【摘 要】
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选取影像覆盖区域的地物分别作为亮目标和暗目标,选取非影像覆盖区域的同名地物为目标物,基于经验线性(ELC)法对Hyperion影像进行大气校正.结果表明,包含大部分植被信息的混
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选取影像覆盖区域的地物分别作为亮目标和暗目标,选取非影像覆盖区域的同名地物为目标物,基于经验线性(ELC)法对Hyperion影像进行大气校正.结果表明,包含大部分植被信息的混合像元中绿色植被光谱特征清晰可见,植被绿色反射峰、近红外波段反射平台以及短波红外小反射峰等现象十分明显.运用该方法对缺乏实时资料的卫星影像进行大气校正具有一定的适用性.
According to the empirical linearity (ELC) method, the atmospheric correction of Hyperion images is performed.The results show that the vegetation cover which contains most of the vegetation information The spectral features of green vegetation in the mixed pixels are clearly visible, and the phenomenon of green vegetation reflection peak, near infrared reflection platform and shortwave infrared reflection peak is very obvious.Using this method, it is suitable for atmospheric correction of satellite images lacking real-time data Sex.
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