传感器的辐射度校正

每种传感器的制造元器件不同，光谱灵敏度和能量转换灵敏度等性能也不同，致使不同传感器的遥感影像存在系统误差。传感器的辐射度校正主要改正传感器的系统误差，以及在数据获取和传输中的数据丢失。对于卫片来说，可以根据卫星上产生的校准灰楔或影像数据的统计分析，对传感器辐射测量值上的噪声进行补偿，得到校准参数后再通过计算解求电压值的漂移和增益，按每条扫描线逐个像元进行校正。传感器的灵敏度特性、响应特性、分位、高度、姿态等也影响空间图像的质量，也必须予以校正。

（2）大气散射校正

大气通过对电磁波的吸收、散射和大气波动造成的频率低通滤波效应，影响和改变卫星遥感图像的辐射性质，以大气散射影响为主。散射是大气中的分子和颗粒对电磁波多次作用的结果，散射作用所增加的亮度值不含有任何目标物的信息，但却降低了影像的反差比，导致影像分辨率的降低，对图像的辐射性质将产生三种严重后果：损失某些短波段的地面有效信息；产生临近像元之间辐射性质的干扰；与云层反射一起形成天空光。给影像的质量带来严重影响，根据相应的大气传输模型校正后为影像质量的改善起到很好的效果。

（3）照明度的校正

遥感影像摄影时的光照条件也影响图像的质量，主要因素有太阳位置，高度角，太阳方位角，太阳直达光和天空光组成的光源辐射照度等。对于良好大气条件下的遥感影像，光照条件的变化主要是指太阳高度角的变化，而成像时的太阳高度角可以由成像时间、季节和地理位置来确定，通过这些参数来进行校正。光照条件的校正是通过调整一幅图像内的平均亮度来实现的。由已知的成像季节和地理位置确定相应的太阳高度角，计算出校正常数，再把校正常数与每一个像素的值相乘，便得到校正的结果。

（4）辐射噪音的清除

在遥感影像获取的过程中，有时因个别检测器特性的差别、干扰、故障等原因引起不正常的条纹和斑点，通常以扫描带为周期。不仅造成直接引用的错误信息，而且在统计分析中也会引起不好的效果，应予以清除。