基于landsat8影像的RSEI自然生态环境监测（1）---数据预处理

RESI综合指数计算流程图：

数据预处理流程（based on ENVI软件）

1）导入影像（.MTL文件）。
2）辐射定标（将原始影像的DN值转换为反射率对于不同类别影像之间的对比尤为重要）：

• 使用热红外波段进行辐射定标，输出数据格式为BSQ的文件，便于之后做温度反演用。
• 使用多光谱波段进行辐射定标，输出数据格式为BIL的文件，便于之后进行大气校正。

3）使用使用Flaash大气校正模块利用多光谱辐射定标文件进行校正，减少由于大气的吸收、散射及其他随机因素对地物反射的影响，尤其是对于不同时相影像之间对比尤为重要。校正后图像的亮度有一定的增强:，便于水和植被地物信息的提取。
4）如果研究区域跨越了两幅影像，需要分别进行辐射定标和大气校正之后进行拼接处理（可以用ENVI toolbox 里的mosaicking - seamless mosaic或者可以用ENVI classic 中的basic tool- mosaicking - georeferenced (基于地理坐标)），之后利用研究区域矢量.shp文件进行剪裁（subset data from ROIs）。

排雷

1）利用Subset Data via ROIs进行规则或不规则裁剪。（在envi5.1可以直接用矢量数据对栅格影像进行裁剪，而不需要像以前版本那样先把矢量转成roi，同时可以用一个矢量对n个同一个区域的栅格进行裁剪。）
      但在实际操作时可能会出现不管怎样剪裁输出的都是矩形，这时需要注意：
      Mask pixels outside of ROI 这个选项非常重要，如果选择 No ，则是以包括ROI在内的最小矩形范围裁剪，得到的结果数据也是矩形。如果选择Yes，则需要在 Mask Background Value 后给出 ROI 范围外的数据值，默认是0 （该值自己谨慎设定,尤其是分类图像中0作为一个类别时，应赋予其它值，不然会造成统计混乱），这样裁剪后的结果将是不规则矢量范围的结果。

2）如果想把影像外的黑边去除掉，有两种方法；

• 直接在影像的头文件.hdr中加入data ignore value = 0（其中0为背景值，可以设置为其他值），之后重新打开影像即可。
• 在工具箱中，使用/Raster Management/Edit ENVI Header工具。选择输入图像，在弹出的对话框中，选择Edit Attributes—Data Ignore Value，在对话框中设置忽略的背景值，之后重新显示图像即可。

这里需要注意的是，如果你在原始影像上做了一些处理或者计算，图像上如果有其他像素点的值是0的，忽略背景可能会导致图像上有用信息被掩埋，噪点增加。

参考文献

• 徐涵秋.城市遥感生态指数的创建及其应用[J].生态学报,2013,33(24):7853-7862.
• https://blog.csdn.net/weixin_43238426/article/details/90143984