编写一个可以对遥感图像进行大气校正的python代码

好的，以下是一个简单的可以对遥感图像进行大气校正的Python代码，需要使用numpy、matplotlib、gdal和spectral库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import gdal
import spectral

# 加载遥感图像
img_path = 'path/to/image.tif'
img = gdal.Open(img_path)

# 将图像转换为numpy数组
img_data = img.ReadAsArray()

# 获取图像波段数和尺寸
n_bands, height, width = img_data.shape

# 定义大气光谱
atmospheric_spectrum = np.array([0.1, 0.06, 0.04])

# 计算大气光谱在每个波段的平均反射率
atm_reflectance = np.mean(img_data[:, :1000, :1000], axis=(1,2))

# 计算每个波段的大气光照度
atm_irradiance = atmospheric_spectrum / atm_reflectance

# 将每个波段的大气光照度扩展到整个图像大小
atm_irradiance = np.expand_dims(atm_irradiance, axis=(1,2))
atm_irradiance = np.repeat(atm_irradiance, height, axis=1)
atm_irradiance = np.repeat(atm_irradiance, width, axis=2)

# 进行大气校正
corrected_data = np.zeros_like(img_data, dtype=float)
for i in range(n_bands):
    corrected_data[i,:,:] = (img_data[i,:,:] - atmospheric_spectrum[i]) / atm_irradiance[i,:,:]

# 显示原始图像和校正后的图像
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(img_data[0,:,:], cmap='gray')
plt.title('Original Image')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(corrected_data[0,:,:], cmap='gray')
plt.title('Corrected Image')
plt.show()

在这个例子中，我们假设遥感图像是一个名为`image.tif`的GeoTIFF文件，并且包含三个波段（红、绿和蓝）。我们首先将图像读取为numpy数组，然后计算大气光照度，最后进行大气校正，生成一个校正后的图像。最后，我们使用matplotlib库显示原始图像和校正后的图像。