遥感影像辐射校正 python

遥感影像辐射校正是指将遥感影像中的数字值转换为地表反射率或辐射亮度温度等物理量的过程。在进行遥感影像分析时，辐射校正是非常重要的一步，因为它可以消除不同时间、不同地点、不同天气条件下的影响，使得不同时间、不同地点、不同天气条件下的遥感影像具有可比性。

Python是一种非常流行的编程语言，也可以用来进行遥感影像辐射校正。在Python中，有很多开源库可以用来进行遥感影像处理，如GDAL、Rasterio、OpenCV等。这些库提供了丰富的函数和工具，可以方便地进行遥感影像读取、处理和输出。

遥感影像辐射校正的具体步骤包括：大气校正、辐射定标和几何校正。其中大气校正是最为关键的一步，它可以消除大气对遥感影像的影响，使得遥感影像中的数字值与地表反射率之间建立起准确的关系。常用的大气校正方法包括DOS（Dark Object Subtraction）、ATCOR（Atmospheric Correction）和6S（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）等。

如果你想学习如何使用Python进行遥感影像辐射校正，可以参考一些开源项目和教程，如Py6S、PyATCOR、PyDOS等。这些项目提供了Python接口，可以方便地调用相应的大气校正算法进行遥感影像辐射校正。

相关问题

python遥感图像辐射校正

针对遥感图像辐射校正，可以使用以下步骤进行处理：

1. 读取遥感图像数据，获取图像的元数据信息，包括波段数、波段宽度、辐射定标系数等；
2. 对每个波段进行辐射定标，将数字值转换为辐射亮度值；
3. 进行大气校正，将辐射亮度值转换为表观反射率；
4. 进行几何校正，包括投影变换、坐标转换等；
5. 最后进行图像增强和显示。

python 遥感影像校正

遥感影像校正是指对遥感影像进行几何、辐射和大气校正，以提高影像质量和准确性。校正包括获取几何参数、处理错误提示和计算高程。

1. 获取几何参数：对于较大的影像，为了提高校正精度，可以采取影像分块计算模式。可以使用函数`getInfoFromFilename`从影像命名规范中获取几何参数，例如卫星ID、传感器ID和年份等。

2. 处理错误提示：如果在校正过程中出现`UnboundLocalError: local variable 'SR' referenced before assignment`错误提示，可以检查`getInfoFromFilename`函数是否能够处理输入的影像命名规范，并根据需要修改代码。

3. 计算高程：在遥感影像校正中，可以利用全球DEM数据计算影像地区的平均高程。首先可以编写一个函数`geo2imagexy`来将给定的投影或地理坐标转换为影像图上的行列号。然后可以使用函数`extent2xy`来计算影像地理范围对应的影像图上的行列号。

综上所述，遥感影像校正涉及获取几何参数、处理错误提示和计算高程等步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [遥感+python 1.3 大气校正](https://blog.csdn.net/Harry233/article/details/131289833)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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