可以用Lowtran或者Modtran来做热红外的辐射传输模拟和大气校正。不过热红外波段一般不需要大气校正，比如地表温度反演算法（单窗、劈窗算法）都包含了去除大气热辐射和吸收的内容，直接用算法即可。
平均海拔高度，根据已有资料填写。比如统计一下该地区的DEM均值。
数据处理方式不同：Landsat卫星系统的数据一般需要进行校正和辐射校准，而SPOT卫星系统的数据则需要进行几何校正和大气校正。总体来说，Landsat卫星系统更加适合用于大范围的环境监测和资源调查，而SPOT卫星系统则更加适合用于高分辨率的地表覆盖监测和城市规划等方面的应用。
Sentinel-1双星系统采用同步轨道，提供13个波段，L1C和L2A产品分别代表原始和大气校正后的数据，后者尤其适用于精准地测量地表反射率。对于下载，推荐使用欧空局官方空间数据云，操作简便，不仅更新及时，而且国内下载速度有保障。只需简单几步，即可获取到指定区域和时间的 Sentinel-2A或B影像。
首先主菜单Spectray-FLAASH，打开FLAASH大气校正模块。其次点击inputradianceimage，选择BI格式的环境小卫星数据，在面板中选择usesinglescalefactorforallbands，选择默认，单击OK。然后传感器基本信息设置。最后大气校正前后植被光谱曲线对比即可。
即使遥感系统工作正常，获取的数据仍然带有辐射误差。两种最重要的环境衰减是1）由大气散射和吸收引起的大气衰减；2）地形衰减。然而，在所有的遥感应用中都进行大气校正可能没有必要。
1、在遥感数据预处理阶段大气校正主要是利用波段数据统计分析，通过对遥感数据各个波段统计特征的分析而去除大气影响的一种校正方法，无需过多的已知参数，可操作性较强，主要包括直方图法和回归分析法两种方法。
2、对微波遥感数据的主成分分析可以采用不同时相的SAR数据、不同参数的SAR数据或不同方法处理后的同一SAR数据进行主成分变换，可以起到弱化噪声的目的。为不同方法处理后的同一SAR数据进行主成分变换后的SAR数据。
3、将生成的图像存储为*.tif格式，然后转换为MapGIS内部图像格式*.msi格式，以便于人—机交互解译修改自动分类的结果图。生成的影像与1∶5万地形图具有相同的地理投影，因此，解译的结果与地形图叠合比较好。
4、本研究以 2008 年 3 月 16 日地震前 IKONOS 遥感影像和 2008 年 9 月 1 日地震后QuickBird 遥感影像为数据源，采用基于多源多时相变化检测技术开展遥感震害信息提取。
5、遥感数据预处理的目的是对遥感原数据转换投影方式、配准图像和镶嵌图像。
6、由于遥感系统空间、波谱、时间以及辐射分辨率的限制，很难精确地记录复杂地表的信息，因而会在数据获取的过程中产生误差。这些误差降低了遥感数据的质量，从而影响了图像分析的精度。因此在图像分析和处理之前需要进行遥感原始影像的预处理。遥感图像预处理又被称作图像纠正和重建，包括辐射校正、几何纠正等。
遥感图像处理主要使用加拿大专业遥感图像处理软件PCIGeomatica0及美国著名专业遥感图像处理软件ENVI5。 （二）数据处理流程 遥感数据处理的主要流程包括数据组织（即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等）、数据镶嵌（单景数据不存在此过程）、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。
打开arcgis，加载需要处理的遥感影像，在数据原图层上右击，点击属性。在图层属性，切换到符号显示子界面，可以看到忽略背景值的选项。然后勾选忽略背景值前的复选框，忽略背景值0，颜色显示为空。然后点击应用确定后返回数据窗口，查看遥感数据，周围的黑边已经看不到了。
由于传感器响应特性和大气的吸收、散射以及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像的分辨率和对比度相对下降，这些都需要通过辐射校正复原。
遥感数据收集与处理的目的是与数字填图系统获取的地理、地质数据整合，配合地质填图提取与区域地质体相关联的信息，以便互相印证、约束和综合分析研究，多途径、多角度解决图幅内存在的问题。
数据预处理：包括图像数据分析，校正，配准，子区裁剪等操作。 2）数据处理：包括图像增强、信息提取等。主要有两方面工作，即图像分类、解译和成矿信息提取。 3）生成专题图层：研究区构造格架、影像构造单元划分，蚀变遥感异常信息以及成矿位场等图层，为多元信息统计分析提供数据源。 遥感图像处理流程（图5-1）。