【摘 要】
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高光谱数据凭借其在光谱维的技术优势,在地物精细识别尤其是矿物信息精准识别方面应用广泛。高光谱反射率产品是开展矿物识别的基础数据依据,所以使用合适的大气校正方法获取能够满足应用需求的高精度的地表反射率产品至关重要。为此,采用ATCOR,FLAASH和QUAC等3种应用相对较广的大气校正模型,对资源一号02D（ZY-1 02D）卫星高光谱数据进行大气校正处理,并从目视效果、典型地物波谱分析、矿物信息提
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“中空间分辨率光谱地球研发与应用技术研究”（编号:2019YFE0127300）； 民用航天项目（编号:D040102）； 中国地质调查局项目“全国遥感地质调查与监测”（编号:DD20221642）共同资助；
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高光谱数据凭借其在光谱维的技术优势,在地物精细识别尤其是矿物信息精准识别方面应用广泛。高光谱反射率产品是开展矿物识别的基础数据依据,所以使用合适的大气校正方法获取能够满足应用需求的高精度的地表反射率产品至关重要。为此,采用ATCOR,FLAASH和QUAC等3种应用相对较广的大气校正模型,对资源一号02D（ZY-1 02D）卫星高光谱数据进行大气校正处理,并从目视效果、典型地物波谱分析、矿物信息提取3个方面开展了对比分析。分析结果表明:在目视效果上,3种大气校正模型均能有效提升影像清晰度,ATCOR模型略优于FLAASH和QUAC模型;3种模型典型地物光谱与ASD实测光谱相关系数平均值R~2达0.7以上,吻合度较好,精度较高,ATCOR模型反演结果的影像光谱更接近ASD实测光谱;对绿泥石识别结果三者一致性较好,绢云母一致性则稍差,对比发现FLAASH和QUAC模型在地表绢云母含量较低区域漏识率较高。综上所知,3种模型大气校正效果均比较理想,但在矿物识别应用中ATCOR模型较FLAASH和QUAC模型总体上有优势。
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