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遥感图像大气校正的黑暗像元法
第 １期， 总第 ６ ３期 ５日 ２ ０ ０ ５年 ３月 １国 土 资 源 遥 感Ｒ Ｅ ＭＯ Ｔ ＥＳ Ｅ Ｎ Ｓ Ｉ Ｎ ＧＦ Ｏ ＲＬ Ａ Ｎ Ｄ＆Ｒ Ｅ Ｓ Ｏ Ｕ Ｒ Ｃ Ｅ ＳＮ ｏ ． １ ， ２ ０ ０ ５ Ｍ ａ ｒ ． ， ２ ０ ０ ５ 遥感图像大气校正的黑暗像元法郑 伟，曾志远（ 南京师范大学地理科学学院， 南京 ２ １ ０ ０ ９ ７ ）摘要：介绍黑暗像元法大气校正的思路， 阐述了不同黑暗像元法的大气校正模型， 选择其中 ２种模型对一景 Ｓ Ｐ Ｏ Ｔ 图像进行了大气校正， 最后指出了黑暗像元法需要进一步改进的地方。 关键词：遥感图像；黑暗像元法；大气校正 中图分类号：Ｔ Ｐ７ ５ １ 文献标识码：Ａ 文章编号： １ ０ ０ １－ ０ ７ ０ Ｘ （ ２ ０ ０ ５ ） ０ １－ ０ ０ ０ ８－ ０ ４的朗伯体， 并忽略大气的折射、 湍流和偏振， 由遥感０ 引言卫星遥感图像大气校正方法很多， 校正精度较 高的方法是利用基于复杂的辐射传输原理建立起来 的大 气 校 正 模 型， 如６ Ｓ模 型、 Ｌ Ｏ ＷＴ Ｒ Ａ Ｎ模 型 及 Ｍ Ｏ Ｒ Ｔ Ｒ Ａ Ｎ模型等， 但是， 这些方法计算量大， 而且 需要参数多， 而这些参数的获得对于大多数卫星图 像应用人员来说是难以实现的。因此， 研究者提出 了一些不需大气和地面的实测数据， 尤其不需要卫 星同步观测数据的大气校正方法， 其中被广泛应用 的就是黑暗像元法。用黑暗像元法进行大气校正主 要是依靠图像本身的信息， 一些不能直接在图像上 获得的信息， 可在相应的文献资料中找到。这种方 法直接、 简易， 其校正精度可以满足一般遥感研究和 应用， 具有较强的实用性。该方法的基本原理就是 在假定待校正的遥感图像上存在黑暗像元区域， 地 表为朗伯面反射， 大气性质均一， 大气多次散射辐照 作用和邻近像元漫反射作用可以忽略的前提下， 反 射率或辐射亮度很小的黑暗像元由于大气的影响， 而使得这些像元的亮度值相对增加， 可以认为这部 分增加的亮度是由于大气的程辐射影响产生的。利 用黑暗像元值计算出程辐射， 并代入适当的大气校 正模型， 获得相应的参数后， 通过计算就得到了地物 真实的反射率。方程， 地物表面反射辐亮度为 Ｌ Ｒ ／ ） （ Ｅ ｃ ｏ ｓ Ｔ π θ ０ ＝（ ０ Ｄ） θ ＋Ｅ （ １ ） 式中， Ｒ为地物表面反射率；Ｅ ０ 为大气层外相 应波长的太阳光谱辐照度；θ 为太阳天顶角；Ｔ θ为 在太阳辐射入射方向上的大气透射率；Ｅ Ｄ 为由天空 光漫射到地表面的光谱辐照度。 由卫星接收到的表观辐 亮 度 是 地 面 反 射 辐 亮 度、 大气透射率、 大气反照率和由于大气散射造成的 （ 即程辐射） 的函数， 即 向上大气光谱辐亮度 Ｌ ｐ Ｌ＝Ｌ Ｔ （ １－Ｓ ·Ｒ ）＋Ｌ ０ ｐ ?／ 率；?是卫星传感器天顶角；Ｓ 是大气反照率。［ １ ］ 考虑到上式中 Ｓ非常小， 即Ｓ · Ｒ＝ １ ， 因此，（ ２ ） 式中， Ｔ ? 是地物到传感器反射方向的大气透射由（ １ ） 式和（ ２ ） 式可得到大气校正模型为 Ｒ ＝π （ Ｌ－Ｌ ） ／ ［ Ｔ （ Ｔ Ｅ ｃ ｏ ｓ ］ （ ３ ） θ＋Ｅ ｐ ０ Ｄ） ? θ 在式（ ３ ） 中， Ｌ 可由星上或地面定标结果求得；θ 由日期和时间计算得；?可从遥感图像头文件中读 出；Ｅ 要求 ０ 可由探测器响应函数计算求得。因此， Ｒ ， 还有 Ｌ 、 Ｔ 、 Ｔ ４个未知数。而对 Ｔ 、 Ｔ 、 Ｅ ｐ Ｄ Ｄ ? θ和 Ｅ ? θ２ ， ３ ］ 的不同简化假设 ［ ， 以及对 Ｌ 、 Ｔ 、 Ｔ ｐ Ｄ 的不同 ? θ和 Ｅ计算方法， 得到了不同的黑暗像元法。近些年来， 很 多研究者对黑暗像元法的改进也是基于此。２ 程辐射 Ｌ ｐ 的确定２ ． １ 黑暗像元的确定 遥感图像中的黑暗像元可以是云或山体形成的 阴影， 也可以是水体或某些类型的土壤（ 黑土） ， 或是１ 大气校正简化理论模型假设天空辐照度各向同性， 地表面是一个理想收稿日期： ２ ０ ０ ４－ ０ ８－ ３ １ ；修订日期： ２ ０ ０ ４－ １ １－ １ ５ 基金项目：国家自然科学基金项目（ ４ ０ ３ ７ １ ０ ５ ３ ） 。 第 １期郑 伟， 等： 遥感图像大气校正的黑暗像元法· ·９４ ］ 高密度的 植 被 区 （ 例 如 针 叶 林） 等。 Ａ ｈ ｅ ｒ ｎ等 ［ 和 ［ ５ ］ Ｇ ｏ ｒ ｄ ｏ ｎ 就采用了把深且清洁的水体像元作为黑暗 像元的方法进行大气校正。这种方法被认为在海洋 上具有可接受的精度。 ［ ６ ］ Ｃ ｈ ａ ｖ ｅ ｚ 根据遥感图像不同波段的直方图， 特 别是对于可见光波段， 从零亮度值对应的像元到非 零亮度值对应的像元数量有一个很快的上升， 像元 数量突然增加处所对应的亮度值就可以当作黑暗像３ 黑暗像元法中的几种不同大气校正模型确定程辐射 Ｌ ３ ） 中的 ｐ 后，再对大气校正模型（ Ｔ 、 Ｔ 这 Ｄ 进行不同的简化假设和不同的计算， ? θ和 Ｅ 样得到了下面不同的大气校正模型。 ３ ． １ 第 １种大气校正模型 这是一种最简单的大气校正模型， 该模型仅考 、 Ｌ 没有考虑 Ｔ 、 Ｔ 虑到 了 θ ｐ 的 影 响， Ｄ 的影 θ ? 和 Ｅ１ ３ ］ 。大气校正模型（ ３ ） 变为 响［元值；或者是图像直方图由非零亮度值开始， 逐渐 随像元个数增高， 则非零亮度值开始处对应的亮度 值就可以当做黑暗像元值。 ７ ］ 曾志远 ［ 指出， 由于水体辐射性质与一般地物 不同， 用它的最低值来校正大多数地物， 可能并不理 想。而直方图最低值法中的最低值， 也是水体和其 它低辐射地物的混合物， 可能也不理想。因此， 他设 想用没有水体像元的低辐射地物的统计值来校正一 般地物。根据研究区的具体特点， 提出了用山地阴 影直方图主体法确定黑暗像元值。 ８ ］ Ｈ ｏ ｌ ｂ ｅ ｎ 等［ 提出可以利用中红外波段来确定可 ９ ］ 见光波段的黑暗像元。 Ｋ ａ ｕ ｆ ｍ ａ ｎ等 ［ 发现， 可见光 波段黑暗像元的反射率与这些像元在中红外波段反 射率存在很好的线性关系， 根据这种关系， 利用中红 外波段发现了可见光波段的黑暗像元， 这种方法比 较客观， 精度也很好。 ２ ． ２ 程辐射 Ｌ ｐ 的计算 根据上述方法可以确定遥感图像中的黑暗像元 值， 设为 Ｄ Ｎ 。利用传感器定标系数 Ｇ ａ ｉ ｎ和 Ｂ ｉ ａ ｓ ｍ ｉ ｎ 可以计算出程辐射 Ｌ ， 即 ｐ Ｌ ＝Ｇ ａ ｉ ｎ ·Ｄ Ｎ ｉ ａ ｓ （ ４ ） ｐ ｍ ｉ ｎ ＋Ｂ 但要注意的是， 虽然这种黑暗像元的反射率或 ６ ］ 辐射亮度很低， 但它并不等于零 ［ ， 如果把上述方法 确定的黑暗像元值完全当作是大气的影响， 利用它 计算程辐射， 将产生很大误差。因此， 利用上面方法 得到的黑暗像元值计算出的辐射亮度， 应该为该光 谱段向上程辐射亮度（ 即程辐射） 和黑暗像元反射辐 射亮度之和， 而我们要计算的程辐射应该为黑暗像 元值计算出的辐射亮度减去黑暗像元反射辐射亮度Ｒ ＝π （ Ｌ－Ｌ ） ／ （ Ｅ ｃ ｏ ｓ ） θ ｐ ０（ ６ ） 在可见光波段， 大气散射影响大， 该模型考虑了 程辐射的影响， 因此， 模型对可见光波段大气校正的 效果较好， 且波长越短的波段校正效果越好。随着 波长的增加， 程辐射的影响逐渐减弱， 大气吸收影响 、 Ｔ 使得该 逐渐增强， 而该模型没有考虑 Ｔ θ ? 的影响， 模型的校正精度下降。另外， 该模型也没有考虑到 因此， 该模型适合于传感器天顶角较小的 ?的影响， 遥感图像大气校正。 ３ ． ２ 第 ２种大气校正模型［ １ ３ ］ 该模型考虑了 θ 、 Ｌ ｈ ａ ｖ ｅ ｚ 提 ｐ及 Ｔ θ 的影响。 Ｃ出了两种估算 Ｔ ①直接利用已有且较成熟 θ 的方法： 的辐射传输模型中对应波段的大气透射率的默认值 来替代 Ｔ ；② 指出在大多数图像中， 大气光学厚度 θ 在０ ． ０ ８～ ０ ． ３之间， 太阳高度角在 ３ ０ ° ～ ５ ５ ° 之间， 此 Ｔ 即Ｔ ｏ ｓ 。 时， θ θ 可用太阳天顶角的余弦值表示， θ ＝ｃ 则大气校正模型（ ３ ） 变为 Ｒ ＝π （ Ｌ－Ｌ ） ／ （ ｃ ｏ ｓ Ｅ ｃ ｏ ｓ ） θ θ ｐ ０ （ ７ ） 方法① 中利用辐射传输模型得到的 Ｔ θ 较方法 ｏ ｓ 因此精度高。 ②中直接用 Ｔ θ更接近实际值， θ ＝ｃ 但该模型没有考虑到 Ｔ 因此， 也只适合于 ? 的影响， 传感器天顶角较小的遥感图像大气校正。与模型 １ 比较， 该模型考虑了吸收的影响， 因此对可见光波段 中的长波段及近红外波段的大气校正精度较高。 ３ ． ３ 第 ３种大气校正模型该模型考虑了 θ 、 、 Ｌ 、 Ｔ 、 Ｔ ? ｐ Ｄ 的影响。在 θ ?及 Ｅ 的贡献。考虑到上述因素， 一些研究者根据具体情 、 ０ ° 时， 遥感 当θ ?小于 ７ ａ ｕ ｆ ? 可见光到短波红外波段中， 况， 对黑暗像元反射率进行了一定的假设。如 Ｋ ［ １ ０ ］ 图像主要受到大气散射和弱吸收影响， Ｔ 、 Ｔ 等 假设黑暗像元反射率为 ０ ． ０ ２± ０ ． ０ １ ， 还有 ｍ ａ ｎ θ ? 可利用 ［ ６ ， １ １ ， １ ２ ］ 一些研究者 ， 假设黑暗像元反射率为 ０ ． ０ １ ， 则 大气光学厚度值 τ ， 采用如下公式计算 程辐射 Ｌ Ｔ ｘ ｐ （ －τｓ ｅ ｃθ ） （ ８ ） ｐ 可表示为 θ ＝ｅ Ｌ Ｇ ａ ｉ ｎ ·Ｄ Ｎ ｉ ａ ｓ － ｐ ＝ ｍ ｉ ｎ ＋Ｂ Ｔ ｘ ｐ （ －τｓ ｅ ｃ? ） （ ９ ） ? ＝ｅ （ ０ ． ０ ２±０ ． ０ １ ） （ Ｔ Ｅ ｃ ｏ ｓ Ｔ θ＋Ｅ π 对于大气光学厚度值 τ的确定也有不同的方 ０ Ｄ） θ ?／ （ ５ ） 法。有些研究者直接采用已有的美国标准大气光学 · ·１ ０国 土 资 源 遥 感２ ０ ０ ５年１ ４ ］ 厚度值 ［ 计算 Ｔ 、 Ｔ ， 但是， τ值实际是有时间和地 θ ?般选用较短的波段计算 Ｌ 。Ｔ 、 Ｔ ｐ Ｄ 可根据计 ? θ和 Ｅ 算的 Ｌ ， 利用大气辐射传输模型 （ ６ Ｓ 、 Ｌ Ｏ ＷＴ Ｒ Ａ Ｎ 、 ｐ Ｍ Ｏ Ｒ Ｔ Ｒ Ａ Ｎ ） 内设的模拟大气状态模型， 得到模拟的? ? Ｌ ， 再把 Ｌ 以最接 ｐ ｐ 与利用黑暗像元算出的 Ｌ ｐ 比较，域的差异， 直接采用标准的大气光学厚度将存在一 定的误差， 因此， 在实际应用中要对标准的 τ 值进行 修正。 还有些 研 究 者 利 用 不 同 的 模 型 计 算 τ 。例 如 ［ １ ０ ］ Ｋ ａ ｕ ｆ ｍ ａ ｎ 在仅考虑瑞利散射因素， 没有考虑气溶 １ ０ ） 估算光学厚度 τ 胶因素的情况下， 用式（ ｒ ． ０ ０ ８５ ６ ９ １＋０ ． ０ １ １３ ． ０ ０ ０１ ３ τ λ （ λ ＋０ λ ） ｒ ＝０ （ １ ０ ） Ｍ ｏ ｒ ａ ｎ［ １ ２ ］ － ４ ２ － ４近Ｌ 确定最合适的大气模式， 这样推导出了 ｐ 为准， Ｔ 、 Ｔ 代入大气校正模型（ ３ ） 即可。该模型充 Ｄ， ? θ和 Ｅ 、 Ｔ 分利用了已有的大气辐射传输 模 型 得 到 Ｔ ? θ和 Ｅ 计算速度快、 精度高。 Ｄ，在假设天空辐照度各向同性的情况４ 应用实例为直观说明大气校正后的效果， 选择模型 ４ （ 利 用６ Ｓ 模型） 对南京地区一景 １ １月份的 Ｓ Ｐ Ｏ Ｔ图像 （ 红波段） 进行大气校正。从图 １可以看出， 校正后 的图像较原图像更加清晰。下， 用４ Ｌ π ｐ 估算了大气层外相应波长的太阳光谱辐 照度的损失量， 在考虑瑞利散射因素， 气溶胶因素的 情况下， 用式（ １ １ ） 、 （ １ ２ ） 式推算大气光学厚度 Ｔ ｘ ｐ （ －τ ｓ ｅ ｃ ） ＝１－４ Ｌ Ｅ ｃ ｏ ｓ （ １ １ ） θ π θ ｐ／ ０ θ ＝ｅ 通过上式解大气光学厚度 τ ， 得如下公式 ｏ ｓ ｎ （ １－４ Ｌ Ｅ ｃ ｏ ｓ ） （ １ ２ ） τ＝－ｃ θｌ π θ ｐ／ ０ 利用公式（ １ １ ） 、 （ １ ２ ） 迭代运算， 得到稳定的 τ 后， 再通过 τ 计算 Ｔ 、 Ｔ 。 θ ?［ １ ］ １ ５ ］ Ｇ ｉ ｌ ａ ｂ ｅ ｒ ｔ 、 王庆安等 ［ 在推算大气光学厚度 τ 时， 不但考虑了瑞利散射 τ 、 气溶胶 τ 还考 ｒ ａ 的影响，虑了臭氧光学厚度 τ 即 ｏ 的作用， （ １ ３ ） τ＝ τ ｒ ＋τ ａ ＋τ ｏ τ １ ０ ） 式相似的方法。臭氧吸 ｒ的计算采用了与（ 通过相关文献提供 收光学厚度 τ ｏ 可认为相对稳定，图１ 大气校正前后图像对比（ 左：原始图像；右：校正后图像）为了说明不同大气校正模型对大气校正结果的１ ６ ］ 选择模型 ２ （ Ｔ ） 和模型 ４对 θ 的计算采用方法 １ 的数据 内 插 得 到 ［ 。τ ｉ ｌ ? 影响， ａ 的 推 算 也 是 个 关 键。 Ｇ １ ］ 图像进行大气校正， 并在图像中选择 ３种典型地物 等［ 利用黑暗像元法首先推算出程辐射 Ｌ， 并 ａ ｂ ｅ ｒ ｔ ｐ估算出瑞利散射辐亮度 Ｌ ， 再利用 Ｌ 、 Ｌ ｒ ｐ ｒ计算出气溶 ， 最后， 根据 Ｌ 胶辐射亮度 Ｌ ａ ａ 与气溶胶光学厚度的 关系推算出 τ 。 ａ 如果模型不考虑由天空光漫射到地表面的光谱 辐照度 Ｅ 则算出的地物反射率偏大。Ｅ Ｄ， Ｄ 也有不同 的确 定 方 法。例 如， Ｍ ｏ ｒ ａ ｎ 等 ｍ ｏ ｔ ｅ［ １ ７ ］ ［ １ ２ ］（ 湖水、 草地、 沥青路面） ， 与利用光谱仪准同步测量 的反射率结果及根据图像地理位置和成像时间查阅１ ９ ， ２ ０ ］ 得到的 ３种地物的参考反射率进行比较， 资料 ［结果如表 １所示。表１ 大气校正前后典型地物反射率（ 红波段） 比较典型地物 湖水 草地 沥青路面 校正前 反射率 ０ ． ０ ７ ５ ０ ． １ ０ ６ ０ ． １ ２ ９ 模型 ２校正 后反射率 ０ ． ０ ２ ５ ０ ． ０ ８ ２ ０ ． １ ４ ３ 模型 ４校正 后反射率 ０ ． ０ ５ １ ０ ． ０ ９ ３ ０ ． １ ７ ６ 参考反射率 ０ ． ０ ４ ５ ０ ． ０ ９ ０ ０ ． １ ８ ０用π Ｌ Ｖ ｅ ｒ ? ｐ 估算 Ｅ Ｄ，［ １ ］ 利用 ６ Ｓ 模型估算了 Ｅ Ｇ ｉ ｌ ａ ｂ ｅ ｒ ｔ 利用算 Ｄ，出的 τ 、 、 用上面的方法得到 Ｔ 、 Ｔ 、 τ τ ｒ ａ ｏ 得到 Ｅ Ｄ， θ ? Ｅ 代入公式（ ３ ） 得到大气校正模型 Ｄ， Ｒ＝ （ Ｌ－Ｌ ） ／ ｛ ｅ ｘ ｐ （ －τｓ ｅ ｃ? ） ［ π ｐ ｅ ｘ ｐ （ －τｓ ｅ ｃ ） Ｅ ｏ ｓ ｝ （ １ ４ ） θ θ＋Ｅ ０ｃ Ｄ］ ３ ． ４ 第 ４种大气校正模型 该模型也考虑了 θ 、 、 Ｌ 、 Ｔ 、 Ｔ ? ｐ Ｄ 的影响， θ ?及 Ｅ 但Ｔ 、 Ｔ Ｄ 都是通过较成熟的大气辐射传输模 ? θ和 Ｅ１ ８ ］ 。具体过程为，首先， 利用图像中的黑 型得到的 ［由表 １可见， 模型 ２和模型 ４都对图像起到了 大气校正的作用， 但模型 ４校正效果较好， 校正后的 值和参考值的误差不超过 １ ５ ％。这主要因为模型 ４ 不但考虑了 Ｌ 、 Ｔ 还考虑了 Ｔ 、 Ｅ ｐ Ｄ 的影响， θ 的影响， ? 而且通过 ６ Ｓ模型得到的 Ｔ 、 Ｔ 可 Ｄ 精度很高， ? θ和 Ｅ 以满足目前大部分定量化遥感的应用要求。暗像元计算出 Ｌ 。这里要注意， 因为可见光波段中 ｐ 的较短波段（ 例如蓝波段） 受程辐射影响大， 因此一 第 １期郑 伟， 等： 遥感图像大气校正的黑暗像元法·１ １ ·［ ８ ］ Ｈ ｏ ｌ ｂ ｅ ｎＢＮ ，Ｖ ｅ ｒ ｍ ｏ ｔ ｅＥ ，Ｋ ａ ｕ ｆ ｍ ａ ｎＹＪ ，ｅ ｔ ａ ｌ ． Ａ ｅ ｒ ｏ ｓ ｏ ｌ ｓ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｏ ?５ 讨论与展望从应用黑暗像元法的假设条件和简化的大气校 正模型可以看到， 黑暗像元法没有考虑大气的多次 散射辐射作用， 没有考虑像元间的多次散射影响， 没 有考虑地形差异的影响， 同时， 图像中黑暗像元的确 定也带有一定的主观性， 这些都将影响黑暗像元法 校正的精度。不过， 随着研究者对黑暗像元法的不 断改进， 黑暗像元法将会继续被卫星图像应用人员 广泛采用。 参考文献［ １ ］ Ｇ ｉ ｌ ａ ｂ ｅ ｒ ｔ ＭＡ ，Ｃ ｏ ｎ ｅ ｓ ｅＣ ，Ｍ ａ ｓ ｅ ｌ ｌ ｉ Ｆ ． Ａ ｎａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｃｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｏ ｆ ｓ ｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅｒ ｅ ｆ ｌ ｅ ｃ ｔ ａ ｎ ｃ ｅｆ ｒ ｏ ｍＴ Ｍ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｓ ［ Ｊ ］ ． Ｉ ｎ ｔ ．Ｊ ．Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅｓ ｅ ｎ ｓ ， １ ９ ９ ４ ， １ ５ （ １ ０ ） ： ２ ０ ６ ５－ ２ ０ ８ ６ ． ［ ２ ］ Ｌ ｕＤ ，Ｍ ａ ｕ ｓ ｅ ｌ Ｐ ，Ｂ ｒ ｏ ｎ ｄ ｉ ｚ ｉ ｏＥ ，ｅ ｔ ａ ｌ ． Ａ ｓ ｓ ｅ ｓ ｓ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｆ ｏ ｒ Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ Ｔ Ｍｄ ａ ｔ ａ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｂ ｌ ｅ ｔ ｏ Ａ ｍ ａ ｚ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｉ ｎ Ｌ Ｂ Ａｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ［ Ｊ ］ ． Ｉ ｎ ｔ ．Ｊ ．Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅｓ ｅ ｎ ｓ ， ２ ０ ０ ２ ， ２ ３ （ １ ３ ） ： ２ ６ ５ １－ ２ ６ ７ １ ． ［ ３ ］ Ｃ ｏ ｎ ｇ ｈ ｅＳ ，Ｃ ｕ ｒ ｔ ｉ ｓＥ ． Ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｎ ｄｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｕ ｓ ｉ ｎ ｇ Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ Ｔ Ｍｄ ａ ｔ ａ ：Ｗｈ ｅ ｎａ ｎ ｄＨ ｏ ｗｔ ｏｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ？ ［ Ｊ ］ ． Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ． Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ， ２ ０ ０ １ ， ７ ５ （ ３ ） ： ２ ３ ０－ ２ ４ ４ ． ［ ４ ］ Ａ ｈ ｅ ｒ ｎＦＪ ，Ｇ ｏ ｏ ｄ ｅ ｎ ｏ ｕ ｇ ｈＤＧ ，Ｊ ａ ｉ ｎＳＣ ，ｅ ｔ ａ ｌ ． Ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｃ ｌ ｅ ａ ｒ ｌ ａ ｋ ｅ ｓ ａ ｓ ［ Ａ ］ ． Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ａ ｒ ｄｒ ｅ ｆ ｌ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｆ ｏ ｒ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ １ １ ｔ ｈＩ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｓ ｙ ｍ ｐ ｏ ｓ ｉ ｕ ｍｏ ｎＲ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ? ｍ ｅ ｎ ｔ ［ Ｃ ］ ． Ａ ｎ ｎＡ ｒ ｂ ｏ ｒ ， Ｍ Ｉ ， １ ９ ７ ７ ， ７ ３ １－ ７ ７ ５ ． ［ ５ ］ Ｇ ｏ ｒ ｄ ｏ ｎＨ Ｒ ． Ｒ ｅ ｍ ｏ ｖ ａ ｌ ｏ ｆ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍｓ ａ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｔ ｅｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｒ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｏ ｃ ｅ ａ ｎ ［ Ｊ ］ ． Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄＯ ｐ ｔ ｉ ｃ ｓ ， １ ９ ７ ８， １ ７ （ １ ３ ）： １ ６ ３ １－ １ ６ ３ ６ ． ［ ６ ］ Ｃ ｈ ａ ｖ ｅ ｚ Ｊ ＲＰＴ ． Ａ ｎｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄｄ ａ ｒ ｋ － ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ｕ ｂ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｆ ｏ ｒ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｓ ｃ ａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ［ Ｊ ］ ． Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ．Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ， １ ９ ８ ８ ， ２ ４ （ ５ ） ： ４ ５ ９－ ４ ７ ９ ． ［ ７ ］ 曾志远． 卫星遥感图像计算机分类与典型地域研究［ Ｍ］ ． 北京： 科学出版社， ２ ０ ０ ４ ． ２ ８ ８－ ２ ９ ６ ．ｖ ｅ ｒ ｌ ａ ｎ ｄｆ ｒ ｏ ｍＡ Ｖ Ｈ Ｒ Ｒｄ ａ ｔ ａ － ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｆ ｏ ｒ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ［ Ｊ ］ ． Ｉ Ｅ Ｅ ＥＴ ｒ ａ ｎ ｓ ． Ｇ ｅ ｏ ｓ ｃ ｉ ， Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅＳ ｅ ｎ ｅ ， １ ９ ９ ２ ， ３ ０ （ ２ ） ： ２ １ ２－ ２ ２ ２ ． ［ ９ ］ Ｋ ａ ｕ ｆ ｍ ａ ｎＹＪ ，Ｗａ ｋ ｌ Ａ ，Ｒ ｅ ｍ ｅ ｒ ＬＡ ，ｅ ｔ ａ ｌ ． Ｔ ｈ ｅＭ Ｏ Ｄ Ｉ Ｓ２ ． １ｕ ｍ ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｌ － ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｗ ｉ ｔ ｈｖ ｉ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ ｒ ｅ ｆ ｌ ｅ ｃ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｆ ｏ ｒ ｕ ｓ ｅ ｉ ｎｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ? ｉ ｎ ｇｏ ｆａ ｅ ｒ ｏ ｓ ｏ ｌ ［ Ｊ ］ ． Ｉ Ｅ Ｅ ＥＴ ｒ ａ ｎ ｓ ． Ｇ ｅ ｏ ｓ ｃ ｉ ． Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅＳ ｅ ｎ ｓ ，１ ９ ９ ７ ， ３ ５ （ １ ） ： １－ １ ３ ． ［ １ ０ ］Ｋ ａ ｕ ｆ ｍ ａ ｎ ＹＪ ， Ｓ ｅ ｎ ｄ ｒ ａ ． Ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｆ ｏ ｒ ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏｖ ｉ ｓ ｉ ｂ ａ ｌ ｅａ ｎ ｄｎ ｅ ａ ｒ － ｉ ｒ ｓ ａ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｔ ｅｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｒ ｙ ［ Ｊ ］ ． Ｉ ｎ ｔ ．Ｊ ．Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅｓ ｅ ｎ ｓ ， １ ９ ８ ８ ， ９ （ ６ ） ： １ ３ ５ ７－ １ ３ ８ １ ． ［ １ １ ］Ｃ ｈ ａ ｖ ｅ ｚ ＰＳ ． Ｉ ｍ ａ ｇ ｅ －ｂ ａ ｓ ｅ ｄａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ －ｒ ｅ ｖ ｉ ｓ ｉ ｔ ｅ ｄａ ｎ ｄ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ［ Ｊ ］ ． Ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｇ ｍ ｍ ｎ ．Ｅ ｎ ｇ ．Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅＳ ｅ ｎ ｓ ． ，１ ９ ９ ６ ，６ ２ （ ９ ） ： １ ０ ２ ５ ． ［ １ ２ ］Ｍ ｏ ｒ ａ ｎＭ Ｓ ，Ｊ ａ ｃ ｋ ｓ ｏ ｎＲＤ ，Ｓ ｌ ａ ｔ ｅ ｒ Ｐ ，ｅ ｔ ａ ｌ ． Ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｓ ｉ ｍ ｐ ｌ ｉ ｆ ｉ ｅ ｄ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｄ ｕ ｒ ｅ ｓ ｆ ｏ ｒ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ａ ｌ ｏ ｆ ｌ ａ ｎ ｄｓ ｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｒ ｅ ｆ ｌ ｅ ｃ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｆ ｒ ｏ ｍｓ ａ ｔ ｅ ｌ ? ｌ ｉ ｔ ｅ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ ［ Ｊ ］ ． Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅＳ ｅ ｎ ｓ ． Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ，１ ９ ９ ２ ， ４ １ （ ２ ） ： １ ６ ９－ １ ８ ４ ． ［ １ ３ ］Ｃ ｈ ａ ｖ ｅ ｚＰＳ ． Ｒ ａ ｄ ｉ ｏ ｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃｃ ａ ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ Ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ａ ｔ Ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｔ ｉ ｃＭ ａ ｐ ｐ ｅ ｒ ｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ｓ ［ Ｊ ］ ． Ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｇ ｍ ｍ ｎ ． Ｅ ｎ ｇ ．Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ， １ ９ ８ ９ ， ５ ５ （ １ ０ ） ： １ ２ ８ ５－ １ ２ ９ ４ ． ［ １ ４ ］Ｐ ｏ ｎ ｓ Ｘ ａ ｖ ｉ ｅ ｒ ，Ｓ ｏ ｌ ｅ －Ｓ ｕ ｑ ｒ ａ ｎ ｅ ｓ ，Ｌ ｌ ｕ ｉ ｓ ． Ａｓ ｉ ｍ ｐ ｌ ｅｒ ａ ｄ ｉ ｏ ｍ ｅ ｔ ｒ ｉ ｃｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ? ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｔ ｏｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｃｍ ａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇｏ ｆ ｖ ｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｆ ｒ ｏ ｍｍ ｕ ｌ ｔ ｉ ? ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ ｓ ａ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｔ ｅｄ ａ ｔ ａ ［ Ｊ ］ ． Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅＳ ｅ ｎ ｓ ．Ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ，１ ９ ９ ４ ， ４ ８ （ ２ ） ： １ ９ １－ ２ ０ ４ ． ［ １ ５ ］王庆安． 利用气象能见度作晴空卫星遥感大气订正的一种实用 方法［ Ｊ ］ ． 南京大学学报， １ ９ ９ ４ ， ３ ０ （ ２ ） ： ３ ６ ３－ ３ ７ ０ ． ［ １ ６ ］Ｆ ｏ ｒ ｓ ｔ ｅ ｒ ＢＣ ． Ｄ ｅ ｒ ｉ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｄ ｕ ｒ ｅ ｓ ［ Ｊ ］ ． Ｉ ｎ ｔ ．Ｊ ．Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅｓ ｅ ｎ ｓ ， １ ９ ８ ４ ， ５ （ ５ ） ： ７ ９ ９－ ８ １ ７ ． ［ １ ７ ］Ｖ ｅ ｒ ｍ ｏ ｔ ｅ ＥＦ ，Ｔ ａ ｎ ｒ ｅ Ｄ ，Ｄ ｅ ｕ ｚ ｅＪ Ｌ ， ｅ ｔ ａ ｌ ． Ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄＳ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ，６ Ｓ ：Ａ ｎＯ ｖ ｅ ｒ ｖ ｉ ｅ ｗ ［ Ｊ ］ ． Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ Ｓ ａ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｔ ｅＳ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｉ ｎｔ ｈ ｅＳ ｏ ｌ ａ ｒ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｎｇ ｅ ｏ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ，１ ９ ９ ７ ， ３ ５ （ ３ ） ：６ ７ ５ － ６ ８ ６ ． ［ １ ８ ］田庆久， 兰 芬， 童庆禧． 基于遥感影像的大气辐射校正和反射率 反演方法［ Ｊ ］ ． 应用气象学报， １ ９ ９ ８ ， ９ （ ４ ） ： ４ ５ ６－ ４ ６ １ ． ［ １ ９ ］童庆禧， 等． 中国典型地物波谱及其特征分析［ Ｍ］ ． 北京： 科学 出版社， １ ９ ９ ０ ． ［ ２ ０ ］赵英时， 等． 遥感应用分析原理与方法［ Ｍ］ ． 北京： 科学出版社， ２ ０ ０ ３ ．Ｄ Ａ Ｒ Ｋ－ Ｏ Ｂ Ｊ Ｅ Ｃ ＴＭＥ Ｔ Ｈ Ｏ Ｄ ＳＦ Ｏ ＲＡ Ｔ ＭＯ Ｓ Ｐ Ｈ Ｅ Ｒ Ｉ Ｃ Ｃ Ｏ Ｒ Ｒ Ｅ Ｃ Ｔ Ｉ Ｏ ＮＯ ＦＲ Ｅ ＭＯ Ｔ ＥＳ Ｅ Ｎ Ｓ Ｉ Ｎ ＧＩ ＭＡ Ｇ ＥＺ Ｈ Ｅ Ｎ ＧＷｅ ｉ ，Ｚ Ｅ Ｎ ＧＺ ｈ ｉ － ｙ ｕ ａ ｎ（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｇ ｅ ｏ ｇ ｒ ａ ｐ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ，Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇＮ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｎ ａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ２ １ ０ ０ ９ ７ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ｅ ｓｔ ｏｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｏ ｆ ｄ ａ ｒ ｋｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓａ ｎ ｄａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｐ ｒ ｉ ａ ｔ ｅｃ ｈ ｏ ｉ ｃ ｅｏ ｆ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ａ ｒ ｅｋ ｅ ｙｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ｉ ｎＤ ａ ｒ ｋ － Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ．Ｏ ｎｓ ｕ ｃ ｈａｂ ａ ｓ ｉ ｓ ，ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｒ ｓ ｈ ａ ｖ ｅｐ ｕ ｔ ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄｓ ｅ ｖ ｅ ｒ ａ ｌ ｄ ｉ ｆ ? ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄＤ ａ ｒ ｋ － Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ．Ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｉ ｄ ｅ ａ ｏ ｆ Ｄ ａ ｒ ｋ － Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ａ ｎ ｄｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ? ｔ ｉ ｏ ｎｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ａ ｒ ｅｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｂ ｅ ｄｉ ｎｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ．Ｔ ｗ ｏｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ａ ｒ ｅｃ ｈ ｏ ｓ ｅ ｎｔ ｏｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｎｔ ｈ ｅ ｓ ｃ ｅ ｎ ｅｏ ｆ Ｓ Ｐ Ｏ Ｔｓ ａ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｔ ｅ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ．Ｉ ｔ ｉ ｓ ａ ｌ ｓ ｏ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｄｏ ｕ ｔ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ｎ ｅ ｅ ｄｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｉ ｍ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄｔ ｈ ａ ｔ ｗ ｅ ｓ ｈ ｏ ｕ ｌ ｄ ｃ ｏ ｍ ｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｉ ｎｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｅ ． Ｋ ｅ ｙｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ：Ｒ ｅ ｍ ｏ ｔ ｅｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇｉ ｍ ａ ｇ ｅ ；Ｄ ａ ｒ ｋ － Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ Ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ ；Ａ ｔ ｍ ｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｒ ｉ ｃｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ第一作者简介：郑 伟（ １ ９ ８ １－ ） ， 男， 硕士， 南京师范大学地理科学学院遥感研究所， 主要从事遥感与 Ｇ Ｉ Ｓ理论研究与应用工 作。（ 责任编辑：刁淑娟）
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