【ENVI | Landsat 8】预处理—辐射校正定标

本文介绍如何使用ENVI软件对Landsat8遥感影像进行辐射校正,包括数据准备、操作步骤及前后效果对比,适用于全球资源与环境变化研究。

【ENVI | Landsat 8】预处理—辐射校正定标

为了利用全球资源和环境变化研究需要遥感技术能够提供多时域、多区域、多种传感器且相互之间具有可比性的遥感数据的像元值进行同景图像内部的相对比较,我们可以通过辐射定标,将图像像元值转换为对应像元的辐射率或者反射率等物理量。

前置知识

【Landsat 8】遥感影像文件内容及命名规则.

数据获取

【资源挖掘】免费遥感影像文件下载.

几何校正和地形校正

Landsat数据已进行几何校正和地形校正,因此此处无需赘述。

辐射校正定标

①将影像文件中的头文件拖入至ENVI的工作空间内,将会显示该区域的遥感影像。
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②在右侧的工具箱中打开 Radiometric Correction(辐射校正) / Radiometric Calibration(辐射校准)工具。

### 使用ENVILandsat 8数据进行预处理 #### 打开并读取Landsat 8数据 为了成功打开Landsat 8的数据,需确保元数据文件中的`GROUP = Landsat_METADATA_FILE`更改为`GROUP = L1_METADATA_FILE`,这一更改应在文本文件的起始和结束位置各做一次[^3]。 #### 辐射定标过程 一旦能够正常访问图像及其关联的元数据,便可以着手于辐射定标工作。此过程中可能会遇到诸如“Calibration requires gain and offset for each band”的报错信息;这通常意味着某些波段缺少必要的增益(gain)与偏移(offset)参数设置。解决办法是确认所使用的Landsat 8数据集包含了完整的校准系数,并且这些系数已被正确解析给ENVI软件环境[^4]。 对于成功的辐射定标而言,选择多光谱(即可见光至近红外范围内的多个特定电磁波长区间),通过应用商店获取专门设计用于此类任务的支持工具是非常重要的。完成安装之后,可以直接从ENVI顶部菜单栏开启相应的landsat头文件来启动该流程[^2]。 ```python # Python伪代码展示如何调用ENVI内置函数实现自动化批处理 import envi_module as emod def batch_radiometric_calibration(input_files, output_folder): """ 对一系列输入文件执行批量辐射定标 参数: input_files (list): 输入文件路径列表 output_folder (str): 输出目录路径 返回: None """ # 设置输出选项和其他必要配置... options = {"output_directory": output_folder} # 开始批处理循环 for file_path in input_files: try: calibrated_image = emod.calibrate(file_path, **options) save(calibrated_image, os.path.join(output_folder, f"{os.path.basename(file_path)}_calib")) except Exception as e: print(f"Failed to calibrate {file_path}: ", str(e)) ``` #### 大气校正步骤 紧接着上述操作完成后,应当立即开展大气校正环节。同样地,借助ENVI的应用程序市场所提供的专用插件——比如批量快速大气校正工具——可极大简化这项工作的复杂程度。只需按照官方指南指示逐步操作即可轻松达成目标。 #### 地理配准及其他后续处理 当完成了以上两个主要阶段的工作后,可能还会面临其他一些辅助性的调整需求,例如地理坐标系统的转换等。以加载全球90米分辨率DEM为例,在尝试将其作为背景层叠加显示时,若发现存在空间参照体系差异,则应考虑实施重投影变换措施以保证两者之间的一致性[^1]。
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