hi,小伙伴们,今日正式推出《微课堂》,与你相约周三~ 在这里,可以共同探讨遥感领域小知识,可以答疑解惑,可以讲述过来者经验……愿这方小天地可以让你学有所思、学有所悟、学有所得。 【微课堂】遥感数据处理中物理量的计算 遥感数据的本质是传感器获取的地面目标物反射或辐射的电磁波的能量,学习遥感、进行遥感数据处理以及将遥感数据应用于具体的工作中时,都避免不了对电磁波能量信息的表述。 1、基本物理量 下面将介绍遥感数据处理和应用中最基本的物理量。
2、地物辐射亮度的计算 从遥感数据中心或遥感地面站拿到的遥感数据,通常是经过了辐射校正处理的遥感数据产品,包括了图像数据文件和辅助数据文件。在辅助数据文件中,通常会给出用于将遥感图像亮度值转换为电磁波辐射亮度的定标参数,即增益A和偏置B。将遥感图像亮度值转换为电磁波辐射亮度的一般计算公式如下: L = A ·x + B 其中:
需要说明的是,对不同遥感数据,以上的计算公式可能在形式上会有所不同,具体内容可以在遥感数据产品的辅助数据文件中得到。 3、反射率的计算 由地物辐射亮度值计算反射率的方法,在很多文献中都有介绍,在此直接给出计算公式: 表1 日地距离查找表 太阳辐照度E0,通常在遥感数据产品的辅助文件中会给出,各卫星的官网也会给出。下面表2给出了Landsat卫星各波段对应的太阳辐照度E0。 表2 Landsat卫星各波段太阳辐照度 4、地面温度的计算 对热红外波段,可以利用下面的公式计算地物的传感器温度: 5、NDVI的计算 归一化差分植被指数NDVI的计算公式如下: 与此类似,遥感应用中其他涉及到地物物理量的计算,大都与地物反射率有关。以上,我们介绍了从遥感图像中计算某一地物的辐射亮度、反射率、地物温度、以及植被指数的方法,希望能够将其中的物理含义描述清楚,以利于具体的应用工作。 以后我们还将介绍遥感数据的辐射校正处理,请您持续关注。 以上详细内容可参阅:冯钟葵等. 遥感数据接收与处理技术[M],北京,北京航空航天大学出版社,2015. |
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