卫星影像预处理：辐射定标、去云与大气校正

"卫星影像预处理文档_v2.01，涉及内容包括辐射定标、表观反射率计算、去云方法、大气校正及6S模型参数" 在卫星影像处理领域，预处理是一个至关重要的步骤，它确保了影像的质量和后续分析的准确性。以下是对这些关键知识点的详细说明： 1. 辐射定标：辐射定标是将卫星传感器捕获的数字信号（DN，Digital Number）转换为具有物理意义的辐射亮度值或反射率。这个过程通常涉及到两个定标系数：gain和bias。辐射定标的公式为 L = DN * gain + bias，其中L表示辐射亮度，DN是原始数据的灰度值，gain是校正增量系数，bias是校正偏差量。 2. 计算表观反射率：表观反射率是反映地物表面对太阳辐射反射能力的一个无量纲参数。其计算公式为 ρtoa = (π * L) / (D * ESUN * cos(θs))，其中ρtoa是大气层顶的表观反射率，L是大气层顶进入卫星传感器的光谱辐射亮度，D是日地间距离，θs是太阳的天顶角，ESUN是大气顶的平均太阳光谱辐照度。 3. 去云：去云是通过算法去除影像中的云层部分，提高可见度和分析精度。在处理SkySat卫星数据时，通常采用FMask算法的变种，该算法结合了SkySat的特定波谱特性。同时，会将SkySat的云掩膜与Sentinel-2的云掩膜合并，以获得更全面的无云影像。 4. 大气校正：大气校正是从影像的辐射亮度或表观反射率转换到地表实际反射率的过程，目的是消除大气因素（如散射、吸收、反射）对影像的影响。常用的大气校正模型有ENVI的FLAASH和6S模型。6S模型需要输入包括影像拍摄时间、中心经纬度、卫星角度、太阳角度、传感器高度、光谱响应函数和表观辐射亮度值等详细参数。 5. 6S模型参数：在6S模型中，需要提供特定的气象条件和地表信息，例如影像拍摄日期、卫星和太阳的角度、传感器高度等。此外，还需要选择地表特性（均一地表或非均一地表）和大气模式，以精确模拟大气对辐射传输的影响。 以上内容详细阐述了卫星影像预处理的主要步骤和技术，对于理解卫星数据处理和地球观测至关重要。通过对这些步骤的深入理解和应用，可以有效地提升遥感数据分析的准确性和可靠性。