Landsat-7 ETM+图像大气校正方法比较研究

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大气干扰致使卫星遥感图像模糊不清,对于如何构建更加精确的反射率反演模型来恢复地物反射率,进而除去大气干扰,以便获得清晰地物图像的研究已有近40年的历史。期间出现了多种不同的大气校正方法,各种方法有利有弊,且存在自身的适用范围,很少有学者专门针对Landsat-7 ETM+图像设计出高效的方法进行大气影响的校正和评价。由于可见光波段到近红外波段在卫星遥感图像中占的比重很大,同时又是大气干扰大、图像最模糊的波段,还是真彩色成像波段,应用需求急切。故急需探究一种新的ETM+图像大气影响校正方法,来更加精确的反演地表反射率,以提高ETM+图像的质量和应用价值。本文在学习国内外同行优秀成果基础上,经对比分析,找到当前精度较好的模型——光谱矢量分析模型,进行可见光到近红外波段卫星遥感图像大气影响校正。在实验中改进了像元间交叉辐射项的点扩散函数数值求解算法,构建了地物光谱矢量连续分布空间,采用离散算法实现图像大气校正,在同行优秀成果基础上进一步提高了结果图像精度及清晰度。本文基本结构框架:全文共分为六章。第一章,概述了研究背景与意义,简要总结了国内外的研究现状,阐述了本文所做的研究内容及特色所在;第二章,介绍了大气对电磁波辐射的作用机理、类型及计算方法;第三章,从算法原理角度分析各种遥感图像大气影响校正模型,并选取优秀模型进行比较分析,发现光谱矢量空间模型在精度验证上有明显优势;第四章,简介地物光谱矢量空间大气校正方法并分析算法原理,阐述改进的理论基础及其求解方法;第五章,秉承前四章所介绍的内容,以Landsat7 ETM+图像作为实验数据,将实验结果与ATCOR2模型的结果进行对比研究,发现本方法在达到原光谱矢量分析模型校正精度的基础上,速度得到进一步优化,执行时间减小到原来的十分之一。同时,设计了地物光谱矢量空间的储存结构,实现了高效索引算法;第六章,对本文进行的实验进行了简要的总结,提出存在的问题并展望未来。
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