logo资料库

ENVI5.3下高分二号（GF2）数据预处理.docx

发布时间：2022-06-18 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.56M 资料格式：docx 举报 版权申诉
第1页 / 共9页
第2页 / 共9页
第3页 / 共9页
第4页 / 共9页
第5页 / 共9页
第6页 / 共9页
第7页 / 共9页
第8页 / 共9页
资料共9页，剩余部分请下载后查看
    以一景 2015 年 1 月 23 日获取的 GF2-PMS1 数据为例介绍在 ENVI5.3 下 GF2 数据预处理的详细操作步骤。GF2 数据预处理基本流程如下： 图：GF2 数据预处理流程 说明：1. 针对不同的应用，有不同的处理流程，上图中列出了两种常用的 预处理流程。流程一主要针对高精度的定量遥感应用，也就是对大气校正精度 要求比较高应用，比如：植被参数定量反演等；流程二主要针对定性遥感或者 对大气校正精度要求比较低的遥感应用，比如：土地利用类型分类等。本文介 绍的主要是流程二的详细操作步骤，流程一的实现可参考博文：ENVI5.2 下高 分二号数据 FLAASH 大气校正；另外，中国资源卫星应用中心网站已经公布了 最新的 GF2 数据绝对辐射定标系数和两个传感器的波谱响应函数，大家可以下 载使用。2. 本例中所有操作都是在 ENVI5.3 版本下进行的，除 NNDiffuse
    Pan Sharpening 图像融合（ENVI5.2 新增，ENVI5.1 中可以使用 G-S 融合方 法）外，其他操作在 ENVI5.1/5.2 下同样可以完成。 1. 数据打开 启动 ENVI5.3，在菜单栏中，选择 File > Open，弹出 Open 对话框，找 到 GF2 数据文件夹所在位置，选中扩展名为.tiff 的两个文件，点击打开。 图 2 打开 GF2 多光谱和全色数据 在左侧图层管理 Layer Manager 面板中，选择多光谱或全色数据图层，右 键 View Metadata 查看其元数据信息，可以看到 ENVI 很好地识别了数据的 RPC 信息。
    图 3 ENVI 自动识别 GF2 数据 RPC 信息 2. 正射校正 有了 RPC 信息之后，下面我们就可以基于这些 RPC 信息分别对多光谱和全 色数据进行正射校正。这里我们以多光谱数据正射校正为例，全色数据正射校 正操作完全相同。 在 Toolbox 中，选择 Geometric Correction > Orthorectification > RPC Orthorectification Workflow，打开正射校正流程化工具。 在 File Selection 面板中，Input File 选择多光谱数据，DEM File 会默认 选择全球分辨率为 900 米的 DEM 数据，我们这里保持默认（如果有更高分辨 率的 DEM 数据，可以替换此数据），点击 Next。
    图 4 正射校正流程化工具文件选择面板 在 RPC Refinement 面板中，有四个选项卡可以选择。如果我们有实测的 或从其他途径（比如：从地形图中采集）获取的控制点数据，可以在该面板中 进行添加，添加后在 Statistics 选项卡中可以看到相应的误差统计信息（关于 这两个选项卡的详细说明和操作可以参考博文：【ENVI 入门系列】05.图像正 射校正）。 切换到 Advanced 选项卡，修改输出像元大小 Output Pixel Size 为 4 米， 重采样方法 Image Resampling 选择三次卷积法，其他参数保持默认。
    图 5 正射校正流程化工具参数设置选项卡 切换到 Export 选项卡，选择输出文件格式，设置输出路径及文件名，点击 Finish。 至此，我们已经完成了 GF2 多光谱数据的正射校正，全色数据的正射校正 操作与多光谱数据的正射校正完全相同，需要提醒的地方是 GF2 全色数据正射 校正时输出像元大小需设置为 1 米，以便我们下面进行图像融合。 3. 图像融合 在进行图像融合之前，我们需要对正射校正后的多光谱和全色数据进行浏 览，查看二者是否完全配准，如果没有完全配准，就需要对其进行配准，这里 我们推荐大家使用 ENVI 中的自动配准流程化工具，以全色数据为基准对多光 谱数据进行配准，此工具的位置在：Geometric Correction > Registration > Image Registration Workflow，关于该工具的详细说明和 操作可以参考博文：【ENVI 入门系列】07.图像自动配准。
    图 6 查看 GF2 多光谱和全色正射校正结果配准情况 对本次操作中正射校正后的多光谱和全色数据的对比发现，二者配准的比 较好（目前，大部分高分辨率数据正射校正后多光谱和全色数据配准的均比较 好），所以我们这里不进行图像配准，直接进行图像融合。图像融合方法我们 使用从 ENVI5.2 版本起新增的 NNDiffuse Pan Sharpening 方法（关于该工具 的介绍可以参考博文：ENVI5.2 中的 NNDiffuse 融合方法），大家也可以使用 Gram-Schmidt Pan Sharpening 等其它方法进行融合。 在进行融合之前，还需要说明的是：经过我们的测试，不同的数据存储格 式会对融合的速度产生影响，当多光谱数据的存储格式为 BIL 或 BIP 时，其融 合速度较 BSQ 格式来说，可以提高三倍左右。所以，我们建议大家融合之前可 以先查看其数据存储格式，如果是 BSQ，可以将其转化为 BIL 或 BIP（转换时 需要用到的工具：Raster Management > Convert Interleave），以便提 高融合效率，详细说明可以参考博文：一种提高图像融合及其他一些处理速度 的方法。这里，我们也为大家提供了将上述步骤与融合步骤合并为一个步骤的 扩展工具：NNDiffuse Pan Sharpening (BIL)。
    在 Toolbox 中，选择 Extensions > NNDiffuse Pan Sharpening (BIL)， 弹出 NNDiffuse Pan Sharpening 面板。Input Low Resolution Raster 选择 上一步正射校正后的多光谱数据，Input High Resolution Raster 选择上一步 正射校正后的全色数据，其他参数保持默认。这里，需要说明的是 NNDiffuse Pan Sharpening 工具要求输入的多光谱和全色数据的空间分辨率是整数倍的 （比如：本例中正射校正时分别将多光谱的全色的分辨率重采样为 4 米和 1 米， 就是为了方便该工具的使用）。如果二者不是整数倍，使用此工具时需要将其 重采样成整数倍；该工具对输入文件还有一些要求，平时我们使用的数据也基 本满足这些要求，如果使用过程中报错可以查看帮助文档，判断输入数据是否 满足相应要求。 图 7 NNDiffuse Pan Sharpening 参数设置面板 至此，我们已经完成了 GF2 数据图像融合处理，融合结果局部截图如下所 示：
    图 8 GF2 数据融合前后对比（左：融合前，右：融合后） 4. 快速大气校正（可选） 对于部分定性和定量遥感应用来说，大气校正是一个必需的预处理步骤。 而对于一些对大气校正精度要求不是很高的应用来说，大气校正我们可以采用 ENVI 提供的快速大气校正工具进行，该工具在 ENVI5.3 版本中有所改进，具 体改进可以查看博文：ENVI5.3 新特性介绍中图像处理和界面改进部分。对于 一些非定量遥感应用来说（比如：制作影像底图），该步骤可以不做。 在 Toolbox 中，选择 Radiometric Correction > Atmospheric Correction Module > QUick Atmospheric Correction (QUAC)，弹出 QUAC 参数设置面板。Input Raster 选择上一步图像融合后的结果，Sensor Type 选择 Generic/Unknown Sensor，设置输出路径和文件名，点击 OK。
    分享到：
    赞 收藏

    相关推荐

    资料库

    信息化

    共收录1827份资料，累计6个分类，关注成员有19位，主要包括：管理软件,企业管理,电子商务,其它,IT管理,项目管理

    热门标签

    管理软件 企业管理 电子商务 其它 IT管理 项目管理

    最新资料