介紹

輻射校正 Radiometric Correction：將輻射亮度或表面反射率校正為地表的實際反射率，消除因大氣影響（散射、吸收、反射）造成的誤差。

將三個波段的影像消除大氣霧霾造成的輻射誤差後，再使用 COMPOSITE 合成為一般正常影像。使用的影像取自美國新英格蘭東南部的 Landsat 5 TM，包括馬薩諸塞州的波士頓、伍斯特和科德角以及羅德島州的普羅維登斯。影像的日期為 1987 年 9 月 16 日，三個波段分別為：p012r31_5t870916_nn2、p012r31_5t870916_nn3、p012r31_5t870916_nn4（以下分別簡稱為 nn2、nn3、nn4）。

無校正過的影像 COMPOSITE 後為：

方法

使用 Terrset 中的 AtmosC (atmospheric correction) 消除三張波段的照片中因大氣干擾所造成的誤差。

最後再用 EXTRACT 切出 lawn grass 區域的 nn2,nn3,nn4 反射值，與 USGS 標準的 lawn grass 數值比較。以下為 USGS 標準的 lawn grass 數值：

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Band
Spectral Reflectance
1 4.043227E-02
2 7.830066E-02
3 4.706150E-02
4 6.998996E-01
5 3.204015E-01
7 1.464245E-01

結果

`AtmosC` 操作

首先，開啟 AtmosC 與 Metadata file，Atmospheric correction model 選擇 Cos(t) model，Radiance calibration option 選擇 Offest/Gain。

在 AtmosC 內輸入年、月、日和 GMT（格林威治標準時間），分別為 1987、09、16、14:53:59.660。AtmosC 輸入時間需要為十進位。將分鐘、秒和毫秒四捨五入到最接近的分鐘 (54)，除以 60，取到小數點後一位，即 14.90。

在 Metadata file 資料中，我們會需要的有：

Wavelengths。為波段的最大與最小波長（單位：微米）。取出最大與最小波長的平均填入 AtmosC 中的 Wavelength of band center。
Gains_And_Biases。為偏移量與增益量。將這兩個資料的小數點往左移一位後分別填入 AtmosC 的 Offset 與 Gain。
Satellite viewing angle。為衛星視角。在此皆為 0，所以直接填 0。
Sun elevation。為太陽高度角，在 Metadata file 的開頭附近，為 Solar_Elevation = 45.18。

Metadata file 內 nn2 的資料為：

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File_Name=p012r31_5t870916_nn2.tif.gz;
File_Description=Band 2 (gzipped);
File_Context=RASTER;
File_Size =16460513;
Number_Of_Lines =7765;
Pixels_Per_Line =8081;
Pixel_Order=NOT_INVERTED;
Pixel_Format=BYTE;
Pixel_Resolution =2.85000000000000e+01 ,2.85000000000000e+01;
Pixel_Resolution_Units=METERS;
Reference_Point =3.10778250000000e+05 ,4.62556425000000e+06;
Reference_Offset = -285.12 , -10.57;
Reference_Location=SCENE_CENTER;
Wavelengths =0.52 ,0.60;
Gains_And_Biases =1.17509810000000e+00 , -2.83999990000000e+00;

Wavelengths = 0.52, 0.60，平均 = 0.56
Dn haze = 17
Gains = 1.17509810000000 e +00
Biases = -2.83999990000000 e+00

最後 Input image 選擇 nn2 後就完成了。

nn2 的 AtmosC 資料如下圖：

output 的影像為：

以上為消除影像大氣干擾的步驟，再以這些步驟分別套入 nn3 與 nn4。以下附上 nn3 與 nn4 在 Metadata file 中的資料

nn3 的資料為：

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File_Name=p012r31_5t870916_nn3.tif.gz;
File_Description=Band 3 (gzipped);
File_Context=RASTER;
File_Size =18737754;
Number_Of_Lines =7765;
Pixels_Per_Line =8081;
Pixel_Order=NOT_INVERTED;
Pixel_Format=BYTE;
Pixel_Resolution =2.85000000000000e+01 ,2.85000000000000e+01;
Pixel_Resolution_Units=METERS;
Reference_Point =3.10778250000000e+05 ,4.62556425000000e+06;
Reference_Offset = -285.12 , -10.57;
Reference_Location=SCENE_CENTER;
Wavelengths =0.63 ,0.69;
Gains_And_Biases =8.05764700000000e -01 , -1.17000000000000e+00;

Wavelengths = 0.63, 0.69，平均為 0.66
Dn haze = 11
Gains = 8.05764700000000e-01
Biases = -1.17000000000000e+00

nn3 的 AtmosC 資料如下圖：

output 的影像為：

nn4 的資料為：

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File_Name=p012r31_5t870916_nn4.tif.gz;
File_Description=Band 4 (gzipped);
File_Context=RASTER;
File_Size =21466319;
Number_Of_Lines =7765;
Pixels_Per_Line =8081;
Pixel_Order=NOT_INVERTED;
Pixel_Format=BYTE;
Pixel_Resolution =2.85000000000000e+01 ,2.85000000000000e+01;
Pixel_Resolution_Units=METERS;
Reference_Point =3.10778250000000e+05 ,4.62556425000000e+06;
Reference_Offset = -285.12 , -10.57;
Reference_Location=SCENE_CENTER;
Wavelengths =0.76 ,0.90;
Gains_And_Biases =8.14549000000000e -01 , -1.51000000000000e+00;

Wavelengths = 0.76, 0.90，平均為 0.83
Dn haze = 5
Gains = 8.14549000000000e-01
Biases = -1.51000000000000e+00

nn4 的 AtmosC 資料如下圖：

output 的影像為：

三個波段的影像都處理完後，最後使用 COMPOSITE 合成影像，output 出的結果如下圖：

比較

個別影像與 USGS 標準 lawn grass 數值比較

校正過的 nn2 影像與 lawn grass 數值比較：

Category	Average
0	0.028461
1	0.061067

校正過的 nn3 影像與 lawn grass 數值比較：

Category	Average
0	0.027876
1	0.050528

校正過的 nn4 影像與 lawn grass 數值比較：

Category	Average
0	0.208320
1	0.595664

參考資料

TerrSet Tutorial - Center for Geospatial Analytics

大氣校正

將三個波段的影像消除因大氣霧霾造成的輻射誤差後，再使用 COMPOSITE 合成為一般正常影像。

介紹

方法

結果

`AtmosC` 操作

比較

個別影像與 USGS 標準 lawn grass 數值比較

參考資料

介紹

方法

結果

AtmosC 操作

比較

個別影像與 USGS 標準 lawn grass 數值比較

參考資料

`AtmosC` 操作