ENVI:如何对Landsat8影像进行辐射校正?

简介: ENVI:如何对Landsat8影像进行辐射校正?

01 前言

辐射校正的流程如下:


由于粗校正为地面接收站完成的工作,因为站点具备卫星仪器的各项参数,因此我们得到的影像为经过粗校正处理的。

本次实验主要进行辐射定标和大气校正,其它校正不在本次实验的范畴之内。


02 实验说明

2.1 实验项目名称

辐射校正


2.2 实验目的

1. 使用ENVI非经典版对Landsat8做辐射定标处理

2. 对不同类型遥感数据采用bandmath 和Flash模块进行大气校正

3. 校正前后的数据对比


2.3 实验原理

辐射校正中的辐射定标和大气校正的相关原理

2.4 数据来源

2.4.1数据来源

Landsat8数据

2.4.2数据描述

下载源:地理空间数据云 (gscloud.cn)


投影信息:


关于Landsat8数据中*_MTL.txt部分内容说明(更详细内容可以查看博客:(6条消息)Landsat8中*_MTL.txt文件详解_炒茄子的博客-CSDN博客


上述有两个需要说明的点,均参考GEE学习03-Landsat卫星数据标识详解 - 知乎(zhihu.com)


T1(Tier 1):


具有最高数据质量的Landsat影像被放入T1,并被认为适合于时间序列分析。


T1存放的是L1TP(Level-1 Precision and Terrain)处理等级的数据。


L1TP等级数据包括辐射定标和使用地面控制点 (GCP) 和数字高程模型 (DEM) 数据进行的正射校正(正射校正是几何校正的最高级别),以校正地形位移,所采用的地面控制点来自 Global Land Survey 2000 (GLS2000) 数据集。


该等级数据具有良好的辐射特征,并且在不同的 Landsat 传感器之间进行了相互校准。T1等级影像的地理配准是一致的,校正的均方根误差(RMSE)在12米之内。


Collection1:


“Collection 1”与“Collection 2”是USGS对Landsat数据进行的两次不同的处理所形成的采用分级结构管理的数据集。其中,Collection 1是2016年整理形成的。Landsat Collection 2是2020年发布的。Landsat Collection 2 标志着USGS对 Landsat 档案进行的第二次重大再处理工作,它带来了多项数据产品改进,这些改进利用了数据处理、算法开发以及数据访问和分发能力方面的最新进展。


MTL.txt文件中还有部分内容由于专业能力有限无法进行讲述。


03 实验过程

3.1 辐射定标

首先加载数据


加载的影像结果显示

Landsat8相关数据的介绍(可参考上方数据来源了解)


辐射定标既可以使用ENVI现成的工具进行操作,也可以通过Landsat8数据中的*_MTL.txt文件的参数从原理上进行操作(借助ENVI中的bandmath工具进行),二者最后的效果是一样的;


这里使用ENVI非经典版进行操作,而非ENVIClassic进行(当然它也是可行的,只是这里不做详细阐述,如需了解,参考***)。


使用ENVI现成的辐射定标(RadiometricCalibration)工具进行辐射定标


(上述还有一个Output FileName是为输出的辐射定标后的图像文件的路径和名称设置,如下设置,注意不能出现中文,否则辐射定标出现错误)

辐射定标前后的影像对比

现在我们尝试使用bandmath从底层进行辐射定标的实现,但是在此之前我们需要了解一下*_MTL.txt文件内容(具体可以可以查看数据描述部分,这里不再重复)。

具体使用公式如下:


需要使用到MTL文件中两部分内容:

接下来我们使用bandmath从底层进行辐射定标

使用bandmath对影像进行辐射定标这里仅作演示,不做详细说明


3.2 大气校正

输入辐射定标文件

大气模式的选取:


Flassh大气校正的结果展示:

大气校正前后对比


3.3 实验结果与分析

辐射定标前后的影像结果对比

大气校正前后的影像结果对比


辐射定标、大气校正前后的三幅影像对比


如果有问题,欢迎一起探讨.

目录
相关文章
|
7月前
|
编解码 人工智能 定位技术
中科星图——Landsat9_C2_SR大气校正后的地表反射率数据
中科星图——Landsat9_C2_SR大气校正后的地表反射率数据
135 1
|
2月前
|
存储 前端开发 JavaScript
通过dem2terrain生成MapboxGL地形服务
通过dem2terrain生成MapboxGL地形服务
|
7月前
|
传感器 编解码 人工智能
Landsat7_C2_SR数据集(大气校正地表发射率数据集)
Landsat7_C2_SR数据集(大气校正地表发射率数据集)
66 0
|
7月前
|
传感器 编解码 数据挖掘
GEE 影像下载——批量下载多源遥感影像(Landsat 8 C02 SR)光谱波段。光谱指数,缨帽变换和纹理特征以及SAR和地形数据(DEM)
GEE 影像下载——批量下载多源遥感影像(Landsat 8 C02 SR)光谱波段。光谱指数,缨帽变换和纹理特征以及SAR和地形数据(DEM)
475 3
|
7月前
|
数据采集 编解码 人工智能
中科星图——Landsat9_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据
中科星图——Landsat9_C2_ST数据集是经大气校正的地表温度数据
144 2
|
7月前
|
存储 传感器 定位技术
基于ENVI的Landsat 7影像处理与多种大气校正方法对比
基于ENVI的Landsat 7影像处理与多种大气校正方法对比
109 1
|
7月前
|
传感器 存储 编解码
基于ENVI的Landsat 7地表温度(LST)大气校正方法反演与地物温度分析
基于ENVI的Landsat 7地表温度(LST)大气校正方法反演与地物温度分析
259 1
|
7月前
|
存储 传感器 定位技术
Landsat系列卫星遥感影像数据USGS中批量下载多张图像的方法
Landsat系列卫星遥感影像数据USGS中批量下载多张图像的方法
162 1
|
存储 传感器 文件存储
Landsat 7遥感影像大气校正与预处理:ENVI实现
本文介绍基于ENVI软件,实现对Landsat 7遥感影像加以预处理与多种不同大气校正方法的操作~
1867 1
Landsat 7遥感影像大气校正与预处理:ENVI实现
|
存储 算法
在多光谱影像中查找植被
影像数据差异可用于区分影像的不同表面特征,这些表面特征在不同的光谱通道中具有不同的反射率。通过查找可见红色通道和近红外通道之间的差异,该示例标识了包含重要植被的区域。
118 0