遥感影像反差增强直方图均衡化和MODIS数据预处理.docx

1、遥感影像反差增强直方图均衡化和MODIS数据预处理实习序号及题目第三次实习遥感影像反差增强、直方图均衡化和MODIS数据预处理实习人姓名薛专业班级2014级地理信息科学e-mail地址实习指导教师姓名党涛，李亚宁，韩希光，任建平实习地点榆中校区实验楼A109实习日期时间2016年 11月 11日实习目的和内容实习目的理解遥感影像辐射增强的概念和意义，掌握运用ENVI进行辐射增强的步骤和方法。提高目视解译和提取单波段遥感影像地学信息的能力。初步学会使用ROI和三键鼠标的中键（滚轮）进行像元点数据采集实习内容一、单波段影像对比度增强1. 进入ENVI系统，分别按照单波段和彩色模式加载影像数据，利用

2、菜单栏下面的工具条按钮分别选取不同的反差拉伸选项，说明在不同拉伸增强方式下影像中各类地物的显示情况2. 打开实习1截取的典型研究区512512子区Landsat TM/ETM+/OLI影像，使用Band math工具计算归一化差值植被指数：结果以双精度整型数形式加以存储。3. 打开NDVI数据及原始Landsat TM/ETM+/OLI子区影像，利用Geographic Link建立二者之间的链接关系；使用ROI工具分别选取水体、农田样本，利用分段线性拉伸（piecewise linear）方法作交互式对比度拉伸以分别突出水体、农田信息，比较变换前后影像及其直方图中的差异。二、影像镶嵌镶嵌时进

3、行直方图匹配，使一幅影像的所有波段的直方图与另一幅影像对应波段的直方图达到结构上的匹配。ENVI 4.X直方图匹配：enhance | histogram matchingENVI 4.X影像镶嵌：Map | Mosaicking | GeoreferencedENVI 5.X 影像镶嵌：Toolbox | Mosaicking | Seamless Mosaic输入影像：wasia1_mss.img, wasia2_mss.img输出影像：wasia_match.img比较不进行直方图匹配、用重叠部分进行直方图匹配和用整景影像进行直方图匹配的镶嵌结果。三、MODIS L1B数据预处理对MOD

4、02HKM类型的数据进行预处理，得到可用于进一步处理的ENVI标准格式的多光谱影像。1. 基于自带定位信息的几何校正ENVI 4.X: Map | Georeference MODISENVI 5.X: Toolbox | Geometric Correction | Georeference by Sensor | Georeference MODISHDF格式数据自带了定位信息，在ENVI中可以用Georeference MODIS工具进行几何校正，同时能自动校正影像的“蝴蝶结效应”。由于第5波段要做单独处理，因此在校正时可以不选第5波段。该工具生成的GCP文件可以用于处理后的第5波段的几

5、何校正。注意对比校正前后的影像。2. 第5波段处理第5波段有周期性的坏道，需要单独处理，最后与上一步的几何校正结果一起保存。2.1 坏道填补ENVI 4.X：Basic Tools | Preprocessing | General Purpose Utilities | Replace band linesENVI 5.X: Raster Management | Replace Bad Lines2.2去除蝴蝶结效应ENVI 4.X或ENVI Classic: Basic Tools | Preprocessing | MODIS Tools | Bow-Tie CorrectionMOD

6、IS Tools工具需要自己安装。坏道填补的结果在几何校正之前必须去除蝴蝶结效应，注意对比去除蝴蝶结效应前后的影像。2.3 几何校正ENVI 4.X: Map | Registration | Warp from GCPs：Image to MapENVI 5.X: Toolbox | Geometric Correction | Registration | Warp from GCPs：Image to Map Registration这里借助校正其他波段时自动生成的GCP文件进行几何校正，注意对比校正前后的影像。3. 生成ENVI标准格式的影像ENVI 4.X: Basic Tools

7、| Layer StakingENVI 5.X: Toolbox | Raster Management | Layer Staking将处理好的第5波段和其他波段的几何校正结果按照正确的波段顺序进行组合，得到7个波段的ENVI标准格式影像，并以适当的彩色合成方式来显示。MODIS的真彩色合成是1、4、3。 应用概念和方法1.影像反差拉伸通过调整影像像元显示亮度值的方法来改变影像对比度，从而改善影像质量和视觉效果的处理方法，亦称为辐射增强(RadiometricEnhancement)，或者对比度增强；反差拉伸在算法实质上就是基于某一线性或非线性函数变换关系式逐一完成影像像元的运算，从而得到一

8、景新的影像。并且，新影像灰度动态度（值域）原则上要大于原影像灰度的动态度。2.归一化差值植被指数NDVI 归一化差值植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是比值影像的一方面应用，主要是通过代数运算中的比值运算，得到比值影像，实现对地表植被信息的提取。比值运算是指相同空间范围和空间分辨率的两幅影像对应像元灰度值的除法运算，从而产生一幅新影像的运算操作。相除以后若出现小数，则取整，并乘以正数a 将其调整到所需的动态范围之内。在比值影像上，像元的亮度反映了两个波段光谱比值的差异。NDVI主要用于检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等

9、；- =NDVI=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。 3影像镶嵌 我们应用的是无缝影像镶嵌，指将两幅或多幅影像拼接起来形成一幅无缝合成影像的过程。进行影像镶嵌的一幅或多幅影像必须满足：（1） 统一的影像投影和坐标系；（2）统一的空间分辨率；（3）统一的波段对应关系；（4）统一的辐射特征。 3.坏道填补 坏道是指由于传感器等原因影像数据上出现具有规律的数据缺失现象，去条带处理是使用插值处理对影像进行修复以去除条带，通过计算坏道上下的数据行的均值填充坏道上的单元的灰度值可以完成坏道修补。4.几何

10、校正遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。一般是指通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。数据准备与研究区概况一数据准备：1.复制如下文件到ENVI相应的安装目录：modistool.savenvi.men2. 实习1：lc8124034201

11、406lgn00sjz-512石家庄子区影像实习2：wasia1_mss，wasia2_mss （ERDAS Imagine）实习3：Mosaic1, moasic2 与MODIS数据二数据基本特征：1. lc8124034201406lgn00sjz-512石家庄子区影像（1）传感器：Landsat8的OLI（2）空间分辨率与光谱：（3）OLI 包括 9个波段，空间分辨率为 30m，其中包括一个 15m 的全色波段（Band 8 Pan），成像宽幅为 185x185km；TIRS 包含 2 个波段，空间分辨率为100m2.wasial_mass与wasia2_mass(1)传感器Landsa

12、t Mss(2)空间分辨率：80m3.MODIS数据分辨率：波段1-2是250m,波段3-7是500m4.MOD02HKM_A2010227.0405.005.hdf命名分解MOD02为产品编号HKM为数据集，分辨率为250m的1，2波段和分辨率为500m的3-7波段2010年是获取时间227分辨标示0405数据集版本号005产品生产时间hdf数据格式三研究区概况：1.lc8124034201406lgn00sjz-512石家庄子区影像该子区影像是滹沱平原与太行山的交界处，有滹沱河经过，由影像可知该区多为离散居民地，村落离散均匀分布。耕地，林地聚集，第一产业占该区主要地位。影像上方显示湖泊为著

13、名景区白洋淀。2.MODIS影像云层较多，影像左侧为海水，右侧上部多高原，植被稀疏，下部植被密集操作步骤实习1单波段影像对比度增强：1.进入ENVI系统，分别按照单波段和彩色模式加载影像数据，利用菜单栏下面的工具条按钮分别选取不同的反差拉伸选项，说明在不同拉伸增强方式下影像中各类地物的显示情况。a.点击Views-Two Vertical Views，打开两个垂直窗口.在Link Views-Link All中可以同步连接两个窗口中的影像。b.打开Data Manager,在左侧窗口加载单波段第四波段（红波段）在右侧窗口加载标准假彩色波段按第5,4,3波段加载（近红外，红，绿波），有结果可知但

14、波段整体影像色彩呈现黑灰色，假彩色呈现红色。c.在工具栏上方处可以提供11种反差拉伸方法No stretch为不拉伸 Linear线性拉伸Linear 1% 2% 5%分别是线性拉伸1%，2%，5% Equalizations直方图均衡化Gausian高斯拉伸（标准差拉伸） Square Root平方根拉伸Logarithmic对数函数拉伸 Optimal Linear最优线性拉伸(适合Landsat8影像)Custom Stretch自定义拉伸d.也可以在Raster Management-Data Stretching中进行拉伸。进行拉伸的结果如下：2. 打开实习1截取的典型研究区5125

15、12子区Landsat TM/ETM+/OLI影像，使用Band math工具计算归一化差值植被指数：结果以双精度整型数形式加以存储。a.在Band Ratio-Band Math中进行归一化打开对话框在Enter an expression中输入公式点击Add to List点击OKb.在Variables to Bands Pairings窗口下，其他默认B1选择红波段 B2选择近红外波段c.在该窗口下选择储存路径。保存文件为NDVI。并在Data Manager中打开NDVI图像如下3. 打开NDVI数据及原始Landsat TM/ETM+/OLI子区影像，利用Geographic Li

16、nk建立二者之间的链接关系；使用ROI工具分别选取水体、农田样本，利用分段线性拉伸（piecewise linear）方法作交互式对比度拉伸以分别突出水体、农田信息，比较变换前后影像及其直方图中的差异。a. 点击Views-Two Vertical Views，打开两个垂直窗口.在右侧打开子区影像以543近红外，红，绿波段加载假彩色影像，在Views-Link Views -Link All同步两个影像，可以同时反放大缩小。b. 点击工具栏右上角多边形，Region of Interest对话框，加号可以选取类型，加载Farmland与Water类型, 并选取样本点。右击Accent Rect

17、angle可以保存样本点，在File-Save ROIs to -XML中进行保存，文件保存为ROIs。样本点如下d.点击OK后出现ROI Statistics Results NDVI窗口，在Stats For中可以转化类型。 在该窗口可以观察到Farmland最小值2732，最大值5741 Water最小值-921，最大值-499d.选中NDVI影像，取消样本点图层显示，点中自定义拉伸工具Custom Stretch，打开窗口。就水体而言，在Black-Point中输入最小值，在White-Point中输入最大值，然后回车，可以观察到图像只剩水体，示意图如下：e.打开ENVI Classi

18、c-Open Image File,打开NDVI影像。在子窗口表头Enhance-Interaction Stretching，打开Band Band Math窗口，Stretch _Type-Piecevise Linear(分段线性拉伸)，在图片斜线，用鼠标中间滚轮增加3个节点：1节点为纵坐标0，横坐标最小值；2节点纵坐标为顶，横坐标最大值；3节点与2节点垂直，如图分别为农田与水体实习二：影像镶嵌镶嵌时进行直方图匹配，使一幅影像的所有波段的直方图与另一幅影像对应波段的直方图达到结构上的匹配。ENVI 4.X直方图匹配：enhance | histogram matchingENVI 4.X

19、影像镶嵌：Map | Mosaicking | GeoreferencedENVI 5.X 影像镶嵌：Toolbox | Mosaicking | Seamless Mosaic输入影像：wasia1_mss.img, wasia2_mss.img输出影像：wasia_match.img比较不进行直方图匹配、用重叠部分进行直方图匹配和用整体影像进行直方图匹配的镶嵌结果。1.在Data Manager里面加载wasia1_mss.img, wasia2_mss.img按红绿蓝波段记载，Band123.线性拉伸2%2.Mosaiking -Seamless Mosaic（无缝影像镶嵌），打开Sea

20、mless Mosaic对话框点击菜单栏中加号，加载两个影像。a.将wasia1最后一列Feathering改为30，wasia2为0。两个数据的第二列Data均改为0。b.在Color Correction中 Histogram Watching为直方图匹配，不点前面对号则是不进行直方图匹配；点击对号有两种直方图匹配：一种是Overlap Area Only基于重叠部分的，一种是Entire Scene基于整体影像的。在这里这三种方法都要进行。c.选择Edge Feathering边缘羽化d.输出文件，三种方法文件名分别为不进行直方图Image _Mosaicking _No基于重叠部分进行

21、直方图匹配Image _Mosaicking _Overlap基于整体影像进行直方图匹配Image _Mosaicking _Entiree.最后结果如下分别以No, Overlap, Entire的顺序进行展示 实习三：MODIS L1B数据预处理对MOD02HKM类型的数据进行预处理，得到可用于进一步处理的ENVI标准格式的多光谱影像。1.利用Georeference MODIS工具，进行自带定位信息的影像几何纠正（1）在File-Open As-Generic Formats(通用格式)-HDF4中加载MOD02HKM_A2010227.0405.005数据，只加载加载第三层（包含3-7

22、波段共5个波段信息）与第五层信息（1，2波段信息），选择BSQ格式（2）点击Geometric Correction- Georeference by Sensor- Georeference MODIS出现Input MODIS File窗口a.先对第三层信息#3进行处理，点击Spectral Subset选中第1245行（即第3467波段）,点击OK,选择投影系统UTM与WGS-84（Datum），Zone为48，保存文件为Modis_gcps，保存栏下面Perform Bow Tie Correction选择Yes代表在几何校正时同时去蝴蝶结效应，点击OK，其他默认，选择输出文件为MOD

23、IS_3_Geocorrrectb.按以上共工具再做一遍进行第5层处理，第五层的1,2波段均进行处理，点击OK。选择投影系统UTM与WGS-84（Datum），Zone为48，这次不保存该文件。点击OK。其他默认，选择输出文件为MODIS_5_Geocorrrect（3）加载校正后的结果，在Data Manager中按红绿蓝加载MODIS_3_Geocorrrect，并拉伸并加载MOD02HKM_A2010227.0405.005的125红绿蓝作对比未处理的是左图，处理后为右图2.第5波段处理（由于第5波段存在周期性的坏道，需要单独处理）（1）坏道填补a.在Data Manager中，打开MO

24、D02HKM_A2010227.0405.005（Data Set 3#）中的第五波段即第三行波段，可以出现坏道b.使用工具栏中该工具Cursor Value圆中的十字叉丝，在图最上方第一个坏道，右击可以查出坏道行数，四舍五入取整。如下3.8550即第一坏道是第4行，同理最下面的坏道是4044行，周期是20c.在Toolbox-Raster Management-Masking-Replace Bad Lines打开对话框，选择MOD02HKM_A2010227.0405.005（Data Set 3#），打开Spectral Subset，选择第三行（第五波段），点击OK，在Bad Line

25、中填写4，然后回车，进入下面框内，点击Save保存文件，名为huaidao.blld.打开EXCEL，在File-打开-浏览，所有文件，打开huaidao.bll，4下面填24，一直拉到4044，然后文件另存为txt格式，band5shujv.txte.在Bad Lines对话框里Restore 中，所有文件，加载band5shujv.txt文件，然后保存文件为restore_badlines_band5修复前与修复后的图片对比（2）去除蝴蝶结效应a.打开ENVI Classic，File-Enter Data Filenames打开restore_badlines_band5数据，图像如下，

26、有明显蝴蝶结效应b.在菜单栏Basic Tools- Preprocessing - MODIS tools - Bow-tie correction，选中第五波段，点击OK。选择输出路径，文件保存为Clean_bowtie_band5c.在Data Manager中打开Clean_bowtie_band5，图形如下（3）几何校正a.点击Geometric CorrectionRegistrationWarp from GCPs: Image to Map Registic双击打开Modis_gcps.pts文件b.选择参考坐标系统UTM，WGS-84；Zone为48；X Pixel Size

27、 500 Meters（分辨率）；Y Pixel Size 500 Meters，点击OKc.选择Clean_bowtie_band5，点击OKd.其他默认，选择输出文件，几何校正结果，geocorrect_band5几何校正结果如下3.生成ENVI标准格式的影像a.在Raster Management-IDL-Layer Stacking，在Import File中依次加载MODIS_5_Geocorrrect的全部波段，MODIS_3_Geocorrrect前两个波段，geocorrect_band5，MODIS_3_Geocorrrect后两个波段（1234567波段）b.选择输出路径，

28、文件保存为MODIS_standardc.在Data Manager中以1,4,3波段加载MODIS_standard的真彩色图像，反差拉伸一下加载后的图像如下结果与分析（1）比对三种影像镶嵌，不进行直方图匹配影像镶嵌，基于重叠部分直方图匹配的影像镶嵌，基于整体影像直方图匹配的影像镶嵌不进行直方图匹配的影像镶嵌，可以看出它和原图除了边框融为一体，图内未有较大变化基于重叠部分直方图匹配的影像镶嵌，可以看出重叠部分色彩过渡衔接非常自然，边缘也融合比较好基于整体影像直方图匹配的影像镶嵌，可以看出重叠部分色彩过渡不自然，右侧多白色斑块，整体色彩一致 （2）由图可知MODIS_standard影像色彩与真实地球色彩比，非常逼真 存在问题与解决办法问题一：对水体采样的过程中，发现水体的颜色存在差异。解决方法：通过查找资料发现其反射率不同。本次实习并未有较多问题总结通过本次实习，我学会了实现影像增强，无缝影像镶嵌，坏道填补，去蝴蝶结效应，几何校正等方法，提高了目视解译地学信息的能力，也掌握了多种反向拉伸的区别。进一步对ENVI的软件操作更加熟悉，对该学科的整体内容有了更深入的理解。