高分一号数据的预处理

高分一号数据是国家高分系列色首发卫星,在国土资源方面和农业方面具有广泛的用途
高分一号数据主要包括多光谱和全色两个数据
多光谱卫星数据的主要处理流程是:
辐射定标-大气校正-正射校正
具体通过IDL代码实现过程为:
PRO GF_1_RAD
COMPILE_OPT IDL2
ENVI,/RESTORE_BASE_FILES
e=envi(/headless)
file=‘输入文件’
raster=e.OpenRaster(file)
;-用ENVIAPP进行辐射定标默认输出的影像的存储格式为BIP,可以直接做FLAASH大气校正
Task1=ENVITASK(‘RadiometricCalibration’)
Task1.Input_Raster=raster
Task1.Output_Data_Type=‘float’
Task1.Output_Raster_URI=‘H:\GF1test\result\radio5.dat’
IF Task1.Output_Raster_URI THEN $
FILE_DELETE,Task1.Output_Raster_URI $
ELSE Task1.Output_Raster_URI=‘H:\GF1test\result\radio5.dat’
Task1.Execute
END

### 高分一号卫星数据预处理方法及工具 高分一号卫星的数据预处理涉及多个步骤,主要包括辐射定标、大气校正以及几何校正等内容。对于具体的操作过程,可以参考以下内容。 #### 辐射定标 在进行数据分析之前,通常需要对原始DN值(Digital Number)进行转换以获得物理量级的反射率或辐亮度。此过程中会用到Band Math工具来执行特定计算公式。例如,在Band Math中输入公式 `1.0 * b1 / (π * 10000)` 可实现这一目标[^1]。该公式的目的是将波段b1中的数值标准化至实际的地表反射率范围。 #### 几何校正 为了消除成像过程中由于传感器姿态变化或者地球曲率等因素引起的形变误差,需实施几何校正操作。这一步骤能够确保最终生成的地图产品具有较高的空间定位精度。文中提到针对高分一号PMS2影像进行了相应的正射校正措施[^2]。 #### 多光谱与全色融合 高分一号提供了两种类型的影像——MSS代表多光谱图像而PAN则指代全色图像。当研究者希望获取既保持较高分辨率又携带丰富色彩信息的结果时,则有必要开展这两种模式下的影像融合工作。虽然未直接提及具体的算法名称,但是通过上述描述可知存在这样的需求场景。 以下是Python脚本的一个简单例子用于展示如何加载并初步查看GeoTIFF格式的遥感数据: ```python from osgeo import gdal import numpy as np def load_geotiff(file_path): dataset = gdal.Open(file_path, gdal.GA_ReadOnly) if not dataset: raise ValueError(f"Could not open {file_path}") band_data = [] for i in range(1, dataset.RasterCount + 1): band = dataset.GetRasterBand(i).ReadAsArray().astype(np.float32) band_data.append(band) return np.array(band_data), dataset.GetProjection(), dataset.GetGeoTransform() data_array, projection, geo_transform = load_geotiff('example.tif') print(data_array.shape) # 输出数组形状 ```
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