高光譜遙感的應(yīng)用

第九章高光譜遙感應(yīng)用本章主要介紹高光譜遙感應(yīng)用在植被，地質(zhì)，水體，農(nóng)業(yè)，林業(yè)，礦山，城市等地區(qū)，以及具體的應(yīng)用實(shí)例。1一、在植被中的應(yīng)用利用高光譜遙感數(shù)據(jù)提取生物物理參數(shù)主要是指用于陸地生態(tài)系統(tǒng)研究中的一些生物物理變量，比如：葉面積指數(shù)（LAI），生物量，植物種類(lèi)，植冠郁閉度，光合有效輻射，凈生產(chǎn)率及其它冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)等。9.1高光譜遙感應(yīng)用的領(lǐng)域2植被指數(shù)是植被監(jiān)測(cè)應(yīng)用的重要參數(shù)之一，通過(guò)高光譜遙感植被指數(shù)技術(shù)可以提取植物生物物理參數(shù)的定量信息。植被指數(shù)（VegetationIndex）的定義：是指通過(guò)多/高光譜遙感數(shù)據(jù)波段的線性或非線性組合，定量描述地球表面植被狀況的一種光譜特征度量指標(biāo)。植被指數(shù)的作用：已被廣泛用來(lái)定性和定量評(píng)價(jià)植被覆蓋及其生長(zhǎng)狀況。另外，有助于增強(qiáng)遙感影像的解譯力，并已作為一種遙感手段廣泛應(yīng)用于土地利用覆蓋探測(cè)、植被覆蓋密度評(píng)價(jià)、作物識(shí)別和作物災(zāi)害預(yù)報(bào)等方面。植被指數(shù)31）Pearson等于1972年提出了比值植被指數(shù)RVI，它是基于植被在紅光波段處葉綠素強(qiáng)烈吸收太陽(yáng)光譜，而在近紅外波段處植被葉細(xì)胞結(jié)構(gòu)強(qiáng)烈反射太陽(yáng)光譜這一植被的生物物理機(jī)理而提出的。缺點(diǎn)：RVI沒(méi)有考慮大氣等外部環(huán)境的影響，因此RVI對(duì)大氣影響很敏感。由于沒(méi)有考慮土壤背景的影響，只適用于植被覆蓋濃密的情況，當(dāng)植被分布較稀疏時(shí)，RVI效果并不理想。

42）Pinty等在1993年提出歸一化差異植被指數(shù)NDVI，對(duì)綠色植被表現(xiàn)敏感，常被用來(lái)進(jìn)行區(qū)域和全球的植被狀態(tài)研究。為了改進(jìn)NDVI，人們又提出了其他一些植被指數(shù)，主要是將各波段反射率以不同形式進(jìn)行組合來(lái)消除外界的影響因素，如土壤、大氣、光照、視場(chǎng)角等對(duì)反射光譜帶來(lái)的影響。5歸一化植被指數(shù)的特點(diǎn)1、NDVI的應(yīng)用：檢測(cè)植被生長(zhǎng)狀態(tài)、植被覆蓋度和消除部分輻射誤差等；2、-1<=NDVI<=1，負(fù)值表示地面覆蓋為云、水、雪等，對(duì)可見(jiàn)光高反射；0表示有巖石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆蓋，且隨覆蓋度增大而增大；3、NDVI的局限性表現(xiàn)在，用非線性拉伸的方式增強(qiáng)了NIR和R的反射率的對(duì)比度。對(duì)于同一幅圖象，分別求RVI和NDVI時(shí)會(huì)發(fā)現(xiàn)，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI對(duì)高植被區(qū)具有較低的靈敏度；4、NDVI能反映出植物冠層的背景影響，如土壤、潮濕地面、學(xué)、枯葉、粗超度等，且與植被覆蓋有關(guān)；6783）增強(qiáng)植被指數(shù)EVI94）植被指數(shù)VIUPD由于植被光譜表現(xiàn)為植被、土壤亮度、環(huán)境影響、陰影、土壤顏色和濕度等的復(fù)雜混合反映，而且受大氣空間–時(shí)相變化的影響，因此植被指數(shù)沒(méi)有一個(gè)普遍的值，其研究經(jīng)常表現(xiàn)為不同的結(jié)果。不同傳感器獲得的數(shù)據(jù)，由于光譜響應(yīng)不同，即使利用同一天的數(shù)據(jù)計(jì)算植被指數(shù)，結(jié)果也不同。不同傳感器紅外波段與紅波段的光譜響應(yīng)1011原始modis影像實(shí)例1：MODIS數(shù)據(jù)(b)植被指數(shù)NDVI影像圖(a)植被指數(shù)VIUPD影像圖12全球反射率影像圖(B1+B5+B8)(GLI數(shù)據(jù)2003年4月7日)實(shí)例2：日本高光譜GLI數(shù)據(jù)全球植被指數(shù)影NDVI像圖(GLI數(shù)據(jù)2003年4月7日)全球植被指數(shù)VIUPD影像圖(GLI數(shù)據(jù)2003年4月7日)13二、地質(zhì)方面的應(yīng)用區(qū)域地質(zhì)制圖和礦產(chǎn)勘探是高光譜技術(shù)主要的應(yīng)用領(lǐng)域之一。根據(jù)光譜特征可以識(shí)別出大部分的巖石和礦物，從而利用高光譜遙感手段進(jìn)行地質(zhì)制圖變成可能。各種礦物和巖石在電磁波譜上顯示的光譜特征可以幫助人們識(shí)別不同礦物成分。高光譜數(shù)據(jù)能反映出這類(lèi)光譜特征。14地表巖性巖石分為三大類(lèi)：沉積巖、火成巖和變質(zhì)巖，各類(lèi)巖石由于形成的環(huán)境不同，具有不同的光譜特性。沉積巖：以Fe離子的變化作為判別依據(jù)，三階鐵離子（0.5和0.9微米）與二階鐵離子（1.0微米）的光譜特性并不一樣?；鸪蓭r：SiO2的含量。變質(zhì)巖：比如白云石和方解石中的Mg和Ca離子，吸收峰發(fā)生偏移。15礦物光譜特性一、吸收機(jī)制1、電子躍遷：金屬陽(yáng)離子2、分子振動(dòng)：水分子，OH二、外部影響（1）風(fēng)化（2）表面結(jié)構(gòu)（3）顏色（4）其他16巖石判別光譜理論與模型礦物光譜遙感識(shí)別主要依賴(lài)于光譜吸收特征，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)遙感礦物識(shí)別和填圖。光譜吸收特征主要是通過(guò)波形特征參數(shù)來(lái)表達(dá)，如：吸收波段位置，吸收深度，吸收寬度，吸收面積，對(duì)稱(chēng)性等。典型的光譜識(shí)別模型如：礦物吸收指數(shù)模型（SAI），或一些混合光譜模型。17Mineralspectralabsorptionindexs2r2rr1s1m21m礦物光譜吸收指數(shù)(SAI)：石灰?guī)r白云巖石灰?guī)r(CaCO3):SAI2.315m<SAI2.330

m

白云巖

(MgCO3):SAI2.315

m>SAI2.330

m

新疆柯坪地區(qū)巖性填圖181920礦山污染甘甫平等利用航天Hyperion高光譜數(shù)據(jù)研究礦山污染物的識(shí)別，通過(guò)對(duì)礦山野外光譜特征綜合分析，結(jié)合污染物的特征，展開(kāi)對(duì)廢礦的污染物提取的研究。（2004）21油氣滲漏探測(cè)當(dāng)石油在地表的侵入點(diǎn)明顯而且范圍較大的時(shí)候，高光譜遙感的發(fā)展為油氣管線滲漏監(jiān)測(cè)提供了有效的解決方案。油氣滲漏和土壤混雜點(diǎn)很難被多光譜遙感監(jiān)測(cè)到，原因在于它們被其他材料所沖淡。而高光譜遙感器提供了充足的光譜分辨率，可以在可見(jiàn)光，近紅外，短波紅外提供大量的光譜數(shù)據(jù)。國(guó)外政府的投入很大，大的石油公司都有一套完備的高光譜遙感油氣管道監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。22三、農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用高光譜遙感在農(nóng)業(yè)科研和應(yīng)用技術(shù)上主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）利用多時(shí)相的高光譜數(shù)據(jù)提取出光譜特征對(duì)不同作物進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。（2）研究作物以及其個(gè)體生長(zhǎng)狀況與作物葉片光譜關(guān)系之間的關(guān)系，其中包括植被生長(zhǎng)狀況與植被的環(huán)境脅迫關(guān)系,如水分脅迫、蟲(chóng)害脅迫、營(yíng)養(yǎng)脅迫等;紅邊位置與植被葉綠素濃度的關(guān)系等。（3）開(kāi)展農(nóng)作物的長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)及產(chǎn)量預(yù)測(cè)。（4）研究遙感信息模型。（5）利用植被指數(shù)進(jìn)行地表覆蓋分析。（6）災(zāi)害預(yù)測(cè)。23作物的參數(shù)反演常規(guī)的作物參數(shù)測(cè)定是將樣本從農(nóng)田運(yùn)輸?shù)綄?shí)驗(yàn)室進(jìn)行測(cè)定，這具有破壞性。高光譜儀通過(guò)測(cè)定農(nóng)作物的反射率，透射率和吸收率進(jìn)行作物的參數(shù)反演。主要反演的參數(shù)包括：（1）氮素：決定生長(zhǎng)發(fā)育的營(yíng)養(yǎng)。24（3）作物含水量水分是作物生長(zhǎng)發(fā)育的主要限制因子之一。25（2）葉綠素與葉面積指數(shù)說(shuō)明了作物的生長(zhǎng)狀況。（4）病蟲(chóng)害植物由于感染病蟲(chóng)害或污染或氣候變化而“失綠”時(shí)，紅邊藍(lán)移。26植被光譜特性與金屬物所含濃度的估計(jì)27金屬濃度量化圖28（5）作物估產(chǎn)通過(guò)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育期間的光譜變化，研究農(nóng)作物的反射光譜與葉面積指數(shù)，生物量，產(chǎn)量等農(nóng)業(yè)參數(shù)的關(guān)系，進(jìn)行作物遙感長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)和估產(chǎn)。（6）精細(xì)分類(lèi)29墨西哥SanLuis流域的作物分類(lèi)圖墨西哥SanLuis流域的三種作物光譜曲線圖30對(duì)森林的精確遙感監(jiān)測(cè)，比如林地使用狀況，植被分布特征等，可以直接為國(guó)家政策服務(wù)。高光譜用在林業(yè)方面，與植被的葉片光譜曲線特征有直接的關(guān)系四、林業(yè)方面的應(yīng)用31（1）樹(shù)種識(shí)別用高光譜遙感影像進(jìn)行林地類(lèi)型成圖，正確判斷森林樹(shù)種。主要是采用一些分類(lèi)手段。32（2）森林生物參數(shù)填圖1、森林郁閉度：林冠層相互銜接的程度，是以林冠在林地投影所占面積與林地總面積只比的十分法表示。2、葉面積指數(shù)（LAI）。3、生化參數(shù)（含氮，葉綠素等）（3）綜合分析33遙感監(jiān)測(cè)水質(zhì)又稱(chēng)為水色遙感。根據(jù)研究對(duì)象的不同，可以分為：1類(lèi)水體：大洋開(kāi)闊的水體，光學(xué)特性相對(duì)簡(jiǎn)單。2類(lèi)水體：內(nèi)陸和近岸水體。所采用的傳感器一般是具有較低的空間分辨率（1km）和中等光譜分辨率或高光譜分辨率的航天器。例如：SeaWiFs（美國(guó)），MODIS（美國(guó)），MERIS（歐洲），CMODIS（中國(guó)），Hyperion（美國(guó)），CHRIS（歐空局），同時(shí)機(jī)載高光譜：AVIRIS，CASI，HyMap，OMIS等五、水體方面的應(yīng)用34水質(zhì)參數(shù)測(cè)定水質(zhì)參數(shù)的種類(lèi)主要包括：葉綠素a，懸浮物，可溶性有機(jī)物（CDOM），同時(shí)進(jìn)行水溫監(jiān)測(cè)。1）葉綠素濃度a葉綠素在藻類(lèi)物質(zhì)中所占的比例穩(wěn)定，是衡量水體初級(jí)生產(chǎn)力和富營(yíng)養(yǎng)化作用的基本指標(biāo)，而葉綠素a是藻類(lèi)植物中最豐富的色素，因此，監(jiān)測(cè)葉綠素a的濃度是主要監(jiān)測(cè)項(xiàng)目之一。35葉綠素a的光譜水中葉綠素組分含量的不同，對(duì)應(yīng)于水體一定波長(zhǎng)范圍的反射率顯著不同。362）懸浮物濃度懸浮物是水中呈固體狀的不溶解物質(zhì)，是水體污染的基本指標(biāo)之一。例如水中的各類(lèi)礦物顆粒，含有鋁，鐵，硅等水合氧化物，其含量的多少直接影像水體的透明度、渾濁度、水色等光學(xué)性質(zhì)。37383）可溶性有機(jī)物（CDOM）可溶性有機(jī)物主要來(lái)源于流域中土壤腐殖質(zhì)的溶化，和水體自身生物體的分解。由于這種成分在紫外和藍(lán)光范圍具有強(qiáng)烈的吸收特性，在黃光波段吸收最小，因此呈黃色，所以，這類(lèi)復(fù)雜的混合物又成為“黃色物質(zhì)”。CDOM可以作為水體污染程度的指示劑。此外，還有水溫監(jiān)測(cè)，是通過(guò)熱紅外遙感器所探測(cè)到的輻射強(qiáng)度，作為水體的溫度（黑體）。39人類(lèi)活動(dòng)對(duì)大氣成分的影響和全球變暖已經(jīng)成為世界各國(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)。利用高光譜遙感手段主要用于監(jiān)測(cè)氣溶膠、臭氧、SO2、NO2等氣體。例如ENVISAT衛(wèi)星上的Meris傳感器具有大氣制圖掃描成像吸收分光計(jì)。AVHRR，MODIS等也具有分析大氣成分的功能。六、大氣方面的應(yīng)用401）監(jiān)測(cè)氣溶膠氣溶膠是指：懸浮在氣體中的固體或液體粒子，比如塵埃，煙粒，云霧滴，冰晶等，這都是氣溶膠。氣溶膠濃度的變化直接影響了人類(lèi)的健康和生存環(huán)境，同時(shí)也影響了天氣和氣候變化。通過(guò)遙感手段來(lái)反演：氣溶膠的光學(xué)厚度，總懸浮物濃度和可吸入顆粒物濃度是研究最多的內(nèi)容。412）監(jiān)測(cè)臭氧，SO2，NO2臭氧能大量吸收太陽(yáng)紫外線，形成一個(gè)臭氧保護(hù)層，從而降低太陽(yáng)的短波輻射強(qiáng)度，保護(hù)地球生物和人類(lèi)。SO2，NO2來(lái)自于地球表面，比如尾氣排放，生物體燃燒等，監(jiān)測(cè)它們?cè)诖髿獾暮繉?shí)際上就是分析他們?cè)诓煌ǘ畏秶奶匦浴?2隨著人類(lèi)社會(huì)活動(dòng)的日益發(fā)展，城市下墊面的組成成分日益復(fù)雜多樣，光譜特性也極其龐雜。城市遙感所依賴(lài)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源，如航片或多光譜數(shù)據(jù)，難以滿足復(fù)雜多樣的城市覆蓋類(lèi)型特點(diǎn)，不利于分類(lèi)。高光譜分辨率遙感技術(shù)使得計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的光譜類(lèi)別極大的增多，有助于對(duì)地物覆蓋進(jìn)行精細(xì)分類(lèi)。比如：城市地物與人工目標(biāo)，包括水體，路面，屋頂，陰影，植被種類(lèi)等。七、城市調(diào)查方面的應(yīng)用43城市中主要地物的光譜特性1）建筑物：主要研究不同建筑物頂部材料的不同，反映不同的光譜特性。442）道路城市道路有水泥，柏油及少量土路。453）城市水體城市水體包括濱海城市近岸水體，江河，湖泊，水庫(kù)，人工溝渠等。464）植被城市植被分為：稀疏的草地，良好的修剪草地，成片樹(shù)林，道路兩邊的樹(shù)林，農(nóng)作物等。475）陰影陰影可以減少對(duì)太陽(yáng)能量的吸收和發(fā)射，它的存在遮擋了下面的目標(biāo)，使其難以辨別，因此，陰影的光譜在不同的下墊面也具有不同的光譜特性。48城市信息的綜合表達(dá)由于城市是一個(gè)復(fù)雜的對(duì)象，因此，采用任何單一的分類(lèi)手段無(wú)法達(dá)到良好的分類(lèi)效果，因此，應(yīng)該利用分級(jí)掩膜：即對(duì)城市目標(biāo)，運(yùn)用高光譜數(shù)據(jù)，利用這些地物的不同光譜特征來(lái)進(jìn)行識(shí)別，采用不同的分類(lèi)方法進(jìn)行逐步分類(lèi)。4950519.2高光譜應(yīng)用技術(shù)現(xiàn)有的分析技術(shù)可從高光譜數(shù)據(jù)或者各種變換形式中，提取、估計(jì)和預(yù)測(cè)各種生物物理，參數(shù)。例如：光譜微分，混合像元分解，光譜匹配，特征提取，光學(xué)模型等。具體將分析方法可以分為四類(lèi)：（1）利用光譜（或其變換式）與不同的生物物理，化學(xué)參數(shù)的多變量統(tǒng)計(jì)回歸分析技術(shù)；（2）考察光譜波長(zhǎng)位置的變化量與生物物理、化學(xué)參量的關(guān)系；（3）建立在生物、物理學(xué)基礎(chǔ)上的概念性的光學(xué)模型；（4）研究各種參數(shù)在空間上的變異及成圖技術(shù)，涉及到一些分類(lèi)技術(shù)和方法。52（1）多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)該技術(shù)是高光譜研究中最直接，最普遍的方法，以光譜數(shù)據(jù)或其變換形式作為自變量，生物物理，化學(xué)參數(shù)作為因變量，建立多元回歸估計(jì)模型。實(shí)測(cè)樣本一部分作為建立統(tǒng)計(jì)回歸模型，另一部分用來(lái)測(cè)試已構(gòu)建的回歸模型的執(zhí)行性能。53高光譜遙感反演土壤含水量具體實(shí)例：采集湖北秭歸沙鎮(zhèn)溪白水河滑坡體土壤樣品。主要采集分布于滑坡上有監(jiān)測(cè)墩等有裸露土壤處土壤樣品，主要集中在0-20cm范圍內(nèi)。采集30個(gè)土壤樣品，裝入密封袋，供室內(nèi)測(cè)量光譜信息與含水量使用。

54光譜采集實(shí)況圖

55實(shí)驗(yàn)過(guò)程：

將土壤樣本風(fēng)干、過(guò)篩，然后分別放置于準(zhǔn)備好的小鋁盒內(nèi)，緩緩由盒邊注入純凈水直到土壤達(dá)過(guò)飽和狀態(tài)，注水以后在自然狀態(tài)下放置24小時(shí)，等土壤表面的自由水消失后，利用烘箱烘烤土壤樣品。稱(chēng)重，采集光譜。

56考慮光譜信息對(duì)土壤水分含量的敏感是多區(qū)域與多波段特征的，單一波段不能完全概括，所以采用多元回歸模型，利用多個(gè)波段參數(shù)帶入計(jì)算，因變量選擇為：相對(duì)反射率，反射率微分，反射率倒數(shù)的對(duì)數(shù)微分。5758（1）通過(guò)光譜反射率數(shù)據(jù)建立逐步回歸模型預(yù)測(cè)土壤含水量（選取1449nm、1451nm、1920nm、1976nm四波段）

59（2）通過(guò)反射率倒數(shù)的對(duì)數(shù)變換預(yù)測(cè)土壤含水量（選取1449nm、1451nm、1920nm、1976nm四波段）

60（3）通過(guò)反射率一階微分變換預(yù)測(cè)土壤含水量（選取1147nm、1416nm、1530nm、1873nm四波段）

61（4）通過(guò)反射率倒數(shù)的對(duì)數(shù)的一階微分變換預(yù)測(cè)土壤含水量（選取1344nm、1412nm、1485nm、1875nm四波段）

62結(jié)論：反射率倒數(shù)的對(duì)數(shù)的一階微分所建立的多元回歸模型具有最高的擬合優(yōu)度和最小均方根誤差（RMSE），特別是該模型對(duì)于高含水量土壤水分有一定的預(yù)測(cè)能力，故可以采用該模型進(jìn)行土壤水分反演。

63（2）基于光譜位置（波長(zhǎng)）變量的分析技術(shù)基于光譜波長(zhǎng)位置變量的分析技術(shù)是根據(jù)波長(zhǎng)變化量或相應(yīng)的參數(shù)變量（自變量）與生物物理和生物化學(xué)參量（因變量）的關(guān)系來(lái)估計(jì)因變量的。例如：“紅邊”現(xiàn)象，是指隨著生物量的變化沿波長(zhǎng)軸移動(dòng)。64（3）光學(xué)模型方法遙感光學(xué)輻射傳輸理論的模型具有較強(qiáng)的物理基礎(chǔ)，且具普適性。一般的輻射傳輸模型為：其中，為波長(zhǎng)，和為太陽(yáng)天頂角和方位角，和為觀測(cè)天頂角和方位角，C是一組關(guān)于植被冠層的物理特性參數(shù)，包括植被類(lèi)型，生長(zhǎng)姿態(tài)，干擾程度等。65（4）參數(shù)成圖技術(shù)成像光譜儀為研究生物理化參數(shù)在空間上的分布提供了較好的機(jī)會(huì)。首先給每個(gè)像元賦具體參數(shù)值，然后一般利用統(tǒng)計(jì)回歸的方法建立預(yù)測(cè)關(guān)系模型，利用關(guān)系模型來(lái)求取高光譜遙感圖像上的每個(gè)像元預(yù)測(cè)值。下一步就是采用聚類(lèi)或者是密度分割的方法將單參數(shù)預(yù)測(cè)圖分成若干級(jí)（類(lèi)），即生成參數(shù)分布圖。66實(shí)例研究●

研究海區(qū)

●

珠江口

●

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

●

實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)（2003.01、2004.01）

●

遙感反射率Rrs

●

葉綠素濃度C

●

懸浮泥沙濃度S

●

黃色物質(zhì)400nm處的吸收系數(shù)Y

●

遙感資料

●

SeaWiFS（S2003029043913.L1A）67研究海區(qū)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)2003.012004.0168研究?jī)?nèi)容（1）遙感反射率正演模型的建立（2）SeaWiFS圖像的大氣校正（3）水色三要素的優(yōu)化反演69遙感反射率正演模型的建立●

遙感反射率Rrs(Leeetal1998)：●

rrs

水體次表面的遙感反射率：其中，u是中間變量，a是水體總吸收系數(shù)，bb是總后向散射系數(shù)70遙感反射率正演模型的建立●

a水體的總吸收系數(shù)●

ag

黃色物質(zhì)的吸收系數(shù)（Bricaud1981)●

Sg

黃色物質(zhì)吸收光譜斜率●

0.011-0.021nm-1(Carderetal1989)●0.015nm-1(Leeetal1999,2001)●0.014nm-1(Tassan1994)●

0.0144nm-1(陳楚群，2005)●

as

懸浮泥沙的吸收系數(shù)●

as*(440)懸浮泥沙440nm處的單位吸收系數(shù)Prieur&Sathyendranath（1981）

●懸浮泥沙歸一化單位吸收系數(shù)0.00455●

ac

葉綠素的吸收系數(shù)（Leeetal1994,1998,1999,2001）

●

P＝ac(440)葉綠素440nm處的吸收系數(shù)

●

珠江口海域●

曹文熙等（2003）71●

bb

水體的總后向散射系數(shù)●

rw=0.5;rc=0.005;rs=0.015(Tassan1994)●

bc

葉綠素的散射系數(shù)（珠江口）●

bs

懸浮泥沙的散射系數(shù)

（珠江口）

72●應(yīng)用改進(jìn)的SeaWiFS大氣校正算法，實(shí)現(xiàn)了珠江口海域SeaWiFS圖像的大氣校正，得到了離水輻射率，繼而通過(guò)精確的太陽(yáng)參數(shù)計(jì)算，得到了本海域SeaWiFS資料的遙感反射率。（2）SeaWiFS圖像的大氣校正73SeaWiFS圖像的大氣校正