【摘 要】
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大气校正是遥感图像预处理的重要步骤,目的是消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷、臭氧等对地物反射的影响从而获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数.按校正结果可分为:绝对大气校正和相对大气校正.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模型和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
【机 构】
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成都理工大学数学地质四川省重点实验室,成都,610059
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大气校正是遥感图像预处理的重要步骤,目的是消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷、臭氧等对地物反射的影响从而获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数.按校正结果可分为:绝对大气校正和相对大气校正.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模型和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(非线性校正法和线性校正法)、直方图匹配法等.以七星农场九个不同条带的SASI数据为背景，用FLAASH与线性经验模型对其进行大气校正，并对比结果。可以看出对于同个条带两种方法都能达到相同地物波普曲线近似，不同地物波谱曲线不同的效果;对于不同条带，FLAASH不同条带相同地物波普曲线相近，经验线性模型有较大差距其主要原因是FLAASH运用了辐射传输方程巨大气参数是由图像中得出而经验线性模型默认了所有条带的大气参数都是一致的。
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