实验十九 遥感图像辐射校正
一、实验目的
通过运用ENVI软件对灌阳地区QuickBird-2遥感影像作对倾斜改正和投影差改正，消除由于系统因素和地形引起的几何畸变，将影像重采样成正射影像，加深对遥感影像正射校正处理的理解，掌握其ENVI软件操作要领。
二、实验内容
①无控制点（Orthorectify传感器类型）正射校正；②有控制点（Orthorectify传感器类型with Ground Control）正射校正；③有控制点和无控制点正射校正结果差异对比。
三、实验要求
①掌握无控制点的正射校正处理方法；②掌握有控制点的正射校正处理方法；③编写实验报告。
四、技术条件
①灌阳地区QuickBird遥感数据；②与灌阳地区QuickBird-2影像数据匹配的DEM数据；③灌阳地区地面控制点数据；④微型计算机；⑤ENVI软件；⑥ACDSee软件（ver.4.0以上）。
五、实验步骤
ENVI支持的正射校正包括两种模型：RPC有理多项式系数（Rational Polynomial Coeffciient）和严格轨道物理模型（Pushbroom Sensor）,ENVI也可以根据卫星数据提供的轨道参数，生成RPC文件进行正射校正（Map>Build RPCs）。
ENVI提供无控制点（Orthorectify传感器类型）和有控制点（Orthorectify传感器类型with Ground Control）两种正射校正方式。其中无控制点（Orthorectify传感器类型）正射校正方式校正精度取决于RPC文件的定位精度和DEM 数据的分辨率，而有控制点（Orthorectify传感器类型with Ground Control）正射校正方式校正精度不仅取决于RPC文件的定位精度和DEM 数据的分辨率，还利用地面控制点参与正射校正提供了校正精度。具体操作步骤如下。
1.无控制点（Orthorectify传感器类型）正射校正
（1）在ENVI主菜单中，选择“File>Open Exteranl File>QuickBird>GeoTIFF”，选择待校正的灌阳地区QuickBird影像。这里需要注意，当对SPOT5数据作正射校正时，选择数据格式时要选择DIMAP格式。
（2）在ENVI 主菜单中，选择“File>Open Image File”，打开灌阳地区DEM数据。
（3）选择传感器校正模型：在ENVI主菜单中，选择“Map>Orthorectifciation”，选择对应的传感器模型及校正方式，这里我们选择“QuickBird>Orthorectify QuickBird”，选择待校正灌阳地区QuickBird影像，点击【OK】按钮，将出现“Orthorectification Parameters”对话框（图20-1）。
图20-1 Orhtorectification参数设置对话框
（4）在“Orthorectification Paramcters”对话框中，需要设置以下参数。
◎图像重采样方法（Image Resampling）：Bilinear。
◎背景值（Background）: 0。
◎输入高程信息（Input Height）：有DEM 数据（DEM）和平均海拔（Fixed）两种方式。本次实验选择DEM 方式，点击【Select DEM File】按钮，选择打开的DEM数据。
◎DEM 重采样方法（DEM Resampling）: Bilinear,ENVI自动对DEM 进行重采样，生成与校正影像投影和分辨率一致的数据。
◎高程修正系数（Geoid offset）: DEM 的高程值是绝对高程（地面点到大地水准面的距离），用于正射校正的RPC高程是位势高度（Geopotential Height），这种高度之间相差不大，填写修正参数可以提高一定的正射校正精度。修正参数可以根据图像中心点的经纬度在网站http://www.ngs.noaa.gov/cgi-bin/GEOID STUFF/geoid99 promptl.prl中查询。
◎设置输出结果投影参数（Change Projection）：点击【Change Projection】按钮选择需要的投影方式。
◎输出像元大小（X Pixel Size、y Pixel Size）：输入像元大小值。
（5）选择输出路径及文件名，点击【OK】按钮完成正射校正。
2.有控制点（Orthorectify传感器类型with Ground Control）正射校正
（1）在ENVI主菜单中选择“File>Open External File>QuickBird>GeoTIFF”，选择待校正的灌阳地区QuickBird影像，并使之显示在“Display”中。这里需要注意，当对SPOT5数据作正射校正时，选择数据格式时要选择DlMAP格式。
（2）在ENVI主菜单中选择“File>Open Image File”，打开灌阳地区DEM数据。
（3）选择传感器校正模型。在ENVI主菜单中选择“Map>Orthorectification”，选择对应的传感器模型及校正方式，这里选择“QuickBird>Orthorectify QuickBird with Ground Control”，打开“Ground ControlPoints Selection”对话框（图20-2）。
图20-2 地面控制点选取对话框
（4）选择地面控制坐标的方法可参考本书实验十二中的实验操作步骤。控制点的高程信息可以从DEM数据中读取。
系统根据GCP（3个以上）自动计算RMS Error值，注意这里RMS Error值是以像素为单位。
（5）选择完地面控制点后，在“Ground Control Points Selection”对话框中选择“Option>Orthorectify File”，在文件选择对话框中选择待校正的QuickBird影像，点击【OK】按钮，打开“Orthorectification Parameters”对话框（图20-1）。
（6）“Orthorectification Parameters”对话框参数设置方法同无控制点（Orthorectify传感器类型）的正射校正方法参数设置。
（7）选择输出路径及文件名，点击【OK】按钮完成正射校正。
3.有控制点和无控制点正射校正结果差异对比
完成上述操作后，对灌阳地区QuickBird遥感影像作有控制点和无控制点正射校正，将有控制点校正和无控制点校正的结果分别在“Display”中显示，利用“Geographic Link”功能对比查看两个的结果差异，用WORD文档记录，取名为《有控制点和无控制点正射校正结果差异》，存入自己的工作文件夹。
六、实验报告
（1）简述实验过程。
（2）回答问题：①为何要进行遥感影像正射校正？②通过Geographic Link功能，对比有控制点和无控制点进行正射校正遥感影像的差异，以及进行正射校正和不进行正射校正遥感影像的差异，分析差异产生的原因。
实验报告格式见附录一。
一、实验目的
学习运用ENVI软件的相关功能从TM 多波段遥感影像数据中提取地表植被遥感信息——归一化植被指数NDVI、比值植被指数RV I和增强植被指数EVI的实际操作，以及对植被指数计算器的使用，加深对定量遥感植被信息类型及获取方式的了解。
二、实验内容
①归一化植被指数NDVI提取；②比值植被指数RVI提取；③增强植被指数EVI提取；④植被指数计算器操作。
三、实验要求
①掌握植被指数概念及意义；②了解归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）和增强植被指数（EVI）的计算公式及意义；③利用植被指数计算器对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行植被指数计算。编写实验报告。
四、技术条件
①微型计算机：②桂林市Lands ta-5 TM 遥感影像；③ENVI软件；④ACDSee软件（ver.4.0以上）。
五、实验步骤
植被指数（Vegetation Indices，简称VI），是一种通过多波段遥感数据组合运算获得的，能够定量反映地面植被综合信息分布状况的数字参数。按照不同的数学物理模型设计，有多种植被指数算法，因而有不同的植被指数。它们各有其应用侧重面。本次实验只做三种用得较为普遍的植被指数，即归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI和增强植被指数EVI。这三种植被指数的公式已在“遥感地质学”课程中讲过，在此不赘述。在学习和使用植被指数时必须有一些基本的认识。
（1）健康的绿色植被在NIR 和R的反射差异比较大（图23-1），原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射、高透射的；
图23-1 植被光谱特征
（2）建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息；
（3）植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响。
所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算，未经大气校正的辐射亮度或者量纲为一的DN值数据不适合计算植被指数。本次实验选择桂林市Landsat-5 TM遥感影像，对比较常用的几种植被指数进行计算，具体操作步骤如下。
1.辐射校正
对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行辐射校正，辐射校正方法参考本书“实验十九遥感图像辐射校正”。
2.归一化植被指数（NDVI）
归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简写为NDVI），增加在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶绿素吸收的差异，在植被茂密时灵敏度会降低，常用于检测植被生长状态、植被覆盖度等，计算公式为
NDVI=（NIR-R）/（NIR+R） （23-1）
式中：NIR为近红外波段的反射率；R为红光波段的反射率。NDVI值的范围是－1～1，负值表示地面覆盖有云、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，一般绿色植被区的范围为0.2～0.8。
对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0.62～0.69μm为红波段，TM4 0.76～0.96μm为近红外波段。
3.比值植被指数（RVI）
比值植被指数（Ratio Vegetation Index，简写为RVI），在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶绿素吸收的比值，在植被茂密时灵敏度会降低，其计算公式为
RVI=NIR/R （23-2）
RVl值的范围是0～30，绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。一般绿色植被区的范围为2～8。
对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0,62～0,69μm 为红波段，TM4 0.76～0.96μm 为近红外波段。
4.增强植被指数（EVI）
增强植被指数（Enhanced Vegetation Index，简写为EVI），通过加入蓝波段以增强植被信号，解决土壤背景和大气气溶胶散射对茂密植被的影响，常用于植被茂密区域，计算公式为
遥感地质学实验教程
EVI值的范围是－1～1，一般绿色植物区的范围为0.2～0.8。
对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0.62～0.69μm 为红波段，TM 4 0.76～0.96μm 为近红外波段，TM1 0.45～0.52μm 为蓝波段。
5.植被指数计算器
ENVI提供植被指数计算器，它可以根据输入图像的波段情况，选择能够计算的植被指数，并提供生物物理学交叉检验功能，能够提高植被指数的计算精度。
输入的图像必须包含中心波长信息，必须经过辐射校正。由于阴影区没有足够光能量，阴影区域的植被指数往往不准确。对于经过FLAASH 大气校正的桂林市Landsat-5 TM 遥感数据，植被指数计算器的操作如下：
（1）在ENVI主菜单栏中选择“Spectral>Vegetation Analysis>Veget ation Index Calcularot”，在数据输入对话框中选择经过了FLAASH大气校正的桂林市Landsat-5 TM 遥感数据，点击【OK】按钮，打开“Vegetation Indices Parameters”对话框（图23-2）。
图23-2 植被指数参数设置对话框
（2）在“Vegetation Indices Parameters”对话框中，“Select Vegetation Indices”列表中显示这个数据能够计算的所有植被指数，可以根据实际需要进行选择。
（3）生物物理学交叉检验功能（Biophysical Cross Checking）：默认为“On”，如果要将计算得到的植被指数用于植被分析工具，则选择“Off”。
（4）选择输出路径及文件名，单击【OK】按钮，执行植被指数计算。
6.结果记录
利用植被指数计算器对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行植被指数计算，比较几种植被指数模型对植被信息提取效果，用W ORD文档记录，取名为《不同植被指数模型对植被提取效果比较》，存入自己的工作文件夹。
六、实验报告
（1）简述实验过程。
（2）回答问题：①辐射校正在植被指数计算中有何作用？不进行辐射校正就进行植被指数计算可以吗？为什么？②根据归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI和增强植被指数EVI的数学模型，并结合其图像，分析这三种遥感植被信息的差异与特点。
实验报告格式见附录一。
一、实验目的
通过对ENVI的FLAASH 功能运用，掌握对Landsat卫星遥感影像做辐射定标与FLAASH大气校正的技术操作，加深对辐射定标和大气校正原理的理解。
二、实验内容
①桂林市TM 遥感影像辐射定标；②桂林市TM 遥感影像FLAASH大气校正处理。
三、实验要求
①明确ENVI的Lndsat辐射定标各项参数的意义及作用；②明确ENVI FLAASH大气校正处理各步操作的作用；③对FLAASH大气校正前后同名点的植被波谱曲线差异进行比较分析。编写实验报告。
四、技术条件
①微型计算机；②国际分幅127-43 TM 影像；③ENVI软件；④Photoshop软件（ver.6.0以上）和ACDSee软件（ver.4.0以上）。
五、实验步骤
辐射校正包括辐射定标与大气校正两部分。辐射定标是将传感器记录的电压或数字量化值（DN）转换成绝对辐射亮度值（辐射率）。大气校正就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、辐射率和地表温度等物理参数真实数值的物理数学计算。
1.辐射定标
ENVI提供Calibration Utilities（校正工程）工具，可以利用定标系数完成ASTER、MSS、TM、ETM＋、QuickBird等传感器的辐射定标。本次实验介绍Landsat传感器定标的具体操作过程：
（1）在ENVI主菜单中，选择“File>Open External File>Iandsat>GeoTIFF with Metadata”，打开Landsat5 TM数据L5127043_04320051009 MTL.txt。
（2）在 ENVI主菜单中，选择“Basic Tools> Prepr coessing > Calibration Utilities >Landsat Calibration”，在打开的“Landsat Calibration Input File”对话框中，选择Land ast5 TM 文件，单击【OK】按钮，出现“ENVI Landsat Calibration”对话框（图19-1）。
（3）在“ENVI Landsat Calibration”对话框中，ENVI将自动从元数据中获取下列参数：Landsat卫星类型（Landsat Satellite Sensor）；图像成像时间（Data Acquisition Month/Day/Year）；太阳高度角（Sun Elevation）。
（4）定标类型（Calibration Type）包括“Radiance”（辐射亮度值）和“Reflectance”（反射率），选择“Radiance”（辐射亮度值）。
（5）点击【Edit Calibration Parameters】按钮，可以打开定标参数对话框，可以自己修改定标参数。
如果定标的数据格式是 ENVI标准或者TIF格式，需要手动输入“ENVI Landsat Calibration”对话框中的参数（Landsat卫星类型、图像成像时间和太阳高度角），并且每次只能定标一个波段。
图19-1 ENVI陆地卫星定标对话框
（6）选择输出路径及文件名，单击【OK】按钮，执行定标过程。
2.大气校正
目的是消除大气中的水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响，目前遥感图像的大气校正方法很多，本次实验选择FLAASH大气校正工具进行大气校正，FLAASH 对大气校正的输入图像作了一些要求，具体如下：
◎卫星图像波段范围为400～2500nm；航空图像为860～1135nm。
◎文件类型为ENVI标准栅格格式，BIP或BIL存储格式。
◎数据头文件中包含中心波长（Wavelength）值（表19-1），如果是高光谱还需要有波段宽度（FWHM），这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit Header）。
表19-1 Ladnst中心波长
续表
图19-2 转换文件参数设置
FLAASH大气校正具体操作步骤如下：
（1）数据储存顺序调整。由于FLAASH大气校正工具要求数据存储顺序为BIP或者BIL格式，而ENVI默认的数据存储格式为BSQ格式，我们需要进行数据储存格式调整，在ENVI主菜单中，选择“Basic Tools>Convert Data（BSQ、BIP、BIL）”，在“Convert File Input”对话框中选择上一步辐射定标的结果，单击【OK】按钮打开“Convert File Parameters”对话框（图19-2）。
◎选择“Output Interleave”：BIL，
◎Convert In Place: Yes
单击【OK】按钮，执行处理。
（2）文件输入与输出信息。在ENVl主菜单中，选择“Spectral>FLAASH”，打开“FLAASH”功能，如图19-3所示。
点击【Input Radiance lmage】按钮，选择准备好的辐射亮度值数据，由于辐射定标时得到的辐射亮度单位为W/（m2 ·μm ·sr），FLA ASH要求的辐射亮度单位为μW/（cm2 nm ·sr），两者相差10倍，所以点击【Input Radiance Image】按钮会出现“Radiance Scale Factors”对话框（图19-4），选择“Us esingle scale factorfor all bands”（对所有波段使用统一比例因子），“single scale factor”值输入10，点击【OK】按钮，这样就获得符合FLAASH要求的辐射亮度值。
图19-3 FLAASH模块参数对话框
图19-4 辐射亮度比例因子设置
单击图19-3中的【Output Reflectance File】按钮，选择输出文件名和路径。
（3）传感器与图像目标信息。
Scene Center Location：从元数据文件中获取，当图像位于西半球时，经度为负值；位于南半球时，纬度为负值。
Sensor Type：选择辐射亮度图像对应的传感器类型，本实验使用数据为Landsat TM5。
Ground Elevation（km）：可从相应区域的DEM 获取平均值。
Flight Date：图像成像日期，可以从元数据文件中获取。
Flight Time GMT：图像成像格林尼治时间，可以从元数据文件中获取。
（4）大气模型（Atmospheric Model）。ENVI提供了六种大气模型：亚极地冬季（Sub-Arctic Winter）、中纬度冬季（Mid-Latitude Winter）、美国标准大气模型（U.S.Standard）、亚极地夏季（Sub-Arctic Summer）、中纬度夏季（Mid-Latitude Summer）、热带（TroPical）。可以通过季节－纬度信息选择大气模型。
（5）水汽反演（Water Retrieval）。多光谱数据由于缺少相应波段和光谱分辨率太低不执行水汽反演。选择No。
（6）气溶胶模型（Aerosol Model）。ENVI提供五种气溶胶模型：无气溶胶（No Aerosol）、乡村（Rural）、城市（Urban）、海面（Maritime）、对流层（Tropospheric）。
（7）气溶胶反演（Aerosol Retrieval）：选择2-Band（K-T）, K-T气溶胶反演方法。
（8）初始能见度（Initial Visibility）（km）：见表19-2。
表19-2 天气条件与估算能见度
（9）多光谱设置（MultispectraI Settings）。在“Sensor Type”选项中选择多光谱传感器时，出现【Multispectral Settings】按钮，单击此按钮可以打开多光谱设置对话框（图19-5），有两种设置方式：文件方式（File）和图形方式（GUI），一般选择图形方式。由于多光谱数据一般不用于水汽，因此多光谱设置对话框中主要的参数见“Kaufman Taner Aerosol Retrieval”对话框中，选择“Defaults”下拉框：Over-Land Retrieval Standard（660:2100），即上行通道660nm，下行通道2100nm，点击【OK】按钮后完成设置，回到FLAASH模块参数对话框。
图19-5 多光谱设置对话框
（10）高级设置（Advanced Settings）。按照默认设置。
上述设置完成后，点击【Apply】按钮，执行FLAASH大气校正。
3.大气校正前后同名点植被波谱曲线对比
（1）分别在“Display”窗口中显示原始数据图像和FLAASH 校正后的反射率图像。
（2）在其中一个主窗口中选择“Link>Geographic Link”，将两个“Display”窗口地理链接。
（3）将大气校正前后影像窗口移动到植被区域，分别在两个“Display”窗口中单击鼠标右键选择“Z Pro-file（Spectrmu）”，获取两个图像上的植被波谱曲线（图19-6），可以看到经过大气校正后的植被波谱曲线更加接近真实植被波谱曲线。
图19-6 大气校正前（左图）后（右图）植被波谱曲线对比
六、实验报告
（1）简述实验过程。
（2）回答问题：①什么是辐射定标？ENVl软件采用何种功能命令进行辐射定标？②什么是大气校正？ENVI软件采用何种功能命令进行大气校正？③辐射校正前后地物波谱特征对比分析：分别提取辐射校正前、后的漓江水体、岩溶石山、碎屑岩土山、农田、桂林市区和飞机场六种典型地物的波谱曲线。比较分析它们的差异。为何它们会存在差异？
实验报告格式见附录一。
詹巧冠心： 遥感卫星的多光谱扫描仪每次扫描有6个光—电转换器件平行工作,专题制图仪每次扫描有16个光电器件平行工作.因此,一次扫描可得到6行或16行图像数据.由于各个光—电转换器件的特性差异和电路漂移,图像中各像元(像素)的灰度值...
兴庆区19874712998： 遥感数据处理中,应该先进行辐射校正还是几何校正,为什么? - ？
詹巧冠心： 辐射校正与几何校正其实没有实际的影响,因为辐射校正除了星上定标之外主要是适用提供的参数进行一个波段运算,进行定量化的改变,不会改变空间几何位置. 但是如果你把这个顺序倒过来就不一样了,如果先几何校正的话,因为几何校正并不是单纯的影像旋转或偏移,而是需要重采样算法的,既然重采样,就必然会改变影像的DN值,此时再进行辐射校正自然也就会造成误差,总之,常规程序都是先辐射校正再几何校正.
兴庆区19874712998： 卫星遥感图像,经过辐射校正的影像,其质量一定高于原始影像吗?在实? ？
詹巧冠心： 对原始影像做的任何处理都会降低其质量,因为把原始信息改变了.但原始影像的信息都不是我们所想要的,比如图像亮度值,用photoshop打开后发现原始影像亮度很暗.所以要进行辐射纠正.比如一块草地,在原始影像上亮度值为5,但用你相机在高楼上拍下这块草地它的亮度值为100,.总之辐射纠正主要对影像亮度值纠正,还原它的真实亮度值,(或者将特有地物亮度值提高显示),ps:括号里的话不太准确呵呵.实际应用中是否辐射纠正取决于应用,有些如找矿、地质、军事等需要.罗嗦还不专业,不过希望帮助你理解.
兴庆区19874712998： 遥感图像地形纠正的定义 - ？
詹巧冠心： 地形纠正我觉得可能是几何纠正吧,也就是地理坐标的纠正.由于遥感平台位置和运动状态变化的影响,地形的起伏的影响,地球表面曲率的影响,大气折射的影响,地球自转的影响,造成遥感影像地物的位置和实际地理位置有一定偏差.遥...
兴庆区19874712998： 导致遥感影像的大气辐射偏差的原因 - ？
詹巧冠心： 卫星传感器在接受地面地物的光谱辐射过程是,太阳光和天空散射辐照之和-->经过大气(部分被大气吸收和散射,其中散射部分也进入传感器视场,但不含任何目标信息)--> 地物吸收、反射及地物自身辐射-->经过大气(再次被吸收和散射).所以传感器接受到的辐射量不完全是地物的反射辐射量,因此需要校正.
兴庆区19874712998： 辐射校正的校正方式 - ？
詹巧冠心： 有两类:①传感器辐射校正.通常采用内部校准光源和校准楔,如陆地卫星多光谱扫描仪的辐射校正;②影像辐射畸变校正.常采用物理或数学(校正曲线或各种算法)方法,如空间滤波、平滑化,校正各种灰度失真及疵点、灰点、条纹、信号缺失等分布在整个影像上的离散形式的辐射误差.其中大气影响的校正还可通过实测反射辐射通量和影像密度,并对数据进行回归分析来进行校正.
兴庆区19874712998： 遥感图像增强处理方法 - ？
詹巧冠心： 在进行遥感图像的增强处理前,应先经行预处理:几何校正和辐射校正(当然,如果你拿到的图像已被预处理过了,就没有必要了) 遥感图像的增强处理方法有光学增强处理和数字图像增强处理(就是大部分要和电脑打交道的),现在由于电脑的普及,多是用电脑处理数字图像.数字图像的处理方法有很多种,这要取决于你的目的.数字图像增强和变换:对比度增强(在erdas等数字图像处理软件中很容易就能实现的);图像波段间的比值(包含各波段间的加减运算,可以消除地形和大气的部分影响)及各种指标提取(比如NDVI等用于植被的计算);主成分分析(在原图像的基础上通过坐标空间的变换,消除冗余信息);缨帽变换(多用于农业上);数字图像分类:监督分类;非监督分类;
兴庆区19874712998： 什么时候需要辐射校正? - ？
詹巧冠心： 大多的电器都会有点辐射,集成电路的可能会多点,所以一般主要是上班接触电脑,复印机扫描仪等电子设备多的人要穿.平时在家里看看电视,用洗衣机等就不用了吧.
