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大气校正算法对比论文阅读总结

技术文档 admin 931次浏览 已收录 0个评论

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


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坐标山科大遥感系小鲜肉一枚。
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