matlab实现地表一致性反褶积

地表一致性反褶积（Surface Reflectance Deconvolution，SRD）是一种用于去除遥感影像中大气、地表自然变化等因素对反射率的影响的算法。Matlab可以实现SRD，具体步骤如下：

1. 读取原始遥感影像，以及大气透射率和地表反射率的先验信息；
2. 将原始遥感影像进行预处理，包括去除植被影响、去除影像边缘等；
3. 利用先验信息和大气透射率模型，估计大气透射率；
4. 利用大气透射率和先验信息，求解地表反射率；
5. 对地表反射率进行后处理，包括去除悬浮物、去除阴影等；
6. 生成SRD处理后的遥感影像。

需要注意的是，SRD算法的实现需要考虑很多细节问题，包括大气透射率模型的选择、先验信息的准确性、参数的调节等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。

相关问题

用matlab实现地表一致性反褶积代码

地表一致性反褶积（Surface Reflectance Deconvolution）是一种将遥感图像中的反射率转换为地表反射率的方法。下面是一个基于MATLAB的地表一致性反褶积的示例代码：

function [refl] = surfaceReflectanceDeconvolution(obs, atm, sun, sat)

% obs: 观测值
% atm: 大气透过率
% sun: 太阳辐射度
% sat: 传感器响应

% 预处理
obs = double(obs);
atm = double(atm);
sun = double(sun);
sat = double(sat);

% 傅里叶变换
obs_fft = fft2(obs);
atm_fft = fft2(atm);
sun_fft = fft2(sun);
sat_fft = fft2(sat);

% 计算反褶积
refl_fft = obs_fft ./ (atm_fft .* sun_fft .* sat_fft);

% 反傅里叶变换
refl = real(ifft2(refl_fft));

这个函数接受4个输入参数：观测值（obs）、大气透过率（atm）、太阳辐射度（sun）和传感器响应（sat）。它返回地表反射率（refl）。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能会因为不同的应用场景而有所不同。