如何利用直方图进行大气校正？

C__Wu 2021-11-20 22:59:51

如何利用直方图进行大气校正？

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本代码基于IDL语言开发，以我国环境一号（HJ-1）卫星影像为例，实现了HJ-1 CCD影像的大气校正。压缩包中包括了HJ-1 CCD影像的定标系数（可以根据资源卫星应用中心发布的最新系数进行替换）和查找表。供遥感初学者参考

基于OpenCV+Eigen3 + C++完成的数字图像处理+遥感应用作业源码+项目说明(遥感图像读取，大气校正等).zip 【资源包含作业内容】半经验C值实现地形校正几何校正：使用SIFT特征点提取与匹配二次多项式模型重采样（最邻近插值，二次线性，双三次卷积等）图像去噪：空间域均值滤波/中值滤波边缘保持的K邻近均值。中值滤波频率域傅里叶变换到频率空间高斯低通滤波去高频降噪去除周期性噪声图像融合 PCA图像融合 Brovey图像融合 HSI图像融合 直方图操作 直方图均衡化 直方图匹配边缘提取增强反锐化掩膜微分算子（Robert，Sobel，Laplace）灰度形态学梯度频率域增强高通滤波同态滤波图像分割大津法迭代阈值法 K-Means图像分类

1) 掌握图像显示的基本操作，包括图像的灰度显示、真彩色合成、标准假彩色合成、假彩色合成、伪彩色合成，能有效分析出各种合成方案的差异和突出的地物；其中，假彩色合成至少2种，伪彩色合成，密度分割方案至少两种，且能分析出不同的密度分割效果差异。 2) 掌握图像拉伸的基本操作，包括直方图均衡化、线性拉伸和至少两种分段线性拉伸，分析不同拉伸方案的效果差异。 3) 学会遥感影像的绝对辐射校正，包括辐射定标、大气校正，生成包括至少三种典型地物光谱曲线，能分析比较出校正前后典型地物光谱反射曲线的差异。

利用广东省86 个气象站的观测数据为大气校正简化算法(Simplify Method for Atmospheric Correction,SMAC)提供校正参数,对中分辨率光谱成像仪(Medium Resolution Spectral Imager,MERSI)的250 m分辨率数据进行了大气校正处理研究。通过对各波段反射率直方图、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetable Index,NDVI)直方图及气象站反射率的分布特征进行分析,检验SMAC算法进行MERSI

遥感数字图像处理课程设计-遥感图像监督与非监督分类，主要对于烟台市地区，包含原始数据，处理数据，以及50页的课程设计报告详细讲述了分析以及操作。以下是节选：4.1.1 图像校正地理空间数据云下载的0云量数据已经进行过了图像大气校正，辐射校正，几何校正，不需要进一步预处理。 4.1.2 波段合成点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口，然后点击“Import file”,打开波段输入窗口。我们从中可以选择输入波段。完成波段顺序调整后，就可以直接点击“OK”,这样就会生成一个新合成的波段图像（选取波段1，2，3，4，5，7）。4.1.3 图像裁剪由于下载的图像太大，迭代计算过于缓慢，所以需要进行裁剪。在file/save as中，进入文件选择面板，Spatial Subset打开右侧的裁剪区域，并进行编辑。可手动选择裁剪区域，红框为裁剪区域图4.3 裁剪范围和大小 4.1.4 裁剪图像统计基本统计量点击菜单Basic Tools→Statistics→Compute Statistics，对图像进行统计选中统计项目：直方图、

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