大气校正常见错误处理方法及校正后检查
本文汇总了ENVI FLAASH大气校正模块中常见的错误，并给出解决方法，分为两部分：运行错误和结果错误。前面是错误提示及说明，后面是错误解释及解决方法。
FLAASH对输入数据类型有以下几个要求：
1、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
2、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）。
3、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)，但是最终会在导入数据时通过Scale Factor转成浮点型的辐射亮度（μW）/（cm2*nm*sr）。
4、文件类型：ENVI标准栅格格式文件，BIP或者BIL储存结构。
5、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）。
运行错误
1.Unable to write to this file.File or directory is invalid or unavailable。
没有设置输出反射率文件名。
解决方法是单击Output Reflectance File按钮，选择反射率数据输出目录及文件名，或者直接手动输入。
2.ACC Error：convert7
IDL Error：End of input record encountered on file unit:0.
平均海拔高程太大。
注意：填写影像所在区域的平均海拔高程的单位是km：Ground Elevation（Km）。
3.ACC error：avrd:
IDL error：Unable to allocate memory:to make array
Not enough space
ACC_AVRD
为了能处理大数据，ENVI采用分块计算的方式，这个提示是分块（Tile）太大了。
在高级设置里面（Advanced Settings），tile size：它默认是File-> preferences
->miscellaneous:cache的大小，这个值正常是1~4Mb（0背景很少的情况下）;如果0背景较多，这个值还是需要设置大一些，比如100~200m。
4. ACC error:avrd:No nonblank pixels found
IDL error:
OPENR: Error opening file. Unit: 100,
为了能处理大数据，ENVI采用分块计算的方式，当Tile设置太小，而且有背景值（0），就会出现一个Tile中全部为0的情况，提示这个错误信息。
在高级设置里面（Advanced Settings），tile size：设置稍微大一些，如100~200M 等。
5. ACC error:lsmooth2:
IDL error:
ACC_LSMOOTH2:Cannot continue with smoothing calculation
ENVI的FLAASH提供领域纠正功能，但是MODIS、AVHRR等图像分辨率比较低，领域效应区分不出来。
解决方法是在在高级设置里面（Advanced Settings），将领域纠正（Use Adjacency Correction）设置为No。
6. ACC error:modrd5:Nonfinite numbers in coefficient array coef
prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
IDL error:
CDRIVER4V3R2:>>>Wait for MODTRAN4 calculation to finish…
提示传入MODTRAN模型参数有误，常常是由于太阳高度角太小或者太大引起的。提示这个错误之前会出现以下提示框。
解决方法是确认填写的影像中心位置经纬度信息（西经为负数、南纬为负数）、影像成像时间（格林威治时间）是否正确。
7. Problem:The FLAASH program exited with the following errors:
ACC error: modrd5:reading archieve file header
IDL error:
READU:End of file encountered. Unit: 102, File:
C:UsersadministratorAppDataLocalTempacc_modroot.fla
ACC_MODRD5
ACC_KTAEROSOL
ACC_HYPER2
ACC_ACC
ENVI_ACC_EVENT
ENVI_FLAASH_PROCESS_MANAGER
IDLRTMAIN
$MAIN$
在高级设置里面（Advanced Settings），tile size设置太大，根据内存情况设置小一点的值。tile size的默认值是file->preference中cache size大小。
结果错误
1.结果中某一个波段或者多个波段全部为0或者负值
主要产生的原因是输入的辐射亮度数据值偏小。
可能有以下几种情况：
(1)在传感器定标的时候选择的是表观反射率（Reflectance）而不是辐射率数据（Radiance）；
(2)没有做传感器定标，即没有将DN值转换为辐射率数据；
(3)选择了错误的波谱响应函数；
(4)用BandMath做了辐射亮度的单位换算，在FLAASH中导入辐射亮度数据时，Scale Factor 选择的不是1.0000。
2.结果中极大值、极小值非常多，也就是0~10000之外的值。当选择RGB假彩色显示的时候，出现花花绿绿的情况。
辐射定标得到的辐射率数据单位与FLAASH要求的单位不一样。
可能有以下几种情况：
(1)用BandMath做了辐射亮度的单位换算，在FLAASH中导入辐射亮度数据时，Scale Factor 选择的不是1.0000。
(2)没有做单位换算。
3.结果中部分像元为负值
这个属于正常现象。FLAASH是采用MODTRAN辐射传输模型模拟成像中的大气过程，而且很多大气属性都是通过图像来估算，加上大气组成的非均一性，即使MODTRAN4模型精度很高，也不能完全表达大气辐射传输的真实状况。当影像上有强吸收或者高反射地物时候，就会出现部分像元为负值（如深水、高密度）或者大于10000。
解决方法可以手动修改，如用周围的像元的平均值代替，可以使用ENVI下的The DEM Editing Tool工具。
4.结果图像以RGB显示比原图像视觉效果要差，如模糊。
这个需要了解下遥感软件RGB显示机制。遥感软件为了让遥感图像显示更加“艳丽”，方便解译，默认会对图像进行拉伸显示，一般是2%的线性拉伸。也就是我们常常会看到图像值有两个，一个是Scrn值，也就是拉伸之后的显示值，一个是Data值，也就是原始的图像DN值。另外一个方面，目前我们的RGB加色法显示都是基于8bit显示，也就是0~255。
FLAASH大气校正之后的结果是16bit的整型，而且存在一些极小、极大值，这些对直方图整体形状有一定的影响，影响拉伸效果。解决方法是利用ENVI下的Interactive stretching 工具，选择有效值范围进行拉伸。
还有一种情况是校正图像有很多背景值，比如经过几何校正的整景TM影像。背景
及图像边缘处的像元在大气校正之后变成负值或者0值，由于这样的像元数量多，对图像的整体拉伸影响很大。解决方法就是将这些像元掩膜掉，如在ROI Tool中，利用Option->Band Threshold to ROI建立一个ROI进行图像裁剪。
5.结果图像为什么像元值大多是大于1
ENVI FLAASH考虑到数据储存和后续处理，将大气校正得到的反射率结果乘以10000变成16bit整型。
如果想让反射率结果在0~1范围，可用BandMath，表达式为b1/10000.0。
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遥感图像的几何校正(配准)
遥感图像的几何校正（配准） 1.实验目的与任务： （1）了解几何校正的原理； （2）学习使用ENVI软件进行几何校正； 2.实验设备与数据： 设备：遥感图像处理系统ENVI 数据：TM数据 3 几何校正的过程： 注意：几何校正一种是影像对影像，一种是影像对地图，下面介绍的是影像对影像的配 准或几何校正。 1.打开参考影像（base）和待校正影像：分别打开，即在display#1,display#2中打开；2．在主菜单上选择map->Registration->select GCPs：image to image 3.出现窗口Image to Image Registration，分别在两边选中DISPLAY 1（左）,和DISPLAY 2（右）。BASE图像指参考图像而warp则指待校正影像。选择OK! 4.现在就可以加点了：将两边的影像十字线焦点对准到自己认为是同一地物的地方， 就可以选择ADD POINT添加点了。（PS：看不清出别忘记放大）如果要放弃该点选择 右下脚的delete last point，或者点show point弹出image to image gcp list窗口，从中选择 你要删除的点，也可以进行其他很多操作，自己慢慢研究，呵呵。选好4个点后就可以 预测：把十字叉放在参考影像某个地物，点选predict则待校正影像就会自动跳转到与参 考影像相对应的位置，而后再进行适当的调整并选点。 5.选点结束后，首先把点保存了：ground control points->file->save gcp as ASCII.. 当然你没有选完点也可以保存，下次就直接启用就可以：ground control points->file->restore gcps from ASCII... 6.接下来就是进行校正了：在ground control points.对话框中选择： options->warp file(as image to map) 在出现的imput warp image中选中你要校正的影像，点ok进入registration parameters 对话框： 首先点change proj按钮，选择坐标系 然后更改象素的大小，如果本身就是你所需要大小则不用改了 最后选择重采样方法（resampling）,一般都是选择双线性的（bilinear），最后的最后选择保存路径就OK了
大气校正方法说明
利用MODTRAN 进行大气校正的方法说明 一． 大气校正公式、原理以及所需参数 大气是介于传感器和地球表层之间由多种气体和气溶胶组成的介质层，电磁波在地物和传感器之间传输时，必然受到大气的影响。遥感对地观测时，要想得到目标的真实信息，大气校正是不可回避的。由卫星传感器获取的表观反射率ρ* 可由下式表出： '()(,,)(,,)(())1v s s v s v a s v s v t t v d t T S e t τμθρθθφφρθθφφρρθρ-*-=-++- (1) 式中： s θ：太阳天顶角 ， s φ：太阳方位角 ，v θ ：传感器天顶角，v φ ：传感器方位角， t ρ：目标反射率，(,,)a s v s v ρθθφφ-：大气的路径辐射项等效反射率， τ：大气的光学厚度， S ：大气的半球反照率，' ()v d t θ：散射透过率，cos()v v μθ=。 通过MODTRAN4对大气辐射传输进行模拟，求得大气校正所需参数，将所求的大气校正参数和传感器获得的表观反射率一并代入大气辐射传输公式 (1)，便可计算出目标的真实反射率t ρ，从而完成大气校正的任务。 在实际的工作中，我们可以用下面的公式： 0()()()1t v v d v t L L F T S ρμμμρ=+ - (2) 是传感器接收到的辐射亮度，0()v L μ是路径辐射项，d F ＝ 式中：s μ0F ()s T μ是太阳下行总辐射(0F 是大气层顶的太阳辐照度)， ()v T μ=v e τμ-+'()v d t θ是传感器和目标之间的透过率（v e τμ-是直射透过率，' ()v d t θ是散射透过率）。在已知的观测条件（太阳和传感器的几何参数，大气廓线，地表反射率等）下，设定一组t ρ值以及相应的传感器高度，通过MODTRAN4模拟得到一组辐射亮度()v L μ，代入方程(2)，再经过简单的代数运算就可以求出大气校正所需的参数（路径辐射项、透过率、大气半球反照率和太阳下行总辐射）。地表反射率和相应传感器高度设置见表1：(地面高程时候传感器不受大气影响,L0项去掉；()v T μ＝1表示完全透过) 表1 地表反射率和相应的传感器高度参数设置 由(2)式，可以解出t ρ， ()v L μ
遥感影像预处理
遥感影像预处理 预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。 本小节包括以下内容： ? ? ●数据预处理一般流程介绍 ? ? ●预处理常见名词解释 ? ? ●ENVI中的数据预处理 1、数据预处理一般流程 数据预处理的过程包括几何精校正、配准、图像镶嵌与裁剪、去云及阴影处理和光谱归一化几个环节，具体流程图如图所示。 图1数据预处理一般流程 各个行业应用会有所不同，比如在精细农业方面，在大气校正方面要求会高点，因为它需要反演；在测绘方面，对几何校正的精度要求会很高。 2、数据预处理的各个流程介绍
（一）几何精校正与影像配准 引起影像几何变形一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性一般有传感器本身引起的，有规律可循和可预测性，可以用传感器模型来校正；非系统性几何变形是不规律的，它可以是传感器平台本身的高度、姿态等不稳定，也可以是地球曲率及空气折射的变化以及地形的变化等。 在做几何校正前，先要知道几个概念： 地理编码：把图像矫正到一种统一标准的坐标系。 地理参照：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。 图像配准：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准 影像几何精校正，一般步骤如下， （1）GCP（地面控制点）的选取 这是几何校正中最重要的一步。可以从地形图（DRG）为参考进行控制选点，也可以野外GPS测量获得，或者从校正好的影像中获取。选取得控制点有以下特征： 1、GCP在图像上有明显的、清晰的点位标志，如道路交叉点、河流交叉点等； 2、地面控制点上的地物不随时间而变化。 GCP均匀分布在整幅影像内，且要有一定的数量保证，不同纠正模型对控制点个数的需求不相同。卫星提供的辅助数据可建立严密的物理模型，该模型只需9个控制点即可；对于有理多项式模型，一般每景要求不少于30个控制点，困难地区适当增加点位；几何多项式模型将根据地形情况确定，它要求控制点个数多于上述几种模型，通常每景要求在30-50个左右，尤其对于山区应适当增加控制点。
大气校正问题心得
九月份学习报告 报告人：fairy郑 学习内容介绍： 九月份主要对论文中存在的问题进行了修正以及对论文中不足的部分进行了改善。 一．首先：对环境小卫星HJ_1A的HIS数据进行了深入的了解。 二．其次：对envi软件在处理环境小卫星的HJ_1A的HIS数据的FALSSH大气校正从原理到实际操作有更加清晰的认识。 三．最后：对环境小卫星的HJ_1A的HIS数据的FALSSH大气校正的处理结果进行分析，并且根据此次实验对论文中的错误进行修正。 一．对环境小卫星HJ_1A的HIS数据的了解。 HSI 数据为资源卫星中心提供的辐亮度产品, 影像已经过系统级几何校正与表观辐亮度标定, 但前20 几个波段具有较为明显的噪声和条带效应。由此可知：环境小卫星HJ_1A的HIS数据是经过辐射定标的数据。 由辐亮度数据可以直接用公式求算出地物的表观反射率曲线 下图即为表观反射率曲线，即为原始数据的光谱曲线： 由上图可以得出在760 nm 与820 nm 附近存在两个明显的波谷, 这是由于760 nm 处为氧气吸收带,820 nm 处为水汽吸收带。说明直接由H SI 的辐亮度产品获得的表观反射率含有较多的大气影响。若直接基于表观反射率开展遥感应用, 难以体现地物的真实物理特性, 从而影响其后遥感应用的准确性。
二．在envi软件中进行大气校正的步骤 第一步：由于envi软件不能打开HJ_1A的HIS的h5格式的图像，所以下载了HDF5 这个扩展模块，这个扩展模块不用自己安装，直接将copy到“save_add”目录下，默认为C:\Program Files\ITT\IDL##\products\envi##\save_add\。 要使用这个这个功能时：按照File→Open Extenral File→HJ-1→HIS就可以打开h5格式的图像，同时还可以读取下载图像的原始信息。如下图 第二步：将图像格式转换为bip格式，
实验三 遥感图像的几何校正
实验法三遥感图像的几何校正 一实验目的 通过实验操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。 二实验内容 ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。 几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（Geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 1、图像几何校正的途径 ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标，→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图1）。 ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图1）。 图1 Set Geo-Correction Input File对话框 在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中，需要确定校正图像，有两种选择情况： 其一：首先确定来自视窗（From Viewer），然后选择显示图像视窗。 其二：首先确定来自文件（From Image File），然后选择输入图像。 2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model） ERDAS提供的图像几何校正模型有7种，具体功能如下： 表1 几何校正计算模型与功能 模型功能 Affine 图像仿射变换（不做投影变换） Polynomial 多项式变换（同时作投影变换） Reproject 投影变换（转换调用多项式变换） Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换 Camera 航空影像正射校正 Landsat Lantsat卫星图像正射校正 Spot Spot卫星图像正射校正 其中，多项式变换（Polynomial）在卫星图像校正过程中应用较多，在调用多项式模型时，需要确定多项式的次方数（Order），通常整景图像选择3次方。次方数与所需要的最
FLAASH大气校正参数设置
1.3.2FLAASH其它参数的设置 （1）图像中心点坐标 可以从相应的HDF文件中找到，也可以从屏幕上直接读取影像的中心坐标，对反演结果影响不大。当影像位于西半球时，经度为负值； （2）传感器类型 当选择传感器类型时，模块会选择相应的类型的传感器波段响应函数，同时系统一般会自动设置传感器的高度和图像的空间分辨率； （3）海拔高度 海拔高度为研究区的平均海拔； （4）数据获取日期和卫星过境时间 卫星过境时间为格林尼治时间，可以从相应的HDF文件中找到； （5）大气模型 模块提供热带、中纬度夏季、中纬度冬季、极地夏季、极地冬季和美国标准大气模型，研究者根据数据获取时间选择相应的大气模型； （6）水气反演 大多数多光谱数据不推荐反演水汽含量； （7）气溶胶模型 可供选择的气溶胶模型有无气溶胶、城市气溶胶、乡村气溶胶、海洋气溶和对流层气溶胶模型。当能见度大于40Km时，气溶胶类型选择对反演没有太多影响，一般情况下利用ASTER 数据不做气胶反演； 在高级设置中，①Modtran 分辨率（Modtran resolution）：一般设置成5cm-1；②反射率输出的时尺度系数，默认尺度系数是10000，可以使用默认的尺度系数。若使用默认的尺度系数，大气校正后得到反射率图像的数值域为：0-10000。其余参数使用默认值。 大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。FLAASH 可以处理任何高光谱数据、卫星数据和航空数据(860nm/1135nm)，这些数据是由HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)AISA、HARP、DAIS、Probe-1、TRWIS-3、SINDRI、MIVIS、OrbView-4、NEMO等传感器获得的。FLAASH还可以校正垂直成像数据和侧视成像数据。
遥感图像几何校正
第4讲遥感图像几何校正 遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。 几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差，由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据，所以此过程包括了地理编码。 在开始介绍ENVI的几何校正操作之前，首先对ENVI的几何校正几个功能要点做一个说明。 1几何校正方法 （1）利用卫星自带地理定位文件进行几何校正 对于重返周期短、空间分辨率较低的卫星数据，如A VHRR、MODIS、SeaWiFS等，地面控制点的选择有相当的难度。这时，可以利用卫星传感器自带的地理定位文件进行几何校正，校正精度主要受地理定位文件的影响。 （2） image to image几何校正 通过从两幅图像上选择同名点（或控制点）来配准另外一幅栅格文件，使相同地物出现在校正后的图像相同位置 （3）image to map几何校正 通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程。 （4）image to image 自动图像配准 根据像元灰度值或者地物特征自动寻找两幅图像上的同名点，根据同名点完成两幅图像的配置过程。 （5）image registration workflow流程化工具
将具有不同坐标系、不同地理位置的图像配准到同一坐标系下，使图像中相同地理位置包含相同的地物。 2控制点选择方式 ENVI提供以下选择方式： ?从栅格图像上选择 如果拥有需要校正图像区域的经过校正的影像、地形图等栅格数据，可以从中选择控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image。 ?从矢量数据中选择 如果拥有需要校正图像区域的经过校正的矢量数据，可以从中选择控制点，对应的模式为Image to Map。 ?从文本文件中导入 事先已经通过GPS测量、摄影测量或者其他途径获得了控制点坐标数据，保存为以[Map (x,y), Image (x,y)]格式提供的文本文件可以直接导入作为控制点，对应的控制点选择模式为Image to Image 和Image to Map。 ?键盘输入 如果只有控制点目标坐标信息或者只能从地图上获取坐标文件（如地形图等），只好通过键盘敲入坐标数据并在影像上找到对应点。 3详细操作步骤 3.1基于自带定位信息的几何校正 下面以MODIS Level 1B级数据为例学习利用自带几何定位文件进行几何校正，数据在"第4讲遥感图像预处理\基于自带定位信息的几何校正\数据\1-Modis"中，具体操作如下： 第一步：打开数据文件
大气校正(ENVI)
大气校正（ENVI） 大气校正是定量遥感中重要的组成部分。本专题包括以下容： 大气校正概述 ENVI中的大气校正功能 1大气校正概述 大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。
图1 大气层对成像的影响示意图 很多人会有疑问，什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他 途径获取的影像是否做过大气校正。 通俗来讲，如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像上真实反映对太的辐射情况，那么就需要做大气校正。我们购买的影像，说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校
正指的是粗的辐射校正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的 意义是一样的。 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。 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。 常见的绝对大气校正方法有： 基于辐射传输模型 MORTRAN模型 LOWTRAN模型 ATCOR模型 6S模型等 基于简化辐射传输模型的黑暗像元法 基于统计学模型的反射率反演； 相对大气校正常见的是： 基于统计的不变目标法 直方图匹配法等。 既然有怎么多的方法，那么又存在方法选择问题。这里有一个总结供 参考： 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
ERDAS遥感图像的几何校正
遥感图像的几何校正 实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。 实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。 几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地理参考（Geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 1、图像几何校正的途径 ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标，→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图1）。 ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图1）。 图1 Set Geo-Correction Input File对话框 在Set Geo-Correction Input File对话框（图1）中，需要确定校正图像，有两种选择情况： 其一：首先确定来自视窗（FromViewer），然后选择显示图像视窗。 其二：首先确定来自文件（From Image File），然后选择输入图像。 2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model） ERDAS提供的图像几何校正模型有7种，具体功能如下：
3、图像校正的具体过程 第一步：显示图像文件（Display Image Files） 首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，打开两个视窗（Viewer1/Viewer2），并将两个视窗平铺放置，操作如下：ERDAS图表面板菜单条：Session→Title Viewers 然后，在Viewer1中打开需要校正的Lantsat图像：tmatlanta.img 在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的SPOT图像：panatlanta.img 第二步：启动几何校正模块（Geometric Correction Tool） Viewer1菜单条：Raster→Geometric Correction →打开Set Geometric Model对话框，如图2
大气校正问题
ENVI FLAASH 大气校正常见错误及解决方法（2013年7月15号更新） (2011-03-07 16:55:57) 转载▼ 标签： flaash 大气校正 分类： ENVI 本文汇总了ENVI FLAASH 大气校正模块中常见的错误，并给出解决方法，分为两部分：运行错误和结果错误。前面是错误提示及说明，后面是错误解释及解决方法。 FLAASH 对输入数据类型有以下几个要求： 1、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 2、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 ）。 3、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)，但是最终会在导入数据时通过Scale Factor 转成浮点型的辐射亮度（μW ）/（cm2*nm*sr ）。 4、文件类型：ENVI 标准栅格格式文件，BIP 或者BIL 储存结构。 5、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 ）。 运行错误 1.Unable to write to this file.File or directory is invalid or unavailable 。
影像到影像的卫星影像的几何校正
卫星影像的几何校正 以具有地理参考的SPOT 4 10m全色波段为基础，进行Landsat 5 TM 30m影像的几何校正过程，其流程如图1所示。 图1 几何精校正流程 目的： 1、掌握利用地面控制点（GCP）进行影像到影像几何校正的方法 2、影像上GCP的选取方法 数据准备： bldr_tm.img 没有地理坐标的影像 bldr_Sp.img Boulder SPOT带地理坐标的影像 bldr_Sp.hdr ENVI对应的头文件 bldr_Sp.grd Boulder SPOT地理公里网参数 bldr_Sp.ann Boulder SPOT地图标记
利用GCP进行几何校正的具体操作 第一步打开并显示影像文件 （1）在#1窗口中打开bldr_tm.img作为待校正图像，在#2窗口中打开bldr_sp.img作为参考图像（图2）。 图2 参考图像（左）与待校正图像（右） 第二步启动几何校正模块 （1）一旦两幅图像都已经显示，选择主菜单Map→Registration→Select GCPs: Image to Map，打开几何校正模块。 （2）在Image to Image Registration对话框中，选择显示SPOT影像的Display作为基准图像（Base Image），显示TM影像的Display为待校正图像（Warp Image）（图3）。点击OK，进入采集地面控制点。
图3 指定参考图像与待校正图像第三步采集地面控制点 （1）控制点工具对话框说明： 图4 地面控制点工具对话框
①当基准图像没有地理投影时选择这种配准命令；如果基准图像具有地理投影时选择此命令，得到的结果诸如投影参数、像元大小将与基准图像相同。 ②当基准图像有地理投影时，可以选择这种配准命令，在输出结果时候还可以更改校正图像的输出像元大小和投影参数 表2其它功能按钮及功能 ①当控制点数量达到一定数量时才能更改，如控制点数达到6，Degree值可以改为2，最大为3。 （2）地面控制点采集 在图像几何校正过程中，采集地面控制点是一项重要和繁重的工作，直接影响最后的校正结果，具体过程如下： 1）在两个Display中移动方框位置，寻找明显的地物特征点作为输入GCP。 2）在Zoom窗口中，通过将十字光标放置在两幅影像的相同地物点上。
Flassh大气校正
[转载]大气校正（转） 大气校正是定量遥感中重要的组成部分。本专题包括以下内容： ? ●大气校正概述 ??●ENVI中的大气校正功能 1大气校正概述 大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反 射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。 很多人会有疑问，什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。 通俗来讲，如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况，那么就需要做大气校正。我们购买的影像，说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。 常见的绝对大气校正方法有： ●基于辐射传输模型 ? ??MORTRAN模型 ? ??LOWTRAN模型
? ??ATCOR模型 ? ??6S模型等 ●基于简化辐射传输模型的黑暗像元法 ●基于统计学模型的反射率反演； 相对大气校正常见的是： ●基于统计的不变目标法 ●直方图匹配法等。 既然有怎么多的方法，那么又存在方法选择问题。这里有一个总结供参考： 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。 3、如果参数缺少，没办法了只能选择较简单的方法了。 2 ENVI大气校正功能 在ENVI中包含了很多大气校正模型，包括基于辐射传输模型的MORTRAN模型、黑暗像元法、基于统计学模型的反射率反演。基于统计的不变目标法可以利用ENVI一些功能实现。其中MORTRAN 模型集成在ENVI大气校正扩展模块中。还有直方图匹配等。 2.1 简化黑暗像元法大气校正
实验二 遥感图像的几何校正
实验二、遥感图像的几何校正 实验目的：通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像几何校正的意义。 实验内容：ERDAS软件中图像预处理模块下的图像几何校正。 几何校正就是将图像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过程。而将地图投影系统赋予图像数据的过程，称为地里参考（Geo-referencing）。由于所有地图投影系统都遵循一定的地图坐标系统，因此几何校正的过程包含了地理参考过程。 1、图像几何校正的途径 ERDAS图标面板工具条：点击DataPrep图标，→Image Geometric Correction →打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。 ERDAS图标面板菜单条：Main→Data Preparation→Image Geometric Correction→打开Set Geo-Correction Input File对话框（图2-1）。 图2-1 Set Geo-Correction Input File对话框 在Set Geo-Correction Input File对话框中，选择输入图像，确定校正图像。 2、图像几何校正的计算模型（Geometric Correction Model） ERDAS提供的图像主要几何校正模型，具体功能如下：
表2-1 几何校正计算模型与功能 模型功能 Affine 图像仿射变换（不做投影变换） Polynomial 多项式变换（同时作投影变换） Reproject 投影变换（转换调用多项式变换） Rubber Sheeting 非线性变换、非均匀变换 Camera 航空影像正射校正 Landsat Lantsat卫星图像正射校正 Spot Spot卫星图像正射校正 3、图像校正的具体过程 第一步：显示图像文件（Display Image Files） 首先，在ERDAS图标面板中点击Viewer图表两次，打开两个视窗（Viewer1/Viewer2），并将两个视窗平铺放置，操作过程如下： 在Viewer1中打开需要校正的图像（或通过图2-1已打开）：tmAtlanta.img 在Viewer2中打开作为地理参考的校正过的图像：panAtlanta.img 第二步：启动几何校正模块（Geometric Correction Tool） Viewer1菜单条：Raster→ Geometric Correction →打开Set Geometric Model对话框（2-2） →选择多项式几何校正模型：Polynomial→OK →同时打开Geo Correction Tools对话框（2-3）和Polynomial Model Properties对话框（2-4）。 在Polynomial Model Properties对话框中，定义多项式模型参数以及投影参数： →定义多项式次方（Polynomial Order）:2 →定义投影参数：（PROJECTION）:略 →Apply→Close →打开GCP Tool Referense Setup 对话框（2-5）
FLAASH大气校正常见错误及解决方法
FLAASH大气校正常见错误及解决方法 本文汇总了ENVI FLAASH大气校正模块中常见的错误，并给出解决方法，分为两部分：运行错误和结果错误。前面是错误提示及说明，后面是错误解释及解决方法。 FLAASH对输入数据类型有以下几个要求： 1、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 2、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）。 3、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)，但是最终会在导入数据时通过Scale Factor转成浮点型的辐射亮度（μW）/（cm2*nm*sr）。 4、文件类型：ENVI标准栅格格式文件，BIP或者BIL储存结构。 5、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）。 运行错误 1.Unable to write to this file.File or directory is invalid or unavailable。
没有设置输出反射率文件名。 解决方法是单击Output Reflectance File按钮，选择反射率数据输出目录及文件名，或者直接手动输入。 2.ACC Error：convert7 IDL Error：End of input record encountered on file unit:0. 平均海拔高程太大。 注意：填写影像所在区域的平均海拔高程的单位是km：Ground Elevation（Km）。 3.ACC error：avrd: IDL error：Unable to allocate memory:to make array Not enough space ACC_AVRD
遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法
北京揽宇方圆信息技术有限公司 遥感卫星影像辐射校正、几何校正、正射校正的方法 a)辐射校正：进入传感器的辐射强度反映在图像上就是亮度值（灰度值）。辐射强度越大，亮度值（灰度值）越大。该值主要受两个物理量影像：一是太阳辐射照射到地面的辐射强度，二是地物的光谱反射率。当太阳辐射相同时，图像上像元亮度值差异直接反映了地物目标光谱反射率的差异。但实际测量时，辐射强度值还受到其他因素的影响而发生改变。这一改变就是需要校正的部分，故称为辐射畸变。引起辐射畸变有两个原因：一是传感器本身的误差；二是大气对辐射的影响。 仪器引起的误差是由于多个检测器之间存在的差异，以及仪器系统工作产生的误差，这导致了接收的图像不均匀，产生条纹和“噪声”。 一般来说，这种畸变在数据生产过程中已经由生产单位根据传感器参数进行了校正，不需要用户自行校正。 b)几何校正：当遥感图像在几何位置上发生了变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等畸变时，即说明遥感影像发生了几何畸变。遥感影像的总体变形（相对与地面真实形态而言）是平移、缩放、旋转、偏扭、弯曲及其他变形综合作用的结果。产生畸变的图像给定量分析及位置配准造成困难，因此遥感数据接收后，首先由接收部门进行校正，这种校正往往根据遥感平台、地球、传感器的各种参数进
行处理。而用户拿到这种产品后，由于使用目的的不同或者投影及比例尺的不同，仍然需要作进一步的几何校正。几何校正一般包括精校正和正射校正。 精校正：利用地面控制点对由于各种因素引起的遥感图像的几何畸变进行校正。简单理解：和地形图的校正，校正后有准确的经纬度信息。精校正适合于在地面平坦，不需要考虑高程信息，或地面起伏较大而无高程信息的情况。有时根据遥感平台的各种参数已做过一次校正，但仍不能满足要求，就可以用该方法作遥感影像相对于地面坐标的配准校正，遥感影像相对于地图投影坐标系统的配准校正，以及不同类型或不同时相的遥感数据之间的几何配准和复合分析，以得到比较精确的结果。 C）正射校正：正射影像制作一般是通过在像片上选取一些地面控制点，并利用原来已经获取的该像片范围内的数字高程模型(DEM)数据，对影像同时进行倾斜改正和投影差改正，将影像重采样成正射影像。将多个正射影像拼接镶嵌在一起，并进行色彩平衡处理后，按照一定范围内裁切出来的影像就是正射影像图。正射影像同时具有地形图特性和影像特性，信息丰富，可作为GI S的数据源，从而丰富地理信息系统的表现形式。 所谓正射影像，指改正了因地形起伏和传感器误差而引起的像点位移的影像。数字正射影像不仅精度高，信息丰富，直观真实，而且数据结构简单，生产周期短，能很好的满足社会各行业的需要。在地势起伏较大的地方，使用正射校正来解决地势起伏较大引起的误差，做正射校正需要用DEM 北京揽宇方圆信息技术有限公司是国内的领先遥感卫星数据机构，而且是整合全球的遥感卫星数据资源，分发不同性能、技术应用上可以互补的多种卫星影像，包括光学、雷达卫星影像、历史遥感影像等各种卫星数据服务，各种专业应用目的的图像处理、解译、顾问服务以及基于卫星影像的各种解决方案等。遥感卫星影像数据贯穿中国1960年至今的所有卫星影像数据，是中国遥感卫星数据资源最多的专业遥感卫星数据服务机构，提供多尺度、多分辨率、全覆盖的遥感卫星影像数据服务，最大限度的保证了遥感影像数据获取的及时性和完整性。
大气校正模型简述
大气辐射校正模型简介 1、acorn模型 它是一种基于图像自身的大气校正软件，可以实现图像辐射值到表观地表反射率的转换，其工作的波长范围是350－2500nm。 在目前的大气校正程序一般都把地表假定为水平朗伯体，这主要是因为我们一般很难获取地表的充足信息以完成地形校正，因此大气校正的结果称为拉伸的地表反射率，又称表观反射率，在地形信息已知的情况下，可以将表观反射率转为地表反射率。 Acorn所提供的最高级的大气校正形式是基于辐射传输理论的，大气校正的方法是基于chandrasekhar（1960，dover）公式，描述了太阳辐射源、大气、和地表对辐射的贡献关系。Caorn提供了一系列大气校正策略，包括经验法和基于辐射传输理论的方法，既可以对高光谱数据进行大气校正，也可以对多光谱图像数据进行大气校正，校正模式如下： 1）模式1：对定标后的高光谱数据进行辐射传输大气校正，输出项为地表 表观反射率。 2）模式1.5：对定标后的高光谱数据利用水气和液体水光谱你和技术进行 辐射传输大 气校正。 3）模式2：对高光谱大气校正结果进行独立的光谱增强。 4）模式3：利用经验线性法对高光谱数据进行大气校正 5）模式4：对高光谱数据进行卷积处理得到多光谱数据 6）模式5：对定标的多光谱数据进行辐射传输大气校正 7）模式6：对多光谱的大气校正结果进行独立的光谱增强 2、lowtran模型 LOWTRAN是一种低分辨率（分辨率≥20cm-1）大气辐射传输模式。它提供了6种参考大气模式的温度、气压、密度的垂直廓线，水汽、臭氧、甲烷、一氧化碳、一氧化二氮的混合比垂直廓线，其他13种微量气体的垂直廓线，城乡大气气溶胶、雾、沙尘、火山喷发物、云、雨的廓线，辐射参量（如消光系数、吸收系数、非对称因子的光谱分布），以及地外太阳光谱。 lowtran7可以根据用户的需要，设置水平、倾斜、及垂直路径，地对空、空对地等各种探测几何形式，适用对象广泛。lowtran7的基本算法包括透过率计算方法，多次散射处理和几何路径计算。 1）多次散射处理 lowtran 采用改进的累加法，自海平面开始向上直至大气的上界，全面考虑整层大气和地表、云层的反射贡献，逐层确定大气分层每一界面上的综合透过率、吸收率、反射率和辐射通量。再用得到的通量计算散射源函数，用二流近似解求辐射传输方程。 2）透过率计算 该模型在单纯计算透过率或仅考虑单次散射时，采用参数化经验方法计算带平均透过率，在计算多次散射时，采用k－分布法 3）光线几何路径计算 考虑了地球曲率和大气折射效应，将大气看作球面分层，逐层考虑大气折射效应 3、modtran模型 MODTARN（ModerateResolutionTransmission）这是由美国空军地球物理实验（AFGL）开发的计算大气透过率及辐射的软件包。MODTRAN从LOWTRAN发展而来，它提高LOWTRAN的光
大气校正
二类水体大气校正算法说明书 子模块介绍：该模块的主要任务是针对太湖流域二类水体水质，通过对遥感器水色波段的大气校正，计算出可见光波段的归一化离水辐射率，为水体水色信息的提前做准备。 1.输入数据: MODIS TERRA 几何校正后产品 MODIS产品中太阳和卫星天顶角、方法角数据集 大气辅助数据产品（臭氧含量、压强） CE318太阳光度计辅助数据（用于大气气溶胶光学厚度计算） 2.输出数据 海洋水色产品（离水辐射率） 3.算法说明 3.1大气校正模块说明 来自大气外层的太阳光通过大气的瑞利散射和气溶胶散射，其中一部分返回到卫星水色扫描仪，一部分直射和漫散射到达海面．到达海面的直射光，一部分由于镜面反射可能会穿过大气到达卫星水色扫描仪，另一部分经水面折射穿过水面，受到水色因子如叶绿素、悬浮泥沙和黄色物质等颗粒的散射后，再经水面折射穿过大气到达卫星水色扫描仪．水次表面的另一部分继续向下到达真光层深度或到达海底又部分反射。经折射回到卫星水色扫描仪．因此，可能到达卫星水色扫描仪的总辐射量为（为简洁，省略波长 ）： L t=L r+L a+t L f+T L g+t L w（1） 式中： L r－大气分子单次和多次散射；
L a－气溶胶单次和多次散射以及气溶胶与大气分子间的多次散射； L f －白帽散射； L g－太阳耀斑； T－大气直射透过率； L w－离水辐亮度； t－大气漫射透过率。 对于太阳耀斑Lg，若像元处在耀斑区，则其值非常大，无法准确的去除其影响，实际上这一块图象数据是无效的；而在非耀斑区，其值又比较小，可以忽略不计。故本算法未考虑其影响，则上式可表示为： L t=L r+L a+t L f+t L w（2）水色大气校正的目的是从传感器接收到的辐亮度值中去除大气的散射贡献，从而计算得到载有水体信息的离水辐亮度。由于大气分子成分及含量比较稳定，L r已能比较精确的计算得到。关键是气溶胶散射，由于气溶胶含量在空间域及时间域上变化较大，要准确计算其散射比较困难，各种大气校正方法的不同也主要体现在对气溶胶散射的处理上。 针对太湖水体特殊情况（较混浊，区域小），基于以上基本原理，提出了针对太湖水体的大气校正方法。该方法首先在清洁像元利用一类水体大气校正方法，获得近红外波段的气溶胶散射辐亮度以及表征气溶胶类型的参数。在假定在太湖区域气溶胶类型一样的情况下，就可以由清洁像元的参数得到非清洁像元的气溶胶参数。主要从以下两个方面来具体阐述该原理：清洁像元大气校正、非清洁像元大气校正。 表1：modis影像部分波段介绍 波段波段宽度/nm 中心波长/nm F0 (uw/cm^2/nm) 臭氧单位吸收系数空间分辨率 1 620-670 645 163.00 0.07 250m 2 841 858 100.58 0 250m 8 405~420 412 180.50 0 1000m 9 438~448 443 194.50 0.003 1000m 10 483~498 488 187.50 0.019 1000m 11 526~536 531 196.00 0.064 1000m 12 546~556 551 186.50 0.085 1000m 13 662~672 667 154.00 0.049 1000m 14 673~683 678 150.50 0.04 1000m 15 743~753 748 128.05 0.0092 1000m 16 862~877 865 99.05 0 1000m 3.3光学厚度计算说明 光学厚度的计算根据太阳光度辐射计CE318实测数据反演得到。 表2 CE318的波段配置
遥感图像的几何校正实验报告
实验报告 实验名称：遥感图像的几何校正课程名称：《遥感导论》 教师： 院系：矿业工程学院 班级： 姓名：
遥感图像的几何校正实验报告 一、实验目的 通过实习操作，掌握遥感图像几何校正的基本原理和和方法，理解遥感图像几何校正的意义。 二、实验环境 操作系统：windows 8.1 软件：ENVI 4.3 三、实验内容 ERDAS 软件中图像预处理模块下的图像几何校正 几何校正的必要性： 由于遥感平台位置和运动状态的变化、地形起伏、地球表面曲率、大气折射、地球自转等因素的影响，遥感图像在几何位置上会发生变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等畸变，称为遥感图像的几何畸变。产生畸变的图像给定量分析及位置配准造成困难，因此在遥感数据接收后需要对图像进行几何校正以使其能够反映出接近真实的地理状况。 几何校正的原理： 遥感影像相对于地图投影坐标系统进行配准校正，即要找到遥感影像与地图投影坐标系统之间的数学函数关系，通过这种函数关系可计算出原遥感影像中每个像元在地图投影坐标系统上的位置从而得到校正后的图像 遥感影像相对于地图投影坐标系统进行配准校正，即要找到遥感影像与地图投影坐标系统之间的数学函数关系，通过这种函数关系可计算出原遥感影像中每个像元在地图投影坐标系统上的位置从而得到校正后的图像。 在本次实验中采用的是Polynomial(多项式变换)的模型，通过在遥感影像和参考图像上分别选取相应的控制点，求出二元二次多项式函数：25243210'2 5243210'y b x b xy b y b x b b y y a x a xy a y a x a a x +++++=+++++=，得到变换后的图像坐标（x ′,y ′）与参考图 像坐标的关系，从而对图像进行几何校正。 实验步骤： 运行ENVI 软件