私はリモートセンシングの分野では新しいです。画像の前処理について読んだときに時々混乱しました。誰かが私に違いと放射線測定補正と放射線測定較正を行ういくつかの方法例を詳しく説明してもらえますか？DN値を、補正またはキャリブレーションとしてカウントされた異なる時間からの2組の画像（Landsat 7など）のTop of Atmospheric（TOA）反射率値に変換していますか？DOS（Dark Object Subtraction）とサンアングル補正は放射補正の一部ですか？
回答:
私たちは測定を完全に制御できる研究室にいないため、リモートセンシングでは校正と補正を区別するのが難しい場合があります。したがって、この2つはしばしば混在しています。
Sensu stricto、放射測定キャリブレーションは、センサー測定値から物理量への変換です。リモートセンシングでは、センサーは大気の上部からの放射輝度を測定しています。したがって、画像プロバイダーは、桁数（DN）から放射輝度に変換するキャリブレーション係数も提供します。太陽から来る光エネルギーの量を信頼できるため、放射輝度は多くの場合反射率値に正規化されます（0と1で区切られているため、作業がしやすくなります）。したがって、このステップもキャリブレーションの一部になります。そのため、キャリブレーションでは反射率の値が得られますが、大気の反射率（TOA）です。
実際、観測対象物によって実際に反射される入射光の割合は、さまざまな要因（主に地形と大気の厚さ）によって影響を受けます。したがって、絶対値が必要な場合は、TOAで測定された反射率を修正する必要があります。これはセンサー自体に依存しないため、この場合のキャリブレーションについては説明しません。天蓋の上部の値を推定するには、測定されたTOAの値を修正する必要があります。
したがって、あなたの質問に答えるには、DOSは修正方法であり、TOA反射率に対するDNは較正であると言えます。DOSは安定性のある暗い物体を必要としますが、その変動性は大気中のノイズによるものと推測できますが、これは見つけるのが困難です。
編集：Landsat大気補正の詳細については、LEDAPS をお勧めします（Masek et al、2013）Sentinel-2については、さまざまなアルゴリズムが提案されていますが、まだ明確な答えを出すことはできません。SEN2CORは頻繁に使用され、MAJAは時系列を使用する場合に最適です（ちなみにLandsatでも）。