高光谱遥感影像的三种大气订正思路

在进行高光谱遥感数的定量分析、特征提取、光谱重建等定量遥感研究过程中，遥感图像的大气辐射校正.问题是一个承待解决的重要问题。本文根据对前人研究成果的归纳总结，简单介绍了大气订正的三种解决思路。

1. 基于辐射传输模型求解进行大气订正

利用基于复杂的辐射传输原理建立起来的大气校正模型校正方法是精度较高的一种方法，也是发展较早的一种方法，早在40多年前，Chandrasekhar等人就推导了基于地表朗伯的多次反弹公式儿并成为近丿L十年来遥感图像大气订正的主要依。到目前为止，基于该方法的大气校正模型有近30个，著名的如6S(SecondSimulationoftheSatelliteSignalintheSOlarSpectrum)模型LOWTRAN(LowResolutionTransm1ssion)模型陬7]MORTRAN(ModerateResolutionTransmission)模型、大气去除程序ATREM(TheAtmosphereRemovalprogram)、空间分布快速大气校模型ATCOR（ASpatially-AdaptiveFastAtmosphericCorrection)T。研究表明辐射传输模型方法计算出来的反射率精度较高，但是容易看出，这种方法计算量大，需要诸如大气中的水汽含量、臭氧含量以及空间分布、气溶胶光学特征等较多输入参数，而在常规的大气校正中，山于同步的测量过程很难实施，因此输入参数较难获得。

2. 利用图像本身信息进行订正

最早基于图像的大气辐射校正实践是AhernF.J等利用清洁水体的像元值直接取代大气程辐射，忽略了其他因素的影响罔。这类方法实际上是一种“比较”的方法，即利用己知或假定图像中某些像元的反照率值，其它像元根据某种规律与之比较，以此来建立地表反照率与传感器测量值之间的关系。在这种方法中，需要假定整幅图像具有同样的大气条件，因而才能将比较关系应用到整幅图像当中。这种方法中具有代表性的有黑暗像元法、不变目标法、直方图匹配法等。这类方法不需要成像时的大气参数以及地面的实泖数据，仅仅依靠图像本身的信息，因此该方法具有直接、简易的特点。从校正精度看，该方法的校IT.精度可以满足一般遥感的研究和应用，具有较强的实用性。但这些方法没有充分考虑对大气透过率和天空光下行散射的影响。

3. 基于统计的大气订正

基于统计的方法的典型代表为蒙特卡罗（Monte-CarIo）方法。该方法的实质是直接模拟辐射传输过程，是一种随机模拟方法。该方法将散射过程当成是光了与介质中的碰撞过程，两次碰撞之间光子在介质中所走的距离与消光系数有关，碰撞后光子将改变前进方向，散射角山相函数决定。对大量的光子行为跟踪并进行统计就可得到具体问题的结果基于统计的方法的突出优点是可以处理任意几何形状下的辐射传输问题，也能处理任意单次散射反照率和各向异性很强的散射相函数，而其他辐射传输方法在这方面均具有局限性。正因为此，有人蒙特卡罗方法称为万能的方法，并用它来解决一些复杂几何的辐射传输问题（例如裂云大气辐射问题）。但统计方法的缺点也是显而易见的，其一，它需要根据实际问题精选出概率模型，并定出随机抽样准则，这将直接影响到求解精度，其二，山于它是基于统计的方法，因而其误差与统计次数（即所用光子数）的平方根成反比，亦即高精度即意味着大数据量、大运算量，依賴于计算机水平的发展。