS-02B数据的影响,能够有效地应用于路域影像纠正,服务于高速公路环境遥感监测。 相似文献