【摘 要】
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遥感卫星观测地物目标时,地球表面的浓密大气是阻碍地物目标识别的重要因素之一。太阳辐射信号在地面-太阳-传感器间传输会受到大气中的气溶胶等分子和吸收性气体的衰减,造成图像对比度、锐度等图像质量参数的变化。所以大气校正是光学遥感传感器数据处理的关键环节,大气校正效果的优劣直接影响着目标识别、传感器性能评估的准确性以及大气参数的反演精度。本文基于6S（Second Simulation of the S
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遥感卫星观测地物目标时,地球表面的浓密大气是阻碍地物目标识别的重要因素之一。太阳辐射信号在地面-太阳-传感器间传输会受到大气中的气溶胶等分子和吸收性气体的衰减,造成图像对比度、锐度等图像质量参数的变化。所以大气校正是光学遥感传感器数据处理的关键环节,大气校正效果的优劣直接影响着目标识别、传感器性能评估的准确性以及大气参数的反演精度。本文基于6S（Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）辐射传输模型和MODIS辅助数据改进大气校正算法,去除大气吸收和散射对图像的影响。由于大气影响的直观表现是图像质量变化,为验证大气校正对图像质量的影响,从校正前后图像信噪比、清晰度、调制传递函数这三个角度分析,定量地将大气辐射传输与在轨卫星成像质量评价联系在一起,得出改进的校正算法能有效提升图像质量。本文主要工作内容如下:1、基于6S大气辐射传输模型和MODIS的气溶胶光学厚度数据,对高分一号卫星宽视场相机四个波段的大气层顶辐亮度图像进行大气校正,比较校正前后不同地物光谱响应曲线,并将本文校正结果与FLASSH（Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes）校正结果比较。结果表明本文大气校正算法良好,为大气校正的高效化和精确化提供了一个切实可行的途径。2、针对遥感图像信噪比易受复杂地物间边界的影响这一问题,提出基于阈值分割原理的信噪比评估算法,对校正前后的GF-1WFV数据和MODIS1B的1、3、4波段合成数据利用该算法进行信噪比评估。结果表明校正前后每一波段的信噪比随辐亮度呈递增关系,大气对短波波段的影响较大,对长波波段的影响较小,对于MODIS数据各波段信噪比也随辐亮度呈递增关系。通过验证表明该方法具有稳定性和可靠性,可以为遥感图像的应用提供重要的参考信息。3、基于改进的Tenengrad梯度算法、中频-离散余弦变换法和小波变换灰度-梯度共生矩阵法这三种清晰度评价方法统计校正前后图像的清晰度值,分析计算结果表明大气校正后图像清晰度值高于校正前清晰度值,因此大气校正后图像的边缘纹理比校正前更清晰。在此基础上,对光学卫星传感器综合像质评价指标——调制传递函数MTF在轨测试,利用刀刃法对从高分一号图像中提取的湖岸线检测,比较校正前后Nyquist频率下的MTF值可知大气对遥感影像的模糊作用致使MTF值降低,本文对遥感图像质量的系统化评估为后续研究提供新的思路。
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