ERDAS遥感影像大气校正及高分辨率影像

### ERDAS遥感影像大气校正及高分辨率影像 #### 概述 ERDAS是一种先进的遥感图像处理系统，被广泛应用于地理信息系统（GIS）领域，特别是针对遥感数据的大气校正与增强处理方面。本文将详细介绍ERDAS在遥感影像大气校正及高分辨率影像处理方面的应用，尤其是ATCOR模块的功能与操作流程。 #### ERDAS与大气校正 ERDAS软件由ESRI（中国）北京有限公司提供技术支持，它不仅是一款强大的图像处理工具，还具备丰富的功能模块，如ATCOR大气校正扩展模块，用于处理卫星影像中的大气效应，提高图像质量，从而更好地支持后续的地物分类、特征提取等工作。 #### ATCOR大气校正模块简介 ATCOR（Atmospheric Correction）模块是ERDAS中一个重要的组成部分，主要用于去除卫星影像中由大气层引起的干扰，包括薄云薄雾、大气和太阳光照带来的影响等。该模块采用先进的算法，能够有效剔除这些不利因素，提高图像的质量和可分析性。 ##### ATCOR的关键特点 - **雾霭去除**：ATCOR 9.0版本引入了一种全新的算法，专门用于去除影像中的雾霭，使图像看起来更加清晰、干净。 - **大气与地形纠正**：通过该模块的处理，可以获得更真实地反映地物反射特性的图像数据。对于受地形影响较大的地区，ATCOR还能显著减少因地形起伏造成的阴影效果。 #### 大气校正原理与步骤 大气校正的目的在于消除大气对卫星信号传输过程中的影响，以获得准确的地面反射率信息。具体而言，大气校正涉及以下主要步骤： 1. **识别并去除薄云薄雾**：利用ATCOR的特殊算法，自动识别并剔除图像中的薄云薄雾成分，改善图像的清晰度。 2. **大气影响的去除**：通过比较影像中的光谱值与预设光谱库中的标准值，来估算大气中的悬浮颗粒物浓度和可见度等参数，并据此调整图像。 3. **地形影响纠正**：为了进一步提升图像质量，还需要考虑地形对光线传播的影响。这通常需要输入数字高程模型（DEM），以校正由地形引起的光照差异。 #### 薄云薄雾去除 ATCOR模块在去除薄云薄雾方面具有独特的优势，其主要特点是： - **自动处理**：无需用户过多干预，软件会自动检测并处理薄云薄雾。 - **计算依据**：基于图像中某些特定波段的变化来识别薄云薄雾区域。 - **适用条件**：要求至少有40%的图像区域不受薄云薄雾影响；近红外波段的数据优先用于计算，若不可用，则可采用红色波段；全色波段中的薄云薄雾目前尚无法完全去除。 #### 大气与地形纠正 除了去除薄云薄雾外，ATCOR还能实现大气与地形的纠正。这一过程通常包括以下几个方面： 1. **大气参数估计**：通过比较图像的光谱值与光谱库中的标准值，确定大气参数，如悬浮颗粒物浓度和可见度。 2. **光谱库使用**：采用MODTRAN-4编码的光谱库，其中包含了大量不同天气条件下以及不同太阳高度角下的光谱数据。 3. **地形影响校正**：为了消除地形对图像的影响，需要输入DEM数据，并确保影像已经过正射校正。此外，传感器的视角应尽可能小（例如，RangeTM–IKONOS），同时需要获取绿、红、近红外等波段的数据。 通过以上步骤，ATCOR能够显著提高遥感图像的质量，为后续的地物分类、特征提取等任务提供更为准确的基础数据。这对于环境监测、土地利用分析等领域都具有重要的意义。