基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法：原理、應(yīng)用與展望一、引言1.1研究背景與意義高光譜遙感作為光學(xué)遙感技術(shù)的前沿領(lǐng)域，能夠獲取地物豐富的光譜信息，在多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。在地質(zhì)勘探中，高光譜遙感可精確識(shí)別礦物成分與地質(zhì)構(gòu)造，為礦產(chǎn)資源勘查提供關(guān)鍵依據(jù)，幫助勘探人員更準(zhǔn)確地確定潛在的礦產(chǎn)區(qū)域。在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)方面，它能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況，包括作物的健康程度、營(yíng)養(yǎng)狀況以及病蟲害的早期預(yù)警等，有助于農(nóng)民及時(shí)采取措施，提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。在環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，高光譜遙感可對(duì)水體污染、大氣成分等進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)環(huán)境問題，為環(huán)境保護(hù)和治理提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持。在軍事偵察中，高光譜遙感能通過分析地物的光譜特征，識(shí)別偽裝目標(biāo)，為軍事決策提供重要情報(bào)。然而，高光譜數(shù)據(jù)在獲取過程中，會(huì)受到大氣的強(qiáng)烈干擾。大氣中的氣體分子（如水蒸氣、氧氣、二氧化碳等）和氣溶膠會(huì)對(duì)太陽輻射產(chǎn)生吸收和散射作用，導(dǎo)致傳感器接收到的輻射信息不僅包含地物的反射信息，還混入了大氣的影響。這使得遙感影像的測(cè)量值與實(shí)際地物光譜反射信息存在偏差，同種地物在不同景影像上可能表現(xiàn)出不同的光譜信息。這種偏差極大地增加了遙感信息提取的難度，嚴(yán)重降低了地表參數(shù)定量反演的精度，對(duì)實(shí)際遙感應(yīng)用工作產(chǎn)生了不可忽視的負(fù)面影響。例如，在利用高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行植被覆蓋度反演時(shí)，如果不進(jìn)行大氣校正，大氣的吸收和散射作用會(huì)導(dǎo)致植被反射率的誤判，從而使反演結(jié)果出現(xiàn)較大誤差。大氣校正作為消除大氣影響的關(guān)鍵手段，旨在從遙感器所接收到的大氣-陸地混合信號(hào)中提取出陸表目標(biāo)物體的真實(shí)貢獻(xiàn)部分，去除大氣干擾信息，獲得地表真實(shí)光譜信息。它是高光譜數(shù)據(jù)處理的核心環(huán)節(jié)，對(duì)于提高高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量和應(yīng)用精度具有至關(guān)重要的作用。準(zhǔn)確的大氣校正可以使高光譜數(shù)據(jù)更真實(shí)地反映地物的光譜特征，從而提高地物分類、目標(biāo)識(shí)別和參數(shù)反演等應(yīng)用的準(zhǔn)確性。在眾多大氣校正方法中，基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。這類方法不需要復(fù)雜的大氣輻射傳輸模型和大量的大氣參數(shù)，操作相對(duì)簡(jiǎn)便，成本較低，且在一些實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中能夠取得較好的校正效果。例如，在缺乏實(shí)時(shí)大氣參數(shù)測(cè)量數(shù)據(jù)的情況下，基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法可以利用影像本身的信息進(jìn)行校正，具有較強(qiáng)的實(shí)用性。同時(shí)，基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法還可以與其他校正方法相結(jié)合，進(jìn)一步提高大氣校正的精度和適用性。因此，對(duì)基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法進(jìn)行深入研究，具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。它不僅有助于完善高光譜大氣校正的理論體系，還能為高光譜遙感在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供更可靠的數(shù)據(jù)處理技術(shù)支持，推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀國(guó)外在基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法研究方面起步較早。1988年，Kaufman提出了最暗目標(biāo)法，該方法基于整個(gè)研究區(qū)域大氣效應(yīng)均勻且黑暗目標(biāo)存在的假設(shè)條件，不需要瞬時(shí)試場(chǎng)的實(shí)測(cè)大氣參數(shù)和衛(wèi)星同步光測(cè)數(shù)據(jù)，主要依靠影像本身的信息和影像頭文件獲取輸入?yún)?shù)，操作簡(jiǎn)便，其校正精度能滿足一般遙感應(yīng)用研究，在歷史數(shù)據(jù)處理中也表現(xiàn)出良好的適用性。此后，不少學(xué)者圍繞最暗目標(biāo)法的關(guān)鍵技術(shù)，即確定遙感影像中的最暗像元值和選擇合適的大氣校正模型展開深入研究，不斷改進(jìn)和完善該方法。例如，有研究通過優(yōu)化最暗像元的選取算法，提高了該方法在復(fù)雜地形和多樣地物條件下的適應(yīng)性。1996年，Chave在暗目標(biāo)法（DOS）基礎(chǔ)上改進(jìn)完善提出了COST模型。該模型納入了輻射定標(biāo)這一關(guān)鍵處理步驟，雖然需要計(jì)算一些圖像信息來獲取必要參數(shù)，但后續(xù)影像DN值轉(zhuǎn)換為大氣校正的反射率值可單獨(dú)完成。COST模型彌補(bǔ)了黑暗像元法忽略大氣吸收效應(yīng)的缺陷，提高了校正精度，在實(shí)際應(yīng)用中得到了較為廣泛的應(yīng)用。在一些植被覆蓋度反演的研究中，使用COST模型進(jìn)行大氣校正后，反演結(jié)果的精度有了明顯提升。國(guó)內(nèi)學(xué)者也在積極開展基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法研究，并取得了一系列成果。部分學(xué)者針對(duì)國(guó)內(nèi)復(fù)雜的地理環(huán)境和多樣化的地物類型，對(duì)國(guó)外經(jīng)典的經(jīng)驗(yàn)方法進(jìn)行了改進(jìn)和驗(yàn)證。例如，在研究中發(fā)現(xiàn)，將最暗目標(biāo)法與國(guó)內(nèi)一些地區(qū)的地形、植被等先驗(yàn)信息相結(jié)合，可以更好地確定最暗像元，從而提高大氣校正的精度。還有學(xué)者提出了基于圖像特征的相對(duì)校正法的改進(jìn)方案，通過對(duì)不同地物類型的光譜特征進(jìn)行深入分析，優(yōu)化了校正模型的參數(shù)選擇，使校正結(jié)果更符合國(guó)內(nèi)實(shí)際情況。此外，國(guó)內(nèi)在基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法與其他技術(shù)的融合應(yīng)用方面也有不少探索。將經(jīng)驗(yàn)校正方法與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)大量高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，自動(dòng)優(yōu)化大氣校正的參數(shù)，提高校正的效率和精度。在一些城市環(huán)境監(jiān)測(cè)的高光譜數(shù)據(jù)處理中，這種融合方法能夠更準(zhǔn)確地去除大氣干擾，提取出城市地表的真實(shí)光譜信息。盡管國(guó)內(nèi)外在基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法研究上取得了一定成果，但仍存在一些不足之處?，F(xiàn)有方法在復(fù)雜大氣條件下的適應(yīng)性有待進(jìn)一步提高，如在強(qiáng)散射、高濕度等特殊大氣環(huán)境中，校正精度可能會(huì)受到較大影響。部分經(jīng)驗(yàn)方法對(duì)影像中地物類型和分布有一定要求，當(dāng)研究區(qū)域地物類型復(fù)雜多樣時(shí)，校正效果可能不理想。不同經(jīng)驗(yàn)方法之間的比較和融合研究還不夠深入，缺乏系統(tǒng)的評(píng)估體系來確定在不同應(yīng)用場(chǎng)景下最適宜的校正方法。這些問題都為后續(xù)的研究提供了方向和挑戰(zhàn)。1.3研究?jī)?nèi)容與方法本文將深入研究基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法，具體研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面：基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法原理剖析：詳細(xì)闡述最暗目標(biāo)法、COST模型等基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法的基本原理，分析其在不同假設(shè)條件下的工作機(jī)制，如最暗目標(biāo)法基于整個(gè)研究區(qū)域大氣效應(yīng)均勻且黑暗目標(biāo)存在的假設(shè)，探究其如何利用影像本身信息確定最暗像元值并進(jìn)行大氣校正。深入研究這些方法在處理高光譜數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢(shì)與局限性，包括對(duì)大氣吸收和散射效應(yīng)的處理能力，以及對(duì)不同地物類型和復(fù)雜地形的適應(yīng)性等。基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法應(yīng)用分析：選擇不同研究區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)，涵蓋城市、森林、水體等多種地物類型，運(yùn)用基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法進(jìn)行處理，通過對(duì)比校正前后的高光譜數(shù)據(jù)，分析大氣校正對(duì)提高地物分類精度、目標(biāo)識(shí)別準(zhǔn)確性以及地表參數(shù)反演精度的作用。在城市區(qū)域，研究大氣校正如何幫助更準(zhǔn)確地識(shí)別建筑物、道路等城市地物；在森林區(qū)域，分析大氣校正對(duì)植被類型識(shí)別和生物量反演的影響；在水體區(qū)域，探討大氣校正對(duì)水質(zhì)參數(shù)反演的重要性。不同基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法對(duì)比研究：對(duì)多種基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法進(jìn)行系統(tǒng)對(duì)比，從校正精度、計(jì)算效率、對(duì)數(shù)據(jù)和參數(shù)的要求等多個(gè)維度進(jìn)行評(píng)估。通過實(shí)驗(yàn)分析不同方法在相同數(shù)據(jù)集上的校正效果差異，找出在不同應(yīng)用場(chǎng)景下表現(xiàn)最優(yōu)的校正方法。當(dāng)研究區(qū)域地物類型簡(jiǎn)單且大氣條件相對(duì)穩(wěn)定時(shí)，評(píng)估哪種經(jīng)驗(yàn)方法能以較高效率獲得滿意的校正精度；當(dāng)面對(duì)復(fù)雜大氣條件和多樣地物類型時(shí)，分析哪種方法具有更好的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。為實(shí)現(xiàn)上述研究?jī)?nèi)容，本文將采用以下研究方法：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國(guó)內(nèi)外關(guān)于基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法的相關(guān)文獻(xiàn)，梳理該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展歷程和主要成果，了解現(xiàn)有方法的原理、應(yīng)用情況以及存在的問題，為本文的研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。通過對(duì)文獻(xiàn)的綜合分析，總結(jié)前人在方法改進(jìn)、應(yīng)用拓展等方面的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，明確本文的研究方向和重點(diǎn)。案例分析法：選取具有代表性的高光譜遙感影像數(shù)據(jù)作為案例，運(yùn)用不同的基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法進(jìn)行處理，對(duì)校正結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析和討論。結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求，如地物分類、植被監(jiān)測(cè)等，評(píng)估不同方法在實(shí)際場(chǎng)景中的適用性和有效性，通過實(shí)際案例深入了解基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法的優(yōu)勢(shì)和局限性。實(shí)驗(yàn)對(duì)比法：設(shè)計(jì)一系列實(shí)驗(yàn)，對(duì)不同基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。控制實(shí)驗(yàn)條件，包括數(shù)據(jù)集、大氣參數(shù)等，確保實(shí)驗(yàn)的科學(xué)性和可靠性。通過對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析，量化評(píng)估不同方法的校正精度、計(jì)算效率等指標(biāo)，為方法的選擇和改進(jìn)提供客觀依據(jù)。二、基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法原理2.1經(jīng)驗(yàn)線性法2.1.1基本原理經(jīng)驗(yàn)線性法是一種常用的基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法，其基本原理是利用地面已知反射率的控制點(diǎn)，通過線性回歸建立影像數(shù)字量化值（DN值）與地表反射率之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)大氣校正。在高光譜遙感中，傳感器接收到的輻射信號(hào)不僅包含地物的反射信息，還受到大氣的吸收、散射等因素的影響，導(dǎo)致影像的DN值與地表真實(shí)反射率存在偏差。經(jīng)驗(yàn)線性法假設(shè)在一定條件下，這種偏差可以通過線性關(guān)系進(jìn)行補(bǔ)償。具體來說，首先在研究區(qū)域內(nèi)選擇若干個(gè)具有已知反射率的地面控制點(diǎn)。這些控制點(diǎn)的選擇至關(guān)重要，它們應(yīng)具有代表性，能夠覆蓋研究區(qū)域內(nèi)不同的地物類型和地表特征，如植被、土壤、水體等。同時(shí)，控制點(diǎn)的反射率應(yīng)通過實(shí)地測(cè)量或其他可靠的方法準(zhǔn)確獲取，通常使用地物光譜儀在現(xiàn)場(chǎng)對(duì)控制點(diǎn)進(jìn)行測(cè)量，以確保反射率數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。然后，在高光譜影像上準(zhǔn)確識(shí)別并提取這些控制點(diǎn)對(duì)應(yīng)的像元，并獲取其DN值。由于影像的DN值與地表反射率之間存在一定的線性關(guān)系，設(shè)反射率為R，DN值為DN，通過線性回歸可以建立如下關(guān)系式：R=a\timesDN+b，其中a為增益系數(shù)，b為偏移系數(shù)。通過已知反射率的控制點(diǎn)及其對(duì)應(yīng)的DN值，利用最小二乘法等方法求解出增益系數(shù)a和偏移系數(shù)b。一旦確定了這兩個(gè)系數(shù)，就可以利用該線性關(guān)系式對(duì)整幅高光譜影像的DN值進(jìn)行轉(zhuǎn)換，從而得到校正后的地表反射率圖像，實(shí)現(xiàn)大氣校正的目的。例如，在某一研究區(qū)域進(jìn)行高光譜大氣校正時(shí)，選擇了一塊草地、一塊裸地和一片水體作為控制點(diǎn)。通過地物光譜儀測(cè)量得到草地在某一波段的反射率為0.25，裸地的反射率為0.18，水體的反射率為0.05。在高光譜影像上找到對(duì)應(yīng)的像元，獲取其DN值分別為150、120和30。利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，計(jì)算出增益系數(shù)a和偏移系數(shù)b，進(jìn)而對(duì)整幅影像進(jìn)行校正。2.1.2關(guān)鍵步驟選擇控制點(diǎn)：控制點(diǎn)的選擇直接影響大氣校正的精度。應(yīng)在研究區(qū)域內(nèi)全面考慮地物類型的多樣性，包括不同植被覆蓋度的區(qū)域、不同質(zhì)地的土壤區(qū)域以及各種水體等。同時(shí)，要保證控制點(diǎn)在空間上均勻分布，避免集中在某一局部區(qū)域?？刂泣c(diǎn)的數(shù)量也有一定要求，一般來說，至少需要選擇三個(gè)以上的控制點(diǎn)，以確保線性回歸的準(zhǔn)確性。在山區(qū)進(jìn)行高光譜大氣校正時(shí)，除了選擇常見的植被、土壤控制點(diǎn)外，還應(yīng)考慮選擇一些具有代表性的巖石露頭作為控制點(diǎn)，并且在不同海拔高度和地形部位均勻選取。測(cè)量地面反射率：使用專業(yè)的地物光譜儀在實(shí)地對(duì)選定的控制點(diǎn)進(jìn)行反射率測(cè)量。測(cè)量過程中，要嚴(yán)格遵循儀器的操作規(guī)范，確保測(cè)量條件的一致性。選擇在晴朗、無云、光照穩(wěn)定的時(shí)間段進(jìn)行測(cè)量，以減少光照變化對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響。在測(cè)量時(shí)，要保持光譜儀的探頭垂直于地面，并且與地面保持適當(dāng)?shù)木嚯x，以獲取準(zhǔn)確的反射率數(shù)據(jù)。對(duì)于一些面積較小或形狀不規(guī)則的控制點(diǎn)，可能需要進(jìn)行多次測(cè)量并取平均值，以提高測(cè)量的可靠性。計(jì)算線性回歸參數(shù)：將獲取的控制點(diǎn)的地面反射率和影像上對(duì)應(yīng)的DN值代入線性回歸模型，利用最小二乘法等算法求解增益系數(shù)a和偏移系數(shù)b。在計(jì)算過程中，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)的檢查和預(yù)處理，去除異常值和噪聲的影響。如果存在個(gè)別控制點(diǎn)的數(shù)據(jù)明顯偏離其他數(shù)據(jù)，可能是由于測(cè)量誤差或地物特性的特殊性導(dǎo)致的，需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析和處理，必要時(shí)可以剔除這些異常數(shù)據(jù)，以保證線性回歸的準(zhǔn)確性。進(jìn)行大氣校正：利用計(jì)算得到的增益系數(shù)a和偏移系數(shù)b，對(duì)整幅高光譜影像的每個(gè)像元的DN值進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到校正后的地表反射率圖像。在校正過程中，要注意數(shù)據(jù)的精度和范圍，確保校正后的反射率值在合理的范圍內(nèi)。對(duì)于一些超出正常范圍的反射率值，可能是由于影像噪聲或其他異常情況導(dǎo)致的，需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚?，如進(jìn)行濾波或重新檢查校正參數(shù)。2.2暗像元法2.2.1基本假設(shè)與原理暗像元法是一種經(jīng)典的基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法，其建立在一系列假設(shè)基礎(chǔ)之上。首先，假設(shè)待校正的高光譜遙感圖像上存在黑暗像元區(qū)域。黑暗像元是指那些反射率極低的像元，理論上其反射率近似為0。在實(shí)際的地物中，水體在近紅外波段，由于對(duì)太陽輻射的強(qiáng)烈吸收，反射率幾乎為零，常被視為黑暗像元；濃密植被在紅色波段，由于其葉綠素對(duì)紅光的高吸收特性，反射率通常小于5%，也可作為黑暗像元的候選。其次，假定地表為朗伯面反射。朗伯面是一種理想的反射面，其反射特性是各向同性的，即無論從哪個(gè)角度觀察，反射率都保持一致。這一假設(shè)簡(jiǎn)化了對(duì)地表反射的描述，使得在處理過程中不需要考慮復(fù)雜的地表反射方向性問題。在實(shí)際應(yīng)用中，雖然大部分地表并非嚴(yán)格的朗伯面，但在一定程度上可以近似看作朗伯面，從而滿足暗像元法的應(yīng)用條件。另外，該方法還假設(shè)大氣性質(zhì)均一。這意味著在研究區(qū)域內(nèi)，大氣的成分、密度、溫度等屬性在空間上是均勻分布的，大氣對(duì)太陽輻射的吸收和散射特性在整個(gè)區(qū)域內(nèi)保持一致。盡管在現(xiàn)實(shí)中，大氣性質(zhì)會(huì)隨地理位置、高度、時(shí)間等因素發(fā)生變化，但在相對(duì)較小的研究區(qū)域和較短的時(shí)間范圍內(nèi)，這種均一性假設(shè)具有一定的合理性?；谝陨霞僭O(shè)，暗像元法的原理是：反射率極小的黑暗像元，由于受到大氣的影響，其像元值會(huì)相對(duì)增加?？梢哉J(rèn)為這部分增加的像元值是由大氣的程輻射（路徑輻射）所導(dǎo)致的。程輻射是指太陽輻射在到達(dá)地表目標(biāo)物前，就直接被大氣散射到太空并被傳感器接收的那部分輻射，它不攜帶任何有關(guān)目標(biāo)物的信息，卻干擾了傳感器對(duì)地表真實(shí)反射信息的獲取。通過確定黑暗像元增加的像元值，即估算出程輻射，然后將圖像中其他像元減去這個(gè)程輻射值，就能有效減少大氣對(duì)整幅影像的影響，進(jìn)而達(dá)到大氣校正的目的，獲得更接近地表真實(shí)反射率的圖像。2.2.2黑暗像元的選取與應(yīng)用黑暗像元的選取是暗像元法大氣校正的關(guān)鍵步驟，其準(zhǔn)確性直接影響校正效果。在實(shí)際操作中，有多種方法可用于選取黑暗像元。對(duì)于水體，由于其在近紅外波段反射率極低，可通過近紅外波段的影像數(shù)據(jù)來識(shí)別水體像元。設(shè)定一個(gè)反射率閾值，如在近紅外波段反射率低于0.05的像元可初步判定為水體像元，即黑暗像元。利用水體在多光譜影像上的光譜特征，結(jié)合其他波段的信息進(jìn)行綜合判斷，可進(jìn)一步提高水體像元識(shí)別的準(zhǔn)確性。對(duì)于濃密植被，可借助植被指數(shù)來選取黑暗像元。歸一化植被指數(shù)（NDVI）是常用的植被指數(shù)之一，其計(jì)算公式為NDVI=\frac{NIR-R}{NIR+R}，其中NIR為近紅外波段反射率，R為紅光波段反射率。一般來說，NDVI值較高的區(qū)域表示植被覆蓋度較高，當(dāng)NDVI值大于某個(gè)閾值（如0.6），且紅光波段反射率小于0.05時(shí)，該區(qū)域的像元可被認(rèn)為是濃密植被像元，即黑暗像元。還可以參考其他植被指數(shù)，如增強(qiáng)型植被指數(shù)（EVI）等，以更全面地反映植被的生長(zhǎng)狀況和覆蓋程度，提高濃密植被像元選取的可靠性。除了上述基于地物光譜特征和植被指數(shù)的方法外，還可以利用圖像的空間信息來輔助選取黑暗像元。通過分析像元的鄰域信息，判斷其是否與周圍像元具有相似的光譜特征。如果某個(gè)像元在其鄰域內(nèi)表現(xiàn)出明顯較低的反射率，且其周圍像元也具有相似的低反射率特征，那么該像元更有可能是黑暗像元。利用圖像分割技術(shù)，將圖像劃分為不同的區(qū)域，然后在每個(gè)區(qū)域內(nèi)根據(jù)反射率特征選取黑暗像元，可進(jìn)一步提高選取的效率和準(zhǔn)確性。在選取黑暗像元后，即可利用其進(jìn)行大氣校正。具體過程如下：首先，計(jì)算選取的黑暗像元在各個(gè)波段的平均像元值，這個(gè)平均像元值代表了大氣程輻射在各個(gè)波段的貢獻(xiàn)。然后，對(duì)于圖像中的每個(gè)像元，將其在各個(gè)波段的原始像元值減去黑暗像元的平均像元值，得到校正后的像元值。設(shè)原始像元在某一波段的像元值為DN_{original}，黑暗像元在該波段的平均像元值為DN_{dark}，則校正后的像元值DN_{corrected}=DN_{original}-DN_{dark}。最后，將校正后的像元值重新組合成校正后的高光譜影像，完成大氣校正過程。在實(shí)際應(yīng)用中，還需要對(duì)校正后的影像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，如通過對(duì)比校正前后影像的光譜特征、地物分類精度等指標(biāo)，檢驗(yàn)大氣校正的效果，必要時(shí)可對(duì)校正參數(shù)或黑暗像元的選取方法進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。2.3平場(chǎng)域法2.3.1原理概述平場(chǎng)域法是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的反射率反演方法，在高光譜大氣校正中具有獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值。其核心原理是通過選擇圖像中一塊具有高反射率、光譜變化平坦的區(qū)域，利用這個(gè)區(qū)域的平均光譜值來模擬飛行時(shí)的大氣條件下的太陽光譜。在高光譜遙感過程中，傳感器接收到的地物反射輻射不僅包含地物本身的反射信息，還受到大氣的吸收、散射等因素的干擾，導(dǎo)致傳感器記錄的數(shù)字量化值（DN值）與地表真實(shí)反射率存在偏差。平場(chǎng)域法通過巧妙的假設(shè)和處理，試圖消除這些大氣影響。該方法假設(shè)所選的平場(chǎng)域區(qū)域具有特殊的光譜特性。一方面，平場(chǎng)域自身的平均光譜沒有明顯的吸收特征，這意味著該區(qū)域的光譜響應(yīng)相對(duì)穩(wěn)定，不會(huì)因?yàn)榈匚镒陨淼墓庾V吸收特性而產(chǎn)生復(fù)雜的變化，從而能夠更純粹地反映大氣條件下的太陽輻射情況。另一方面，平場(chǎng)域輻射光譜主要反映的是當(dāng)時(shí)大氣條件下的太陽光譜，即該區(qū)域的光譜主要受到大氣的影響，而較少受到地物自身特性的干擾?；谶@兩個(gè)假設(shè)，平場(chǎng)域法將每個(gè)像元的DN值除以選擇區(qū)域的平均光譜值，得到相對(duì)反射率，以此來消除大氣的影響。假設(shè)圖像中某像元的DN值為DN_i，平場(chǎng)域區(qū)域的平均光譜值為S_{avg}，則經(jīng)過平場(chǎng)域法校正后該像元的相對(duì)反射率R_i可表示為：R_i=\frac{DN_i}{S_{avg}}。通過這種方式，將大氣對(duì)太陽輻射的影響從像元的DN值中分離出來，從而實(shí)現(xiàn)大氣校正的目的，得到更接近地表真實(shí)反射率的圖像。在一幅包含沙漠區(qū)域的高光譜影像中，沙漠通常具有高反射率且光譜變化平坦的特點(diǎn)，可將其作為平場(chǎng)域區(qū)域。計(jì)算出該沙漠區(qū)域的平均光譜值后，將影像中每個(gè)像元的DN值除以這個(gè)平均光譜值，即可得到校正后的相對(duì)反射率圖像。2.3.2實(shí)際操作要點(diǎn)在實(shí)際應(yīng)用平場(chǎng)域法進(jìn)行高光譜大氣校正時(shí)，選擇合適的平場(chǎng)域區(qū)域是關(guān)鍵步驟之一。一般來說，沙漠、大塊水泥地、沙地等區(qū)域常被作為平場(chǎng)域的候選區(qū)域。這些區(qū)域通常具有高反射率，能夠在影像中清晰地與其他地物區(qū)分開來，便于準(zhǔn)確選取。它們的光譜變化相對(duì)平坦，符合平場(chǎng)域法對(duì)區(qū)域光譜特性的要求。在選擇時(shí)，要注意確保平場(chǎng)域區(qū)域在圖像中具有足夠的面積，以保證其平均光譜值能夠穩(wěn)定地代表大氣條件下的太陽光譜。面積過小的區(qū)域可能會(huì)受到周圍地物的影響，導(dǎo)致其平均光譜值不能準(zhǔn)確反映大氣條件。利用ENVI軟件進(jìn)行平場(chǎng)域法大氣校正時(shí)，首先需要利用ENVI提供的感興趣區(qū)繪制工具（ROITool）在被定標(biāo)圖像上選擇感興趣區(qū)作為平場(chǎng)域。在選擇過程中，可以結(jié)合圖像的目視解譯和光譜分析功能，仔細(xì)甄別不同地物區(qū)域的光譜特征，確保所選區(qū)域符合平場(chǎng)域的條件。選擇完成后，軟件會(huì)自動(dòng)計(jì)算該平場(chǎng)域區(qū)域的平均光譜值。然后，軟件將圖像中每個(gè)像元的DN值除以該平均光譜值，得到相對(duì)反射率，完成大氣校正過程。在得到校正后的圖像后，還需要對(duì)校正結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。可以通過對(duì)比校正前后圖像的光譜特征、地物分類精度等指標(biāo)，檢驗(yàn)平場(chǎng)域法大氣校正的效果。如果發(fā)現(xiàn)校正結(jié)果不理想，可能需要重新選擇平場(chǎng)域區(qū)域或調(diào)整校正參數(shù)，以獲得更準(zhǔn)確的校正結(jié)果。2.4其他常見基于經(jīng)驗(yàn)的方法除了上述幾種典型的基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法外，對(duì)數(shù)殘差法和內(nèi)部平均法也在實(shí)際應(yīng)用中具有一定的地位。對(duì)數(shù)殘差法旨在消除光照、大氣傳輸、儀器系統(tǒng)誤差、地形影響和星體反照率對(duì)數(shù)據(jù)輻射的影響。其原理是將數(shù)據(jù)除以波段幾何均值，再除以像元幾何均值。具體而言，設(shè)圖像中某像元在第i個(gè)波段的DN值為DN_{i}，波段幾何均值為G_，像元幾何均值為G_{p}，則經(jīng)過對(duì)數(shù)殘差法校正后該像元的值V為：V=\frac{DN_{i}}{G_\timesG_{p}}。這種計(jì)算方式能夠有效降低多種因素對(duì)數(shù)據(jù)輻射的干擾，使得校正結(jié)果的值通常在1附近。在一幅受地形影響較大的高光譜影像中，通過對(duì)數(shù)殘差法校正后，不同地形部位的像元值能夠更準(zhǔn)確地反映地物的真實(shí)反射特性，減少了地形陰影等因素對(duì)影像的影響。內(nèi)部平均法假定整幅圖像的平均光譜基本代表了大氣影響下的太陽光譜信息?；谶@一假設(shè)，該方法把圖像DN值與整幅圖像的平均輻射光譜值相除，得到的結(jié)果即為相對(duì)反射率。設(shè)圖像的平均輻射光譜值為S_{avg-all}，某像元的DN值為DN_{j}，則該像元經(jīng)過內(nèi)部平均法校正后的相對(duì)反射率R_{j}為：R_{j}=\frac{DN_{j}}{S_{avg-all}}。這種方法特別適用于沒有植被的干旱區(qū)域，因?yàn)樵谶@類區(qū)域中，地物類型相對(duì)單一，整幅圖像的平均光譜更能代表大氣影響下的太陽光譜信息，從而能夠有效地消除大氣對(duì)影像的影響，獲得較為準(zhǔn)確的相對(duì)反射率圖像。在沙漠地區(qū)的高光譜影像處理中，內(nèi)部平均法能夠較好地去除大氣干擾，突出沙漠地物的光譜特征，為后續(xù)的地物分析和研究提供更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。三、基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法應(yīng)用案例分析3.1案例一：某地區(qū)植被監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用3.1.1研究區(qū)域與數(shù)據(jù)獲取本案例選取的植被監(jiān)測(cè)研究區(qū)域位于[具體地理位置]，該區(qū)域涵蓋了多種植被類型，包括森林、草地和農(nóng)田等，地形較為復(fù)雜，海拔高度在[最低海拔]-[最高海拔]之間。其氣候?qū)儆赱氣候類型]，降水和光照條件在不同季節(jié)和區(qū)域存在一定差異，為研究基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法在復(fù)雜植被環(huán)境下的應(yīng)用提供了典型樣本。數(shù)據(jù)獲取方面，采用搭載在[衛(wèi)星名稱或航空平臺(tái)名稱]上的高光譜傳感器獲取該區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)。傳感器的光譜范圍覆蓋了[具體光譜范圍，如400-2500nm]，光譜分辨率達(dá)到[具體分辨率，如5nm]，能夠精細(xì)地捕捉植被的光譜特征。數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為[具體時(shí)間]，該時(shí)段植被生長(zhǎng)旺盛，能夠充分反映植被的光譜特性。同時(shí)，為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，在獲取高光譜數(shù)據(jù)的同時(shí)，還利用地面光譜儀在研究區(qū)域內(nèi)選擇了多個(gè)具有代表性的樣地進(jìn)行實(shí)地測(cè)量，獲取這些樣地的地面真實(shí)反射率數(shù)據(jù)，作為后續(xù)大氣校正和結(jié)果驗(yàn)證的參考依據(jù)。在森林樣地中，選擇了不同樹種、不同樹齡的區(qū)域進(jìn)行測(cè)量；在草地樣地中，考慮了不同植被覆蓋度和生長(zhǎng)狀況的區(qū)域；在農(nóng)田樣地中，針對(duì)不同農(nóng)作物品種和生長(zhǎng)階段進(jìn)行了測(cè)量。3.1.2大氣校正過程與結(jié)果分析應(yīng)用基于經(jīng)驗(yàn)的暗像元法對(duì)該區(qū)域高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。在黑暗像元選取階段，通過分析高光譜數(shù)據(jù)在近紅外波段的反射率特征，結(jié)合實(shí)地調(diào)查信息，識(shí)別出研究區(qū)域內(nèi)的水體像元作為黑暗像元。水體在近紅外波段對(duì)太陽輻射具有強(qiáng)烈的吸收作用，其反射率極低，符合黑暗像元的特征。利用ENVI軟件的感興趣區(qū)（ROI）工具，在影像上準(zhǔn)確勾畫出水體區(qū)域，提取其在各個(gè)波段的像元值，并計(jì)算這些像元在每個(gè)波段的平均像元值，該平均像元值代表了大氣程輻射在各個(gè)波段的貢獻(xiàn)。得到大氣程輻射值后，對(duì)圖像中的每個(gè)像元進(jìn)行校正處理。對(duì)于圖像中的每個(gè)像元，將其在各個(gè)波段的原始像元值減去黑暗像元的平均像元值，得到校正后的像元值。設(shè)原始像元在某一波段的像元值為DN_{original}，黑暗像元在該波段的平均像元值為DN_{dark}，則校正后的像元值DN_{corrected}=DN_{original}-DN_{dark}。最后，將校正后的像元值重新組合成校正后的高光譜影像。對(duì)比校正前后植被光譜特征，結(jié)果顯示校正前植被光譜在某些波段受到大氣吸收和散射的影響，出現(xiàn)明顯的噪聲和偏移，導(dǎo)致光譜曲線的形態(tài)和特征不清晰。例如，在紅光波段，由于大氣中水汽和二氧化碳的吸收作用，植被光譜的反射率被低估，使得植被在該波段的特征不明顯，難以準(zhǔn)確識(shí)別植被的類型和生長(zhǎng)狀況。而校正后，植被光譜曲線更加平滑，特征明顯，在紅光波段的反射率恢復(fù)到合理范圍，“紅邊”位置更加準(zhǔn)確，能夠清晰地反映植被的葉綠素含量和生長(zhǎng)狀態(tài)等信息。在近紅外波段，校正后的光譜反射率也更能體現(xiàn)植被的結(jié)構(gòu)和生物量信息，為植被監(jiān)測(cè)提供了更可靠的數(shù)據(jù)支持。校正效果對(duì)植被監(jiān)測(cè)產(chǎn)生了顯著影響。在植被分類方面，校正前由于大氣干擾導(dǎo)致光譜特征不明顯，利用最大似然分類法等常用分類方法對(duì)植被進(jìn)行分類時(shí)，分類精度較低，不同植被類型之間的混淆現(xiàn)象較為嚴(yán)重。校正后，基于清晰的植被光譜特征，分類精度得到了顯著提高，能夠更準(zhǔn)確地區(qū)分森林、草地和農(nóng)田等不同植被類型，各類植被的分類精度均提高了[X]%以上。在植被生物量反演方面，校正前由于光譜偏差，反演結(jié)果與實(shí)際生物量存在較大誤差，無法準(zhǔn)確反映植被的生長(zhǎng)狀況。校正后，利用校正后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行生物量反演，反演結(jié)果與地面實(shí)測(cè)生物量數(shù)據(jù)的相關(guān)性顯著增強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)從校正前的[具體系數(shù)1]提高到校正后的[具體系數(shù)2]，能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估植被的生物量，為森林資源管理和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)提供了更可靠的依據(jù)。3.2案例二：海洋水質(zhì)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用3.2.1海洋監(jiān)測(cè)需求與數(shù)據(jù)特點(diǎn)海洋水質(zhì)監(jiān)測(cè)對(duì)于維護(hù)海洋生態(tài)平衡、保障海洋資源可持續(xù)利用以及保護(hù)人類健康具有至關(guān)重要的意義。隨著人類活動(dòng)對(duì)海洋環(huán)境影響的日益加劇，如工業(yè)廢水排放、海上石油開采、船舶運(yùn)輸?shù)龋Ｑ笏|(zhì)面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，水質(zhì)污染事件頻發(fā)，對(duì)海洋生物多樣性、漁業(yè)資源以及沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了嚴(yán)重威脅。準(zhǔn)確、及時(shí)地監(jiān)測(cè)海洋水質(zhì)狀況，成為海洋環(huán)境保護(hù)和管理的迫切需求。高光譜數(shù)據(jù)在海洋水質(zhì)監(jiān)測(cè)中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，能夠提供豐富的光譜信息，為水質(zhì)參數(shù)的精確反演和污染物的識(shí)別提供有力支持。海洋高光譜數(shù)據(jù)具有高光譜分辨率的特點(diǎn)，其光譜通道窄且連續(xù)，能夠精細(xì)地捕捉水體中各種物質(zhì)的光譜特征。在可見光和近紅外波段，不同的水質(zhì)參數(shù)，如葉綠素a、懸浮泥沙、化學(xué)需氧量（COD）等，都具有獨(dú)特的光譜吸收和反射特征。葉綠素a在藍(lán)光和紅光波段有明顯的吸收峰，通過對(duì)這些波段光譜信息的分析，可以準(zhǔn)確地反演葉綠素a的濃度，從而評(píng)估海洋浮游植物的生長(zhǎng)狀況和海洋初級(jí)生產(chǎn)力。懸浮泥沙在近紅外波段的反射率較高，且隨著泥沙濃度的增加而增大，利用這一光譜特征可以有效監(jiān)測(cè)海洋中懸浮泥沙的含量和分布情況。海洋高光譜數(shù)據(jù)還具有圖譜合一的特性，將圖像信息和光譜信息相結(jié)合，能夠直觀地展示海洋水質(zhì)參數(shù)的空間分布情況。通過對(duì)高光譜影像的分析，可以清晰地看到不同水質(zhì)區(qū)域的邊界和范圍，以及水質(zhì)參數(shù)在空間上的變化趨勢(shì)。在監(jiān)測(cè)海洋赤潮時(shí)，高光譜影像可以準(zhǔn)確地識(shí)別赤潮發(fā)生的區(qū)域，并通過對(duì)赤潮生物光譜特征的分析，判斷赤潮的種類和發(fā)展程度，為及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施提供依據(jù)。然而，海洋高光譜數(shù)據(jù)在獲取過程中也面臨著諸多大氣校正挑戰(zhàn)。大氣中的氣體分子（如水蒸氣、氧氣、二氧化碳等）和氣溶膠對(duì)太陽輻射的吸收和散射作用，會(huì)導(dǎo)致傳感器接收到的輻射信息發(fā)生改變，使海洋高光譜數(shù)據(jù)受到嚴(yán)重的大氣干擾。大氣散射會(huì)使太陽輻射在到達(dá)海面之前發(fā)生多次散射，增加了路徑輻射，導(dǎo)致傳感器接收到的輻射中包含大量與水體無關(guān)的信息，從而降低了水體光譜信號(hào)的信噪比。大氣吸收則會(huì)使某些波段的太陽輻射被大氣中的氣體分子吸收，導(dǎo)致這些波段的光譜信息缺失或失真，影響了對(duì)水質(zhì)參數(shù)的準(zhǔn)確反演。海洋表面的粗糙度和波浪等因素也會(huì)影響太陽輻射的反射和散射，進(jìn)一步增加了大氣校正的復(fù)雜性。在風(fēng)浪較大的情況下，海面的反射率會(huì)發(fā)生顯著變化，使得傳感器接收到的輻射信號(hào)更加復(fù)雜，難以準(zhǔn)確分離出大氣和水體的貢獻(xiàn)。3.2.2校正方法選擇與應(yīng)用效果在海洋水質(zhì)監(jiān)測(cè)中，選擇合適的基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法對(duì)于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和反演精度至關(guān)重要?？紤]到海洋環(huán)境的特殊性以及數(shù)據(jù)獲取的實(shí)際情況，平場(chǎng)域法在本案例中具有較好的適用性。海洋中的大面積海水區(qū)域在一定程度上可近似看作具有高反射率、光譜變化平坦的區(qū)域，符合平場(chǎng)域法對(duì)平場(chǎng)域區(qū)域的要求。海水在某些波段的光譜響應(yīng)相對(duì)穩(wěn)定，較少受到地物自身光譜吸收特性的干擾，能夠較好地反映大氣條件下的太陽光譜。利用平場(chǎng)域法對(duì)獲取的海洋高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正。首先，在高光譜影像上仔細(xì)選擇大面積相對(duì)均勻的海水區(qū)域作為平場(chǎng)域。通過對(duì)影像的目視解譯和光譜分析，確保所選區(qū)域的光譜特征符合平場(chǎng)域的條件。然后，利用ENVI軟件的感興趣區(qū)（ROI）工具，精確地勾畫出平場(chǎng)域區(qū)域，并計(jì)算該區(qū)域的平均光譜值。將圖像中每個(gè)像元的DN值除以平場(chǎng)域區(qū)域的平均光譜值，得到相對(duì)反射率，完成大氣校正過程。對(duì)比校正前后的海洋高光譜數(shù)據(jù)，校正效果顯著。校正前，由于大氣干擾，水體光譜在多個(gè)波段出現(xiàn)明顯的噪聲和偏移，光譜曲線的形態(tài)和特征受到嚴(yán)重影響。在近紅外波段，由于大氣散射和吸收的作用，水體光譜的反射率被高估，導(dǎo)致對(duì)懸浮泥沙等水質(zhì)參數(shù)的反演出現(xiàn)較大誤差。而校正后，水體光譜曲線更加平滑，噪聲明顯減少，光譜特征更加清晰。在葉綠素a的特征波段，校正后的光譜能夠準(zhǔn)確地反映其吸收峰的位置和強(qiáng)度，為葉綠素a濃度的精確反演提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。校正后的數(shù)據(jù)在海洋水質(zhì)參數(shù)反演中取得了良好的應(yīng)用效果。以葉綠素a濃度反演為例，利用校正后的高光譜數(shù)據(jù)，采用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆囱莘椒?，反演結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性顯著提高。校正前，反演結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)僅為[具體系數(shù)1]，存在較大偏差；校正后，相關(guān)系數(shù)提高到[具體系數(shù)2]，反演精度得到了大幅提升，能夠更準(zhǔn)確地反映海洋中葉綠素a的實(shí)際濃度分布情況。在懸浮泥沙含量反演方面，校正后的數(shù)據(jù)同樣表現(xiàn)出色，反演結(jié)果能夠更準(zhǔn)確地反映懸浮泥沙在海洋中的分布和變化趨勢(shì)，為海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)和管理提供了更有價(jià)值的信息。3.3案例三：城市環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用3.3.1城市區(qū)域特征與數(shù)據(jù)來源城市區(qū)域是人類活動(dòng)高度集中的區(qū)域，地物類型極為復(fù)雜多樣。這里不僅有各種建筑物，如高樓大廈、居民住宅、商業(yè)建筑等，它們的材質(zhì)、結(jié)構(gòu)和表面特性各不相同，導(dǎo)致光譜特征差異顯著。不同建筑材料，如混凝土、金屬、玻璃等，在高光譜影像上會(huì)呈現(xiàn)出不同的反射率和光譜曲線形態(tài)。道路也是城市區(qū)域的重要組成部分，包括瀝青路面、水泥路面以及不同類型的人行道等，其光譜特征也具有明顯的區(qū)別。瀝青路面在近紅外波段具有較低的反射率，而水泥路面的反射率相對(duì)較高。城市中還分布著大量的植被，如公園、綠化帶、行道樹等，這些植被的種類、生長(zhǎng)狀況和覆蓋度各異，進(jìn)一步增加了地物類型的復(fù)雜性。不同樹種的植被在光譜特征上存在明顯差異，例如，闊葉樹和針葉樹在近紅外波段的反射率和“紅邊”位置就有所不同。水體，如河流、湖泊、人工池塘等，其光譜特征與其他地物也有明顯區(qū)別，在近紅外波段，水體對(duì)太陽輻射具有強(qiáng)烈的吸收作用，反射率極低。城市中還存在大量的人造物體，如廣告牌、路燈、電線桿等，這些物體的光譜特征也會(huì)對(duì)城市高光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。為了進(jìn)行城市環(huán)境監(jiān)測(cè)，本案例獲取了[具體城市名稱]部分區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于搭載在[衛(wèi)星名稱或航空平臺(tái)名稱]上的高光譜傳感器，其光譜范圍覆蓋[具體光譜范圍，如400-2500nm]，光譜分辨率達(dá)到[具體分辨率，如10nm]。數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為[具體時(shí)間]，該時(shí)段天氣晴朗，光照條件穩(wěn)定，有利于獲取高質(zhì)量的高光譜數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)獲取后，進(jìn)行了一系列預(yù)處理工作。首先進(jìn)行輻射定標(biāo)，將影像的數(shù)字量化值（DN值）轉(zhuǎn)換為輻射亮度值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可比性。利用衛(wèi)星上的內(nèi)部輻射標(biāo)準(zhǔn)源，結(jié)合影像頭文件中的相關(guān)參數(shù)，通過特定的計(jì)算公式進(jìn)行輻射定標(biāo)，使數(shù)據(jù)能夠準(zhǔn)確反映地物的輻射特性。然后進(jìn)行幾何校正，通過采集地面控制點(diǎn)，利用多項(xiàng)式擬合等方法對(duì)影像進(jìn)行幾何變形校正，消除由于傳感器姿態(tài)、地形起伏等因素導(dǎo)致的幾何誤差，使影像中的地物位置與實(shí)際地理位置相符。還進(jìn)行了圖像增強(qiáng)處理，采用直方圖均衡化等方法，提高影像的對(duì)比度和清晰度，突出地物的光譜特征，為后續(xù)的大氣校正和分析工作奠定基礎(chǔ)。3.3.2大氣校正對(duì)城市地物識(shí)別的影響大氣校正對(duì)城市地物識(shí)別具有至關(guān)重要的影響。在進(jìn)行大氣校正前，由于大氣的吸收和散射作用，城市不同地物的光譜特征受到嚴(yán)重干擾，存在明顯的噪聲和偏移。建筑物的光譜在某些波段可能會(huì)因?yàn)榇髿庵兴投趸嫉奈斩霈F(xiàn)異常的低谷，導(dǎo)致其材質(zhì)和結(jié)構(gòu)信息難以準(zhǔn)確識(shí)別。道路的光譜特征也會(huì)受到大氣散射的影響，反射率出現(xiàn)偏差，使得不同類型道路之間的區(qū)分變得困難。植被的光譜在紅光和近紅外波段，由于大氣的干擾，“紅邊”位置可能會(huì)發(fā)生偏移，影響對(duì)植被健康狀況和種類的判斷。水體的光譜在近紅外波段，由于大氣程輻射的影響，反射率可能會(huì)被高估，導(dǎo)致對(duì)水體污染狀況的誤判。經(jīng)過大氣校正后，城市不同地物的光譜特征得到顯著改善。建筑物的光譜曲線更加平滑，材質(zhì)和結(jié)構(gòu)信息能夠更清晰地展現(xiàn)出來。通過對(duì)校正后光譜的分析，可以更準(zhǔn)確地識(shí)別建筑物的建筑材料，判斷其年代和使用狀況。道路的光譜特征更加準(zhǔn)確，不同類型道路的區(qū)分度明顯提高，能夠更精確地繪制城市道路網(wǎng)絡(luò)。植被的光譜“紅邊”位置恢復(fù)正常，葉綠素含量等信息能夠更準(zhǔn)確地反映出來，有助于對(duì)城市植被的生長(zhǎng)狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲害和營(yíng)養(yǎng)不良等問題。水體的光譜在近紅外波段的反射率恢復(fù)到真實(shí)水平，能夠更準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)水體的污染狀況，如藻類繁殖、化學(xué)需氧量等指標(biāo)，為城市水環(huán)境治理提供有力支持。大氣校正對(duì)城市環(huán)境監(jiān)測(cè)具有重要作用。在城市地物分類方面，校正前由于大氣干擾導(dǎo)致光譜特征不明顯，利用傳統(tǒng)的分類方法，如最大似然分類法，分類精度較低，不同地物類型之間的混淆現(xiàn)象較為嚴(yán)重。校正后，基于清晰的光譜特征，分類精度得到顯著提高，能夠更準(zhǔn)確地區(qū)分建筑物、道路、植被和水體等不同地物類型，各類地物的分類精度均提高了[X]%以上。在城市熱島效應(yīng)監(jiān)測(cè)中，校正前由于大氣對(duì)熱紅外波段的干擾，難以準(zhǔn)確獲取城市地表的真實(shí)溫度分布。校正后，可以更準(zhǔn)確地反演城市地表溫度，清晰地顯示城市熱島的范圍和強(qiáng)度，為城市規(guī)劃和節(jié)能減排提供科學(xué)依據(jù)。在城市環(huán)境污染監(jiān)測(cè)方面，校正后的高光譜數(shù)據(jù)能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別和分析污染物的光譜特征，監(jiān)測(cè)污染物的分布和擴(kuò)散情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)污染源，為環(huán)境保護(hù)和治理提供重要支持。四、基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法對(duì)比與評(píng)估4.1不同方法的性能對(duì)比4.1.1校正精度對(duì)比為了深入對(duì)比不同基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法的校正精度，選取了涵蓋多種地物類型的高光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。數(shù)據(jù)集包括了森林、草地、水體、城市等不同地物區(qū)域，以全面評(píng)估各種方法在不同地物條件下的表現(xiàn)。對(duì)于經(jīng)驗(yàn)線性法，在選擇控制點(diǎn)時(shí)，充分考慮了地物類型的多樣性，在森林區(qū)域選擇了不同樹種的林地，在草地區(qū)域選擇了不同植被覆蓋度的草地，在水體區(qū)域選擇了清潔水體和輕度污染水體，在城市區(qū)域選擇了不同建筑材料的建筑物和道路等。通過地物光譜儀精確測(cè)量這些控制點(diǎn)的地面反射率，并在高光譜影像上準(zhǔn)確提取其對(duì)應(yīng)的DN值。利用最小二乘法求解線性回歸參數(shù)，得到增益系數(shù)a和偏移系數(shù)b，進(jìn)而對(duì)整幅影像進(jìn)行大氣校正。校正后，通過與地面實(shí)測(cè)反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算其均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)誤差（MAE）。在森林區(qū)域，經(jīng)驗(yàn)線性法校正后的均方根誤差為[具體數(shù)值1]，平均絕對(duì)誤差為[具體數(shù)值2]；在草地區(qū)域，均方根誤差為[具體數(shù)值3]，平均絕對(duì)誤差為[具體數(shù)值4]。暗像元法在黑暗像元選取過程中，利用近紅外波段和植被指數(shù)等信息，準(zhǔn)確識(shí)別出水體和濃密植被像元作為黑暗像元。對(duì)于水體像元，通過設(shè)定近紅外波段反射率閾值為0.05，篩選出符合條件的像元；對(duì)于濃密植被像元，利用歸一化植被指數(shù)（NDVI）大于0.6且紅光波段反射率小于0.05的條件進(jìn)行選取。計(jì)算黑暗像元在各個(gè)波段的平均像元值，并將其作為大氣程輻射值，對(duì)圖像中每個(gè)像元進(jìn)行校正。與地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比后，在水體區(qū)域，暗像元法校正后的均方根誤差為[具體數(shù)值5]，平均絕對(duì)誤差為[具體數(shù)值6]；在濃密植被區(qū)域，均方根誤差為[具體數(shù)值7]，平均絕對(duì)誤差為[具體數(shù)值8]。平場(chǎng)域法在選擇平場(chǎng)域區(qū)域時(shí)，考慮了沙漠、大塊水泥地等具有高反射率且光譜變化平坦的區(qū)域。通過對(duì)影像的光譜分析，選擇了一塊面積較大的沙漠區(qū)域作為平場(chǎng)域，計(jì)算該區(qū)域的平均光譜值。將圖像中每個(gè)像元的DN值除以平場(chǎng)域區(qū)域的平均光譜值，得到相對(duì)反射率，完成大氣校正。在沙漠區(qū)域，平場(chǎng)域法校正后的均方根誤差為[具體數(shù)值9]，平均絕對(duì)誤差為[具體數(shù)值10]；在其他地物區(qū)域，均方根誤差和平均絕對(duì)誤差也分別在一定范圍內(nèi)。通過對(duì)比不同方法在各個(gè)地物區(qū)域的校正精度指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)線性法在控制點(diǎn)選擇合理的情況下，對(duì)于多種地物類型都能取得較好的校正效果，尤其在具有明顯光譜特征差異的地物區(qū)域，如城市區(qū)域，能夠準(zhǔn)確建立DN值與地表反射率之間的關(guān)系，校正精度較高。暗像元法對(duì)于水體和濃密植被等具有低反射率特征的地物區(qū)域表現(xiàn)出色，能夠有效去除大氣程輻射的影響，恢復(fù)地物的真實(shí)反射率。平場(chǎng)域法在沙漠等符合其假設(shè)條件的區(qū)域校正精度較高，但在其他地物類型復(fù)雜的區(qū)域，由于平場(chǎng)域區(qū)域的選擇可能存在局限性，校正精度相對(duì)較低。4.1.2計(jì)算效率對(duì)比在計(jì)算效率方面，不同基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法存在一定差異。經(jīng)驗(yàn)線性法的計(jì)算過程主要包括控制點(diǎn)的選擇、地面反射率測(cè)量、線性回歸參數(shù)計(jì)算以及整幅影像的校正?？刂泣c(diǎn)的選擇需要人工在影像上進(jìn)行標(biāo)記和篩選，這一過程相對(duì)耗時(shí)，尤其是當(dāng)研究區(qū)域較大且地物類型復(fù)雜時(shí)，需要花費(fèi)較多時(shí)間確?？刂泣c(diǎn)的代表性和準(zhǔn)確性。地面反射率測(cè)量需要使用專業(yè)的地物光譜儀進(jìn)行實(shí)地測(cè)量，這不僅需要耗費(fèi)時(shí)間和人力，還受到天氣、地形等因素的限制。線性回歸參數(shù)計(jì)算雖然可以通過計(jì)算機(jī)算法快速完成，但總體而言，經(jīng)驗(yàn)線性法的前期準(zhǔn)備工作較為繁瑣，導(dǎo)致其整體計(jì)算效率相對(duì)較低。在處理一幅包含多種地物類型、大小為[具體尺寸]的高光譜影像時(shí)，經(jīng)驗(yàn)線性法從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到完成大氣校正，總共耗時(shí)[具體時(shí)間1]。暗像元法的計(jì)算主要集中在黑暗像元的選取和大氣程輻射的計(jì)算以及影像校正。黑暗像元的選取過程需要對(duì)影像進(jìn)行波段分析和閾值設(shè)定，雖然可以通過計(jì)算機(jī)程序自動(dòng)完成，但在復(fù)雜的地物環(huán)境中，準(zhǔn)確識(shí)別黑暗像元可能需要多次調(diào)整閾值和分析過程，也會(huì)花費(fèi)一定時(shí)間。大氣程輻射的計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單，主要是對(duì)黑暗像元的平均像元值進(jìn)行計(jì)算。與經(jīng)驗(yàn)線性法相比，暗像元法不需要進(jìn)行實(shí)地測(cè)量，減少了數(shù)據(jù)獲取的時(shí)間成本，整體計(jì)算效率相對(duì)較高。在處理相同尺寸的高光譜影像時(shí)，暗像元法從開始處理到完成校正，耗時(shí)[具體時(shí)間2]，明顯短于經(jīng)驗(yàn)線性法。平場(chǎng)域法的計(jì)算過程相對(duì)簡(jiǎn)潔，主要是選擇平場(chǎng)域區(qū)域和計(jì)算平均光譜值，以及將像元DN值除以平均光譜值進(jìn)行校正。選擇平場(chǎng)域區(qū)域可以通過影像的光譜特征快速確定，計(jì)算平均光譜值和校正過程都可以通過計(jì)算機(jī)快速完成。在計(jì)算效率上，平場(chǎng)域法具有明顯優(yōu)勢(shì)，處理相同影像時(shí)，僅耗時(shí)[具體時(shí)間3]，是三種方法中計(jì)算效率最高的。對(duì)數(shù)殘差法和內(nèi)部平均法在計(jì)算效率方面也各有特點(diǎn)。對(duì)數(shù)殘差法主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)的幾何均值計(jì)算，計(jì)算過程相對(duì)簡(jiǎn)單，能夠快速完成。在處理大規(guī)模高光譜數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)數(shù)殘差法能夠在較短時(shí)間內(nèi)完成大氣校正，計(jì)算效率較高。內(nèi)部平均法需要計(jì)算整幅圖像的平均輻射光譜值，雖然計(jì)算過程不復(fù)雜，但對(duì)于大數(shù)據(jù)量的影像，計(jì)算整幅圖像的平均值也會(huì)占用一定時(shí)間。在計(jì)算效率上，對(duì)數(shù)殘差法略高于內(nèi)部平均法，但兩者都相對(duì)較快，適用于對(duì)計(jì)算時(shí)間要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景。4.1.3適用場(chǎng)景差異不同基于經(jīng)驗(yàn)的高光譜大氣校正方法在適用場(chǎng)景上存在明顯差異。經(jīng)驗(yàn)線性法適用于具有一定地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)支持的場(chǎng)景。當(dāng)研究區(qū)域內(nèi)能夠獲取到準(zhǔn)確的地面控制點(diǎn)的反射率數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)驗(yàn)線性法可以通過建立精確的線性關(guān)系，有效地消除大氣影響，獲得高精度的校正結(jié)果。在土地利用變化監(jiān)測(cè)中，如果在不同時(shí)期的影像獲取時(shí)，都對(duì)同一批控制點(diǎn)進(jìn)行了地面反射率測(cè)量，那么經(jīng)驗(yàn)線性法可以準(zhǔn)確地校正不同時(shí)期的影像，使得不同時(shí)期的影像具有可比性，從而準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)土地利用的變化情況。但如果缺乏地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，經(jīng)驗(yàn)線性法的校正精度將受到嚴(yán)重影響，甚至無法進(jìn)行有效的校正。暗像元法適用于存在明顯黑暗像元區(qū)域的場(chǎng)景。在水體面積較大的區(qū)域，如湖泊、海洋等，水體在近紅外波段的低反射率特性使得其成為理想的黑暗像元，暗像元法能夠很好地發(fā)揮作用，有效去除大氣程輻射，提高水體光譜的準(zhǔn)確性，為水質(zhì)監(jiān)測(cè)等應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在植被覆蓋度較高的森林、草原等區(qū)域，濃密植被在紅色波段的低反射率也滿足黑暗像元的條件，暗像元法可以準(zhǔn)確校正這些區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)，有助于植被類型識(shí)別和生物量反演等研究。然而，當(dāng)研究區(qū)域缺乏明顯的黑暗像元時(shí)，如在干旱的沙漠地區(qū)，幾乎沒有低反射率的地物，暗像元法就難以適用，校正效果會(huì)大打折扣。平場(chǎng)域法適用于具有高反射率、光譜變化平坦區(qū)域的場(chǎng)景。在沙漠地區(qū)，沙漠的高反射率和相對(duì)穩(wěn)定的光譜特征使其成為平場(chǎng)域法的理想選擇，平場(chǎng)域法能夠準(zhǔn)確地消除大氣影響，突出沙漠地物的光譜特征，為沙漠研究提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在城市中，如果存在大面積的水泥地、廣場(chǎng)等區(qū)域，這些區(qū)域也可以作為平場(chǎng)域，平場(chǎng)域法可以有效校正城市區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)，提高城市地物識(shí)別的準(zhǔn)確性。但在地形復(fù)雜、地物類型多樣且光譜變化復(fù)雜的區(qū)域，很難找到符合條件的平場(chǎng)域區(qū)域，平場(chǎng)域法的應(yīng)用就會(huì)受到限制。對(duì)數(shù)殘差法適用于需要消除多種復(fù)雜因素對(duì)數(shù)據(jù)輻射影響的場(chǎng)景，尤其是在地形起伏較大、光照條件復(fù)雜的區(qū)域，對(duì)數(shù)殘差法能夠通過獨(dú)特的計(jì)算方式，有效降低這些因素的干擾，使校正后的影像更能反映地物的真實(shí)反射特性。在山區(qū)進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)處理時(shí)，對(duì)數(shù)殘差法可以較好地校正由于地形陰影和光照不均勻?qū)е碌臄?shù)據(jù)偏差。內(nèi)部平均法適用于地物類型相對(duì)單一、整幅圖像的平均光譜能夠較好代表大氣影響下太陽光譜信息的場(chǎng)景。在干旱的荒漠地區(qū)，地物類型主要為沙漠，內(nèi)部平均法可以利用整幅圖像的平均光譜有效去除大氣干擾，得到較為準(zhǔn)確的相對(duì)反射率圖像。4.2影響校正效果的因素分析4.2.1大氣條件的影響大氣條件對(duì)基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法效果有著顯著影響。大氣成分是其中一個(gè)重要因素，大氣中的各種氣體分子，如二氧化碳（CO_2）、水汽（H_2O）、氧氣（O_2）等，對(duì)太陽輻射具有不同的吸收特性。在近紅外波段，水汽對(duì)太陽輻射有強(qiáng)烈的吸收作用，會(huì)導(dǎo)致該波段的輻射能量明顯衰減。當(dāng)大氣中水汽含量較高時(shí)，基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法在處理高光譜數(shù)據(jù)時(shí)，可能難以準(zhǔn)確地去除水汽吸收的影響，從而使校正后的光譜在近紅外波段出現(xiàn)偏差，影響對(duì)植被含水量、土壤濕度等相關(guān)參數(shù)的反演精度。二氧化碳在某些波段也存在吸收峰，其含量的變化會(huì)改變大氣的吸收特性，進(jìn)而影響大氣校正的準(zhǔn)確性。氣溶膠含量也是影響校正效果的關(guān)鍵因素。氣溶膠是懸浮在大氣中的固態(tài)或液態(tài)微粒，其粒徑、濃度和分布等特性會(huì)影響太陽輻射的散射和吸收。在城市地區(qū)，工業(yè)排放和交通尾氣等會(huì)導(dǎo)致氣溶膠濃度增加，且氣溶膠的粒徑分布較為復(fù)雜。這些氣溶膠會(huì)對(duì)太陽輻射產(chǎn)生強(qiáng)烈的散射作用，增加了大氣程輻射，使得傳感器接收到的輻射信號(hào)中包含大量與地物無關(guān)的信息。暗像元法在這種情況下，由于大氣程輻射的增加，黑暗像元的選取可能會(huì)受到干擾，導(dǎo)致選取的黑暗像元不能準(zhǔn)確代表大氣程輻射，從而影響大氣校正的精度。平場(chǎng)域法在氣溶膠含量較高的區(qū)域，平場(chǎng)域區(qū)域的光譜可能會(huì)受到氣溶膠散射的影響，不再能準(zhǔn)確地反映大氣條件下的太陽光譜，導(dǎo)致校正效果不佳。水汽含量對(duì)基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法效果的影響也不容忽視。水汽在近紅外和中紅外波段存在多個(gè)吸收帶，其含量的變化會(huì)導(dǎo)致大氣吸收特性的顯著改變。在潮濕的氣候條件下，大氣中水汽含量較高，這會(huì)使高光譜數(shù)據(jù)在水汽吸收波段的信號(hào)減弱，噪聲增加。經(jīng)驗(yàn)線性法在這種情況下，由于水汽對(duì)光譜的影響，控制點(diǎn)的選擇和反射率測(cè)量可能會(huì)受到干擾，導(dǎo)致線性回歸模型的準(zhǔn)確性下降，從而影響大氣校正的效果。當(dāng)水汽含量在空間上分布不均勻時(shí)，會(huì)導(dǎo)致大氣的光學(xué)厚度在不同區(qū)域存在差異，這對(duì)基于大氣均勻性假設(shè)的暗像元法和平場(chǎng)域法等經(jīng)驗(yàn)方法來說，會(huì)增加校正的難度，降低校正精度。4.2.2地物類型與分布的影響不同地物類型和地物分布特征對(duì)基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法的校正效果有著重要作用。地物類型的多樣性使得其光譜特征差異顯著，這給大氣校正帶來了挑戰(zhàn)。植被作為常見的地物類型，其光譜特征具有明顯的“紅邊”現(xiàn)象，即在紅光波段到近紅外波段之間，反射率急劇上升。不同植被類型，如針葉林、闊葉林、草地等，其“紅邊”位置和反射率變化幅度存在差異。在進(jìn)行大氣校正時(shí)，如果研究區(qū)域內(nèi)植被類型復(fù)雜，基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法可能難以準(zhǔn)確地去除大氣對(duì)不同植被光譜的影響，導(dǎo)致校正后的植被光譜特征仍存在偏差，影響對(duì)植被類型的識(shí)別和生物量的反演。水體的光譜特征也具有獨(dú)特性，在近紅外波段，水體對(duì)太陽輻射具有強(qiáng)烈的吸收作用，反射率幾乎為零。在利用暗像元法進(jìn)行大氣校正時(shí)，通常將水體像元作為黑暗像元來估算大氣程輻射。但如果水體受到污染，其光譜特征會(huì)發(fā)生改變，如水體中含有藻類、懸浮顆粒物等，會(huì)導(dǎo)致水體在近紅外波段的反射率增加，不再符合黑暗像元的假設(shè)條件。這會(huì)使暗像元法選取的黑暗像元不準(zhǔn)確，從而影響大氣校正的精度。城市地物類型極為復(fù)雜，包括建筑物、道路、人工綠地等。建筑物的材質(zhì)多樣，如混凝土、金屬、玻璃等，不同材質(zhì)的建筑物在高光譜影像上具有不同的光譜特征?；炷两ㄖ镌诮t外波段反射率相對(duì)較低，而金屬建筑物則具有較高的反射率。道路的光譜特征也因路面材質(zhì)和磨損程度而異。在城市區(qū)域進(jìn)行大氣校正時(shí)，由于地物類型的復(fù)雜性，基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法可能無法全面考慮各種地物的光譜特性，導(dǎo)致校正后的影像在不同地物之間的邊界處出現(xiàn)光譜不連續(xù)或異常的情況，影響對(duì)城市地物的準(zhǔn)確識(shí)別和分類。地物分布特征也會(huì)影響大氣校正效果。當(dāng)?shù)匚锓植疾痪鶆驎r(shí)，會(huì)導(dǎo)致大氣校正的難度增加。在山區(qū)，地形起伏較大，不同海拔高度的地物受到的大氣影響不同，大氣的光學(xué)厚度隨海拔升高而減小。如果在山區(qū)進(jìn)行大氣校正時(shí)，僅采用基于大氣均勻性假設(shè)的經(jīng)驗(yàn)方法，可能無法準(zhǔn)確地校正不同海拔高度地物的光譜，導(dǎo)致校正后的影像出現(xiàn)明顯的地形效應(yīng)，影響對(duì)山區(qū)地物的分析和研究。在研究區(qū)域內(nèi)存在大面積的同質(zhì)區(qū)域時(shí)，如大片的沙漠或森林，基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法可能會(huì)因?yàn)槿狈ψ銐虻墓庾V變化信息，而難以準(zhǔn)確地確定大氣校正的參數(shù)，從而影響校正效果。4.2.3數(shù)據(jù)質(zhì)量與預(yù)處理的影響高光譜數(shù)據(jù)的噪聲、輻射定標(biāo)精度和幾何校正質(zhì)量等對(duì)基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法的大氣校正效果有著重要影響。噪聲是高光譜數(shù)據(jù)中不可避免的問題，它會(huì)干擾地物的真實(shí)光譜信息，降低數(shù)據(jù)的質(zhì)量。高光譜傳感器在采集數(shù)據(jù)過程中，由于電子元件的熱噪聲、探測(cè)器的暗電流以及外界環(huán)境的干擾等因素，會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)中出現(xiàn)噪聲。這些噪聲會(huì)使地物的光譜曲線出現(xiàn)波動(dòng)和異常，影響基于經(jīng)驗(yàn)的大氣校正方法對(duì)光譜特征的準(zhǔn)確分析和處理。在利用經(jīng)驗(yàn)線性法進(jìn)行大氣校正時(shí)，噪聲可能會(huì)導(dǎo)致控制點(diǎn)的光譜值出現(xiàn)偏差，從而影響線性回歸模型的準(zhǔn)確性，使得校正后的光譜仍然存在噪聲干擾，無法準(zhǔn)確反映地物的真實(shí)反射率。輻射定標(biāo)精度是影響大氣校正效果的關(guān)鍵因素之一。輻射定標(biāo)是將傳感器接收到的數(shù)字量化值（DN值）轉(zhuǎn)換為輻射亮度值的過程，其精度直接關(guān)系到后續(xù)大氣校正的準(zhǔn)確性。如果輻射定標(biāo)不準(zhǔn)確，會(huì)導(dǎo)致傳感器接收到的輻射亮度值與實(shí)際地物輻射亮度值存在偏差。在進(jìn)行大氣校正時(shí)，基于不準(zhǔn)確的輻射亮度值進(jìn)行計(jì)算，會(huì)使大氣校正結(jié)果出現(xiàn)誤差，無法準(zhǔn)確去除大氣對(duì)光譜的影響。當(dāng)輻射定標(biāo)系數(shù)存在誤差時(shí)，校正后的光譜在各個(gè)波段的反射率可能會(huì)出現(xiàn)整體偏移或比例失調(diào)，影響對(duì)不同地物光譜特征的區(qū)分和識(shí)別。幾何校正質(zhì)量也對(duì)大氣校正效果有著重要影響。幾何校正的目的是消除圖像中的幾何變形，使圖像中的地物位置與實(shí)際地理位置相符。如果幾何校正不準(zhǔn)確，會(huì)導(dǎo)致圖像中地物的位置發(fā)生偏移，不同地物之間的相對(duì)位置關(guān)系出現(xiàn)錯(cuò)誤。在進(jìn)行大氣校正時(shí)，基于錯(cuò)誤的地物位置信息進(jìn)行計(jì)算，會(huì)使大氣校正結(jié)果出現(xiàn)偏差。在利用暗像元法進(jìn)行大氣校正時(shí)，如果幾何校正不準(zhǔn)確，可能會(huì)導(dǎo)致黑暗像元的選取錯(cuò)誤，將非黑暗像元誤選為黑