遥感数字图像处理（实验一）——预处理、图像的真彩色和拉伸显示（包括图像的直方图显示、线性拉伸、与直方图匹配）

目录

实验目的：

实验内容一：

实验步骤：

一、影像的获取

二、影像的合成

三、对合成的影像进行不规则分幅裁剪

四、对裁剪的影像进行拉伸

五、直方图匹配

六、实验总结及扩展

---

实验目的：

理解遥感数字图像处理的过程和基本操作，能够通过实际专题应用，掌握所学理论、方法和技术，从而加深对专业软件的应用能力，培养动手操作的能力。

通过实践，掌握遥感数字图像处理的算法及应用，完成遥感图像的获取、预处理等图像处理实验内容。理解遥感数字图像的处理流程和主要处理方法，培养针对遥感数字图像处理相关问题的设计和分析评价能力。

实验内容一：

完成遥感图像的获取、预处理和显示。加载遥感数字图像，并对加载多源遥感图像进行图像的裁剪等预处理。并完成图像的真彩色和拉伸显示，包括图像的直方图显示、线性拉伸、与直方图匹配。

实验步骤：

一、影像的获取

登录地理空间数据云官方网站，选择数据集为Landsat8 OLI-TIRS卫星数字产品，空间位置为行政区--陕西省--西安市--碑林区，时间范围无要求，云量小于3%的影像，图1。

图1 影像获取

二、影像的合成

1.在Envi classic中添加Landsat8数据中的B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B9、B10、B11（不添加B8全色波段数据），数据如图1。

补充：Landsat8卫星包含OLI（Operational Land Imager 陆地成像仪）和TIRS（Thermal Infrared Sensor 热红外传感器）两种传感器。OLI包括了ETM+的所有波段，为了避免大气吸收部分特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整：
    (1)OLI Band5(0.845-0.885μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；
    (2)OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征；
   (3)新增两个波段：海蓝波段(band 1;0.433-0.453μm)主要应用海岸带观测；短波红外波段，又称卷云波段(band 9;1.360-1.390μm)包含水汽强吸收特征，可用于云检测；
   (4)近红外band5和短波红外band 9与MODIS对应的波段更加接近。

图2 数据

2.在Envi classic中选择基本工具--图层堆栈（layer stacking），添加波段数据并且按波段由小至大的顺序进行排序，图3。

图3 layer stacking

3.查看MTL文件中的地理坐标系

图4 MTL文件部分参数

4.图层堆栈(Laying stacking）后进行RGB真彩色影像的显示，波段选择依次为B4、B3、B2，图5

图5 显示过程

补充：  RGB                  波段                主要用途

4、3、2          Red、Green、Blue          自然真彩色
7、6、4          SWIR2、SWIR1、Red            城市
5、4、3          NIR、Red、Green      标准假彩色图像，植被
6、5、2          SWIR1、NIR、Blue             农业
7、6、5          SWIR2、SWIR1、NIR          穿透大气层
5、6、2          NIR、SWIR1、Blue            健康植被
5、6、4          NIR、SWIR1、Red             陆地/水
7、5、3         SWIR2、NIR、Green    移除大气影响的自然表面
7、5、4          SWIR2、NIR、Red             短波红外
6、5、4          SWIR1、NIR、Red             植被分析

5.真彩色显示结果，图6

图6 真彩色影像

三、对合成的影像进行不规则分幅裁剪

1.选择New Region Of Interest,弹出Region of Interest(ROI)Tool对话框，在Region of Interest(ROI)Tool对话框中，单击New ROI，选择矩形，拖动鼠标选择所要裁剪的区域，图7。

                

图7 裁剪区域选择

2.在Region of Interest(ROI)Tool对话框中,选择Options--Subset Data with ROIs,弹出Spatial Subset via ROI Parameters对话框，在Spatial Subset via ROI Parameters对话框中，将Mask pixels output of ROI设置为YES，设置输出路径，图8。

    

   图8-1                               图8-2

图8 输出设置及过程

3.将不规则分幅裁剪以真彩色显示，图9、图10

  

图9 RGB设置

        

图10 真彩色裁剪

四、对裁剪的影像进行拉伸

1.将不规则分幅裁剪影像在Envi classic以RGB为波段4、3、2显示，图11。                   

图11 Envi classic真彩色显示设置

2.进行交互式拉伸，在Display中加载图像，在主图像窗口中，选择增强（Enhance）--交互式拉伸（Interactive stretching）， 打开交互式直方图拉伸操作对话框，图12、图13。 

图12 交互式拉伸页面

图13 初始显示

3.要浏览像元DN值和指定DN值的像元个数、百分比以及累计百分比，可以在直方图内按住鼠标左键并拖动随之产生的白色十字交叉指针，在状态栏中显示信息。

4.在交互式直方图拉伸操作对话框中，拉伸方法选择为 Stretch_Type-- 线性拉伸（Linear),图14  

图14 拉伸设置

5.选择 Options--Auto Apply，图15

图15 自动应用设置

1. 设定拉伸范围，使用鼠标左键，移动输入直方图中的垂直线（白色虚线）到所需要的位置，或在“Stretch”文本框中输入所需要的 DN 值或一个数据百分比移动白条拉伸，图16。

图16 拉伸设置

五、直方图匹配

1.在Envi classic首先打开波段不同的两幅影像（直方图的目的是使两幅影像的亮度分布接近一致）。在主图像窗口的菜单栏下右键选择Load Band to New Display建立B2、B7两个波段的窗口，图17         

图17 窗口建立

2.建立好的窗口如图18

图18 窗口显示

3.打开对应直方图，然后进入直方图匹配的对话框选择匹配到的窗口和匹配的方式，点击 OK 完成直方图的匹配，图19。

                                  

图19 直方图匹配设置

4.匹配前后直方图对比，图20

  

图20 直方图匹配前后对比

六、实验总结及扩展

1.处理影像时，注意Landsat8真彩色波段为4、3、2。

2.添加波段合成时不添加全色波段。

3.直方图匹配过程注意直方图的变化以及影像的变化。

4.选取影像时，有一副影像上存在坏条带，图21（只修正，未使用）

坏条带的由来：2003年5月31日，Landsat7 ETM+机载扫描行校正器(SLC)故障，导致此后获取的影像出现了数据条带丢失的问题，严重影响了Landsat ETM遥感影像的使用。此后Landsat7 ETM SLC-ON是指2003年5月31日Landsat 7 SLC故障之前的数据产品，Landsat 7 ETM SLC-OFF则是故障之后的数据产品。

坏条带的修复：部分学者开展了条带受损修复研究，一些遥感图像处理软件可以实现条带修复，如ENVI已有相应插件，利用掩膜通过插值方法修补缺失的条带。本文通过ENVI扩展加入了类型为IDLbinaryFile的tm_destripe,对影像进行了条带的修复。

安装方法：将插件解压后把.sav文件拷贝至ENVI安装目录下的extensions文件夹下，重启ENVI即可使用。

使用方法：Toolbox→Extensions→tm_destripe，然后对每幅影像进行去除条带的处理，图22、图23。

图21 坏条带

                           

 图22 坏条带插件及去除条带过程

             

图23 去除条带结果及其拉伸显示

因显示效果中原黑条带的位置上红色点较多影响结果分析，故使用单个波段图像对其进行影像的去条带显示，图24

图24 单波段去除条带结果

   单波段依次去除条带后的影像效果明显好于合成后去条带，尝试多次无法添加进Envi classic中合成一副影像，后选择Landsat8数据进行了本实验。

图25 波段1去条带后显示