遥感实习2卫星数据的预处理流程.docx

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遥感实习2卫星数据的预处理流程

实习报告二

卫星数据的预处理流程

实习人姓名

韦昭华

专业班级及编号

水文一班2014301580040

任课教师姓名

陈华

实习指导教师姓名

陈华王佳伶

实习地点

工学部八教机房

实习日期时间

2016-10-28

实习目的

通过实习，使学生了解卫星图片数据预处理的一般过程，掌握在ENVI新界面中的操作方法，具体要求掌握的知识点有：

一、图像源文件信息查看；

二、辐射校正：

将卫星传感器捕获的瞬间视场角观测值转化为传感器上空观测的反射辐射值（ENVI里面的DataSpecial-utilities功能

三、大气校正：

将计算的点的辐射值进行大气校正，消除大气层吸收、散射的影响，获取地面对照地物的反射率（ENVI里面的FLAASH功能）

四、影像裁剪：

将卫星数据与地图有机配合起来，将卫星数据按照地图所要求的地理空间裁剪出来，让计算机只分析我们感兴趣的地点（ENVI里面的Masking功能）

基本原理

数据预处理的一般过程包括几何校正、图像镶嵌与裁剪、辐射定标与大气校正等环节。

图1数据预处理一般流程

通常我们直接从数据提供商获取未定标的DN图像，然后定标为辐射亮度图像，对辐射率亮度图像进行大气校正得到地表反射率图像。

一、辐射定标与大气校正

1、辐射定标Radiometriccalibration：

将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率（或称为辐射亮度值）。

目的：

消除传感器本身的误差，确定传感器入口处的准确辐射值

方法：

实验室定标、机上/星上定标、场地定标

不同的传感器，其辐射定标公式不同。

L=gain*DN+Bias

在ENVI中，定标模块：

BasicTools>Preprocessing>CalibrationUtilities>模块

2、大气校正Atmosphericcorrection：

将辐射亮度或者表面反射率转换为地表实际反射率

目的：

消除大气散射、吸收、反射引起的误差。

分类：

统计型和物理型

目前遥感图像的大气校正方法按照校正后的结果可以分为2种：

1）绝对大气校正方法：

将遥感图像的DN（DigitalNumber）值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。

包括：

基于辐射传输模型、基于简化辐射传输模型的黑暗像元法、基于统计学模型的反射率反演

2）相对大气校正方法：

校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。

包括：

基于统计的不变目标法、直方图匹配法等。

方法的选择问题，一般而言：

1）如果是精细定量研究，那么选择基于辐射传输模型的大气校正方法。

2）如果是做动态监测，那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。

3）如果参数缺少，没办法了只能选择较简单的方法了。

在ENVI中，Basictools>preprocessing>calibrationutilities>FLAASH

二、数字图像镶嵌与裁剪

1、镶嵌

当研究区超出单幅遥感图像所覆盖的范围时，通常需要将两幅或多幅图像拼接起来形成一幅或一系列覆盖全区的较大的图像。

在进行图像的镶嵌时，需要确定一幅参考影像，参考图像将作为输出镶嵌图像的基准，决定镶嵌图像的对比度匹配、以及输出图像的像元大小和数据类型等。

镶嵌得两幅或多幅图像选择相同或相近的成像时间，使得图像的色调保持一致。

但接边色调相差太大时，可以利用直方图均衡、色彩平滑等使得接边尽量一致，但用于变化信息提取时，相邻影像的色调不允许平滑，避免信息变异。

2、裁剪

图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除，常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像的分幅裁剪。

它的过程可分为两步：

矢量栅格化和掩膜计算（Mask）。

矢量栅格化是将面状矢量数据转化成二值栅格图像文件，文件像元大小与被裁剪图像一致；把二值图像中的裁剪区域的值设为1，区域外取0值，与被裁剪图像做交集运算，计算所得图像就是图像裁剪结果。

数据准备

1、数据：

p123r039_7x20020709

2、研究区矢量边界（studyarea.shp）

操作方法及过程

步骤与要求：

一、图像元文件信息查看

1）实习一中学习了手动加载各波段文件，此次实习学习从元文件处自动加载各波段：

选择File>openas>Landsat>GeoTIFFwithmetadata，弹出输入元文件对话框，选择后缀为.met的文件打开，在波段可用列表（AvailableBandList）中将自动对ETM的可见光波段（1、2、3、4、5、7）、热红外（61、62）以及全色（PAN8）波段进行加载，避免了手动添加各波段进行layerstacking过程中对元文件信息的丢失。

Datamanage位于面板第二个图标

2）、显示彩色图片

可以根据B、G、R三种颜色合成彩色图（也可以任选其它三个波段合成伪彩色图）

方式一：

在AvailableBandList窗口中，选中文件用鼠标点击右键，在弹出的窗口中选LoadTrueColor。

方式二：

在AvailableBandList窗口中点击RGBcolor，分别选取3、2、1号波段，点display按钮，出现如下图：

二、辐射定标

a.在右侧toolbox中查找RadiometricCalibration工具，双击后选择定标的图像。

设置因子为0.1是因为大气校正模块要求的单位是：

mW/（cm2*sr*mm），这里提前作了单位转换，并按照FLAASHAtmosphericCorrection要求把数据类型由BSQ转为BIL，点击ApplyFLAASHsettings为下一步大气校正做准备。

b.查看图像信息，点击面板第四个位置图标

，可以看到data值为浮点型（左），定标前为整型（右）：

三、大气校正

a.在右侧toolbox中查找FLAASHAtmosphericCorrection工具，双击后按下图设置：

1.按InputRadianceImage按钮输入定标后文件：

123039_cal.dat

A.在弹出下面的参数选择窗口中，ENVI默认的辐亮度单位是μW/cm2*sr*nm，而之前我们做辐射定标时单位是W/m2*sr*μm，二者之间转换的比例是10，之前大气校正余弦设置过转换系数0.1，因此在下图中选择Singlescalefactor，填写1.0：

并按下图设置.

B.输出文件选择：

Cal_BIL_FLAASH.dat

C.工作目录选择：

Cal_BIL_FLAASH.dat所在的目录

D.FLAASH前缀选择temp_

E.图片中心位置选择：

查看元文件

F.卫星类型：

多光谱的LandSatTM7

G.日期时间：

2002年7月9日02时55分35秒

H.AtmosphericModel（大气模式）：

共有Sub-ArcticWinter（SAW），Mid-LatitudeWinter（MLW），U.S.Standard（US），Sub-ArcticSummer（SAS），Mid-LatitudeSummer（MLS）和Tropical（T）。

根据经纬度和时间可以选定研究区的大气模式：

中纬度夏天（MLS）

I.AerosolModel（气溶胶模式）：

有Rural，Urban，Maritime和Tropospheric四种选择。

根据实际情况可选择Rural，在ENVI帮助中可查表定。

J.微粒模式选：

无

最后按apply便可，完成后出现如下框图，等待完成即可。

Views>Twoverticalview后，将完成大气校正后的图像拖拽至空窗口中，如下左图为原图，右图为大气校正后的：

在图片显示窗口右键选择Profile>spectrum或点击

查看光谱剖面曲线并点击CursorValue

图标查看Data值的变化。

四、影像裁剪

首先先要找到矢量文件并在ENVI中打开，File>open>studyarea.shp.

a.在右侧toolbox中查找BuildMsak工具，双击后按下图设置：

按上图设置后得到如下掩膜文件：

b.在右侧toolbox中查找applyMsak工具，双击后按下图设置：

请把最终结果截图至此处：

结果与分析

通过辐射定标将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率（或称为辐射亮度值）。

通过辐射校正可以排除因传感器本身影响导致的图像不均匀，条纹和噪音等。

通过大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。

通过图像裁剪，裁剪出我们需要处理的区域，减小数据处理量。

存在问题与解决办法

软件计算速度慢，容易出现卡机甚至死机，所以在工作过程中应注意保存好工作数据至指定文件夹。

总结

1.envi5.2版本的操作软件比5.0的方便轻松，且界面类似argis所以操作起来比较熟练。

2.通过各种矫正后，对比发现校正后图像质量明显改善。