3.2.2.1　大气校正

遥感传感器接收到的地物辐射是2次通过大气而受衰减的太阳辐射，在传输过程中，大气对电磁波有反射、吸收和散射作用，地物发射或反射的电磁波信号遭到衰减，使传感器获得的遥感图像数据失真，给地表关键参数的遥感反演带来较大的不确定性。大气校正直接影响到后续的信息提取、定量分析和遥感应用（祝民强，等，2002；聂爱秀，2007）。因此，必须进行大气校正，以消除或减轻成像过程中由于大气对阳光和来自目标的辐射所产生的散射而引起的辐射失真。

表3-2　数据类型及来源

遥感大气校正方法按照校正结果可以分为绝对和相对2种（魏子卿，等，1998）。前者是基于实时的参数将遥感影像的DN（Digital Number）值转换为地表反射率或地表反射辐亮度，以达到消除大气影响的目的，该方法需要的大气参数比较多且不易获取，但精度很高（王欢，等，2013）；后者是指根据影像自身的信息以减轻大气对影像辐射值的影响，该方法简单且易操作，但精度相对较低（任锴，等，2008）。目前，常用的大气校正模型有6S模型、LOWTRAN模型、MORTRAN模型、大气去除程序ATREM、TURNER大气校正模型、空间分布快速大气校正模型ATCOR、FLAASH模型等（郑伟，等，2004；郑伟，2005）。其中，FLAASH是目前精度较高的大气辐射校正模型，该模型是由世界一流的光学成像研究所——波谱科学研究所（Spectral Sciences Inc.）在美国空军研究实验室（U.S.Air Force Research Laboratory）支持下开发的大气校正模块，可用于高光谱数据（如HyMap、AVIRIS、HYPERION）和多光谱数据（Landsat系列卫星，SPOT、IRS、ASTER）的大气校正。FLAASH模型不仅能消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射率的影响，而且当遥感数据中包含合适的波段时，还可以反演水气、气溶胶等参数。研究表明，基于该模型获得的地物反射率、辐射率以及地表温度等物理模型参数较为准确（杨杭，等，2010；杨校军，等，2008）。

本文中，大气校正主要针对多光谱数TM/Landsat 8 OLI影像。Landsat 8星载陆地成像仪（Operational Land Imager，OLI）和热红外传感器（Thermal Infrared Sensor，TIRS）2台传感器，其中OLI有9个光谱波段（波段1～9），分辨率为30 m（多光谱波段）和15 m（全色波段），TIRS包括2个波段（波段10、11），分辨率为100 m。Landsat8 OLI和TIRS、Landsat 7 ETM+、Landsat 5 TM各波段参数见表3-3。

本文大气校正主要包括辐射定标和FLAASH大气校正2个步骤。辐射定标采用以下定标公式计算，将各卫星数据的多光谱波段灰度DN值图像转换为辐亮度图像L：

式中，gain和bias为多光谱波段的增益与偏置。

利用ENVI 5.0的FLAASH扩展模块，基于中纬度标准大气模式对TM/Landsat 8 OLI影像多光谱数据进行大气校正，大部分大气校正参数可从影像数据的头文件中获取，具体参数见表3-4。

表3-4　FLAASH大气校正输入参数

3.2.2.2　几何校正

遥感影像的几何纠正（Geometric Correction）是指从具有几何畸变的图像中消除畸变的过程，即定量地确定图像上的像元坐标和目标物的地理坐标的对应关系（刘勇卫，2011）。遥感影像的几何畸变大体分为2类：内部畸变。由传感器性能差异引起，主要有比例尺畸变，歪斜畸变，中心移动畸变，扫描非线性畸变，辐射状畸变，正交扭曲畸变。外部畸变。由运载工具姿态变化和目标物引起，包括由运载工具姿态变化（偏航、俯仰、滚动）引起的畸变，因高度变化引起的比例尺不一致，从而使目标物产生几何误差。(www.daowen.com)

针对由于地球自转造成的影响、地球表面曲率的影响、遥感平台位置与运动状态变化的影响以及传感器的影响等造成的遥感图像几何畸变进行的纠正称之为几何粗校正。根据产生畸变的原因，系统上的畸变可以利用严格的计算公式和取得的辅助数据进行校正，这项工作通常在卫星资料处理中心已经完成。

由于卫星上仪器提供的姿态信息一般来说满足不了几何校正所要求的精度，因此为了使遥感图像的几何精度符合制图要求，还需利用相关参数（地面控制点、数字高程模型、卫星参数等）作进一步校正，称为几何精校正。一般来说，卫星影像的几何精纠正可以分3步进行：①选取地面控制点（GCP）。GCP的分布、数量等指标直接影响遥感影像几何精度，因此选取分布均匀、数量足够的地面控制点非常重要（王圣尧，2014）。选取一些明显的、易识别的目标点作为地面控制点，比如河流交叉部位、山脊线交叉部位、永久标志性建筑物等，每图幅一般应有15～25个控制点。②建立多项式校正模型，即图像坐标（x，y）与其参考坐标（X，Y）之间关系的数学表达式。③采用最邻近法、灰度重采样，双线性内插法建立灰度矩阵（孟飞，2006）。

在研究中，使用ERDAS中的几何校正模块，采用多项式（3 Order Polynomial），最邻近采样法完成对地形图和遥感影像的几何校正。首先对1∶50 000地形图进行校正，然后以地形图为标准分别对GF2遥感影像进行校正，接着以校正好的GF2图像为基础对MODIS、TM、OLI等影像进行图像对图像的配准处理，校正误差均在一个象元内，几何校正流程图见图3-4。

图3-4　研究区遥感影像几何校正流程图