1 大气校正算法对比
https://www.mdpi.com/2072-4292/10/2/352/htm
论文《Atmospheric Correction Inter-Comparison Exercise》
项目网站：http://calvalportal.ceos.org/projects/acix
大气校正算法
使用的验证Aeronet站点数据
验证数据集生产：
使用LC8与S2 Aeronet站点周围9km*9km内的像元均值，使用卫星成像时间前后15分钟Aeronet均值，使用AE指数插值AOD到需要的波长(550nm)，将气溶胶体积谱分布与复折射指数输入到6SV模型中生成精确的地表反射率数值作为真值。
验证参数，AOT(AOD)、Water Vapor(Wv)、SR（地表反射率）
9km*9km,15分钟*15分钟
验证指标：
A、P、U
分别定义为：
LC8数据集
AOT指标验证结果，从结果上看ICOR效果最好
地表反射率验证，从结果上看ATCOR与LaSrc效果较好
Sentinel2数据集
AOT验证结果
大气水汽验证结果
地表反射率验证结果（FORCE与Lasrc结果较好），另外比较意外的是Sen2cor效果没有预期那么好，毕竟这是Atcor的一个翻版，不过目前已经更新了版本。
个人讨论：
综上，ATCOR与LaSrc在这两个传感器上效果不错的，其中NASA用的LaSrc生产Landsat L2级产品以及Landsat8与Sentinel2的联合产品，Sen2cor是ATCOR（IDL语言编写）的python改写，目前应用于Sentinel2的L2A级地表反射率产品生产，除此之外，ATCOR还是商业软件的大气校正模块，如Erdas与PCI，ATCOR主要校正的项有：大气效应校正，卷云校正，薄云薄雾去除，临近效应校正，山区地形校正(BRDF)，应该是目前校正项最多的公开软件。
其他参考文献
1 Sen2Cor for Sentinel-2
2 atcor3_manual
