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SeaDAS在Envisat MERIS大气校正中的应用效果分析

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简介：
本文对SeaDAS工具在处理Envisat卫星MERIS传感器数据时的大气校正效果进行了深入分析，探讨了其准确性与适用性。 本教程基于 NASA 的 SeaDAS 项目。要了解更多信息，请参考相关文档。 在 Terradue 的 Developer Cloud Sandbox 平台上实施“使用 SeaDAS 进行 MERIS 1 级到 2 级大气校正效果”的应用程序入门指南，该平台提供了一系列用于开发、测试和利用可扩展的分布式地球科学处理器的服务。要运行此应用，您需要一个通过请求获得并经用户注册批准后的 Developer Cloud Sandbox。 安装 Java： 登录开发者沙箱并在 shell 中执行以下命令以安装 Java 7： ```bash sudo yum install -y java-1.7.0-openjdk ``` 然后选择 Java 7 版本： ```bash sudo /usr/sbin/alternatives --config java ``` 这将显示一个终端窗口，列出可用的 Java 运行时环境。您需要从中选择编号为 7 的选项以完成安装。

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  • SeaDAS在Envisat MERIS大气校正中的应用效果分析
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    本文对SeaDAS工具在处理Envisat卫星MERIS传感器数据时的大气校正效果进行了深入分析，探讨了其准确性与适用性。 本教程基于 NASA 的 SeaDAS 项目。要了解更多信息，请参考相关文档。 在 Terradue 的 Developer Cloud Sandbox 平台上实施“使用 SeaDAS 进行 MERIS 1 级到 2 级大气校正效果”的应用程序入门指南，该平台提供了一系列用于开发、测试和利用可扩展的分布式地球科学处理器的服务。要运行此应用，您需要一个通过请求获得并经用户注册批准后的 Developer Cloud Sandbox。 安装 Java： 登录开发者沙箱并在 shell 中执行以下命令以安装 Java 7： ```bash sudo yum install -y java-1.7.0-openjdk ``` 然后选择 Java 7 版本： ```bash sudo /usr/sbin/alternatives --config java ``` 这将显示一个终端窗口，列出可用的 Java 运行时环境。您需要从中选择编号为 7 的选项以完成安装。
     
  • 6S大气校正模型分析
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    6S大气校正模型分析主要探讨利用先进的6S模型对遥感影像进行大气影响修正的技术方法，旨在提高图像质量和数据精度。 6S大气校正模型是一个开源系统，用户只需输入参数即可直接获得结果，在ENVI的Bandmath模块下很容易实现。
     
  • Sentinel-2 Sen2Cor大气校正流程及在SNAP中的应用
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    本文详细介绍了Sentinel-2卫星图像使用Sen2Cor进行大气校正的方法与步骤，并探讨了其在SNAP软件平台上的具体应用，为遥感数据处理提供了实用指导。 Sentinel-2 Sen2Cor的大气校正步骤以及在SNAP中的操作方法，在哨兵2数据预处理过程中是非常重要的环节。
     
  • ENVI中的FLAASH大气校正
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    本简介介绍在ENVI软件中利用FLAASH模块进行遥感图像的大气校正方法，包括参数设置与操作流程。 FLAASH大气校正是一种利用ENVI软件进行的技术，主要用于遥感图像处理以去除大气对信号的影响。在使用这项技术前，用户需要准备好相应的输入数据并熟悉软件的使用要求。 对于卫星或航空影像来说，波段范围的要求分别为400nm至2500nm和860nm至1135nm；并且这些数据必须是浮点型、4位有符号整型或2位无符号整型。此外，图像需以BIL或BIP格式存储，并且单位应为μWcm²nm sr（微瓦特每平方厘米纳米球面辐射度）。如果原始单位不符合要求，则需要进行转换。 水汽含量的获取依赖于特定波段范围内的通道：1050~1210nm、770~870nm或者870~1020nm，且这些通道必须拥有至少15纳米的光谱分辨率。对于气溶胶含量，则需要在660nm和2100nm附近有相应的通道，并满足特定反射率条件。 当使用FLAASH进行大气校正时，用户需输入波长信息。如果传感器类型未被预先定义，在处理高光谱数据时，必须提供波长及FWHM（全宽度半最大值）的信息；多光谱数据则需要用户提供相应的光谱响应函数设置在“MultispectralSettings”中。 对于多光谱影像的数据处理，由于其不具备水汽反演的通道且分辨率不足15纳米的要求，因此无法进行水汽反演。然而用户可以通过调整气溶胶和云相关的参数来优化校正结果，如KTUpperChannel、KTLowerChannel等用于确定黑暗像元以实现气溶胶反演。 在高级设置中，FLAASH提供了自动选择通道的功能或通过高光谱通道定义文件指定特定的波段进行分析。这些信息对于改善大气校正是至关重要的。 总的来说，利用FLAASH进行的大气校正能够显著提高遥感图像的质量，并使地物反射特性更加准确可靠。然而这项技术需要一定的专业知识和经验才能正确操作使用。
     
  • 6S.rar_6S辐射与大气校正_6s.e_大气校正_辐射校正
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    本资源包提供6S模型相关工具，包括用于进行辐射校正和大气校正的软件及文档。通过这些工具可以有效处理遥感图像中的大气影响。 6S（Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum）是遥感领域广泛应用的一个辐射传输模型，主要用于模拟太阳光在地球大气层中的传播过程以及大气对地表反射和辐射的影响。该模型为进行大气校正和辐射校正提供了关键工具，帮助研究人员从遥感图像中获取更准确的地表反射信息。 大气校正是指去除大气影响以获得真实地表反射率数据的过程。由于水汽、气溶胶及云层等成分会散射和吸收太阳光，导致到达地面的能量减少并改变光谱特性，6S模型通过计算这些因素对光线的影响来估算出真实的辐射值。 6S模型涉及多个关键参数如大气类型、压力、湿度、温度、气溶胶含量以及太阳高度角与观测角度等。正确选择这些参数对于校正结果的准确性至关重要。 此外，辐射校正是将遥感图像中的数字信号转换为物理量——即反射率或辐射亮度的过程。6S模型提供了从原始数据转化为地表反射率或大气顶部反射率的方法，并通常包括归一化、大气辐射校正和地形校正等步骤。 用户可以通过编写包含所需参数的ASCII文本段落件来运行6S.e程序，然后调用该程序进行计算并输出校正后的数据。这些数据可以用于多种应用如地物识别、植被指数计算及环境监测等。 在实际操作中，6S模型广泛应用于环境科学、农业以及地质和气象等领域。例如，在环境监测方面，通过使用6S校正过的图像能够更准确地分析地表覆盖变化与污染程度；而在农业领域，则可以评估作物生长状况；对于地质勘探而言，有助于识别矿物分布。 总之，深入理解和熟练运用6S模型及其相关技术是遥感数据分析不可或缺的部分。这不仅促进了科学研究的发展还为实际应用提供了有力支持。
     
  • 6SV4.1的大气校正
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    本章节详细介绍针对6SV4.1模型的大气校正技术与方法，探讨其在遥感数据处理中的应用价值及实际操作步骤。 6SV4.1大气校正是一个专为遥感影像处理设计的软件工具，基于6S（Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum）模型开发而成。该模型是一个在太阳光谱范围内模拟卫星信号物理特性的二维辐射传输模型，主要用于解决地表反射、大气散射和吸收等问题，并通过校正这些因素来提高遥感图像的质量与分析精度。 进行大气校正是处理遥感影像的关键步骤之一，因为诸如水汽、气溶胶及臭氧等大气条件会影响地面的光谱特性，进而掩盖真实的信息。6S模型依据输入的大气垂直结构信息（包括成分和气象状况）以及太阳和传感器的位置来计算出大气对地表反射的影响，并据此反演得到经过校正的地表反射率。 该软件主要包括以下部分： 1. **输入参数**：包含遥感图像的元数据、观测日期时间及地理位置等基础信息，同时需要提供有关气压、湿度、气温以及气溶胶光学厚度的大气状况参数。 2. **模型计算**：根据上述输入的数据，6S通过辐射传输方程模拟大气对每个像素光谱响应的影响。 3. **输出结果**：经过校正后，用户可以获得未受大气影响的地表反射率图像，并且还可以获得其他相关数据如大气散射和吸收量等信息。 4. **可视化与分析**：这些处理后的影像可以用于进一步的视觉评估及地物识别、分类和变化检测等工作。 压缩包中包含以下主要文件： - **6s.dsp**: Visual Studio项目文件，供编译管理源代码使用。 - **6s.dsw**: 包含所有开发信息的工作空间文件，包括源码设置等。 - **6s.exe**: 可执行程序文件，用户可以直接运行来进行大气校正操作。 - **19971015.txt**: 日志或特定日期数据的文本段落件，可能包含软件在指定条件下的详细日志记录。 实际使用中，通常会将6SV4.1与遥感图像处理软件（如ENVI、ERDAS Imagine等）结合应用，以实现自动化的大气校正流程。通过输入具体的遥感影像和大气状况参数后运行该程序可以得到更准确的分析结果。
     
  • 大气校正Ⅰ
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    《大气校正Ⅰ》专注于探讨遥感图像处理中的关键步骤——大气校正。本书深入解析了大气对遥感数据的影响，并提供了多种实用的大气校正技术与方法，旨在提高遥感影像的质量和精度，为环境监测、资源调查等领域提供技术支持。 基于6S模型的影像大气校正工程概述：通过调用py6s接口自动读取影像头文件信息，并对反向影像进行批量处理的大气校正操作。环境依赖为Python版本3.6，使用conda安装Gdal和-c conda-forge py6s。 脚本说明： - AtmosphericCorrection_Landsat8.py：适用于Landsat 8影像的工程化大气校正。 - AtmosphericCorrection_Sentinel.py：适用于Sentinel系列影像的大气校正处理。 - AtmosphericCorrection_GF.py：针对GF1和GF2卫星影像进行的大气校正。 为了减少存储空间，程序中将大气校正的结果放大了10000倍。测试时，请运行相应的Python脚本并指定输入路径： ```python .../AtmosphericCorrection/AtmosphericCorrection_Lansat8.py Input_dir=输入路径 ``` 注意：文中可能存在笔误，“Lansat8”应为“Landsat8”。
     
  • IDL大气校正及辐射定标_大气校正_IDL
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    本课程专注于使用IDL编程语言进行卫星遥感图像的大气校正和辐射定标技术，旨在提升数据处理精度与效率。 使用IDL调用ENVI中的函数来实现影像的大气校正和辐射定标。
     
  • 在ENVI5.1中进行Landsat 8数据的大气校正
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    本文章详细介绍如何使用ENVI 5.1软件对Landsat 8卫星获取的数据进行大气校正处理，旨在提升遥感影像质量。 关于ENVI5.1中Landsat 8数据的大气校正实例演练。
     
  • ENVI中FLAASH的大气校正详解
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    本教程详细介绍了在遥感图像处理软件ENVI中使用FLAASH模块进行大气校正的方法和步骤，帮助用户准确地获取地面真实反射率。 通过长期的大气校正经验和查阅文献的积累，在ENVI软件中总结了FLAASH大气校正的具体步骤及注意事项，这对初级使用者非常有帮助。