资源简介

摘要： 水体光谱信息微弱，常用的基于辐射传输模型的大气校正方法在水体中校正精度较差。基于覆盖太湖水体的2016年4月29日的高分一号宽幅相机影像（GF-1/WFV）和同步的实测光谱数据，对6S辐射传输模型的输入参数进行敏感性分析，逐像元计算观测几何，使用分区气溶胶类型、分区暗像元和Spline插值确定的气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）进行6S逐像元大气校正。实验结果表明:气溶胶模式对6S大气校正结果的影响最大，与FLAASH方法相比，逐像元计算观测几何和气溶胶参数的校正方法对大气校正精度有改进作用,4个波段的平均相对误差分别降低了1.84%、7.78%、4.79%和17%。结合精确大气参数输入的6S逐像元大气校正方法可以改进水体表面遥感反射率的大气校正精度。 关键词： 高分一号;  WFV;  大气校正;  6S;  太湖     Abstract: The spectral information of water is weak, and the commonly used radiation transfer model has poor accuracy in atmospheric correction of water body. Based on the Gaofen-1 WFV image (GF-1/WFV) and the synchronous in situ spectra covering Taihu Lake on 29th, April, 2016, the sensitivity analysis of the input parameters in 6S model was first performed, and then the image was corrected using 6S model using the observation geometry calculated pixel-by-pixel, the partitioned aerosol type and the Aerosol Optical Depth (AOD) determined by the partitioned dark pixel and Spline interpolation. The experimental results show that the aerosol type has the greatest influence on the 6S atmospheric correction results. Compared with the FLAASH method, the 6S method using the observation geometry and aerosol parameters calculated pixel-by-pixel significantly improved the atmospheric correction accuracy, with the ARE (Average Relative Error) of the four bands reduced by 1.84%，7.78%，4.79%，17%. The 6S atmospheric correction method pixel by pixel with the input of accurate atmospheric parameters can improve the correction accuracy of the remote sensing reflectance above water surface.

相关资源

1. 水质遥感监测的关键要素叶绿素a的反演算法研究进展
2. 基于无人机遥感技术的森林参数获取研究进展
3. 基于无线传感器网络的森林生态系统观测试验平台构建
4. 基于无人机激光雷达的森林冠层高度分析
5. 多源时序国产卫星影像的森林火灾动态监测
6. 基于无人机遥感技术的台风灾害倒伏绿化树木检测

下载说明

·如果您发现该资源不能下载，请通知管理员.gissky@gmail.com

·为确保下载的资源能正常使用，请使用[WinRAR v3.8]或以上版本解压本站资源,缺省解压密码www.gissky.net ，如果是压缩文件为分卷多文件，请依次下载每一个文件，并按照顺序命名为1.rar,2.rar,3.rar...，然后鼠标右击1.rar解压.

·为了保证您快速的下载速度，我们推荐您使用[网际快车]等专业工具下载.

·站内提供的资源纯属学习交流之用,如侵犯您的版权请与我们联系.