全自動多源遙感影像大氣校訂方法

        以前一直想開發一種全自動的大氣矯正方法，可是基於6s等模型方法，須要氣溶膠等各類參數問題，致使開發一直處於停滯狀態，最近看到了南京信息工程大學的Muhammad Bilal教授2019年發表在Remote Sensing上面的大氣校訂方法，感受頗有意思，特此實現一把。

這個大氣校訂方法的核心思想是，只須要太陽和傳感器方位角、高度角、表觀反射率數據便可，這就很是方便了，無需任何大氣參數輸入了，從本質上來講，實際上是對6S大氣矯正模型的簡化而已。 若是各位有任何問題，歡迎聯繫qq1044625113;Email:1044625113@qq.com. 

        下面對其核心原理進行一下分析：

         

 

 

圖1. 總體算法流程 

       這裏面的核心思想就是，簡化了水汽吸取、臭氧吸取等一些大氣參數，用了一個簡單的數學模型進行了估計，從而獲得大氣矯正結果，若是你們對他的關鍵技術有興趣，能夠仔細閱讀原文。在這裏，我不提過多的意見，固然這篇文章是有漏洞的，行家應該一眼能看出來。

       我簡單用純matlab進行了實現（之因此沒用python，是由於懶），若是須要代碼能夠同我聯繫，下面是大氣矯正完的結果：

                                                                                         圖(a)  表觀反射率圖                                                              圖(b)  大氣校訂結果                                  

      從這個結果能夠看出，仍是很不錯的，地表反射率基本上符合視覺效果，我對其中的數值進行了比較，結果不錯！

      這個算法有一個好處，就是隻須要方位角、天頂角參數便可，無需複雜大氣參數等，對於國產高分一號、高分二號、高分六號均可以進行，這就很是方便，這徹底可以應用到大批量工程生產中，

若是用並行算法、GPU計算等，把效率拔高一個檔次不是問題，純matlab代碼下，i7 7700HQcpu執行完大概是60秒，IDL代碼須要5倍以上時間。。。爲何IDL這麼慢。。。說一句題外話，我我的

以爲真正的研發是服務於大批量的工程生產中的，任何空中樓閣的算法研究是沒有任何意義的，這與MIT的思想是一致的，我從研究生畢業後，轉變了觀念，無論是由於興趣仍是什麼的，我都會思考一下，

這個東西是否真的有用，是否能真的大批量用起來，或者說可以改變現有模式。我舉一個例子，遙感影像去雲，不少人寫文章喜歡用多期影像去替換雲區域，個人心裏其實很想說一句，有時候只有這麼一

景，我去哪裏找替換的呢？因此我以爲這個研究其實意義不大，應當轉向如何大批量全自動雲掩膜、全自動替換的工程研究中，例如分塊GPU並行等。

     好吧，先扯到這裏！