TM遥感图像FLAASH大气校正异常值的改正

发布时间：2018-03-06 15:41

  本文选题：大气校正　切入点：FLAASH　出处：《测绘科学》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对经过ENVI的FLAASH模型大气校正后的反射率遥感图像中,经常存在异常值,即负值和大于100的高值,在水体分布众多的图像中尤其明显的问题,以Landsat的TM图像的校正结果为例,设计了改正算法,即对于异常高值采用阈值法进行改正,对于异常负值采用窗口搜索最小正值法进行改正。使用统计方法和NDVI植被指数对改正前后图像进行了对比。与改正前的图像相比,改正后图像进行计算的结果合理,表明算法是可行的和有效的。所提出的改正算法能够行之有效地改正图像中的异常值,为之后的遥感信息提取提供了良好的数据基础,具有一定的研究意义和应用价值。
[Abstract]:In the remote sensing image of atmospheric reflectivity corrected by ENVI's FLAASH model, there are often abnormal values, that is, negative values and high values greater than 100, which are especially obvious in images with numerous water bodies. The correction results of TM images of Landsat are taken as an example. A correction algorithm is designed, that is, the threshold method is used to correct the abnormal high value. The negative value of the anomaly is corrected by window search minimum positive value method. The image before and after correction is compared with the statistical method and NDVI vegetation index. Compared with the image before correction, the calculated results of the corrected image are reasonable. The results show that the algorithm is feasible and effective. The proposed correction algorithm can effectively correct the outliers in the image, which provides a good data basis for the later remote sensing information extraction, and has certain research significance and application value.
【作者单位】： 南京师范大学地理科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41471283)
【分类号】：TP751

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本文编号：1575450