ENVI-IDL 高分1号pms1/2批量预处理 辐射定标、大气校正、正射校正、全色锐化

编程小白因科研需要,为处理大量GF1号影像,东拼西凑攒出批处理IDL代码。介绍了使用的版本为envi5.3 + idl5.3,还说明了辐射定标、大气校正、正射校正等步骤的操作要点,最后给出代码下载链接。

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编程小白~
因为科研需要使用GF1号影像,且数据量比较大,就找了几个博客和ENVI-IDL帮助,东拼西凑的攒个批处理的代码~ 因为是纯小白,所以其实只是调用了ENVI的命令, 而且写法和细节就顾及不到(也想不到),给有需要的小白童鞋抛个砖。

参考的博客如下:
https://blog.youkuaiyun.com/bpwangxch/article/details/79182288
http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102xxrk.html
http://blog.sina.com.cn/s/blog_16fa8f1ec0102y70y.html

版本:
envi5.3 + idl5.3
前面博客说的FLAASH大气校正只能用envi5.4版本,但是有些老是报错,也可能是版本*解的问题,所以就尝试用5.3版本,其实也是能用的。

1 辐射定标时是使用的envi插件打开gf-1号数据,因此按照代码提示的位置放置Chinasatellites文件夹
2 FLAASH大气校正,纬度只适合于中国范围
3 正射校正使用DEM是envi自带的GMTED2010.jp2文件,批处理使用的是相对路径,将GMTED2010.jp2文件放在与.pro文件相同的根目录下,可以自己更改
4 大气校正时,需将gf1_pms1.sli/gf1_pms2.sli文件放置在envi的安装目录下,如:C:\Program Files\Exelis\ENVI53\resource\filterfuncs
5 将下载的gf1号压缩文件解压,文件夹放在 自己的path\Process下,直接运行即可。

第一次拼IDL代码,第一次写优快云博客~都可以纪念下

下载链接如下:
链接:https://pan.baidu.com/s/15ccwyZQ7IkM5hTCZQthXuw
提取码:dda1

### ENVI高分辨率数据处理方法与工具 #### 数据预处理阶段 对于高分PMS1/2的数据批量预处理,存在专门设计的ENVI-IDL工具来提高效率和准确性。此工具不仅适用于科研领域,在工程实践中同样表现出色,能够有效简化工作流程并加速项目进展[^1]。 针对具体的操作步骤而言: - **正射校正**:这是确保地理定位精度的重要环节。通过精确改正影像中的几何畸变,使得最终成果可以更加真实地反映地面情况。 - **图像融合**:为了增强视觉效果以及后续分析的质量,通常会对不同波段或类型的卫星图片实施融合技术。例如采用NNDiffuse Pan Sharpening算法前需注意源文件空间分辨率比例关系;像文中提到的例子那样调整至合适的尺度有助于获得更佳的结果[^3]。 ```python import envi def preprocess_high_resolution_data(input_multispectral, input_panchromatic): """ Preprocess high resolution data using specified methods. Parameters: input_multispectral (str): Path to the multispectral image file. input_panchromatic (str): Path to the panchromatic image file. Returns: str: Output path of processed fused image. """ # Perform orthorectification here... output_fused_image = "path/to/output/fused_image" # Apply NNDiffuse pan sharpening method with adjusted resolutions as required return output_fused_image ``` #### 特征提取与分类 当涉及到特定目标识别如城市绿地信息获取时,则要经历一系列更为复杂的工序——从原始资料准备到高级别的特征表达构建。这其中包括但不限于大气校准、面向对象分割等关键技术的应用,从而实现精准的土地覆盖类别划分[^2]。 #### 图像融合实践指南 除了上述提及的技术外,《Envi遥感图像处理》系列教程还提供了一套完整的指导方针用于执行各类形式上的影像合成任务。这里涵盖了理论基础介绍、实际案例演练等多个方面内容,非常适合初学者深入学习掌握相关技能[^4]。
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