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遥感所利用的各种辐射能均要与地球大气层发生相互作用、散射、吸收，而使能量衰减，并使光谱分布发生变化。大气的衰减作用对不同波长的光是有选择性的，因而大气对不同波段的图像的影像是不同的。此外，太阳-目标-遥感器之间的几何关系不同，则所穿越的大气路径长度不同，使图像中不同地区地物的像元灰度值所受大气影响程度不同，且同一地物的像元灰度值在不同获取时间所受大气影响程度也不同。

辐射定标的过程是将DN值转化为实际物理意义的大气顶层辐射亮度或反射率。辐射定标的原理是建立数字量化值与对应视场中辐射亮度值之间的定量关系，以消除传感器本身产生的误差。

关于无人机图像的辐射校正，大概有这么三种方法，分别是：

1. 恒定目标法

恒定目标法的核心思想是，图像中存在具有较稳定反射辐射特征的像元，这些像元在相同天气状况下，ASD测得的反射率数据保持不变。这些像元被称为恒定目标。通过分析这些恒定目标的反射率与遥感图像之间的线性或指数关系，可以对遥感图像进行相对辐射校正。

具体应用步骤如下：

2. 黑暗像元法

黑暗像元法的基本原理是利用遥感图像中反射率很小或辐射亮度很小的黑暗像元区域。假设这些像元的亮度值增加主要是由于大气辐射影响，则可以通过计算大气辐射并结合辐射传输模型，推算出地物的真实地表反射率。

该方法主要依赖图像本身的信息，不需要参考图像支持，操作简单直接。然而，黑暗像元的选择往往带有主观性，可能导致精度损失。

3. 直方图匹配法

直方图匹配法的核心是假设某个区域的反射率与其他区域相同，但受大气影响程度不同。通过分析图像直方图并与参考直方图匹配，可以消除大气影响，得到真实反射率数据。该方法假设气溶胶分布均匀，适用于大气影响相对均匀的场景。

不变目标法的实际应用示例

以精灵4多光谱无人机为数据源，具体操作步骤如下：

参考文献： 冯志明，《浅谈无人机影像相对辐射校正方法》