envi5.3处理高分二号影像数据详细过程记录

目录

一、多光谱影像处理

1. 辐射定标

 2.大气校正

1. 需要准备一些数据:

2.大气校正过程

3、正射校正

二、全色影像处理

1. 辐射定标

 2. 正射校正

三、图像融合

1.几何配准

2.图像融合


高分二号处理流程 

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envi5.3的安装教程:

ENVI5.3安装

        安装完ENVI5.3后,还需要安装envi app store,然后在app store中安装“中国国产卫星支持工具”,这样才能在envi里导入国产卫星图像。

保姆级教程:

ENVI插件商店App Store的下载、安装、使用方法


全文根据此篇文章进行数据处理:

tm影像辐射定标_高分二号影像数据预处理及裁剪过程

本文种的操作与表述大部分来自于上述文章,处理过程作为上述文章的补充。


其他参考:

学习笔记---遥感影像辐射定标与大气校正

利用ENVI自带全球DEM数据计算区域平均高程

高分二号数据处理流程(有高分二号的数据信息)


打开.tif文件的方法(本文打开的都是.xml文件)

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。



GF2有多光谱和全色两个数据,MSS是多光谱的,PAN是全色的,多光谱的分辨率低(4m),全色的高(1m),需要把这两个数据融合,融合之前需要做定标等处理,获取经纬度。

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一、多光谱影像处理

1. 辐射定标

以这个为例:

其他路径\2022.4.22\BaoTaQu\BaoTaQu_2022_DiZai\GF2_PMS1_E109.6_N36.2_20220214_L1A0006288992\GF2_PMS1_E109.6_N36.2_20220214_L1A0006288992-MSS1.xml

注意:路径中不要有中文,可能会报错(我的就报错了,无法生成.dat)

本文是以MSS1.xml为例,若为MSS2.xml,则和MSS相关的都将1替换成2即可

打开ENVI,使用国产卫星扩展工具打开MSS影像,启动File→Open As→China Satellites→GF2,选择MSS.xml文件打开;

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Toolbox中,Radiometric Correction→Radiometric Calibration,在File Selection中选择待处理影像,点击OK

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 弹出Radiometric Calibration对话框,Calibration type确认为Radiance,单击Apply FLAASH Setting,设置输出路径与文件名(这里需要创建一个output文件夹,用于存放生成的数据文件,output/MSS1_Radiometric.dat,点击OK开始执行;

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(1)辐射定标和辐射标定波普廓线

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(2)辐射定标和辐射标定的直观图像

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 2.大气校正

1. 需要准备一些数据:

(1)GF2的Sensor Altitude是631.000

(2)Ground Elevation平均高程需要对具体的图像进行计算。

平均高程计算过程:

File -->  Open World Data -->  Elevation(GMTED2010)(海拔)

得到 .jp2 图像

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把要计算的.tif文件放在.jp2文件上面

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可以看到tif图像在jp2图像的上方,如下图所示

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选择ROI区域工具,画点(此区域用四个点即可)圈出tif图像区域。

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 点击右键,选择第一个选项“完成和接受多边形”

 创建好区域,计算高程

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得到1241m,则Ground Elevation=1241/1000=1.241km

也可以根据百度中查到的,海拔高度860.6~1525米,平均1193米,也可以按这个来,最好是计算。

注:计算完成后,可以将 .jp2图像remove,不然在导入生成好的大气校正图像时会提示 “···one or more····”这样的提示,不得不创建一个新的view

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2.大气校正过程

Toolbox中,双击Radiometric Correction→Atmospheric Correction Module→FLAASH Atmospheric Correction工具启动FLAASH模块;

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 参数解释

 (1) 设置输入与输出文件信息:

Input Radiance Image:输入辐射定标之后的数据,MSS1_Radiometric.dat

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Output Reflectance File:单击按钮选择反射率数据输出目录与文件名(output/MSS1_FLAASH.dat)如果只在后面的文本框中输入文件名,则保存路径将为Output Directory for FLAASH Files中的路径;

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 Output Directory for FLAASH Files:设置大气校正其他结果输出路径 output文件夹;

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Rootname for FLAASH Files:设置大气校正其他输出结果的根文件名(这个我没设置)
 

(2) 设置传感器及图像信息:

ENVI5.3及以上版本能够对图像中心坐标和获取时间信息进行自动识别,所以只需要修改以下几点:

Sensor Type:传感器类型,这里选择Multispectral→UNKNOWN→MSI;

GF2的Sensor Altitude是631.000

Ground Elevation:成像区域平均高度,通过数据准备中,计算得到的Ground Elevation=1.241km

Pixel Size:4m

(3) 大气模型和气溶胶模型:

Atmosphere model(大气模型)

根据数据经纬度与获取时间对应的大气模型进行选择:

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本文实验的数据纬度为36°,日期为Feb(2月),故选取的是MLSMid-Latitude Summer),其他图像按照这个方法选择即可模型即可。

Aerosol Model

根据实际图像选择,本文例子为Rural

Aerosol Retrieval 气溶胶反演

第一种,选择 none。(本文选用的这种)

点击Multispectral Settings,在里面设置响应函数

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 Filter Function File 是GF2-PMS1的光谱响应函数gf2_pms1_mss.sliGF2-PMS2选择gf2_pms2_mss.sli;位于ENVI安装目录:*安装目录\ENVI53\resource\filterfuncs下,选择即可。

点击Fiiter Function File -->   Open --> New file

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第二种,选择,需要设置Multispectral Settings--Kaufman --> Tanre Aerosol Retrieval

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Advanced Settings

这里大部分都可以保持默认设置,但由于是多光谱数据,故将Modtran Resolution设置为15cm-1.

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我的参数设置: 

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 所有设置完成之后,点击Apply执行大气校正,完成后会得到反演的能见度和水汽柱含量;

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 得到的结果:

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 选择Display>Profiles>Spectral查看大气校正前后同一地物波谱曲线变化。

气溶胶反演选择的第一种,None,得到的 大气校正前后对比图,图片颜色有些许变化。

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 这个是刚刚大气校正后得到的:

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3、正射校正

点击File→Open打开大气校正后(或者原始的多光谱)的影像,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;

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  有了RPC信息之后,就可以基于这些RPC信息进行正射校正;点击Toolbox→Geometric Correction→Orthorectification→RPC Orthorectification
Workflow
,打开正射校正流程化工具;

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 在File Selection面板中,Input File选择经过大气校正的多光谱数据MSS1_FLAASH.dat),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;

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RPC Refinement面板中,有四个选项卡可以选择。

如果有实测的或从其他途径获取的控制点数据,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;

1) 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;
 

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 2) 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(MSS1_FLAASH_rpcortho.dat),点击Finish

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正射校正前后对比:

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二、全色影像处理

1. 辐射定标

打开ENVI,使用国产卫星扩展工具打开MSS影像,启动File→Open As→China Satellites→GF2,选择PAN.xml文件打开;

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Toolbox中,Radiometric Correction→Radiometric Calibration,在File Selection中选择待处理影像,点击OK

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Calibration Type: Reflectance,全色影像定标为大气表观反射率;

Output Interleave: BIL;

Output Data Type:Uint

Scale Factor:10000

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output/PAN1_Radiometric.dat

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 注:由于多光谱FLAASH大气校正的结果为扩大了10000倍的反射率数据,为了让融合图像效果好,需要将全色数据与多光谱数据的像元值变成一致。这里使用辐射定标工具将全色数据定标为大气表观反射率,并扩大10000倍。

辐射定标和辐射标定的直观图像

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 2. 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。

 点击Toolbox→Geometric Correction→Orthorectification→RPC Orthorectification
Workflow
,打开正射校正流程化工具;

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 在File Selection面板中,Input File选择经过辐射定标(因为本文的全色图没有进行大气校正)的全色数据PAN1_Radiometric.dat),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;

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1) 切换到Advanced选项卡,修改输出像元大小Output Pixel Size为1米,重采样方法Image Resampling选择三次卷积法Cubic Convolution),其他参数保持默认;

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 2) 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(PAN1_Radiometric_rpcortho.dat),点击Finish

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正射校正对比:

 以上全色图的处理已完成。

三、图像融合

1.几何配准

(本次处理中没有进行几何配准,这部分没有处理)

        图像融合之前,需要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,可以使用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:Toolbox > Geometric Correction > Registration > Image Registration Workflow

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        本次操作正射校正后的多光谱和全色数据配准的比较好(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;

2.图像融合

(1)NNDiffuse Pan Sharpening方法

点击在Toolbox→Extensions→NNDiffuse Pan Sharpening

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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

Output RasterNNDiffusePanSharpening.dat应该是自己出来的,如需修改位置、名称可以进行修改,也可以将融合的数据改为.tiff格式的,NNDiffusePanSharpening.tiff;

其他参数保持默认

点击OK运行;

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注: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(本例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)。

浏览融合之后的影像与融合之前的多光谱影像,空间分辨率得到明显提升,颜色纹理也得到了比较好的保留。与全色融合后的光谱曲线整体升高。

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对于图像变白问题,可以将背景值设置为0,有两种方式

(1)使用ENVI自带的工具

具体操作:

Toolbox > Extensions > Raster Processing Batch Tool > Data Ignore Value > Set Ignore Value[Zero]

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 (2)手动修改源数据

        使用记事本等工具打开图像头文件,如下图所示。

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        在头文件中手动增加一行为data ignore value = 0(其中0为背景值,可以设置为其他值)。重新打开图像即可。

最终得到的图像保存:

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此处保存的文件格式是.dat,可根据自己所需,保存成.tif或者其他格式都可以


处理过程中涉及到的文件名:

MSS1_Radiometric.dat
MSS1_FLAASH.dat
MSS1_FLAASH_rpcortho.dat
PAN1_Radiometric.dat
PAN1_Radiometric_rpcortho.dat

MSS2_Radiometric.dat
MSS2_FLAASH.dat
MSS2_FLAASH_rpcortho.dat
PAN2_Radiometric.dat
PAN2_Radiometric_rpcortho.dat

NNDiffusePanSharpening.tiff

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