python实现DOS大气校正

DOS（Dark Object Subtraction）是一种基于影像特征的大气校正方法，其原理是在遥感影像中寻找地物背景中的黑物体，从而估算出大气光谱反射率，实现大气校正。Python作为一门流行的编程语言，可以实现DOS大气校正。具体实现方式包括：
1. 读取遥感影像数据；
2. 计算黑体反射率，并提取黑体像元；
3. 根据计算出的黑体反射率和大气模型参数进行大气校正；
4. 输出校正后的遥感影像。

如果您想了解更多关于Python实现DOS大气校正的信息，可以参考以下文章：
1. Python实现DOS大气校正：https://www.jianshu.com/p/c4c7b0c1b2c9
2. 基于Python实现DOS大气校正：https://blog.csdn.net/ksc_sjy/article/details/77525333

相关问题

python实现landsat大气校正

Python实现Landsat大气校正可以利用遥感图像处理库，如GDAL和Rasterio等。以下是一个基本的Python代码示例，用于实现Landsat 8的大气校正：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import rasterio

from rasterio import plot
from rasterio.warp import calculate_default_transform, reproject, Resampling

2. 定义校正函数：

def atmospheric_correction(input_path, output_path):
    with rasterio.open(input_path) as src:
        # 读取波段数据
        red = src.read(4)
        green = src.read(3)
        blue = src.read(2)
        nir = src.read(5)

        # 获取元数据
        transform, width, height = calculate_default_transform(src.crs, 'EPSG:4326', src.width, src.height, *src.bounds)

        # 创建新的校正后图像
        dst_profile = src.profile
        dst_profile.update({'crs': 'EPSG:4326', 'transform': transform, 'width': width, 'height': height})

        # 大气校正公式
        A = np.array([[0.3561, 0.3972, 0.3904, 0.6966], 
                      [-0.3344, -0.3544, -0.4556, 0.6966],
                      [0.2626, 0.2141, 0.0926, 0.6830]])

        # 校正计算
        red_corr = (red*A[0, 0] + green*A[0, 1] + blue*A[0, 2] + nir*A[0, 3])
        green_corr = (red*A[1, 0] + green*A[1, 1] + blue*A[1, 2] + nir*A[1, 3])
        blue_corr = (red*A[2, 0] + green*A[2, 1] + blue*A[2, 2] + nir*A[2, 3])

        # 保存校正后图像
        with rasterio.open(output_path, 'w', **dst_profile) as dst:
            dst.write(red_corr, 1)
            dst.write(green_corr, 2)
            dst.write(blue_corr, 3)

3. 调用校正函数进行图像校正：

input_path = 'input_image.tif'
output_path = 'output_image.tif'

atmospheric_correction(input_path, output_path)

在上述代码中，我们首先使用[`rasterio.open()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.open.html)打开输入图像，然后使用[`read()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.io.html#rasterio.io.DatasetReader.read)读取红、绿、蓝和近红外波段的数据。接下来，使用[`calculate_default_transform()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.warp.html#rasterio.warp.calculate_default_transform)函数计算出输出图像的投影和变换信息。

然后，我们创建一个新的输出图像，并将大气校正公式应用于每个波段。最后，使用[`rasterio.open()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.open.html)并结合[`write()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.io.html#rasterio.io.DatasetWriter.write)方法将校正后的波段写入输出图像。

以上就是利用Python实现Landsat大气校正的基本代码示例。需要注意的是，校正公式中的参数值可以根据具体情况进行调整。此外，还可以通过其他方法来进一步改进校正效果，如大气遥感模型、气溶胶光谱等。

python GF5大气校正

GF5是中国发射的高分五号卫星，用于进行地球观测。大气校正是将遥感影像中受大气影响的亮度值转换为地表反射率的过程。在Python中，你可以使用一些库来实现GF5影像的大气校正，比如使用`spectral`库。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python进行GF5影像的大气校正：

import spectral

# 读取GF5影像
img = spectral.open_image('path_to_gf5_image.hdr')

# 进行大气校正
atcorr_img = spectral.plugins.atcorr(img)

# 保存校正后的影像
atcorr_img.save_rgb('path_to_output_image.png', [4, 2, 1])  # 可以选择显示的波段

print("大气校正完成并保存成功！")

需要注意的是，上述代码中的路径需要替换为实际的GF5影像文件路径。在执行代码之前，确保已经安装了`spectral`库。你可以使用`pip`命令进行安装：

pip install spectral

这只是一个示例，实际的大气校正方法可能更加复杂，具体取决于你的要求和数据。你可能需要进行更多的参数设置和处理步骤来获得更精确的结果。