Коррекция радиации, калибровка радиации, взаимосвязь атмосферной поправки
Коррекция радиации, калибровка радиации, взаимосвязь атмосферной поправки
Каталог статей
  • Предисловие
  • 1. Основные понятия
  • 2. Радиационная коррекция
  • 3. Калибровка излучения
  • 4. Атмосферная поправка
    • 1. Нужна ли атмосферная коррекция
    • 2. Модель атмосферной поправки
  • 5. Справочные ссылки

Предисловие

Полная радиометрическая коррекция включает в себя дистанционную калибровку датчика, атмосферную коррекцию, коррекцию высоты Солнца и рельефа местности. В этой статье в основном представлены основные понятия радиационной коррекции и проводится различие между радиационной коррекцией, радиационной калибровкой и атмосферной коррекцией.


1. Основные понятия

  • Значение DN (цифровой номер):Значение яркости пикселей,Запишите значение серого наземных объектов,То есть цифровое значение измерения, полученное датчиком. Безразмерная (нефизическая величина),целое число。其大小与传感器的辐射分辨Ставка、ГеофизикарадиочастотаСтавка、Пропускание атмосферы、散射Ставка有关,Отражает интенсивность излучения наземных объектов.

[Примечание] Один и тот же датчик имеет разные системы количественного определения и разные значения DN.

  • Сияние,Также называется значением сияния,Сумма лучистой энергии на определенной площади,дарадиометрическая калибровкаОдин из результатов。
  • Отражение:поверхность объектаотражениеколичество радиации/接收количество радиации,[0,1],дляхранилище Удобство обычно увеличивается в несколько раз.(нравитьсяMODISрасширять10000раз)。 Включает в себя: атмосфера показывающаяся. отражение: отражение, измеренное датчиком, летающим за пределами атмосферы, включая вклад облаков, аэрозолей и атмосферы. Оно рассчитывается на основе параметров калибровки яркости, солнечного излучения, угла высоты Солнца, времени получения изображения и т. д.
  • кажущееся отражение:атмосфераверхний этажотражение Ставка,радиометрическая Один из результатов по калибровке. (Атмосфера кажущееся отражение,аббревиатуракажущееся отражение, также известное как скорость отражения).
  • коэффициент отражения поверхности(Реальные объектыотражение Ставка):由辐射亮度图像вычислить得到,вычислить Модельнравиться辐射传输Модель(удалить облако、атмосфера、влияние близлежащих объектов).

2. Радиационная коррекция

Радиометрическая коррекция: процесс различных искажений (шумов), связанных с яркостью данных изображения.

Полная радиометрическая коррекция включает в себя: дистанционную калибровку датчика, атмосферную коррекцию, а также коррекцию высоты Солнца и рельефа местности.

Поток данных для радиационной коррекции изображений ДЗЗ:

  • Дистанционная калибровка датчика Калибровка дистанционного датчика (калибровка) заключается в преобразовании измеренного значения, полученного дистанционным датчиком, в абсолютное значение яркости (абсолютная калибровка) или в отражения Процесс обработки относительных значений (относительная калибровка), связанных с физическими величинами, такими как температура поверхности и грунта. Калибровка является обязательным условием для количественной оценки дистанционного зондирования.
  • Коррекция высоты солнца и рельефа местности Чтобы получить реальный спектр каждого пикселя, через выносной датчик и атмосферную Образу поправки также требуется больше внешней информации для Коррекция. высоты солнца и рельефа местности。 В настоящее время этот процесс менее активен.
  • атмосферная поправка атмосферная поправка – основное содержание радиометрической коррекции изображений дистанционного зондирования Земли, предпосылкой которой является радиометрическая калибровка。атмосферная Целью поправки является устранение влияния таких факторов, как атмосфера и освещение, на особенности местности.

Далее основное внимание уделяется радиометрической калибровке и атмосферной коррекции.

3. Калибровка излучения

Связь между радиационной коррекцией, радиационной калибровкой и атмосферной коррекцией:

(1) Калибровка излучения: преобразуйте записанное исходное значение DN в кажущуюся отражательную способность, преобразуйте значение яркости серого изображения в абсолютное сияние; (2) Атмосферная коррекция: преобразует яркость или коэффициент отражения поверхности в фактический коэффициент отражения поверхности, устраняя ошибки, вызванные атмосферным рассеянием, поглощением и отражением.

Формула преобразования между значением DN и значением яркости:

k и c можно прочитать из заголовочного файла данных дистанционного зондирования, и предполагается, что они фиксированы в течение всего срока службы дистанционного зондирования. Фактически они будут иметь небольшое затухание с течением времени.

4. Атмосферная поправка

1. Нужна ли атмосферная коррекция

Необходимость выполнения атмосферной коррекции зависит от самой проблемы, типа доступных данных дистанционного зондирования, истории и текущих данных измеренной атмосферной информации, а также точности, необходимой для извлечения биофизической информации из данных дистанционного зондирования.

(1) Воздействие данных дистанционного зондирования атмосферы можно не учитывать.

  • Для некоторой классификации и обнаружения изменений атмосферная поправка не требуется.
  • Использование метода максимального правдоподобия для классификации однофазных данных дистанционного зондирования обычно не требует атмосферных данных. поправка. Пока обучающие данные, используемые для классификации изображений, имеют относительно последовательные масштабы, атмосферная поправка или ее отсутствие практически не влияет на точность классификации.

(2) Обычно требуется атмосферная поправка.

  • Извлечение биофизических переменных из водоемов или растительности(нравиться:в водоемаххлорофиллa、взвешенный осадок、температура биомассы в растительности;、индекс площади листья, хлорофилл, процент смыкания кроны),Необходимо провести дистанционное зондирование данных атмосферной поправки. Если данные не исправлены,Можно потерять информацию о небольших различиях в скорости отражения (или скорости выхода) этих важных компонентов.
  • Если вам нужно сравнить биофизические величины (например, биомассу), извлеченные из изображения сцены, с той же биомассой, извлеченной из другого изображения сцены на разных фазах.,Необходимо провести дистанционное зондирование данных атмосферной поправки.
2. Модель атмосферной поправки

(1) Определение

Суть атмосферной коррекции: преобразовать яркость или коэффициент отражения поверхности в фактическую отражательную способность поверхности.

(2) Модель атмосферной поправки

Модель атмосферной поправки можно грубо резюмировать следующим образом:

  • По особенностям изображения Модель
  • Опыт базовой линейной регрессии Модель
  • атмосфератеория переноса излучения Модель

В настоящее время широко используемые модели переноса атмосферного излучения включают MODTRAN (передача со средним разрешением), 6S (второе моделирование спутникового сигнала в солнечном спектре) и ACTOR (атмосферная и топографическая коррекция).

(3) Классификация атмосферных поправок

Атмосферную поправку можно разделить на абсолютную и относительную.

  • Абсолютная поправка: обычно используемые методы включают MODTRAN и 6S;
  • Относительная коррекция. Обычно используемые методы включают метод корректировки гистограммы, метод темной цели и метод фиксированной цели;

Мы пока не будем обсуждать это здесь, а в основном разберемся в процессе радиационной коррекции и взаимосвязи между радиационной калибровкой и атмосферной коррекцией. Позже ENVI использовался для атмосферной коррекции FLAASH. Атмосферная коррекция FLAASH использует код модели переноса излучения MODTRAN 4+. Она основана на коррекции на уровне пикселей, корректирует каскадные эффекты, вызванные диффузным отражением, включает карты классификации перистых облаков и непрозрачных облаков и может регулировать вызванное спектральное сглаживание. путем искусственного подавления.

FLAASH может выполнять быстрый анализ атмосферных поправок на мультиспектральных и гиперспектральных данных, аэрофотоснимках и гиперспектральных изображениях в пользовательских форматах, таких как Landsat, SPOT, AVHRR, ASTER, MODIS, MERIS, AATSR, IRS и т. д. Он может эффективно устранить влияние таких факторов, как атмосфера и освещение, на отражение наземных объектов, а также получить более точные параметры реальной физической модели, такие как отражательная способность, яркость и температура поверхности наземных объектов.

Подведите итог:

  • Связь между значением яркости и DN:
  • Взаимосвязь между скоростью отражения и значением яркости:

5. Справочные ссылки

  1. радиометрическая калибровка、атмосферная поправка:https://blog.csdn.net/qq_41718357/article/details/83545582
  2. Предварительная обработка изображений ДЗЗ-атмосферная поправка:https://blog.csdn.net/qq_36213352/article/details/88071802
  3. «Принципы и методы анализа приложений дистанционного зондирования» - Чжао Инши
  4. Предварительная обработка изображений дистанционного зондирования:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56646172
boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose