辐射定标与FLAASH大气校正

1 辐射定标

一般来讲，辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等物理量的处理过程。辐射定标参数一般存放在元数据文件中，ENVI中的通用辐射定标工具（Radiometric Calibration）能自动从元数据文件中读取参数，从而完成辐射定标。

辐射校正：Radiometric correction 一切与辐射相关的误差的校正。

目的：消除干扰，得到真实反射率的数据。 干扰主要有：传感器本身、大气、太阳高度角、地形等。 

包括：辐射定标，大气纠正，地形对辐射的影响

correction: a change that makes sth more accurate than it was before

辐射定标：Radiometric calibration 将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率（或称为辐射亮度值）。

目的：消除传感器本身的误差，确定传感器入口处的准确辐射值

方法：实验室定标、机上/星上定标、场地定标 

calibrate: to mark units of measurement on an instrument such as a thermometer so that it can be used for measuring sth accurately.

 

 

 

(1) 选择File>Open As>Landsat>GeoTIFF with Metadata，选择打开*_MTL.txt文件。

(2) 在Toolbox中，选择Radiometric Correction > Radiometric Calibration，对文件对话框中选择多光谱数据。打开Radiometric Calibration面板。

(3) 在Radiometric Calibration面板中，设置以下参数：

• 定标类型（Calibration Type）：辐射率数据Radiance
• 单击Apply FLAASH Settings按钮，自动设置FLAASH大气校正工具需要的数据类型，包括储存顺序（Interleave）：BIL或者BIP；数据类型（Data Type）：Float；辐射率数据单位调整系数（Scale Factor）：0.1

(4) Output Filename下选择输出路径和文件名，以.dat格式输出，点击OK执行处理。

原理：

Radiance: This option is available if the image has gains and offsets for each band.ENVI reads these values from metadata from the sensors listed above. Radiance is computed using the following equation:

辐射率(辐亮度)：需要每个波段都有增益和偏移，ENVI可以从头文件中的元数据读取，计算公式如下所示。

ENVI expects gains and offsets to be in units of W/(m2 * sr * µm). If so, then radiance will be in units of W/(m2 * sr * µm).

ENVI期望增益和偏移的单位为W/(m2 * sr * µm) 这样的话，辐射率的单位就为W/(m2 * sr * µm)

Reflectance: Top-of-atmosphere reflectance (0 to 1.0). This option is available if the image has gains, offsets, solar irradiance, sun elevation, and acquisition time defined in the metadata. ENVI reads these values from metadata from the sensors listed above. Reflectance is computed using the following equation:

反射率：大气顶部的反射率在0~1之间，需要影像数据具有增益、偏移、太阳辐照度、太阳高度和采集时间。ENVI可以从头文件中的元数据读取这些值，计算公式如下所示：

式中：

辐射率 L_λ = Radiance in units of W/(m2 * sr * µm)

日地距离 d = Earth-sun distance, in astronomical units.

太阳辐射照度 ESUN_λ = Solar irradiance in units of W/(m2 * µm)

太阳高度角 θ = Sun elevation in degrees

With Landsat-8 files, the reflectance gains and offsets have been scaled by the sine of the sun elevation.

Landsat-8数据中，反射率增益和偏移量已经按太阳高度角正弦值进行了缩放。

Brightness Temperature: This option is only available for Landsat-8, ETM+, and TM thermal imagery. Brightness temperatures (in Kelvin) are computed as follows:

仅支持Landsat-8, ETM+, TM热红外影像，亮度温度（单位:开尔文）计算公式如下：

K1 and K2 = Calibration contstants, in Kelvin. ENVI reads these values from the Landsat metadata. 其中K1和 K2为定标常量，ENVI会从元数据中读取。

元数据在以MTL结尾的文本文件中：

2 大气校正

大气校正：Atmospheric correction 将辐射亮度或者表面反射率转换为地表实际反射率

目的：消除大气散射、吸收、反射引起的误差。

分类：统计型和物理型

目前，遥感图像的大气校正方法很多。这些校正方法按照校正后的结果可以分为2种：绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。

1. 基于辐射传输模型
   MORTRAN模型
   LOWTRAN模型
  ATCOR模型
   6S模型等
2.基于简化辐射传输模型的黑暗像元法
3.基于统计学模型的反射率反演
相对大气校正方法：校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。
1. 基于统计的不变目标法
2. 直方图匹配法等。
一般而言：
             1、如果是精细定量研究，那么选择基于基于辐射传输模型的大气校正方法。
             2、如果是做动态监测，那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。

1.多光谱数据FLAASH大气校正

数据要求：

一、图像基本参数

       波段范围：卫星图像：400－2500nm，航空图像：860nm-1135nm。

       如果要执行水汽反演，光谱分辨率<=15nm，且至少包含以下波段范围中的一个：

• 1050-1210 nm
• 770-870 nm
• 870-1020 nm

       像元值类型：经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：（μW）/（cm²*nm*sr）。

二、数据储存类型

       数据类型：浮点型（Floating Point）、32位无符号整型（Long Integer）、16位无符号和有符号整型（Integer、Unsigned Int)。

       文件类型： ENVI标准栅格格式文件，BIP或者BIL储存结构。

三、辅助信息

       中心波长：数据头文件中（或者单独的一个文本文件）包含中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM），这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit Header）。

       波谱滤波函数（波谱响应函数）文件：对于未知多光谱传感器（UNKNOWN-MSI）需要提供波谱滤波函数文件。

操作过程

输入文件为经过辐射定标后的辐亮度文件 radiance.dat

 在Toolbox中打开FLAASH工具：/Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction。启动FLAASH Atmospheric Correction Module Input Parameters面板

(1) Input Radiance Image：选择辐射定标结果数据，在打开的Radiance Scale Factors面板中，设置Single scale factor：1。注：辐射率数据的单位已经是：（μW）/（cm²*nm*sr）

(2) Output Reflectance File：设置输出路径和文件名；

(3) Output Directory for FLAASH Files：设置其他文件输出目录；

(4) 传感器基本参数设置：

• 中心点经纬度 Scene Center Location：如果图像有地理坐标则自动获取
• 选择传感器类型 Sensor Type：Landsat TM5，其对应的传感器高度以及影像数据的分辨率自动读取
• 设置影像区域的平均地面高程 Ground Elevation：0.05km
• 影像成像时间（格林威治时间）：在layer manager中的数据图层中右键选择View Metadata，浏览time字段获取成像时间,或者在元文件"*_MTL.txt"中找到，具体名称：DATE_ACQUIRED 和SCENE_CENTER_TIME

        

(5) 大气模型参数选择Atmospheric Model：Mid-Latitude Summer（根据成像时间和纬度信息依据下表规则选择）；

(6) 气溶胶模型Aerosol Model：Urban；

(7) 气溶胶反演方法Aerosol Retrieval：2-band（K-T）；

注：初始能见度Initial Visibility只有在气溶胶反演方法为None时候，以及K-T方法在没有找到黑暗像元的情况下。

(8) 其他参数按照默认设置即可。

多光谱数据参数设置

(1) 单击Multispectral Settings，打开多光谱设置面板；

(2) K-T反演选择默认模式：Defaults->Over-Land Retrieval standard（600:2100），自动选择对应的波段；

(3) 其他参数选择默认。

 波谱响应函数：默认指向..Program FilesExelisENVI51classicfilt_funclandsat8_oli.sli

把它重新指向：..Program FilesExelisENVI51 esourcefilterfuncslandsat8_oli.sli

注：这是因为ENVI5.1版本的一个小bug，即Classic中的L8的波谱响应函数不正确，另外一个一劳永逸的方法是：将“ExelisENVI51 esourcefilterfuncs”中的Landsat8_oli.sli和Landsat8_oli.hdr两个文件拷贝覆盖：“...ENVI51classicfilt_func”中的两个文件。否则SWIR1波段大气校正后的结果全为0。

高级设置

单击Advanced Settings打开高级设置面板。这里一般选择默认设置能符合绝大部分数据情况，在右边面板中设置：

(1) 分块处理（Use Tiled Processing）：是否分块处理，选择Yes能获得较快的处理速度，Tile Size一般设为4-200m，根据内存大小设置，这里设置为100M（计算机物理内存8G）。

(2) 空间子集（Spatial Subset）：可以设置输出的空间子集，这里选择默认输出全景。

(3) 重定义缩放比例系数（Re-define Scale Factors For Radiance Image）：重新选择辐射亮度值单位转换系数，这里不设置。

(4) 输出反射率缩放系数（Output Reflectance Scale Factor）：为了降低结果储存空间，默认反射率乘于10000，输出反射率范围变成0~10000。

(5) 自动储存工程文件（Automatically Save Template File）：选择是否自动保存工程文件。

(6) 输出诊断文件（Output Diagnostic Files）：选择是否输出FLAASH中间文件，便于诊断运行过程中的错误。

 

如果对Modtran模型非常熟悉，可根据数据情况进行调整，如下为其余部分的参数说明。

(1) 气溶胶厚度系数（Aerosol Scale Height）：用于计算邻域效应范围。一般值为1~2km，默认为1.5km。

(2) CO2混合比率（CO2 Mixing Ratio）：默认为390ppm，它是依据2001测量值为370ppm，增加20ppm以得到更好的结果。

(3) Use Square Slit Function：No

(4) 使用领域纠正（Use Adjacency Correction）：Yes 或者No。

(5) 使用以前的MODTRAN模型计算结果（Reuse MODTRAN Calculations）：

• No：重新计算MODRTRAN辐射传输模型。
• Yes：执行上一次FLAASH运行获得的MODRTRAN辐射传输模型，每次运行FLAASH后，都会在根目录和临时文件夹下生成一个acc_modroot.fla。

       (6) MODTRAN模型的光谱分辨率（Modtran Resolution）：越低分辨率具有较快速度而相对较低的精度，主要影响区域在2000 nm附近。高光谱数据默认为5 cm-1，多光谱数据默认为15 cm-1。

(7) MODTRAN多散射模型（Modtran Multiscatter Model）：校正大气散射对成像的影响，提供三种模型供选择ISAACS，DISORT和 Scaled DISORT。默认是Scaled DISORT和streams为8。

• Isaacs模型计算速度快，精度一般；
• DISORT模型对于短波（小于1000nm）具有较高的精度，但是速度非常比较慢，由于散射对短波（如可见光）影响较大，长波（近红外以上）影响较小，因此当薄雾较大和短波图像时可以选择此方法；
• Scaled DISORT提供在大气窗口内与DISORT类似的精度，速度与Isaacs类似，这模型是推荐使用的模型。当选择DISORT 或者 Scaled DISORT，需要选择streams：2、4、8、16，这个值是用来估算散射的方向，可见streams值越大速度越慢。

(8) 观测参数

• 天顶角（Zenith Angle）：是传感器直线视线方向和天顶的夹角，范围是90~180度，其中180为传感器垂直观测。
• 方位角（Azimuth Angle）：范围是-180~180度。

处理结果浏览

(1) 设置好参数后，单击Apply执行大气校正；

(2) 完成后会得到反演的能见度和水汽柱含量。

(3) 显示大气校正结果图像，查看像元值，可以看到像元值扩大10000倍后，值在几百到几千不等。如果要得到0-1范围内的反射率数据，可以使用BandMath除以10000.0。

(4) 选择Display>Profiles>Spectral查看典型地物波谱曲线，如植被、水体等。

另：

几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。

• 图像配准（Registration）：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准，以使两幅图像中的同名像素配准。
• 图像纠正（Rectification）：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。又叫地理参照（Geo-referencing）
• 图像地理编码（Geo-coding）：特殊的图像纠正方式，把图像矫正到一种统一标准的坐标系。
• 图像正射校正（Ortho-rectification）：借助于地形高程模型（DEM），对图像中每个像元进行地形的校正，使图像符合正射投影的要求。

    几何校正：利用GCP纠正各种因素引起的几何变形，对影像进行地理坐标定位，获得真实坐标信息。主要包括：空间像元位置的变换和变换后像元亮度值的计算。

    正射纠正：目的是消除地形的影响或是相机方位引起的变形等，生成平面正射影像的处理过程。

ENVI中进行正射校正的的条件：影像数据、需要参数PRC（rational polynomial coefficients）或RMS(replacement sensor model)、高程信息（DEM或平均高程）、地面控制点（可选），Geoid(影像数据获取地的大地水准面和平均海拔面的高程差)。

    Map->Orthorectification

    几何校正分为不同级别，正射校正可以说是几何校正的最高级别。我们一般所说的几何校正是消除因大气传输、传感器本身、地球曲率等因素造成的几何畸变，主要纠正或者赋予影像平面坐标。正射校正除了进行常规的几何校正的功能外，还要根据DEM来纠正影像因地形起伏而产生的畸变，会给图像加上高程信息。

参考：https://malagis.com/remote-sensing-image-preprocessing-radiation-calibration.html

https://blog.csdn.net/hmei007/article/details/8141201

http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102v59e.html

http://academic.hep.com.cn/skld/CN/chapter/978-7-04-041066-2-00/chapter13

https://www.jianshu.com/p/aa0fe9665433