envi大气校正大气模型参数选择

envi大气校正是遥感图像处理中的一项重要任务，它将影响到最终提取的地物信息的准确性和可靠性。在进行envi大气校正时，选择合适的大气模型参数至关重要。

首先，大气模型参数选择应考虑目标地区的特点和条件。不同地区的大气状况可能存在差异，例如不同地理位置、气候条件与季节的变化等因素都会对大气校正产生影响。因此，在选择大气模型参数时，需要根据具体地理位置和气候条件进行调整，以更好地适应实际环境。

其次，大气模型参数选择还需考虑使用的遥感传感器的特点。不同传感器的波段响应和探测能力不同，因此对大气校正的要求也不同。在选择大气模型参数时，必须根据所使用的传感器的波段特征和参数配置进行调整，以获得最佳的大气校正效果。

同时，大气模型参数选择还与图像数据的空间分辨率和光谱分辨率相关。大气校正是基于物理模型进行的，需要正确估计大气光谱能量分布与地物反射能力的关系。因此，对于高光谱和高空间分辨率的图像数据，需要选择更细致的大气模型参数来更准确地校正大气影响。

最后，大气模型参数的选择还要结合具体应用需求来确定。不同的应用领域对图像信息的要求不同，因此对大气校正的精度和效果也有所不同。在选择大气模型参数时，应根据实际应用的目标和要求进行调整，以满足实际应用的需要。

综上所述，envi大气校正大气模型参数选择需要考虑目标地区特点、遥感传感器特点、图像数据特征以及应用需求等多个因素。合理选择大气模型参数，可以提高大气校正的准确性和可靠性，进而有效提高遥感图像的分析和应用效果。

相关问题

envi大气校正模型选择

对于大气校正模型的选择，可以根据具体的应用场景和需求来进行评估。以下是一些常见的大气校正模型供您参考：

1. Dark Object Subtraction (DOS)：这是一种简单但常用的大气校正方法。它假设在遥感图像中存在一个最暗的地物（通常是水体），通过测量其反射率并进行校正来估计大气光照。

2. Empirical Line Method (ELM)：这种方法通过选择地物上的一些区域作为参考，测量它们的反射率，并将其与遥感图像中相应区域的亮度值进行比较来进行校正。

3. Fast Line-of-Sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH)：这是ENVI软件提供的一种大气校正方法。它基于光线传输模型，使用高光谱数据来估计大气透射率、大气散射和水汽含量等参数。

4. Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S)：这是一种计算机模型，用于模拟卫星信号在太阳光谱中的传输。它可以用来估计大气光照和大气散射等参数。

5. Atmospheric Correction Parameter Calculator (ACPC)：ACPC是一种基于物理模型的大气校正方法，它使用气象数据和遥感图像的特征来计算大气校正参数。

在选择大气校正模型时，需要考虑数据的可用性、计算复杂度、精度要求以及模型的适用性等因素。您可以根据具体情况和需求选择最合适的模型进行大气校正。

envi大气校正的步骤

Envi大气校正的步骤通常包括以下几个：

1. 选择大气校正模式：Envi提供了多种大气校正模式，包括大气校正（ATMOSPHERIC CORRECTION，简称AC）、二次大气校正（SECONDARY CORRECTION，简称SC）、大气校正加模型（ATMOSPHERIC CORRECTION WITH MODEL，简称ACM）等。在选择模式时需要考虑遥感图像的特点以及具体的应用需求。

2. 获取大气参数：Envi需要获取大气参数，包括大气折射率、大气透过率、大气散射率等。这些参数可以通过气象数据、大气模型等途径获取。

3. 进行大气校正：根据选定的大气校正模式和获取的大气参数，对遥感图像进行大气校正。这个过程中，Envi会根据大气参数计算出大气散射和吸收的影响，并将其从遥感图像中去除，从而得到更准确的地表反射率信息。

4. 可选的后处理：Envi还提供了一些可选的后处理选项，包括辐射校正、增强对比度等。这些选项可以进一步优化遥感图像的质量和效果。

需要注意的是，Envi大气校正的具体步骤可能会因遥感图像的特点、应用需求等因素而略有不同。因此，在进行大气校正时，需要根据实际情况进行具体的操作。