会计学1.1辐射误差的来源相对定标又称为传感器探测元件归一化，是为了校正传感器中各个探测元件响应差异而对卫星传感器测量到的原始亮度值进行归一化处理由于传感器各个探测元件之间存在差异，会使得传感器获得的数据出现一些条带，相对辐射定标的目的就是降低或消除这些影响1.3影像的辐射校正影像的辐射校正有以下几种方法：（1）简化理论计算方法（2）基于数据本身的方法（3）借助已知地物光谱反射率的经验方法1.4太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正1.5大气校正大气的影响是指大气对阳光和来自目标的辐射产生吸收和散射。消除大气影响的校正过程称为大气校正。1基于地面场地数据或辅助数据进行辐射校正2利用波段的特性进行的大气校正1.6地面辐射校正场第二节遥感图像增强空间域增强是直接对图像像素灰度进行操作；频率域增强是对图像经傅立叶变换后的频谱成分进行操作，然后经傅立叶逆变换获得所需结果。1图像的灰度直方图灰度直方图（Histogram）：是图像灰度级的函数，它表示图像中具有每种灰度级的像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。（3）图像各子区的直方图之和就等于该图像全图的直方图。2图像反差的调整2.2直方图均衡直方图均衡是将随机分布的图像直方图修改成均匀分布的直方图。其实质是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像元值，使一定灰度范围内的像元的数量大致相等。直方图均衡后每个灰度级的像元数，理论上应相等，实际上为近似相等，直接从图像上看，直方图均衡效果是：1各灰度级所占图像的面积近似相等，因为某些灰度级出现高的像素不可能被分割。2原图像上频率小的灰度级被合并，频率高的灰度级被保留，因此可以增强图像上大面积地物与周围地物的反差。3如果输出数据分段级较少，则会产生一些大类地物的近似轮廓。（a）经直方图均衡化后的Lena图像；（b）均衡化后的Lena图像的直方图2.3直方图匹配原始影像及其直方图直方图匹配后的图像及其直方图2.4密度分割密度分割与直方图均衡类似，是将原始图像的灰度值分成等间隔的离散灰度级。为了突出某一密度等级的色调（或相应地物），即将图像（或影像）的色调密度分划成若干个等级，并用不同的颜色分别表示这不同的密度等级，得到一幅彩色的等密度分割图像。这一技术过程就叫作密度分割处理，或简称密度分割。密度分割可使影像轮廓更清晰，突出某些具有一定色调特征的地物及分布状态，在显示环境污染范围，隐伏构造，以及寻找地下水等方面有广泛的应用，并取得较好的效果。2.5其它非线性变换非线性变换对应着非线性映射函数，典型的映射包括平方函数、对数函数、窗口函数、阈值函数、多值量化函数等。密度分割后的伪彩色图2.6图像灰度反转