2022年遥感影像辐射校正 .pdf

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1、遥感影像辐射校正实验报告姓名：杨磊学号：20113315 班级：11 遥感指导教师：罗小军名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页，共 18 页 -2013/6/13 目录一、实验名称：.3二、实验概况：.3三、实验目的：.4四、实验步骤：.4（一）、绝对大气校正：.41、按照实习要求将quickbird_multi_2006_xipu.img的第一波段提取出来.42、将第一波段图像以“JPG”格式输出：.63、在 matlab 中进行处理：.7（二）、相对大气校正：.10 1、把 quickbird_multi_2006_xipu.img中图像的第一和第四波段图像提取出来：.

2、10 2、回归分析：.11 4、在 matlab 中实现相对大气校正：.12 5、校正结果：.12（三）、多时相影像匹配法：.13 1、分别提取spot5_10multi_2003_xipu和 spot5_10multi_2005_xipu的第三波段（绿色）的影像：.13 2、多时相影像匹配原理：.14 3、在 matlab 中实现：.15 4、结果：.16 五、实验体会：.17 名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页，共 18 页 -一、实验名称：遥感影像辐射校正实习：1、绝对大气校正；2、相对大气校正回归分析法；3、多时相影像匹配法。二、实验概况：1、影像数据：quick

3、bird_multi_2006_xipu.img spot5_10multi_2003_xipu.img spot5_10multi_2005_xipu.img;名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页，共 18 页 -2、实验所用软件：ERDAS9.2 matlabR2010a；3、实验地点：X4245 ；4、实验时间：6 月 9 日 6 月 17 日。三、实验目的：1、复习巩固课堂上所学的对遥感图像的辐射校正，掌握这些校正方法的基本原理；2、实际体验对遥感图像进行绝对大气校正、相对大气校正的回归分析法和多时相影像匹配法；3、考察了对 matlab 的基本使用，复习掌握一定的

4、编程能力。四、实验步骤：（一）、绝对大气校正：1、按照实习要求将quickbird_multi_2006_xipu.img的第一波段提取出来：单击，出现如图 1.1 1，在当中选择“Utilities”,在弹出的图1.1 2 中选择“Layer stack”名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页，共 18 页 -图 1.1 1 图 1.1 2 名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 5 页，共 18 页 -图 1.1 3 在图 1.1 3 中的 input 里面找到 quickbird_multi_2006_xipu.img文件，输入 output File名 qu

5、ickxipu.img。在 Layer 一栏选择“1”，点击 Add，选择输出无符号整数16 位，点击 OK，则将第一波段图像提取了出来。2、将第一波段图像以“JPG”格式输出：单击，弹出图 1.1 4 图 1.1 4 在 Type 中找到 JFIF（JPEG）格式，在 Media中选择 File，在 input File 中找到 quickxipu.img，单击 OK出现图 1.1 5，点击 OK 名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 6 页，共 18 页 -图 1.1 5 转换成功。图 1.1 6 3、在 matlab 中进行处理：打开 matlab，将目录置于图 1.2 1

6、名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 7 页，共 18 页 -图 1.2 1 在明亮窗口输入“m=imread(quickxipu.jpg);”，回车后输入“imshow(m)”，得到图 1.2 2 图 1.2 2 在以前地物光谱实习中所测过的多个地区的叶子反射率找出来，分别选取了五处的叶子在波长为450520nm 间的反射率，并在 Excel 中求得各个地方的平均值 0.0787,0.0739,0.0920,0.0963,0.1076，在图上分别选取这五个地区的五个相应地物的点，记下其index值74,87,95,94,97，选取方法如图 1.2 3 名师资料总结-精品资料欢迎下

7、载-名师精心整理-第 8 页，共 18 页 -图 1.2 3 在 matlab 命令窗口输入“edit”编写一 M文件：function m=aac(T,B,P)X=double(T);p,q=size(X);a=polyfit(B,P,1);%?o y?aof=1/a*B-b/a;N=zeros(p,q);for i=1:pfor j=1:q N(i,j)=1/a(1)*X(i,j)-a(2)/a(1);if N(i,j)0 N(i,j)=0;else N(i,j)=N(i,j);endendendm=double(N);在命令窗口输入“a=0.0787,0.0739,0.0920,0.09

8、63,0.1076;”，回车，“b=74,87,95,94,97;”回车，“T=aac(m,a,b);”，回车，“Figure,imshow(T)”得到结果图为图1.2 4 名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 9 页，共 18 页 -图 1.2 4（二）、相对大气校正：1、把 quickbird_multi_2006_xipu.img中图像的第一和第四波段图像提取出来：第一波段的影像在绝对校正中已经提取出来，现在只需仿照绝对校正中提取第一波段的方法将第四波段的影像提取出来。并且转换为“JPG”格式输出。得到两幅图像：图1.2 5 和图 1.2 6 名师资料总结-精品资料欢迎下载-

9、名师精心整理-第 10 页，共 18 页 -图 1.2 5 图 1.2 6 2、回归分析：将第四波段影像作为参考，对第一波段进行校正。依据线性回归分析的方法，即公式：2551155TTTTTTb51TbTa名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 11 页，共 18 页 -aTT11。4、在 matlab 中实现相对大气校正：function m=rac(A,B)p,q=size(A);%A?a2?2?B?aD?y2?i,j=size(B);e=min(p,i);r=min(q,j);X=A;Y=B;X=X(:);a=mean(X);Y=Y(:);b=mean(Y);for z=1:e

10、for v=1:r Q=(sum(A(z,v)-a)*(B(z,v)-b)/sum(A(z,v)-a)*(A(z,v)-a);F=b-a*Q;endendfor g=1:ifor h=1:j T(g,h)=B(g,h)-F;endendm=uint8(T);5、校正结果：如图 1.2 7 名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 12 页，共 18 页 -图 1.2 7（三）、多时相影像匹配法：1、分别提取spot5_10multi_2003_xipu和spot5_10multi_2005_xipu 的第三波段（绿色）的影像：与绝对大气校正中提取quickbird_multi_2006

11、_xipu的方法一样，不再赘述。转化为 JPG格式后在 matlab 中打开分别为图 1.3 1 和 1.3 2：图 1.3 1 名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 13 页，共 18 页 -图 1.3 2 2、多时相影像匹配原理：在不同时间获取的多幅遥感图像中，以一幅作为基准图像，将其他图像的光谱特征（灰度变化）规一化到与基准图像大致相同的水平。（1）选取基准图像（2）在两幅图像中选取伪不变特征点作为辐射地面控制点。伪不变特征点具备4 个特性：辐射特性随时间变化很小（如清澈深水体、裸露土壤、宽大的房顶或其他均质目标等）；其高度在成像区域与其他地物相近；含植被少；表面相对平坦；（

12、3）图像规一化对 t 时间图像，采用下式进行归一化处理，使其与基准名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 14 页，共 18 页 -图像具有相同的辐射水平。为归一化前的像元亮度值；为归一化后的像元亮度值。在 matlab 输出的图像中选伪不变特征点点如图1.3 3：图 1.3 3 本影像中我选取了五个伪不变特征点：03 年的灰度值为：99,104,102,113,81;05 年同一点的为：132,124,107,105,80。3、在 matlab 中实现：function Q=multi_temporal(A,a,b)%A?a05?%a?a05?03?|?2?o?%b?a03?2?%

13、a and b must be compared;X=A;x=a;y=b;p,q=size(X);jijiBVbaVB,名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 15 页，共 18 页 -w,v=size(a);a=a(:);b=b(:);m=mean(a);n=mean(b);for i=1:wfor j=1:v T=(sum(y(i,j)-n)*(x(i,j)-m)/sum(y(i,j)-n)*(y(i,j)-n);F=m-T*n;endendfor k=1:pfor l=1:q Q(k,l)=A(k,l)-F;endendQ=uint8(Q);4、结果：如图 1.3 4：图 1.

14、3 4 名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 16 页，共 18 页 -五、实验体会：这是本学期的最后一个实验报告，难度也较前面的大。主要是因为这次的实验任务中没有具体的步骤。在上课时听老师讲的原理挺简单的，数学计算也没有什么特别复杂的内容。但是在自己上机实现时却发现了这个实验的难度是很大的：1、在绝对大气校正中:由于之前的地物光谱实习时没有预见性，测得地物太单一，导致现在找不同地物的反射率就不可能实现了；2、当我在 matlab 中把图像打开后发现，在这样分辨率的影像上，根本不可能分清例如土壤、岩石这种地物，所以原有测的数据也没有用，唯一能用的就是植被的反射率。所以就粗略了找了五

15、个不同地点的植被的反射率的平均值。由于这种粗略的选择，导致最后的结果也不是太好，表现在校正后的图像偏黑；3、相对大气校正时相对来说最容易做的，只是要注意不要与绝对校正的方法弄混；4、多时相影像匹配时也发现了不少问题：犀浦校区 2005 年相对于2003 年发生了巨大的变化。而且提取的两幅第三波段的图像有明显的不同。这个不同来自于两个现象：一是 05 年改造新增了不少建筑物，而相应的植被农田减少了不少；二是个人感觉这根本就不像是同一个卫星提取的影像，例如水体就是最明显的证据，03 年的图像中水体灰度值明显趋近于255，而直观的感觉 05 年的图像则不会超过60，因为一个明显白得发亮，而另名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 17 页，共 18 页 -一个是灰色的。5、在找伪不变特征点时也相当的困难。按照书上的要求，在图上很难有点能够完全的符合，所以我也就粗略地在足球场和等级公路上选择了五个点。由于这里也是粗略的，所以校正的结果也不理想，结果偏白。做这个实验完完全全地能够掌握书上对本节内容的考查，也进一步熟悉了 ERDAS 的操作。名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 18 页，共 18 页 -