ENVI下的Landsat8大气校正（初试）
& Landsat8的OLI陆地成像仪比之前的TM/ETM+多了两个波段，0.433&0.453μm和1.360&1.390μm，怎么多的波段对于地表反演更加有利。ENVI5.1直接支持Landsat8的大气校正（2013下半年发布），利用ENVI5.1提供的Landsat8波谱响应函数在ENVI5.0SP3下也能完成大气校正。
大气校正之前，启动ENVI Classic，设置preferences-&Miscellaneous:
Cache Size：2048(最大内存75%)
Image Tile Size：100
（推荐1-4M）
注：电脑内存为8g，64位操作系统
保存后重启ENVI5。
&波谱响应函数文件下载：
包括OLI和TIRS两个传感器
第一步：辐射定标
选择 File-&Open
，选择_MTL.txt文件打开。
ENVI自动显示RGB显示真彩色图像，打开Data Manager对话框，可以看到ENVI自动读取元数据信息，包括中心波长信息、波段名称等。并将数据根据类型自动划分为三类。
选择ToolBox/Radiometric
Correction/Radiometric Calibration，选择可见光-近红外数据。
在Radiometric
Calibration面板中
定标类型（Calibration Type）：辐射亮度值（Radiance）
输出储存顺序
（Output Interleave）：BIL
输出数据类型：Float
单击FLAASH Settings按钮，自动获取辐射亮度单位转换系数Scale Factor：0.1
其他选项是方便用于FLAASH大气校正。
选择文件名和路径输出
图1：Radiometric
Calibration面板
第二步：FLAASH大气校正
选择Toolbox/Radiometric
Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric
Correction，打开FLAASH大气校正工具。
文件输入与输出信息项目
单击Input Radiance
Image按钮，选择上一步准备好的辐射亮度值数据LC32LGN02_rad.dat。在Radiance Scale
Factors对话框中选择Use single scale factor for all
bands（Single scale
factor：1），在辐射定标中对单位进行了转换。
单击Output Reflectance
File按钮选择输出文件名和路径。
传感器与图像目标信息
l Lat： 19 39.46，Lon：116 42 2.98（FLAASH自动获取）
l Sensor Type：UNKONWN-MSI
l Ground Elevation（km）：0.043（从相应区域的DEM获得平均值）
l Flight Date： &Flight
Time：02:55:26
注：在右边图层管理器中，
单击右键选择View Metadata，在Metadata viewer中浏览
time可以看到飞行时间
图2：图像成像时间查看
大气模型（Atmospheric Model）：Sub-Arctic Summer（5月份
纬度：40-50）
气溶胶模型（Aerosol Model）：Urban
气溶胶反演（Aerosol Retrieval）：2-Band（K-T）
初始能见度（Initial Visibility）：40。
图3：FLAASH基本参数设置
多光谱设置（Multispectral
Settings）
l Defaults
下拉框：Over-Land Retrieval
Standard（660：2100）。
l Filter Function
File：选择ldcm_oli.sli&&
波谱响应文件
图4：多光谱设置
高级设置（Advanced Settings）：tile设置为100M，其余按照默认设置。
单击Apply按钮，执行FLAASH。
图5：估算能见度、水汽柱结果
第三步：浏览结果
打开大气校正结果，浏览植被波谱曲线如下，大致可以看出大气校正后消除了大气散射的影响。
图6：大气校正后的植被波谱曲线
同时发现1.360&1.390μm波段数据大气校正之后结果全部为0，单独打开这个波段的原始文件LC32LGN02_B9.TIF或者在ENVI中标识为Cirrus（1.3730）波段，发现这个波段的图像噪声非常大，主要用于识别卷云，辐射定标后的值在集中在0.011697- 0.023395。
图7：卷云Cirrus（1.3730）波段图像
&&&&ldcm_oli.sli波谱响应文件包括了可见光-红外，全色9个波段的响应，而我们大气校正使用了前8个波段，另外卷云Cirrus波段噪声比较大，是否将Cirrus、Pan两个波段的响应函数去除，同时将两个波段从图像中移除，只针对7个波段进行大气校正，精度是否会更高？
图8：oli波谱响应函数
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定量/高光谱遥感之——大气校正（二）
2.6 FLAASH大气校正FLAASH是基于MODTRAN4+辐射传输模型，MODTRAN模型是由进行大气校正算法研究的领先者SpectralSpectral Sciences, Inc和美国空军实验室（Air Force Research Laboratory）共同研发。Exelis VIS公司负责集成和GUI设计。1.FLAASH特点l 支持传感器种类多，包括多光谱的ASTER，AVHRR，GeoEye-1，IKONOS，IRS，Landsat，MODIS，SeaWiFS，SPOT，QuickBird，RapidEye等，高光谱HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)、AISA等。可以通过自定义波谱响应函数支持更多的传感器。工程化应用价值比较明显。l FLAASH采用了MODTRAN4+辐射传输模型，该算法精度高。任何有关影像的标准MODTRAN大气模型和气溶胶类型都可以直接使用。l 通过影像像素光谱上的特征来估计大气的属性，不依赖遥感成像时同步测量的大气参数数据。l 可以有效地去除水蒸气/气溶胶散射效应，同时基于像素级的校正，矫正目标像元和邻近像元交叉辐射的“邻近效应”。l 对由于人为抑止而导致波谱噪声进行光谱平滑处理。作为结果，除了真实地表反射率外，还可以得到整幅图像内的能见度、卷云与薄云的分类影像、水气含量数据。2.使用ENVI大气校正模块ENVI大气校正模块的使用主要又以下7个方面组成：1、输入文件准备，2、基本参数设置，3、多光谱数据参数设置，4、高光谱数据参数设置，5、高级设置，6、输出文件，7、处理结果。下面介绍这7个方面内容。(一) 输入文件准备1)支持传感器类型高光谱包括：HyMAP、AVIRIS、CASI、HYDICE、HYPERION(EO-1)、AISA等；多光谱包括：ASTER，AVHRR，GeoEye-1，IKONOS，IRS，Landsat，MODIS，SeaWiFS，SPOT，QuickBird，RapidEye等，航空：860nm-1135nm波长范围2)数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：（μW）/（cm2*nm*sr）。3)数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM）,这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit Header）。4)数据类型支持四种数据类型：浮点型（floating）、长整型(long integer )、整型（integer）和无符号整型(unsigned int)。数据存储类型：ENVI标准栅格格式文件，且是BIP或者BIL。5)波谱范围：flaash能够做的数据光谱范围是0.4－2500μm。(二) 基本参数设置1)输入文件及输出路径设置，如图6所示。2)传感器基本信息设置选择传感器类型，成像中心点经纬度，成像时间，高度信息（成像区域和传感器飞行高度），传感器这些都可以在数据自带信息文件里获得，需要注意的是南半球和西半球要用负值。 图6基本参数设置3)大气模型（Atmospheric Model）提供6种大气模型，如表2所示，可根据纬度和成像季节对照表3查找对应的大气模型。 Model AtmosphereWater Vapor(std atm-cm)Water Vapor (g/cm2)Surface Air TemperatureSub-Arctic Winter (SAW) °C or 3 °FMid-Latitude Winter (MLW) °C or 30 °FU.S. Standard (US) °C or 59 °Sub-Arctic Summer (SAS) °C or 57 °Mid-Latitude Summer (MLS) °C or 70 °Tropical (T) °C or 80 °表2六种标准的大气模型Latitude (°N)Jan.MarchMayJulySept.Nov.80SAWSAWSAWMLWMLWSAW70SAWSAWMLWMLWMLWSAW60MLWMLWMLWSASSASMLW50MLWMLWSASSASSASSAS40SASSASSASMLSMLSSAS30MLSMLSMLSTTMLS20TTTTTT10TTTTTT0TTTTTT-10TTTTTT-20TTTMLSMLST-30MLSMLSMLSMLSMLSMLS-40SASSASSASSASSASSAS-50SASSASSASMLWMLWSAS-60MLWMLWMLWMLWMLWMLW-70MLWMLWMLWMLWMLWMLW-80MLWMLWMLWSAWMLWMLW表3数据经纬度与获取时间对应的大气模型4)水气反演Water Retrieval水气反演设置，采用两种方式对水气进行反演：a)利用水气反演模型恢复影像中每个像元的水气量使用水气反演模型，数据必须具有15nm以上波谱分辨率，且至少覆盖以下波谱范围之一：l
nm (对应1135 nm)l 870-1020 nm (对应940 nm)l 770-870 nm (对应820 nm)对于大多数多光谱传感器，水气反演默认显示的是NO，因为大多数传感器没有适当的波段来补偿水气的影响。b)单一的水气因数用于整体影像，默认是1，对于多光谱数据使用水气反演模型，可以在多光谱设置中手动设置水气波段5)气溶胶模型（Aerosol Model）a)提供四种标准MODTRAN气溶胶模型Rural（乡村）、Urban（城市）、Maritime（海洋）、Tropospheric（对流层，能见度在40km以上）b)两种气溶胶反演方法2-Band（K-T）方法(类似模糊减少法)，如果没有找到适应的黑值（一般是阴影区或者水体），系统将采用能见度值来计算；所以即使选择了该选项也要给能见度。选择None，采用能见度值参与气溶胶反演，能见度值大约参考值参见表4天气条件能见度晴朗40 to 100 km中等雾、阴霾20 to 30 km厚雾、阴霾15 km 或者更少表4天气条件与能见度对照表6)光谱打磨(高光谱) Spectral Polishing对高光谱数据的光谱进行打磨处理，对波谱曲线进行微调，使波谱曲线更加近似于真实地物的波谱曲线。7)重新定标波长（Recalibratingthe Input Wavelengths）各个波段的中心波长对大气校正结果影像比较大。(三) 多光谱数据参数设置当基本设置里设置了水气反演以及气溶胶反演，相应的要在此设置相关参数（单击Multispectral Settings）。有两种设置方式：文件方式和图形方式，一般选择图形方式。1)水气反演模型参数 Water Retrieval1135 nmabsorption1117 - 1143 nmreference upper wing1184 - 1210 nmreference lower wing1050 - 1067 nm940 nmabsorption935 - 955 nmreference upper wing870 - 890 nmreference lower wing995 - 1020 nm820 nmabsorption810 - 830 nmreference upper wing850 - 870 nmreference lower wing770 - 790 nmAerosol RetrievalKT upper2100 - 2250 nmKT lower640 - 680 nmCloud Maskingcirrus clouds1367 - 1383 nm表5推荐使用波长与波段对应关系2)气溶胶模型参数设置（用气溶胶模型要求数据波段覆盖660nm和2100nm波谱），具体波段选择可以从表5所列中选择。 图7多光谱数据参数设置(四) 高光谱数据参数设置3)自动选择通道定义(推荐)4)设置通道定义 图8高光谱设置(五) 高级设置 图9高级参数设置在高级设置面板里可以设置以下几个参数：1)光谱定义文件：内置AVIRIS、HYMAP、HYDICE、HYPERION、CASI、AISA。2)气溶胶厚度系数：用于技术邻域效应范围。一般值为1~2km。3)CO2混合比率：默认为390ppm。4)使用领域纠正（Use Adjacency Correction）。5)使用以前的MODTRAN模型计算结果。6)设置MODTRAN模型的光谱分辨率（推荐值5 cm-1)。7)设置MODTRAN多散射模型。提供三种模型供选择Isaacs，DISORT和Scaled DISORT。默认是Scaled DISORT和streams为8，这种模型对于小于1000nm具有较高的精度；8)天顶角\方位角（针对非星下点传感器）。9)输出反射率缩放系数（Output Reflectance Scale Factor）：为了降低结果储存空间，默认反射率乘于10000。(六) 输出文件经过大气校正模块处理，可以得到以下结果：l 表面反射率影像l 水气含量数据l 云图l 日志文件l FLAASH大气校正模板文件(七) 处理结果此模块的波谱还原精度高，使用大气校正模块进行大气校正，能高保真地恢复地物波谱信息。 图10校正前后效果图3.常见问题1、如图11所示错误，为因为没有设置输出反射率文件名，解决方法是单击Output Reflectance File按钮，选择反射率数据输出目录及文件名。2、在做modis数据时候，不能使用领域纠正（Use Adjacency Correction）。3、当数据有地理坐标时候，像元大小要也参数中设置保持一致。如你tm数据是25米的，那么选择Landsat时候，像元大小默认是30米，这个时候如果改成25米会报错。4、得到的结果有负值，这个不好解释，可以理解为误差或者其他因素。或者对太阳光强吸收区域，如水体。更多错误详细参考：.cn/s/blog_764b1e9d0100pvrk.html
??2.6 FLAASH大气校正FLAASH是基于MODTRAN4+辐射传输模型，MODTRAN模型是由进行大气校正算法研究的领先者SpectralSpectral Sciences, Inc和美国空军实验室（Air Force Research Laborat...
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波谱响应函数和波宽对地表温度反演的影响
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波谱响应函数和波宽对地表温度反演的影响
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本文转自/forum.php?
mod=viewthread&tid=2327
Landsat8 OLI
数据处理目录
2、 数据读取和浏览
3、 辐射定标和大气校正
&&&第一步：辐射定标
&&&第二步：FLAASH
&&&第三步：浏览结果&
4、 图像融合
专题概述2013
年2 月11 号，NASA 成功发射了 Landsat 8 卫星，为走过了四十年辉煌岁月的
Landsat计划重新注入新鲜血液。LandSat- 8 上携带有两个主要载荷：OLI 和TIRS。2013 年5 月30
号开始向全球提供免费下载（）。
OLI 陆地成像仪包括9 个波段，空间分辨率为30 米，其中包括一个15 米的全色波段，成像宽幅为185x185km。OLI
包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI 对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI
Band5(0.845&0.885 μm)，排除了0.825μm 处水汽吸收特征；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；此外，还有两个新增的波段：蓝色波段 (band 1;
0.433&0.453 μm) 主要应用海岸带观测，短波红外波段(band 9; 1.360&1.390 μm)
包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5 和短波红外band9 与MODIS 对应的波段接近。
Landsat 8 数据和其他TM 数据类似，发布的数据标示
L1T，做过地形参与的几何校正，一般情况下可以直接使用而不需要做几何校正。为了利用其丰富的波段光谱信息，我们需要进行大气校正处理，也可以使用15
米分辨率的全色波段。本课题主要学习在ENVI5.0sp3 下进行Landsat 8
读取、大气校正、图像融合处理。
游客，如果您要查看本帖隐藏内容请
数据读取和浏览
美国的USGS（）网站提供最新的Landsat8
数据下载，产品类型标示L1T，与之前的数据格式类似，每个波段以.tif 文件提供，元数据存放在_MTL.txt
文件中。Landsat8增加了几个波段，详细信息浏览：。
在ENVI5.0SP3 中非常容易打开Landsat8 数据，如下：
(1) 选择 File-&Open ，选择_MTL.txt 文件打开。
(2) ENVI 自动显示RGB 显示真彩色图像，打开Data Manager 对话框，可以看到ENVI
自动读取元数据信息，包括中心波长信息、波段名称等。并将数据根据类型自动划分为三类。
(3) 从文件信息中可以看到，热红外数据被重采样为30 米分辨率，与可见光-近红外波段一致，全色为15
米分辨率。
图2.1：Data Manager 对话框
图2.2：CIR 假彩色合成显示
辐射定标和大气校正
利用Landsat8
波谱响应函数在ENVI5.0SP3 下也能完成大气校正。大气校正之前，启动ENVI
Classic，设置preferences-&Miscellaneous:
Cache Size:2048(最大内存75%)
Image Tile Size：100 （推荐1-4M）
注：电脑内存为8g，64 位WIN7 操作系统
保存后重启ENVI5。
波谱响应函数文件下载：。包括OLI 和TIRS 两个传感器。
第一步：辐射定标
(4) 选择 File-&Open ，选择_MTL.txt 文件打开。
(5) ENVI 自动显示RGB 显示真彩色图像，打开Data Manager 对话框，可以看到ENVI 自动
读取元数据信息，包括中心波长信息、波段名称等。并将数据根据类型自动划分为三类。
(1) 选择ToolBox/Radiometric Correction/Radiometric
Calibration，选择可见光-近红外数据。
(2) 在Radiometric Calibration 面板中
 定标类型（Calibration Type）：辐射亮度值（Radiance）
 输出储存顺序 （Output Interleave）：BIL
 输出数据类型：Float
 单击FLAASH Settings 按钮，自动获取辐射亮度单位转换系数Scale Factor：0.1
其他选项是方便用于FLAASH 大气校正。
(3) 选择文件名和路径输出
图3.1：Radiometric Calibration 面板
第二步：FLAASH
大气校正选择Toolbox/Radiometric
Correction/Atmospheric Correction dule/FLAASH
AtmosphericCorrection，打开FLAASH 大气校正工具。
（1） 文件输入与输出信息项目
单击Input Radiance Image 按钮， 选择上一步准备好的辐射亮度值数据
LC32LGN02_rad.dat。在Radiance Scale Factors 对话框中选择Use
single scale factorfor all bands（Single scale
actor：.000000），在辐射定标中对单位进行了转换。
单击Output Reflectance File 按钮选择输出文件名和路径。
（2） 传感器与图像目标信息
 Lat：40 19 39.46，Lon：116 42 2.98（FLAASH 自动获取）
 Sensor Type：UNKONWN-MSI
 Ground Elevation（km）：0.043（从相应区域的DEM 获得平均值）
 Flight Date： Flight Time：02:55:26
注：在右边图层管理器中， 单击右键选择View Metadata，在Metadata viewer 中浏览
time可以看到飞行时间
图2：图像成像时间查看
（3） 大气模型（Atmospheric
Model）：Sub-Arctic Summer（5 月份 纬度：40-50）
（4） 气溶胶模型（Aerosol Model）：Urban
（5） 气溶胶反演（Aerosol Retrieval）：2-Band（K-T）
（6） 初始能见度（Initial Visibility）：40。
图3.2：FLAASH 基本参数设置
多光谱设置（Multispectral Settings）
 Defaults 下拉框：Over-Land Retrieval Standard（660：2100）。
 Filter Function File：选择ldcm_oli.sli 波谱响应文件
图3.3：多光谱设置
（8） 高级设置（Advanced
Settings）：tile 设置为100M，其余按照默认设置。
（9） 单击Apply 按钮，执行FLAASH。
图3.4：估算能见度、水汽柱结果
第三步：浏览结果打开大气校正结果，浏览植被波谱曲线如下，大致可以看出大气校正后消除了大气散射的影响。
图3.5：大气校正后的植被波谱曲线
同时发现1.360&1.390μm
波段数据大气校正之后结果全部为0，单独打开这个波段的原始文件C32LGN02_B9.TIF 或者在ENVI
中标识为卷云Cirrus（1.3730）波段，发现这个波段的图像噪声非常大，主要用于识别卷云。辐射定标后的值在集中在0.011697-
0.023395。
图3.6：卷云Cirrus（1.3730）波段图像
Landsat8 OLI
的图像，包含多光谱8 个波段，30 米空间分辨率，一个全色波段，15 米空间分辨率，以及热红外数据。
ENVI5 SP3 的融合功能新增了Landsat8 传感器，用GS 融合方法将8 波段30 米的多光谱数据和15
米的全色数据进行融合，能得到非常好的融合效果。
(1) 启动ENVI5 SP3 软件，选择 File-&Open ，选择_MTL.txt 文件打开；
(2) 工具箱中，双击Image Sharpening-&Gram-Schmidt Pan
Sharpening；
(3) 对话框中先选择多光谱数据文件，点击OK，再选择全色数据文件，点击OK；
(4) 在Pan Sharpening Parameters
参数面板，选择传感器类型为：Idcm_oli，重采样方法选
择Cubic Convolution，设置输出路径和文件名；
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。上传用户：kvotopsxud资料价格：5财富值&&『』文档下载 ：『』&&『』所属分类：机构：中国科学院遥感应用研究所,中国科学院遥感应用研究所,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,中国科学院遥感应用研究所基金：国家自然科学基金项目(),中国科学院知识创新工程重要方向性项目(KZCX3-SW-338-2),973项目地球表面时空多变要素的定量遥感理论及应用(G)分类号：TP79文献出处：关 键 词 ：&&&&&&&&&&权力声明：若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请点击。摘要：分析了波谱响应函数和波宽对红外数据反演地表温度的影响。结果表明，波谱响应函数对温度反演的影响与传感器波段设置相关，误差随波宽变大而增加。Landsat、CBERS和环境卫星等宽波段红外数据的通道辐亮度和温度的关系，用有效波长比中心波长代替积分效果更好，但都存在一定误差，针对这些传感器数据的单通道算法须考虑波谱响应的差别。窄波段的MDIS地表温度反演，有效波长比中心波长代替积分效果更好，能满足精度要求。Terra和Aqua的MODIS波谱响应函数差别很小，可相互结合提高地表温度的反演精度。Abstract：Analysis of the influence of spectral response function and wave width to land surface temperature inversion. The results show that the spectral response function of temperature inversion and sensor band set, error with wave width increased. Landsat, CBERS and environmental satellite width band infrared data channel radiance and temperature, the effective wavelength than the center wavelength instead of integral effect is better, but there are some errors, for single channel algorithm of these sensor data must be taken into account the difference in spectral response. MDIS surface temperature inversion narrow band, the effective wavelength than the center wavelength instead of integral effect is better, can satisfy the requirement of accuracy. MODIS Terra and Aqua spectral response function difference is very small, can be combined to improve the retrieval accuracy.正文快照：1引言地表温度是区域和全球尺度上地球表层系统过程的一个关键参量[1~2],它是地表、海洋和大气之间相互作用的综合结果,因此地表温度是地气间物质能量交换、城市研究、数值预报、全球环流及气候变化等研究的重要参数[3~5]。根据所用遥感数据通道数,地表温度反演方法包含单通分享到：相关文献|