【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。
请添加图片描述
请添加图片描述
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。请添加图片描述
③选择MultiSpectral(多光谱)遥感影像数据
请添加图片描述
④点击 Apply FLAASH Settings (应用大气校正设定)获得如下图参数:
记得点上Display result(显示结果):以便处理好后直接在ENVI显示处理后的影像
请添加图片描述

注释:
Calibration Type(校准类型):
Radiance(辐射)| reflectance(反射率)| brightness temperatures(亮度温度)
Output Interleave(输出格式):
BIL
Output Data Type(输出数据类型):
浮点型
Scale Factor(比例因子):
0.10

结果对比

处理前:
处理前
处理后:
处理后

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【ENVI | Landsat 8】大气校正.

### 使用ENVI 6.0 对Landsat 8 数据进行预处理 #### 波段合成 为了对从USGS网站下载的Landsat 8/9 Collection 2 Level-2 (C2L2) 地表反射率数据执行波段合成,在ENVI 6.0中可以按照如下方法操作。启动软件并加载所需图像文件后,选择`Basic Tools -> Band Math`功能来创建多光谱影像[^2]。 对于更简便的方式,也可以直接采用`File->Open Image File...`命令导入多个单独波段文件,随后通过右键点击已载入的数据条目中的任一波段,选择`Create Virtual Band Subset`选项完成组合过程[^3]。 #### 裁剪与镶嵌 针对特定研究区域的兴趣部分提取或是将若干幅相邻场景拼接成更大范围的地图视图而言,裁剪和镶嵌工具不可或缺。具体来说: - **裁剪**: 利用`Subset Data by ROI`或定义地理坐标边界框的方法实现感兴趣区的选择; - **镶嵌**: 可借助于Mosaic Wizard向导逐步引导用户完成不同景像间的无缝连接工作流设置,确保最终产物的一致性和连续性。 #### 值转换 有时原始DN值可能不符合后续分析需求,则需要实施定量化校正或其他形式数值映射变换。这一步骤通常涉及应用线性拉伸、直方图匹配等技术手段调整灰度级分布特性,使各波段间保持相对均衡响应水平的同时增强视觉效果对比度。 #### 去云处理 鉴于光学遥感卫星易受天气状况干扰而引入噪声影响,特别是厚积层状云覆盖会严重阻碍地面特征识别准确性。因此,基于Fmask算法或者其他高级模型来进行自动化的云检测及遮蔽修复成为必要环节之一。在ENVI环境中提供了专门模块支持此类任务自动化流程构建。 ```python # 示例Python脚本用于调用IDL接口执行上述某些预处理步骤(假设已经安装了相应的扩展包) import envi envi.start() image_path = "path_to_your_landsat_image" output_directory = "/desired/output/path/" # 执行波段合成功能 band_composite = envi.bandmath([f"{image_path}_B{b}.TIF" for b in range(1, 12)], "(b1+b2)/2", output=output_directory+"composite.tif") # 进行ROI裁切子集化 roi_file = "your_defined_roi.shp" subsetted_img = band_composite.subset_by_shapefile(shapefile=roi_file, outname=output_directory+"cropped.img") # 应用去云算法 cloud_free_scene = subsetted_img.apply_fmask(output=output_directory+"cleared_clouds.hdr") ```
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