内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与ACOLITE工具进行大气校正处理遥感影像的完整流程。通过Python代码示例，展示了从初始化Earth Engine、定义研究区域并筛选特定时间范围内的Sentinel-2影像数据，到配置大气校正参数并调用ACOLITE模块完成影像处理的全过程。重点包括设置气溶胶校正方法、水汽含量、臭氧层厚度等环境参数，并选择水质反演参数如悬浮物浓度和叶绿素a含量，最终输出经过大气校正后的影像集合数量。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识及Python编程能力的科研人员或环境监测相关领域的技术人员；熟悉GEE平台操作者更佳； 使用场景及目标：①应用于湖泊、河流或近海区域的水质遥感监测；②实现批量Sentinel-2影像的大气校正与水体光学参数反演；③支持环境变化分析、生态评估及污染监控等研究任务； 阅读建议：建议读者结合GEE开发环境实际运行代码，理解各参数含义并根据具体应用场景调整设置，同时可扩展学习ACOLITE更多反演模型以提升应用深度。

1. 由于ENVI 4.4 中有专门进行辐射定标的模块，因此实际的操作十分简单。将原始TM 影像打开以后，选择 Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat TM 2. 进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。从遥感影像的头文件中获取Data Acquisition 的时间，Sun elevation。如果你是用File–Open External File–Landsat–Fast 的方法打开header.dat 的话，sun elevation 就已经填好了。这里Calibration Type 注意选择为Radiance。输出文件，定标就完成了。

重轨InSAR测量中的大气校正方法综述，崔喜爱，曾琪明，随着合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）技术在地形测绘及地表形变监测等领域应用日益广泛，提高其测量精�

大气辐射校正是定量遥感的基础性工作,大气校正效果的优劣直接决定后续定量遥感分类和参数反演的精度。文中通过对模拟的多光谱遥感影像数据比较FLAASH和ATCOR两种常用的大气校正方法,以评价二者大气校正效果。

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ERDAS遥感影像大气校正及高分辨率影像

基于FLAASH模型的SPOT5影像大气校正应用研究，施一民，李琴，鉴于在星载传感器成像获取地表信息过程中，由于受到大气散射、辐射等影响会引起影像失真，本文研究如何利用FLAASH模型来对SPOT5数据�

ENVI 的FLAASH模块提供了对于遥感图像的大气校正和反射率反演功能。

文件中包含：大气校正6S模型；6S模式使用说明（中文）；6S大气校正以及ATCOR模块对比--实验报告；LANDSAT_5TM数据的辐射校正与几何定位精度；太阳高度角和太阳天顶角关系。

envi大气校正，主要描述大气校正的步骤和方法，使之准确的进行计算；