当谈到气象、气候时，你会想到什么？
现如今，全球气候变暖，极端灾害性天气广发、频发、并发，为全世界敲响警钟，应对气候变化迫在眉睫。
面对全球变暖，我国积极参与全球气候治理，实施应对气候变化的国家战略，节能减排，绿色低碳；面对极端性天气气候事件，早预警、早行动，积极推动防灾减灾行动。
雾霾等不利气象条件不但影响气候变化，也严重影响卫星对地观测的效能，导致目标看不清、看不准、看不真。为了“看”得更清，中国科学院空天信息创新研究院李正强研究员课题组提出了一套适用于高分辨率全色卫星影像的大气校正方法，实现“拨云去雾见地表”。
该方法去除大气及周围环境对卫星入瞳信号的影响，针对卫星影像中的邻近效应问题，全面提升卫星影像的质量，可应用于高分辨率卫星及其搭载的大气同步校正仪。
相关结果被选为《光学学报》“空间、大气、海洋与环境光学”（SAME）专题刊2023年第6期封面文章。
封面解读
研究背景
本文利用大气辐射传输模型和基于指数衰减模型的大气点扩展函数，发展了一套适用于全色卫星影像的大气校正方法。充分考虑了大气成分及目标像元周围环境对卫星入瞳信号的影响，能够有效去除成像过程中大气及周围环境对入瞳信号的影响，恢复成像区域的真实地表信息，改善低大气能见度情况下全色卫星影像的图像质量。
全色卫星影像大气校正方法
本文所发展的全色卫星影像大气校正方法首先基于6SV模型采用高精度的同步大气观测参数进行大气辐射校正，通过去除大气的干扰得到初始地表反射率；而后利用指数衰减的大气点扩散函数，通过迭代消除邻近效应带来的影响以获取真实地表反射率，典型雾霾条件下校正结果对比如图2所示。
各个影像的质量评价参数对比结果如图3和图4所示。本文发展的大气校正方法校正得到的地表反射率图像相较于未校正前的表观反射率图像的清晰度、对比度、边缘能量、细节能量等指标均显著提高（图3），地物轮廓更为清晰，纹理信息更为丰富，地物辨识度得到了显著提升。图像调制传递函数（MTF）在雾霾和晴天典型条件相比原图像MTF值至少提高1.69倍。
未来展望
本文所发展的针对全色卫星影像大气校正方法是建立在大气参数同步获取基础上的一种定量计算、高精度校正方法，从应用角度显示了对于高分辨率对地观测卫星，可以通过搭载大气同步校正仪获取高精度的大气参数，精确计算邻近校正，通过提高大气校正精度改善影像质量，有望成为今后大气校正发展的一个重要方向。
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