预处理
预处理
遥感卫星图像预处理中的三个关键步骤：
1. 辐射定标（Radiometric Calibration）
辐射定标是将遥感图像的数字值转换为物理辐射度量的过程。在这一步骤中，首先需要使用辐射源对传感器进行定标，以确定不同波段的光谱响应。然后，通过将图像数字值与已知的辐射定标参数相乘，可以将原始图像的数字值转换为真实的辐射度量，通常以辐射亮度或辐射反射率表示。这一步骤的目的是确保不同时间和传感器获取的图像具有一致的辐射度量，方便后续的数据比较和分析。
2. 大气校正（Atmospheric Correction）
大气校正是为了降低大气干扰，提高图像的质量。大气校正的目标是去除大气介质对遥感图像的吸收、散射和反射的影响，使图像更符合地物表面的真实光谱特性。这一过程通常涉及使用大气传输模型和大气参数，以校正图像中的大气影响。通过大气校正，遥感图像在不同地区和时间点的比较更为准确，也提高了图像在科学研究和应用中的可靠性。
3. 几何校正（Geometric Correction）
几何校正是为了修正图像中的几何畸变，使其在地理坐标系统中对应正确的位置。原始卫星图像由于地球自转、卫星轨道等因素可能存在位置误差，因此需要进行几何校正以确保图像精确对应地球表面。在这一步骤中，地面控制点通常用于将图像的像元映射到地理坐标上，消除图像中的扭曲和畸变。几何校正是获取准确地理信息、进行地图制图和空间分析的基础步骤。
这三个关键步骤的合理实施，能够使遥感卫星图像更好地符合实际地物表面的特征，提高图像在科学研究和应用中的可用性和精度。同时，预处理过程的有效性对于后续的遥感应用，如土地覆盖分类、资源监测和环境变化分析等，具有重要的影响。
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影像预处理：辐射定标——大气校正——图像融合——图像镶嵌——图像裁剪
辐射校正=辐射定标+大气校正
定标，将遥感影像上无物理意义的亮度值（DN）转化为有物理意义的值；
大气校正，消除大气和光照等因素对地物反射的影响，以获得地物反射率、辐射率、地表温度等物理模型参数，包括消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等对地物发射的影响，以及大气分子和气溶胶散射的影响。
打开ENVI可以看到三者的关系：
点击右侧的Toolbox，打开“辐射校正”菜单里面就包含了“大气校正”和“辐射定标”。
瑞利散射
瑞利散射规律是由英国物理学家瑞利勋爵（Lord Rayleigh）于1900年发现的，因此得名。
为了要符合瑞利散射的要求，微粒的直径必须远小于入射波的波长，通常上界大约是波长的1/10（1-300 nm），此时散射光线的强度与入射光线波长的四次方成反比，也就是说，波长愈短，散射愈强。
另外，散射的光线在光线前进方向和反方向上的程度是相同的，而在与入射光线垂直的方向上程度最低。
光学现象
（1）天空的颜色
由于瑞利散射的强度与波长四次方成反比，所以太阳光谱中波长较短的蓝紫光比波长较长得红光散射更明显，而短波中又以蓝光能量最大，所以在雨过天晴或秋高气爽时（空中较粗微粒比较少，以分子散射为主），在大气分子的强烈散射作用下，蓝色光被散射至弥漫天空，天空即呈现蔚蓝色。
另外，由于大气密度随高度急剧降低，大气分子的散射效应相应减弱，天空的颜色也随高度由蔚蓝色变为青色（约 8 公里）、暗青色（约 11 公里）、 暗紫色（约 13 公里）、黑紫色（约 21 公里），再往上，空气非常稀薄，大气分子的散射效应极其微弱，天空便为黑暗所湮没。可以说，瑞利散射的结果，减弱了太阳投射到地表的能量。
（2）晚霞的颜色
当日落或日出时，太阳几乎在我们视线的正前方，此时太阳光在大气中要走相对很长的路程，我们所看到的直射光中的波长较短蓝光大量都被散射了，只剩下红橙色的光，这就是为什么日落时太阳附近呈现红色，而云也因为反射太阳光而呈现红色，但天空仍然是蓝色的。
（3）海水的颜色
水对可见光中红光的吸收稍强于蓝光，所以少量水呈现无色，大量水呈现蓝色(可以理解为水其实是有着非常非常淡蓝色的液体)，在水中尺度较大的微粒的反射下使得海水看上去呈现较深的蓝色，这是海水颜色的主要成因。同时在清洁的大洋水中，因为悬浮颗粒少，粒径小，分子散射也起着一定作用，其散射服从瑞利散射定律，对海水的蓝色也有一定的贡献作用。
原理
（1）尺度数α
散射的程度变化是粒子半径（r）与辐射波长（λ）比例的函数，连同许多其它因子，像极化、角度、以及相干性等等。因此常引用无量纲尺度数α = 2πr/λ作为判别标准：
当α远小于0.1时，可用瑞利散射；
当α≥0.1 时, 需用米散射；
当α>50 时, 可用几何光学。
（2）变化规律
下图给出水滴的散射效率因子随尺度数α变化的曲线。
从图中可以看出，当α很接近0时，散射效率因子随α增长很快，这是瑞利散射的特征。对一同一类散射粒子（例如空气分子），因为半径r是固定的，则α的加大意味着波长λ的减小。
散射效率因子随着α的增长表明了较短波长的光散射比较长波长的强。
来源
Python 利用GDAL对图像进行几何校正
gdal几何校正之geoloc校正
VRT -- GDAL Virtual Format
GDAL几何校正之Geoloc校正
GDAL库Warp函数介绍