摘 要

在利用高光谱遥感技术进行地质应用时，提取遥感影像反映的岩矿信息是关键环节之一。因此如何获取高质量的高光谱影像反射率对于高光谱数据的定量化应用具有重要的理论和现实意义。本次研究在分析6S模型大气校正原理的基础上，利用IDL、Fortran以及MATLAB语言，构建了6S模型的CASI/SASI影像数据大气校正模块。结合提供的航空高光谱数据，实现了CASI/SASI影像数据的6S模型大气校正处理，同时对比分析了6S模型下的大气校正与FLAASH模型以及经验线性法大气校正的效果。研究结果表明：6S模型下的大气校正与FLAASH模型相比操作简单，与经验线性法大气校正相比反演精度更好。

关键词：6S模型；FLAASH模型；大气辐射校正；CASI/SASI数据

Abstract

The extraction of remote sensing images of rock and mineral information is one of the key aspects in the use of hyperspectral remote sensing technology for geological applications. Therefore, how to obtain high-quality hyperspectral image reflectance has important theoretical and practical significance for the quantitative application of hyperspectral data. Based on the principle of 6S model atmospheric correction, this study used IDL, Fortran, and MATLAB language to construct an atmospheric correction module for CASI/SASI image data based on the 6S model. Combined with the provided aerospace hyperspectral data, this paper implements 6S model atmospheric correction processing of CASI/SASI image data, and compares and analyzes the correction effect of 6S model atmospheric correction ，FLAASH model atmospheric correction and empirical linear method atmospheric correction. The results show that the atmospheric correction under the 6S model is simpler than the FLAASH model, and the retrieval accuracy is better than that of the empirical linear method.

Key Words： 6S model; FLAASH model; atmospheric radiation correction; CASI/SASI data

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状综述 2

1.3 研究内容和技术路线 4

第2章 大气辐射传输模型 6

2.1 辐射传输基础 6

2.2 Flaash大气校正模型 7

2.3 6S辐射传输模型 8

2.4 模型对比分析 9

第3章 数据获取与预处理 10

3.1 数据获取 10

3.2 数据预处理 10

3.2.1 遥感数据预处理 10

3.2.2 野外测量数据预处理 12

第4章 基于6S模型的高光谱岩矿反射率反演 13

4.1 6S模型算法思路 13

4.2 模型参数设置 14

4.2.1太阳几何条件反演 14

4.2.2光谱响应函数模拟 15

4.2.3参数设置 16

4.3 算法实现 17

4.4结果分析与讨论 17

4.4.1与ENVI/FLAASH模块大气校正结果比较 17

4.4.2与经验线性法大气校正结果比较 20

4.4.3 结论与讨论 21

第5章 总结与展望 23

5.1总结 23

5.2 不足与展望 23

参考文献 25

附录A 部分程序代码 27

致 谢 37

第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

研究背景

近30年来，高光谱影像数据的质量（包含空间分辨率和光谱分辨率）由于对地观测能力的快速发展越来越高，为地表反射率反演带来了新的机遇。遥感影像处理分析方法的改进和遥感影像校准技术的应用，也大大提高了高光谱遥感的反演精度，给定量遥感的应用发展带来了新的机遇和挑战。

定量遥感是指一种定量获取测量目标参数或特征的方法，该方法主要利用卫星传感器或者航空传感器等获取地表特性的电磁信号，同时利用先验知识或者计算机系统的支持获取所需参数或特征^[1]。但是，大气中由于存在大气分子与气溶胶、电磁波等的相互作用，因此电磁波在大气中传播时能量会因此而发生一定程度的衰减。同时，还有一部分能量在被大气散射后由于程辐射的作用会进入遥感器，导致传感器会获取一部分不带有任何与地表信息相关的入射能量。对于整个遥感系统而言，由于获取的影像数据受到这些因素的大气影响，因此即使数据获取时遥感系统处于正常工作状态，仍然不可避免的存在辐射误差。这些因素在影像上的表现一般为图像暗淡，图像的对比度偏低。因此，要进行定量遥感的分析，就一定要对遥感传感器获得的反射率影像进行大气校正，对于一部分需要精准的地表真实反射率信息的应用而言，消除大气造成的影响更加重要。例如利用遥感影像用于精准农业、区域水质监测、生态环境监测等时，必须排除大气影响，否则数据中的一些重要成分反射率的微小差别就可能会损失^[2]；还有，重要植被指数NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)也很容易受到大气影响^[3]。

高光谱是指在太阳光谱波段内对地物目标反射辐射能量测量的光谱波段分辨率为纳米级的技术^[4]。近10年来，高光谱遥感技术随着光谱分辨率以及空间分辨率的提高发展十分迅速，正在逐渐取代多光谱数据，成为获取土壤和岩石物理化学特征的有效手段。该技术将地面目标的精细光谱测量技术融入航空航天和空间遥感成像技术，形成成像光谱遥感地面观测技术。它具有从大尺度空间尺度上检测和分析岩石和矿物目标的光谱特征的能力，使得遥感技术能够直接识别岩石矿物的存在，矿物丰度和矿物组成分布。

1.1.2 研究意义

在利用高光谱遥感技术进行地质应用时，提取遥感影像反映的岩矿信息是关键的环节之一。吴昀昭、杨波和张楠楠等人在该方向上做了大量的研究^[5,6]，他们的研究内容一般以岩矿的地表真实反射波谱曲线为基础，并在此基础上研究岩矿不同岩性的波段分布特点以及其在图像上的表现，或者在此基础上完成波段计算、波段的变换分析等操作。但是由于各类传感器获取的遥感影像在获取过程中均会受到大气分子、气溶胶等导致的大气吸收、散射或者由于传感器波谱响应等因素的影响，导致获取影像的DN（Digital Number）值和地表真实反射率之间必然会出现一定程度的偏差，进而会影响后续影像信息提取的效果^[7]。因此为了充分发挥高光谱遥感技术在矿产资源调查中的技术优势，使成像光谱遥感的工作方法更好地推进到以光谱分析及光谱识别的量化分析阶段，进而促进高光谱遥感应用技术产业化进程，开展高光谱遥感数据特征分析和处理分析方法技术的研究显得尤为重要。

一般而言，多光谱遥感影像包含的波段数量少，能提供的信息量小。但高光谱数据在该方面却有着很大的优势。对于高光谱影像数据而言，其几乎包括了从可见光、近红外到短波红外的所有波段，这些波段信息支持直接通过高光谱影像来获取各项目标地物的信息，而无需外部观测。但正因高光谱数据的图谱合一以及包含丰富信息的特征，如何获取更为精准的高光谱影像显得十分重要。众所周知，大气校正结果的精准度直接决定了高光谱数据的准确性，因此为了为地质应用或者其他定量遥感应用提供更好的数据支撑，如何更好的进行大气校正以消除大气影响一直是众多学者研究的方向。