影像影像要不要做大气校正？

开门见山地回答这个问题，得看情况。

是否做大气校正由你的目的决定。

如果，你的目的是做遥感反演，如水质参数反演、指数计算等，此时需要做大气校正。

如果，若任务不涉及定量反演（如目视解译、粗略分类或相对变化监测），大气校正的必要性较低，可跳过以简化流程。

以上为个人观点，欢迎提出不同看法或进一步交流！

遥感数据是否需要进行大气校正取决于具体应用场景和数据使用目的。以下分两种情况进行说明：

反演,需要大气校正

大气校正通常在以下情况下是必要的：定量分析（植被监测、环境监测）

常用的校正方法包括基于辐射传输模型（如MODTRAN、6S模型）或基于影像的经验方法（如DOST、FLAASH）。校正后可获得地表反射率或辐射率数据。

不反演，不需要大气校正

不反演的情况有哪些？主要是定性分析、目视解译、深度学习的应用。

因为深度学习的输入一般是8bit图像，而遥感影像原始数据一般是16bit或者14bit（有些国产影像是10bit），所以，无论你是否进行大气校正都需要进行位深转换。

位深转换即非8位图像转换为8位图像。位深转换的方式有很多种，常用的线性拉伸，在arcgis中的位深转换方式如下：

在将遥感图像从非8位转换为8位整数位深度转换拉伸过程中，数据失真不可避免。由于大气校正前后均需进行位深度转换，两者在数据失真程度上的差异并不明显。

再拓展一点点

在遥感图像处理中，若无需进行位深度转换（例如从浮点数转换为8位整数），可选择实施大气校正以确保数据的精度和真实性。

然而，当需要进行位深度转换以满足设备显示或存储需求时，大气校正的意义可能减弱，因为转换过程本身会引入数据失真，部分抵消校正效果。

通常，手机和电脑屏幕仅支持8位（8-bit）图像的显示，对于非8位图像（如浮点数或更高位深度格式），往往无法正常显示，可能出现渲染错误或完全无法加载。如下图所示。

一个值得探讨的问题是，在深度学习模型中直接以16位（16-bit）数据作为输入，相较于常见的8位（8-bit）数据，是否能显著提升模型性能，例如在精度、收敛速度或特征提取能力方面有所改善？

由于16位数据能够保留更高的数值精度和动态范围，理论上可能对某些任务（如遥感影像分类或目标检测）带来优势，但也可能增加计算复杂度和内存需求。

目前我尚未进行相关实验，因此其实际效果仍需进一步验证。

我所看到的涉及深度学习和遥感结合论文，基本都是套用了CV的芯披着遥感的外套，也有可能是我论文看少了。