毕业论文课题相关文献综述
本篇为针对课题《多时相Landsat影像辐射归一化方法研究》所作的文献综述。
遥感影像获取时受大气条件、光照条件、地表起伏、土壤湿度、植被气候、传感器成像模型和侧视角等对地面光谱反射信号的影响，造成同一地区所成的影像具有较大的辐射差异，这给多时相图像处理和分析带来了极大的困难。
消除图像辐射亮度差异的这一过程称为辐射归一化。
在利用多时相遥感影像进行图像拼接、镶嵌之前，为了减少辐射差异，通常会对影像进行辐射归一化操作，多时相遥感影像的辐射归一化操作是进行土地覆盖变化检测和图像拼接之前不可缺少的步骤。
遥感图像的辐射归一化处理，也可以称为光谱对齐，是一种通过光谱变换的手段对多源、多时相的遥感数据光谱进行调整，使其具有良好的辐射一致性的方法。
目前已有大量学者提出了很多快速、简单、有效的辐射归一化方法。
目前辐射归一化处理主要有 2类方法：绝对辐射归一化（ARN）和相对辐射归一化（RRN）。
绝对辐射归一化是将每个影像像元的灰度值转换为地表反射率，在转换过程中需要用到大量的卫星同步观测数据和实时大气属性数据来进行大气辐射传输精确模拟从而实现大气校正和传感器校正，反演获得地表反射率数据，缺点是实践中获取这样的数据困难、昂贵且不切实际。
常用的绝对辐射归一化方法有：使用大气辐射传输代码将灰度值转换为标准反射率（ARTC）；通过影像光谱曲线和实验室光谱曲线的相关性将灰度值转换成标准反射率（ISC-LSC）；通过暗像元扣除法对整景影像进行纠正（DOC）；使用暗像元和大气辐射传输代码将灰度值转换为标准反射率（DO-ARTC）。
相对辐射归一化避免了将影像的灰度值转换成地表反射率的复杂计算，它只需要选定一幅影像作为参考影像，然后将其他时间或者传感器获取影像的灰度值逐波段归一化到与参考影像具有相同的辐射一致性。
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