FLAASH大气校正技术在Hyperion高光谱影像处理中的应用

"这篇论文详细介绍了基于FLAASH（Fast Line-of-Sight Atmosphere Analysis of Spectral Hypers cubes）的大气校正方法在处理Hyperion高光谱影像上的应用。FLAASH是一种常用于ENVI软件中的大气校正工具，旨在减少遥感图像中由大气影响产生的误差，以提高光谱数据的准确性。文章通过黑河流域甘肃张掖地区2007年9月10日的Hyperion高光谱影像为例，进行了实际的案例分析。 FLAASH大气校正过程主要包括以下几个步骤： 1. 几何校正：使用Landsat-7 ETM+影像对Hyperion高光谱影像进行几何校正，确保影像的空间准确性。 2. DN值转换：将Hyperion的数字数(DN)转换为辐射亮度和表观反射率，这是大气校正的基础。 3. 大气校正：运用FLAASH算法，去除大气对影像的影响，得到校正后的反射率数据。 4. 结果比较：比较了校正前后的辐射亮度、表观反射率，并与实地测量的玉米ASD波谱数据进行对比，以验证FLAASH大气校正的效果。 研究结果显示，FLAASH大气校正效果显著，四种典型地物（玉米、水体、荒漠和建筑物）的反射率曲线与实地测量数据高度吻合，相关系数达到0.987，表明FLAASH能够有效地去除大气干扰，提供准确的光谱信息。 关键词涉及到Hyperion高光谱影像的处理，大气校正技术，FLAASH的应用，表观反射率的计算以及重采样技术。此研究对于高光谱遥感数据的定量分析具有重要的参考价值，有助于提升地物识别和地表参数反演的精度。 根据中图分类号，该研究属于遥感技术的范畴，具体为TP79，具有较高的学术价值。其文献标识码为A，表明这是一篇原创性的科学研究文章。DOI（Digital Object Identifier）10.3964/j.issn.1000-0593(2009)05—1181-05为该论文的唯一识别码，方便后续引用和检索。"