[1]熊世为,沈安云,李卫国,等.MODTRAN模型在HJ/CCD影像大气校正中的应用[J].江苏农业学报,2016,(02):319-324.[doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2016.02.013]
　XIONG Shi-wei,SHEN An-yun,LI Wei-guo,et al.Application of MODTRAN model in atmospheric correction of HJ/CCD data[J].,2016,(02):319-324.[doi:10.3969/j.issn.1000-4440.2016.02.013]
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MODTRAN模型在HJ/CCD影像大气校正中的应用()
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江苏农业学报[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2016年02期
页码:
319-324
栏目:
耕作栽培·资源环境
出版日期:
2016-03-20

文章信息/Info

Title:
Application of MODTRAN model in atmospheric correction of HJ/CCD data
作者:
熊世为1;  沈安云1;  李卫国2;  景元书3;  胡姗姗1;  郁凌华1
1.滁州市气象局,安徽 滁州 239000; 2.江苏省农业科学院农业经济与信息研究所,江苏 南京 210014; 3.南京信息工程大学应用气象学院,江苏 南京 210044
Author(s):
XIONG Shi-wei1;  SHEN An-yun1;  LI Wei-guo2;  JING Yuan-shu3;  HU Shan-shan1;  YU Ling-hua1
1.Chuzhou Meteorological Bureau, Chuzhou 239000,China; 2.Institute of Agricultural Economy and Information, Jiangsu Academy of Agricultural Sciences, Nanjing 210014,China; 3.Department of Applied Meteorological Science, Nanjing University of Information and Technology, Nanjing 210044,China
关键词:
HJ/CCD;  MODTRAN模型;  大气校正
Keywords:
HJ/CCD;  MODTRAN model;  atmospheric correction
分类号:
TP79
DOI:
10.3969/j.issn.1000-4440.2016.02.013
文献标志码:
A
摘要:
大气校正是定量遥感研究中必不可少的过程。本研究利用MODTRAN模型对一景HJ/CCD影像进行大气校正,并从典型地物光谱特征变化、校正结果与MODIS地表反射率产品比较及对归一化植被指数(NDVI)的影响3方面评价校正效果,结果显示:MODTRAN模型较好地消除了可见光波段内的增加效应和近红外波段的吸收作用; 校正结果与高精度的MODIS地表反射率产品在植被、居民地、水体3类地物的反射率具有较高的一致性,其中植被类型平均误差为12.8%; MODTRAN模型较好地修正了混合像元的NDVI值,校正后各类地物的NDVI均有所提升,其中植被NDVI的增幅最大,有利于区分植被与其他地物类型。表明MODTRAN模型对HJ/CCD影像具有较好的大气校正效果。
Abstract:
Atmospheric correction is an indispensable process in quantitative remote sensing research. In this study,MODTRAN model was used for the atmospheric correction of one HJ/CCD image, and the effectiveness of correction was evaluated based on the spectral characteristics of typical ground objects. The results showed that atmospheric correction eliminated the increase effect in visible band and the absorption in near infrared band. The reflectivities of vegetation, water and residents achieved by MODTRAN atmospheric correction were in accordance with those by MODIS surface reflectance product, with the average error being 10%-25%. The NDVI of each kind of ground objects was improved, among which, vegetation NDVI got the biggest increment, which was helpful to differentiate vegetation from other ground objects.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2015-06-29 基金项目:国家自然科学基金项目(41171336) 作者简介:熊世为(1987-),男,江苏六合人,硕士研究生,研究方向为气象灾害遥感监测。(E-mail)allenxiong1@sina.com
更新日期/Last Update: 2016-03-20