landsat8自动大气校正

Landsat 8自动大气校正通常使用基于物理模型的方法，例如ATCOR（Atmospheric Correction）或FLAASH（Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes）。这些方法通过分析遥感图像中的大气条件，对图像进行校正，以消除大气干扰，使图像更具可用性和可比性。

在使用这些方法进行自动大气校正之前，需要进行几个预处理步骤，包括图像校正、亮度和辐射校正、大气压力和温度校正等。这些步骤可以使用各种遥感图像处理软件（如ENVI、ERDAS等）进行。

一旦完成预处理步骤，就可以使用ATCOR或FLAASH等工具进行自动大气校正。这些工具需要用户提供大气参数，例如大气温度、大气压力和湿度等。这些参数可以从气象站或气象预报数据中获取，也可以使用MODTRAN等工具进行模拟计算。

自动大气校正的结果可以通过可视化软件进行检查和评估，例如ENVI或ArcGIS等。这些软件可以帮助用户确定校正后的图像是否有助于目标分析和应用。

相关问题

landsat8大气校正envi步骤

### 回答1：
Landsat 8大气校正的ENVI步骤如下：

1. 打开ENVI软件，选择“File”菜单中的“Open”选项，打开Landsat 8图像。

2. 选择“Basic Tools”菜单中的“Radiometric Correction”选项，进入辐射校正界面。

3. 在“Radiometric Correction”界面中，选择“Atmospheric Correction”选项，进入大气校正界面。

4. 在大气校正界面中，选择“Method”选项，选择大气校正方法，如DOS、FLAASH等。

5. 在“Input Parameters”选项中，输入大气校正所需的参数，如大气模型、太阳天顶角、观测天顶角等。

6. 在“Output Parameters”选项中，选择输出校正后的图像格式和文件路径。

7. 点击“Run”按钮，开始进行大气校正。

8. 校正完成后，可以对校正后的图像进行后续处理和分析。

### 回答2：
Landsat8是目前世界范围内广泛使用的一种卫星遥感数据，其数据具有高空间分辨率和多光谱波段等特点，可以广泛应用于地表环境监测和资源管理等领域。然而，由于地球大气环境对于遥感数据的影响，导致遥感数据存在一定的大气干扰噪声，需要进行大气校正处理。以下是Landsat8大气校正ENVI步骤：

1. 数据预处理：对原始数据进行预处理，包括解压缩、辐射定标、坐标转换、亮度温度转换、云检测等步骤。可以利用ENVI软件中的Image Information工具集对数据进行预处理。

2. 大气校正模块：在ENVI中有多种大气校正模块，如FLAASH、6S、MACCS等等。其中，FLAASH是一种基于模拟的大气校正算法，6S是一种基于物理的大气校正算法，MACCS是一种快速的大气校正算法。根据实际情况选择适合的算法进行大气校正。

3. 大气参数设置：大气校正需要设置一些参数，主要包括气溶胶参数、大气压、水汽含量等参数。可以根据实际情况进行调整，也可以采用默认的参数。

4. 遥感数据重投影：由于大气校正后的数据与原始数据的分辨率可能不同，需要进行遥感数据重投影，使其与其他遥感数据一致，以方便后续分析处理。

5. 生成反射率图像：根据大气校正模块返回的结果，可以生成大气校正后的反射率图像。反射率表示地表反射太阳辐射的能力，是定量分析地表覆盖的重要指标。

通过以上步骤，就能完成Landsat8大气校正ENVI步骤。大气校正后的遥感数据可以减少大气干扰噪声，提高地表成像质量和准确性，为相关领域的研究提供更加可靠的数据基础。

### 回答3：
Landsat 8是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）联合开发的卫星，用于获取高质量的地球观测数据。大气校正是这些数据得到正确和精细处理的重要步骤之一。ENVI是一种广泛使用的地球观测数据处理软件，可以进行Landsat 8大气校正。

以下是对Landsat 8大气校正ENVI步骤的详细解释：

在ENVI软件中，打开Landsat 8的原始图像，然后选择"大气校正"选项卡以访问大气校正工具。

第一步是选择大气校正方法。典型的方法包括DOS（光学稳定性方法）和FLAASH（快速大气点源分析）。DOS是一种更简单的方法，可以更好地应用于较淡的大气条件下。FLAASH是一种更高级的方法，需要更多的输入参数，但可以适用于更多的大气条件，并可以估算大气色散。

第二步是设置大气模型。在使用DOS时，通过选择常数值进行简单的设置。在FLAASH中，则需要输入更多的参数，如观测日期、时间、卫星方向、光谱库、大气条件类型等。这些参数用于计算大气纳入的太阳和大气反射。

第三步是设置输出文件。可以选择以原始数据类型（例如，32位的浮点或16位整数）输出，也可以选择为特定应用程序（如遥感图像分类）输出，以便更好的处理。

第四步是运行大气校正。开始将计算所提供的太阳和大气反射，并使用大气模型进行校正。完成大气校正后，将生成新的图像文件，文件中包含校正后的反射率值。

上述是landsat8大气校正envi步骤的详细解释。大气校正是遥感图像处理中的重要步骤，通过这个方法可以从大气影响和噪声中去除影仪接收信号中的大气干扰。由此获得的纠正图像更具有科学和应用价值。

Landsat影像FLAASH大气校正JS代码

以下是Landsat影像FLAASH大气校正的JavaScript代码示例：

// 引入ee模块
var ee = require('users/google/earthengine:ee');

// 定义影像ID
var imageId = 'LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_123032_20140515';

// 加载影像
var image = ee.Image(imageId);

// 定义大气校正参数
var atmParams = {
  L8: {
    aerosolModel: 'CONTINENTAL',
    altitude: 3.0,
    visibility: 23.0,
    ozone: 0.33,
    water: 1.5,
    method: 'FLAASH'
  }
};

// 进行大气校正
var correctedImage = ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(image)
  .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'])
  .focal_median(100, 'circle', 'meters')
  .divide(10000)
  .atmosphericCorrection(atmParams.L8);

// 打印校正后的影像
print('校正后的影像', correctedImage);

这是一个使用Google Earth Engine进行Landsat影像FLAASH大气校正的简单示例代码。你可以将自己的影像ID替换到`imageId`变量中，并根据需要调整大气校正参数。校正后的影像将在控制台中打印出来。请确保你已经在Google Earth Engine中进行了相应的设置和认证。