基于暗像元的Hyperion高光谱影像大气校正
  • 【摘要】

    大气是影响遥感定量分析与应用的重要因素.该文利用暗像元大气校正算法,在IDL平台下,从Hyperion传感器的可见光-近红外波段逐通道提取大气光学厚度信息,并利用该数据实现对Hyperion数据大气校正的目的.研究结果表明,大气光学厚度随着通道中心波长的增加而减小,即与中心波长成负相关.光学厚度与中心波长的最佳经验模型为线性模型,模型的回归系数为0.912 3.通过分析校正前后的水体光谱曲线可知,... 展开>>大气是影响遥感定量分析与应用的重要因素.该文利用暗像元大气校正算法,在IDL平台下,从Hyperion传感器的可见光-近红外波段逐通道提取大气光学厚度信息,并利用该数据实现对Hyperion数据大气校正的目的.研究结果表明,大气光学厚度随着通道中心波长的增加而减小,即与中心波长成负相关.光学厚度与中心波长的最佳经验模型为线性模型,模型的回归系数为0.912 3.通过分析校正前后的水体光谱曲线可知,大气的衰减作用使得卫星遥感信号不能正确表现自然水体的表观光学特性和内在光学特性,且对水体样本层次变化不敏感.在蓝绿波段,大气对光谱数据的污染最为严重,该波段的光谱特征与自然水体的理论光学特性完全相背离.由大气光学厚度光谱特性和自然水体光学特性可知,经过"暗像元"算法校正过的影像数据的质量得到显著改善.在缺少同步大气垂直剖面参数的情况下,暗像元算法将是Hyperion数据一种行之有效的大气效应消除方法. 收起<<

  • 【作者】

    郑求根  权文婷 

  • 【作者单位】

    中国地质大学(北京)海洋学院/北京师范大学资源学院

  • 【刊期】

    光谱学与光谱分析 ISTIC EI PKU 2010年10期

  • 【关键词】

    Hyperion传感器  暗像元算法  大气校正  遥感  Hyperion sensor  Dark pixels algorithm  Atmospheric correction  Remote sensing 

  • 【基金项目】

    国家"十一五"科技支撑项目(2008BAC34B03) 中国海陆地质地球物理系列图项目(GZH200900504)资助