ENVI下不变目标法相对大气校正详解

相对大气校正按照数学基础可以分为2种，非线性校正法和线性校正法。非线性校正法最典型的是直方图匹配，图像的直方图是图像中所有灰度值的概率分布。即将校正图像的直方图与参考图像的直方图进行匹配，使两幅图像具有相同或相近的灰度值概率分布，达到两幅图像上同名地物具有相同灰度值的目的。

线性校正法有个前提假设：不同时相的图像灰度值之间满足线性关系，这种假设在近似情况下是成立的。这样就可以通过线性等式来描述不同时相间的灰度关系，用x表示参考图像，y表示待校正图像，他们之间的线性关系可描述为：

y=a*x+b (13.5)

其中：a、b为线性等式中的参数，即为增益和偏移量。线性校正的关键是确定公式(13.5)中的两个参数，通常是根据两时相光谱性质相对稳定地物样本点的DN值，利用线性回归的方法求得公式(13.5)中的参数a、b。之后，用公式(13.5)对图像的各波段DN值做线性变换，完成相对大气校正。

根据前述原理，完成线性相对校正需要以下3个步骤：

第一步，在两幅图像中搜寻相对固定目标即光谱稳定的地物样本点，即伪不变特征要素（PIF：Pseudo-Invariant Features）；

第二步，运用这些伪不变特征点的DN值，利用线性回归的方法求解公式(13.5)中的参数，得到图像间的线性关系；

第三步，根据该关系式，通过波段运算，得到与参考图像具有相同或相近辐射值的结果图像，完成相对大气校正。整个过程的关键是PIF的选择。

下面以两个不同大气环境下成像、已经经过精确配准、ENVI标准格式的Landsat TM5数据为例（2000年和2001年），介绍线性校正法的操作步骤（参见实验数据光盘\第13章辐射定标与大气校正\2-不变目标法相对大气校正）：

注：1、以下操作在ENVI5.3中完成，ENVI5.4及以上版本类似

2、可以使用ENVI扩展工具：基于不变目标法的相对大气校正完成，本文介绍ENVI中根据基本原理和流程操作完成，能更好的理解整个处理过程。

第一步、PIF选择

选择一幅目视质量较好的图像作为基准图像（2001年），另外一幅作为待校正图像（2000年）。在两个图像上选择相同区域的沥青房顶、砾石面、混凝土停机坪、洁净水体、混凝土、沙地等地物作为PIF，这些地物不会随时间的变化而变化。

（1）在主界面中，选择File→Open，打开两幅图像“2000.dat”和“2001.dat”。

（2）在主界面中，选择Views→Two Vertical Views，打开两个垂直显示窗口。

（3）在图层管理（Layer Manger）中，选中其中一个View，在工具栏中单击打开数据管理（Data Manger），在“2000.dat”右键选择RGB:543，单击Load data按钮。同样的方法为另外一个View加载显示“2001.dat”。

（4）在主界面中，选择Views→Link Views，在Link Views面板中，单击New Link按钮，在右边两个视图中单击鼠标左键，单击OK按钮，将两个图像进行地理链接显示。

（5）在图层管理（Layer Manger）中，在“2000.dat”年图层中右键选择New Region of Interest，打开ROI Tool面板。

（6）通过目视方式，从两幅图像找到光谱稳定、相同地物作为样本，用Polygon或者Point类型绘制感兴趣区。

（7）在绘制一定数量感兴趣后(不宜太多，太多后面的回归运算量会很大)，在ROI Tool面板中，选择File→Export→Export to CSV，在Export ROIs to CSV面板中，选择输出的ROI以及输出的文件路径及文件名（图13.13），单击Ok按钮将ROI内对应位置和像元值输出为CSV文件。

图13.13 Export ROIs to CSV面板

（8）回到主界面中，在图层管理（Layer Manger）中选中显示“2001.dat”的View，在工具栏中单击打开数据管理（Data Manger），找到前面绘制的ROI数据右键选择Load按钮，将ROI加载到“2001.dat”图层上。

（9）回到主界面中，在图层管理（Layer Manger）中的“2001.dat”上的ROI图层上双击鼠标打开ROI Tool面板。重复（7）步骤导出为CSV文件。

分别用Microsoft Office Excel打开上面步骤得到两个文本文件，这样我们得到了2000年的图像和2001年的图像相对应伪不变特征要素（PIF）的像素值。从Excel中可以看到，两个时相图像中每一个波段的像素值是一一对应关系，刚好对应公式（13.5）中的x和y。第二步中就是利用这些像素值，根据最小二乘回归分析法获得公式（13.5）中的a和b两个参数。

第二步、线性关系式求解

使用最小二乘回归的方法来求解线性回归式，根据最小二乘回归分析法从公式（13.5）可得到