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第一章：绪论 第六章 遥感图像辐射处理 内容提纲 遥感图像的辐射处理 遥感图像增强 图像平滑 图像锐化 多光谱图像四则运算 图像融合 问题的提出 什么是辐射校正？为什么要进行辐射校正？ 传感器接受的电磁波能量与目标本身辐射的能量之间的关系? 为什么要做图像的增强处理？ 图像融合有什么作用？ 传感器接收的电磁波能量与目标本身辐射的能量是不一致的。 传感器输出的能量包含了由于太阳位置和角度条件、大气条件、地形影响和传感器本身的性能等所引起的各种失真，这些失真不是地面目标本身的辐射，因此对图像的使用和理解造成影响，必须加以校正或消除。 基本概念 辐射定标和辐射校正是遥感数据定量化的最基本环节。 辐射定标：指传感器探测值的标定过程方法，用以确定传感器入口处的准确辐射值。 辐射校正：指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。 6.1遥感图像的辐射处理 辐射误差 传感器辐射定标 辐射校正 地面辐射校正场 6.1.1辐射误差 传感器接收的电磁波能量包含三部分： 太阳经大气衰减后照射到地面，经地面反射后，又经大气第二次衰减进入传感器的能量 地面本身辐射的能量经大气后进入传感器的能量 大气散射、反射和辐射的能量。 遥感图像的辐射误差主要包括： 传感器本身的性能引起的辐射误差 地形影响和光照条件的变化引起的辐射误差 大气的散射和吸收引起的辐射误差 6.1.2传感器辐射定标 传感器定标是遥感信息定量化的前提。 传感器定标就是建立传感器每个探测元所输出信号的数值量化值与该探测器对像元内的实际地物辐射亮度值之间的定量关系。 6.1.2传感器辐射定标 绝对定标：对目标作定量的描述，要得到目标的辐射绝对值。绝对定标要建立传感器测量的数字信号与对应的辐射能量之间的数量关系，即定标系数，在卫星发射前后都要进行。 相对定标：只得出目标中某一点辐射亮度与其他点的相对值。又称为传感器探测元件归一化。为了校正传感器中各个探测元件响应度差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化的一种处理过程。由于传感器中各个探测元件之间存在差异，使传感器探测数据图像出现一些条带。相对辐射定标的目得就是降低或消除这些影响。 绝对定标方法 设传感器入口处波段i的辐射度Li和传感器输出的亮度值ＤＮi之间存在线性关系： 卫星运行时，传感器的辐射灵敏度将随时间而变，故传感器的绝对辐射定标中的增益和偏置量要不断更新。这一更新利用卫星上的太阳定标器和地面定标场来完成。 6.1.3辐射校正 大气校正 太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正 系统噪音 一、大气校正 大气的影响：减少照射到地面的能量，增加对传感器探测到的，与地面特征无关的散射。 消除大气的影响是非常重要的，消除大气影响的校正过程称为大气校正。 常用校正方法 1) 基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正 在遥感成像的同时，同步获取成像目标的反射率，或通过预先设置已知反射率的目标，把地面实况数据与传感器的输出数据进行比较，来消除大气的影响。本方法假设地面目标反射率与传感器所获得的信号之间属于线性关系。 常用校正方法 2) 利用某些波段特性来校正其它波段的大气影响。 ?一般情况下，散射主要发生在短波图像，对近红外几乎没有影响，如MSS-7几乎不受大气辐射的影响，把它作为无散射影响的标准图像，通过对不同波段图像的对比分析来计算大气影响。 回归分析法 在不受大气影响的波段图像和待校正的某一波段图像中，选择从最亮到最暗的一系列目标，对每一目标的两个波段亮度值进行回归分析，如MSS的第4和7波段，其亮度值分别为L4和L7，回归方程为： 直方图法 目标：图像中存在亮度为零的目标。 理想情况：图像的亮度值应为零。 实际情况：目标的亮度值不为零。 方法：根据具体大气条件，各波段要校正的大气影响是不同的。为确定大气影响，显示有关图像的直方图,从图上可以得知最黑的目标亮度为零，即第七波段图像的最小亮度值为零，第四波段的亮度最小值为a4，则a4就是第四波段图像的大气校正。 直方图法 3）基于辐射传输方程的大气校正 三、系统噪音 图像数据中的干扰。 产生的原因：受感测、信号数字化或数据记录过程中的限制。 影响：数字图像质量下降，或完全掩盖图像中的真正辐射信息。 目的：图像恢复到与初始图像尽可能接近的状况。 方法：与噪音的特性有关 关键：探测噪音 系统的条带噪音 6.1.4地面辐射校正场 当遥感数据进行辐射定标和辐射校正后，如何评价其精度，需要通过地面辐射校正场来对计算结果进行验证和修正。因此通过地面辐射校正场来提高辐射定标和校正的精度具有特别重要的意义。 建立地面辐射校正场符合遥感数据定量化的需要 建立地面辐射校正场可以弥补星上定标的不足 满足多种遥感资料的应用需要 现有的定标场 一个完整