Google Earth引擎中Sentinel-2图像的大气校正

是指通过对图像中的大气干扰进行校正，以提高图像质量和准确性的过程。大气校正是遥感图像处理中的重要步骤，它可以消除大气散射、吸收和反射等因素对图像的影响，使得图像更加真实和可靠。

大气校正的分类：

1. 物理模型法：基于大气散射和吸收的物理模型，通过对大气参数进行估计和校正来消除大气干扰。
2. 统计法：基于统计学方法，通过对图像中的像素值进行统计分析，估计大气干扰并进行校正。
3. 基于参考区域的法：通过选择图像中的参考区域，比较参考区域和目标区域的像素值，估计大气干扰并进行校正。

大气校正的优势：

1. 提高图像质量：大气校正可以消除大气干扰，使得图像更加真实和清晰，提高图像质量。
2. 提高数据准确性：大气校正可以减少大气干扰对图像中目标物体的影响，提高数据的准确性和可靠性。
3. 便于后续分析：经过大气校正的图像更符合实际场景，便于后续的遥感分析和应用。

大气校正的应用场景：

1. 地表覆盖分类：大气校正可以提高遥感图像的质量和准确性，使得地表覆盖分类更加精确和可靠。
2. 环境监测：大气校正可以消除大气干扰，提高环境监测数据的准确性，用于监测大气污染、水质变化等。
3. 农业监测：大气校正可以提高农业遥感图像的质量和准确性，用于农作物生长监测、土壤湿度估计等。

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