FLAASH大气校正HSI高光谱数据：福州闽侯案例分析

"HSI高光谱数据的FLAASH大气校正与评价 (2013年)，福建师范大学学报(自然科学版)，刘玉琴，沙晋明，徐赛萍，祝坤子" 本文主要探讨了针对福州闽侯西部地区HSI（高光谱成像）数据的大气校正方法及其效果评估。HSI技术能够提供丰富的地物光谱信息，但大气条件对成像结果产生显著影响，因此需要进行大气校正以获取地表真实反射率。在本研究中，研究人员采用了FLAASH（Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes）模型，该模型基于MODTRAN（Modular Transmission Radiative Transfer Model）辐射传输模型，旨在去除大气效应，提高光谱数据的准确性。 首先，研究团队对HSI数据进行了影像条纹噪声去除，这是预处理的重要步骤，旨在提升数据质量，减少由于仪器或采集过程中的不稳定因素导致的噪声干扰。条纹噪声通常会影响图像的清晰度和光谱分辨率，去除它对于后续的大气校正至关重要。 接下来，FLAASH模型被用于大气校正。该模型考虑了大气中的多种成分（如水蒸气、氧气、气溶胶等）对光谱的影响，通过反演算法估算出大气层的光学厚度和大气散射特性，从而计算出地表的真实反射率。大气校正的过程是将大气影响从高光谱数据中分离出来，使得地物的光谱特性更加接近其真实状态。 为了验证FLAASH模型在HSI数据大气校正中的有效性，研究者对比了校正前后三种典型地物（如植被、建筑物、裸土等）的反射率变化。此外，他们还将校正后植被的反射率与标准光谱库中的反射率进行了比较。这种对比分析有助于评估校正的精确程度，证明了FLAASH模型在处理HSI数据时能够有效去除大气影响，恢复地表真实反射率。 这篇论文展示了FLAASH模型在高光谱数据大气校正中的应用，强调了大气校正对于HSI数据分析的重要性，并通过实例证明了该模型的有效性。这些研究成果对于遥感领域，尤其是地物光谱识别和环境监测具有重要的理论和实践价值。