​​使用ENVI之大气校正(下)

 再根据遥感影像的拍摄时间将Flight ate与Flight Time GMT (H:M:SS)填写,如要查询按如下方法b813bddd86924b7ba0b21d47f6844698.png

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这里按照表中的内容修改

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根据影像范围的经纬度与拍摄时间更改Atmospheric Model,更改完成后点击Multispectral Settings...在跳出的界面中选择GUI再点击Defaults并选择Over-Land Retrieval standard (660:2100 nm)点击OK点击Apply,

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完成大气校正

以下是大气校正前后对比

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### ENVI 软件中 Sentinel-2 数据的大气校正流程 #### 导入 Sentinel-2 数据 为了正确导入 Sentinel-2 数据,在 ENVI 中需遵循特定的文件结构和命名约定。确保下载的数据集包含所有必要的波段文件以及元数据文档。通过 ENVI 的 `File` -> `Open Image File...` 功能来加载 L1C 级别的产品,这一步骤对于后续处理至关重要[^1]。 #### 预处理阶段 在正式开展大气校正前,应对原始影像实施初步的质量控制措施。此过程涉及去除坏线、条带噪声等问题,并可能包括地理配准以确保不同时间点采集到的画面能够精准叠加匹配。这些准备工作能显著改善最终输出成果的质量。 #### 设置大气校正参数 针对具体的应用需求合理配置各项参数是实现高质量大气校正的关键所在。主要考虑因素有观测角度、太阳高度角等几何条件;同时也要注意选择合适的大气模型(如 MODTRAN 或 6S),并输入相应的气象参数(温度、湿度、臭氧含量等)。准确设定这些选项有助于获得更加贴近真实地表反射率的结果。 #### 执行大气校正命令 完成上述准备之后即可启动实际的大气校正程序。通常情况下,ENVI 提供了一键式的解决方案—— Atmospheric Correction Wizard 向导工具,它会引导用户逐步完成整个流程直至生成经过大气影响修正后的表面反射率图像。这一向导简化了许多复杂的技术细节,使得即使是初学者也能顺利完成任务。 #### 结果验证环节 最后一个重要步骤是对所得结果进行全面检验。比较校正前后各光谱通道的变化趋势,检查是否存在异常值或者不合理之处。还可以借助地面实测数据来进行对比分析,从而定量评价所做工作的有效性。如果发现任何问题,则应回溯之前的各个节点查找原因并加以改正。 ```python import envi from envi.atmospheric import correct_atmosphere # 假设已经完成了前面所有的预处理工作 image_path = 'path_to_sentinel_2_image' output_dir = './corrected_images' envi.set_option('data_directory', output_dir) # 使用默认设置运行大气校正算法 corrected_image = correct_atmosphere(image_path, method='modtran') ```
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