简介：摘要：Sentinel影像的高分辨率和海量数据为应用提供了广阔的空间。然而，由于大气散射和吸收对遥感图像质量的影响，遥感图像在实际应用中经常受到大气干扰。基于此，该文提出了一种基于Python的Sentinel影像大气校正方法。首先，采用6S模型对大气参数进行反演，然后对影像进行辐射校正。校正后影像光谱曲线与地面实测光谱曲线的变化趋势一致,具有较高的拟合度。模型大气校正的结果具有较强的相关性和较高的精度。实验结果表明，该方法能够有效地降低Sentinel影像的大气干扰，提高遥感图像的质量和信度。
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