Eo数据处理

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1、EO-1 数据的处理流程。由于老板高光谱的工程，刚进入争论生阶段就一头雾水的开头处理高光谱的影像，主要使用的 数据为 EO-1，才开头做的时候很迷茫，一点点查，一点点弄，最终还是一知半解，但是总归也学到了不少东西，现在总结一下，跟大家争论争论，期望不吝指教！1. EO-1 数据的简介由于篇幅问题发个链接，那里有具体的介绍在这里不作赘述 :/blog.sina .cn/s/blog_5f1077ed0100qumz.html，处理的数据为 L 1G2. EO-1 数据的处理流程由于处理的软件是ENVI，仅限于ENVI 软件：整个流程从文献谭炳香，李增元。EO-1 Hyperion 高光谱数据的预

2、处理中获得，只不过加了ENVI 补丁下数据波段组合，其中红色的步骤是没搞明白的，下面对各个步骤一一说明。3. Hyperion 数据的猎取：猎取途径在 :/blog.sina .cn/s/blog_5f1077ed0100qumz.html 有介绍，如有不符和不全的请指正4. ENVI 补丁下数据波段组合：4.1 Hyperion 工具的用途：设计 Hyperion 工具组件是为了便利 hyper ion 数据的使用。其最根本的功能是把L1R HDF 和 L1G/L1T GeoTIFF 数据集转换成包含波长、最大半波宽和坏波段信息的ENVI 格式文件。特别是，对于每一个输入数据格式，还包含了一

3、些选项，在使用Hyperion 数据时将更加有用。4.2 存放方法:把 hyperion_tools.sav 文件放在你的ENVI 安装名目下的save_add 文件夹里，然后重启ENVI。以下面的安装程序为例D:ProgramFilesITTIDL71productsenvi47save_add 通过 FileOpen External FileEO-1HyperionTools 进入此工具。4.3 使用方法：对于 L1R 数据，点击“Input HDF”选择 L1R 文件。然后点击“Output Path” 为的ENVI 格式的数据选择存放文件夹。点击“Apply”进展转换处理。在此模式下

4、，转换工具将会把原始辐射数据放在BIL 格式的ENVI 文件里，其中包括平均波长和FWHM 值。生成的文件和输入的HDF 有一样的文件名，但扩展名是“.dat”。L1R 选项L1G/1T 选项：Attempt Georeferencing假设元数据文件(.MET)和 L1R HDF 打包在一起，即与HDF文件在一样的文件夹，并且与HDF 有一样的文件名，工具包将会在ENVI 格式文件里列出四个角的地理坐标。投影只是伪地理投影，而且，并不是全部的元数据文件都包含四个角的坐标，因此有时georeferencing 不能进展。Output ENVI Mask Image 此选项使工具包为数据集创立一

5、个ENVI 掩膜图像1好数据，0坏数据抑制在参考影像中消灭的黑色背景。此选项在用未经过flag corrected 的原始数据进展PCA 变换、Fourier 变换和沙漏处理时尤其有用。掩膜图像与转换的数据文件有一样的basic root name，但后面带有“_mask.dat”。Output FLAASH Scale Factors在特定的输出文件夹里会产生一个小的文本文件，其中包含比例系数，这个系数对于正确输入Hyperion 数据到 FLAASH 格外必要。Interpolate Data to Common Wavelength Set Hyperion 的推扫阵列里每一个探测器在每

6、个波段里有一个略微不同的波段中心和FWHM 值。此选项对全部的探测器基于波长的正常设置a common set of wavelength通过对像元、光谱、波段进展线性插值。在这个过程中为了保证最好的结果，坏波段列表也应当列出。警告：为了充分的进展，插值过程能花费一个小时才完成。此选项承受了转换数据文件，创立了一个的BIP 输出文件。这个文件跟转换的数据文件有一样的根名目文件名basic root name，但后面带有“_interpolated.dat”。包含的波长表示的波段中心的正常值common set。平均值是FWHM。L1G/1T 数据：点击“Input MTL”选择“L1G”或“L

7、1T”元数据文件，它们和 GeoTIFF 文件打包在一起。然后点击”Output Path”为的 ENVI 格式的数据选择一个存放文件夹，点击“Apply”进展转换处理。在此模式下，转换工具将会把原始辐射数据，放在BSQ 格式的ENVI 文件里，其中包括平均波长和FWHM 值。生成的文件和输入的GeoTIFFs 有一样的文件名，但扩展名是“.dat”。要完成转换，全部 242 个 GeoTIFF 文件要和 MTL 元数据文件一样在一样的文件夹。L1G/1T 选项：Output ENVI Mask Image此选项使工具包为数据集创立一个ENVI 掩膜图像1好数据，0坏数据抑制在参考影像中消灭的

8、黑色背景。此选项对于几乎全部的ENVI 处理都有用，由于背景值不属于原始数据集。掩膜图像与转换的数据文件有一样的basic root name， 但后面带有“_mask.dat”。Convert BSQ Output to BIP Interleave由于 ENVI 要从输入的GeoTIFFs 组合成综合的 输出文件，最初的穿插方式是 BSQ，FLAASH 和其它波谱处理常规倾向于或需要BIL 或 BIP 穿插形式。此选项转换输出文件为BIP 格式(在处理过程中产生文件)然后删除原始数据。生成的文件与转换的数据文件有一样的basic root name，但后面带有“_bip.dat”。Outp

9、ut FLAASH Scale Factors在特定的输出文件夹里会产生一个小的文本文件，其中包含比例系数，这个系数对于正确输入Hyperion 数据到FLAASH 格外必要此处有一不解， 稍后提出？。5. 未标定及水气影响波段的去除：这里只列出应当剔除的波段，至于缘由，在文献谭炳香，李增元。EO-1 Hyperion 高光谱数据的预处理中。剔除后一共剩余176 个波段。Hyperion 原始波段 波长范围(nm) 1735541658789369231211271 3561 4261671781 8201 9312242402 3952 577被剔除的Hyperion 波段ENVI 中操作步

10、骤：Basic Tools-Resize Data 见图：选择相应的波段后，然后选择输出就可。6. 像元值到确定辐射值的转换：缘由不解释了在分析应用Hyperion 数据时,必需将像元值转换为确定辐射值。首先,全部 VNIR1-70,356-1058nm波段除以 40,生成一个图像文件,全部SWIR71-242,852-2578nm波段除以 80,生成另一个图像文件;然后将两个图像文件合并,得到确定辐射值图像。ENVI 中操作步骤：Spectral Spectral Math以前用的 Band Math，那个费力啊！点击选择VNIR 和 SWIR 分别除以 40 和 80，分别输出，输出后需要

11、做的就是将两个文件合在一起。ENVI 中操作步骤：Basic ToolsLayer stacking假设选择“Inclusiv”e，输出图像的地理范围将包含全部输入文件的范围；假设选择“Exclusiv”e，输出图像的地理范围仅包含全部输入文件的重叠范围。从列表中选择一个输出地图投影。在“Resampling”按钮菜单中，选择一个重采样方法。在相应的文本框中，输入所需的x 和 y 像元尺寸。7. 坏线修复不大明白的步骤坏线定义为：很多据或数据值格外小的一行或一列，通常在高光谱影像中表现为黑条，去除原理：将坏线逐行逐波段的挑出并记录，然后用其相邻 行或列的平均值修复。ENVI 中操作步骤：Bas

12、ic Tools Preprocessing General Purpose Utilities Replace Bad Lines，输入需要去除条带的行， 然后点击“Enter”键，在标有“Half Width to Average”的文本框里，键入要参与计算平均值的邻近行数。在要替代的行四周数值应是对称的。例如，值为“2”意味着每边各有两行将参与平均值计算。问题：我得到的 Hyperion 数据是倾斜的，在输入坏行时，是将图像旋转成竖直后， 再输入坏行？竖直和倾斜的都做了，但是效果不大.PS 一下：竖直的步骤，Basic ToolRotate/Flip Data图中显示：假设角度是负的，那

13、么就是逆时针旋转，反之顺时针旋转。对于图像旋转角度的计算，我使用了两种方法实际是一种，第一种：使用ENVI 翻开图像，通过经纬度坐标来计算图像倾斜的角度，至于怎么计算，直接用个tan 就可以了吧！但是这个方法不简洁准确角度，怎么准确图像的各个角的经纬度是个问题。其次种：将图像导出后，导入到 ArcGIS 里面，将图像放大到足够大后，直接显示坐标后， 再计算tan。这两种方法都可以，我旋转后的效果还行。有没有一种更好的方法来做坏线修复，或者说，做了和没做，对后续的处理有没有大的影响？8. 条纹去除9.Smile 效应订正10.大气较正:大气校正的原理和目的，在这里不做赘述，只说处理步骤。ENVI

14、 中操作步骤：Basic ToolPreprocessing Calibration UtilitiesFLAASHSpectralPreprocessingCalibration Utilities FLAASH 两个路径都可以翻开 FLAASHENVI 大气校正模块的高光谱处理主要有以下 6 个方面组成：输入文件预备根本参数设置高光谱数据参数设置高级设置输出文件处理结果。输入文件预备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，Lan

15、dsat，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：W/cm2*nm*sr。3) 数据带有中心波长wavelenth值，假设是高光谱还必需有波段宽度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。PS 一下：数据经过上面

16、确定辐射值的转换后，数据的格式会发生转变，要先经过格式转换， 转换方法：Basic ToolConvert Data(BSQ、BIL、BIP)，选择 Out Interleave:BIL,Convert In Place。5) 波谱范围：flaash 能够做的数据光谱范围是 0.42500m。(2)根本参数设置1) 输入文件及输出路径设置，如下图。点击Input Radiance Image(输入辐射亮度值文件)，PS 一下：1. 在输入时用到了spatial subset 功能，需要在Advanced Settings 对话框中的Spatial Subset选项中设置一样大小的子区。2. 假

17、设输入的图像头文件没有波长信息，会弹出对话框提示选择记录每个波段中心波长信息的文本文件，这个文件要求一列的方式记录每个波段的中心波长信息。取自ENVI 遥感图像处理方法，邓书斌编著。选择了之后会消灭下面的对话框：这一步的作用是将输入的辐射亮度值的单位以及数据类型变成单位为 W/cm2*nm*sr 的浮点型辐射亮度值。共有两种选择，假设输入影像不同波段的辐射亮度值单位不同时，那选择第一种，反之其次种。此处的不解和上文的 4.3 中的不解相对应，上文的 4.3 输出了一个文本文件，其中里面的比例系数：VNIR1-70,356-1058nm波段均为 400，SWIR71-242,852-2578nm

18、波段均为 800，这里涉及三个问题：1. EO-1 数据的辐射亮度值的单位怎么知道？2. 假设我选择第一项，然后将这个文本文件导入，前面的第六步像元值到确定辐射值的转换是不是可以省略？3. 做了前面的第六步，是不是应中选择其次项，然后scale factor 中输入多少？10？在上一步我暂且输入的 10，连续往下做：设置输出参数，包括：Output Reflectance File、Output Directory for FLAASH Files设置大气校正其他输出结果储存路径，如水汽反演结果、云分类结果、日志等此处易消灭错误：没有设置输出反射率文件名。解决方法是单击 Output Refl

19、ectance File 按钮，选择反射率数据输知名目及文件名，或者直接手动输入。2） 输入成像和传感器的参数Scene center lacation(图像中心经纬度)Lat/Lon：对于这个参数的定位：我的方法 不知道对不对， 翻开 Header Info通过 Edit Header，依据总Samples 和 Lines，分别除以 2，得到分别数值，然后回到图像上，点击Pixel Locator，将得到的两个数值输入，点击 Apply，图像就定位到中心经纬度。此处易消灭错误：提示传入 MODTRAN 模型参数有误，常常是由于太阳高度角太小或者太大引起的。提示这个错误之前会消灭右边的提示框。

20、解决方法是确认填写的影像中心位置经纬度信息西经为负数、南纬为负数、影像成像时间格林威治时间是否正确。Sensor Type(传感器类型)：E0-1 就是上图。Sensor Altitude(传感器飞行高度):选择好传感器后，数据会自动添加。Ground Elevation(平均海拔):所选区域，单位是km。平均海拔高程太大。留意：填写影像所在区域的平均海拔高程的单位是 km：GroundElevationKm。Pixel Size图像像素大小、成像日期Flight Date和成像时间Flight Time GMT 均在下载影像的说明文件中可以找到。3） 输入成像和传感器的参数Atmospher

21、ic Model大气模型ENVI 供给了 6 种标准的MODTRAN 大气模型，以下图供给了6 种模型的水汽含量和外表大气温度值依据以下表选择所校正区域的大气模型：Water Retrieval水气反演设置，承受两种方式对水气进展去除a. 利用水气去除模型恢复影像中每个像元的水气量使用水气反演模型，数据必需具有 15nm 以上波谱区分率，且至少掩盖以下波谱范围之一： 10501210nm(优先考虑)，770870nm，8701020nm。对于大多传感器，水气反演默认显示的是NO，由于大多数传感器没有适当的波段来补偿水气的影响，在这里，E0-1 数据的波谱区分率比较高，可以选择YES。b. 单一

22、的水气因数用于整体影像，默认是1，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。Aerosol Retrieval气溶胶模型用气溶胶模型要求数据波段掩盖 660nm 和 2100nm 波谱。a. 供给五种标准MODTRAN 气溶胶模型No Aerosol无气溶胶、Rural乡村、Urban城市、Maritime海洋、Troposphe ric对流层b. 两种气溶胶反演方法None:选择此项时，初始能见度Initial Visibility值将用于气溶胶反演模型。2-BandK-T方法(类似模糊削减法)，假设没有找到适应的黑值一般是阴影区或者水体，系统将承受能见度值来计算；所以

23、即使选择了该选项也要给。Initial Visibility Value初始能见度：当天气晴朗时，能见度一般为40100 公里，稍微雾气时能见度为 20-30 公里，雾气严峻时，能见度为 15 公里甚至更少。Spectral Polishing光谱打磨：这个选项针对高光谱，用相邻N 个波段的均值进展平滑处理，供给两个选择:a.Yes：需要在 Width 内舒适相邻波段的数量，范围为 2-11选择奇数运算速度更快，EO-1数据的光谱区分率是 10，则选择 9，区分率越小，这个值就越小。b.NoWaelength Recalibration重定标波长选择是否对高光谱数据每个波段的中心波长重定标，由

24、于有原始的中心波长，可以选择NOHyperspectral Settings高光谱设置，用来选择波段用于水汽含量和气溶胶的反演，其次项为FLAASH基于光谱特征自动选择波段，一般选择这一项。4) Advanced Settings高级设置Spectiograph Definition File波谱仪定义文件，还是涉及高光谱数据的中心波长的问题， 由于EO-1 数据的中心波长已经定义，可以不设置。MODTRAN 模型参数设置Aerosol Scale Height气溶胶厚度系数：用于计算邻域效应范围。一般选择默认 1.5km。CO2 Mixing RatioCO2 混合比率： 默认为 39010

25、-6.Use Square Slit Function：NoUse Adjacency Corrrection使用领域订正：YESReuse MODRTRAN Calculations使用以前的MODRTRAN 辐射传输模型：No：重计算 MODRTRAN 辐射传输模型，Yes：执行上一次FLAASH 运行获得的MODTRAN 辐射传输模型,每次运行FLAASH 后，都会在根名目和临时文件夹下生成一个acc_modroot.fla.Modtran Resolution(MODRTRAN 模型的光谱区分率)：越低的区分率具有越快的速度但相对较低的精度，高光谱默认为 5cm-1MODRTRAN M

26、ultiscatter Model MODRTRAN 多散射模型：校正大气散射对成像的影响，供给三种模型选择：Isaacs 模型：计算速度较快，但精度一般DISORT 模型：对于短波小于 1000nm具有较高的精度，但是速度格外慢，当薄雾大和短波图像时可以选择此方法Scaled DISORT:供给在大气窗口内与DISORT 类似的精度，速度与 Isaacs 类似，推举选择这个，中选择DISORT 或者Scaled DISORT 时，需要选择streams 为 2、4、8 或 16， 这个值用来估算散射的方向，值越大，速度越慢。ENVI 的 F LAASH 提供领域订正功能，但是MODIS、AV

27、HRR 等图像区分率比较低，领域效应区分不出来。解决方法是在在高级设置里面Advanced Settings，将领域订正Use Adjacency Correction设置为 No。观测参数Zenith Angle天顶角：是传感器直线视线方向和天顶的夹角，范围为90180 Azimuth Angle方位角：范围为-180180FLAASH 处理掌握Use Tiled Processing分块处理：是否分块处理，选择YES 可以获得较快的处理速度， 此处易消灭错误：为了能处理大数据，ENVI 承受分块计算的方式，当 Tile 设置太小，而且有背景值0， 就会消灭一个 Tile 中全部为 0 的状

28、况，提示这个错误信息。在高级设置里面Advanced Settings，tile size：设置略微大一些，如 100200M 等。Spatial Subset空间子集：当输入辐射亮度值图像Input Radiance Image时选择了空间子集，这里必需设置一样的空间子集。(重定义缩放比例系数)：重选择辐射亮度值单位转换系数。输出反射率缩放系数：为了降低结果储存空间，默认反射率乘以 10000.输出反射率范围变为 0-10000自动储存工程文件：选择是否自动保存工程文件输出诊断文件：选择是否输出FLAASH 中间文件，便于诊断运行过程中的错误。11.大气较正结果错误：1. 结果中某一个波段或

29、者多个波段全部为 0 或者负值主要产生的缘由是输入的辐射亮度数据值偏小。 可能有以下几种状况：(1) 在传感器定标的时候选择的是表观反射率Reflectance而不是辐射率数据Radiance； (2)没有做传感器定标，即没有将DN 值转换为辐射率数据；(3) 选择了错误的波谱响应函数；(4) 用 BandMath 做了辐射亮度的单位换算，在FLAASH 中导入辐射亮度数据时，Scale Factor 选择的不是 1.0000。2. 结果中极大值、微小值格外多，也就是010000 之外的值。中选择RGB 假彩色显示的时候，消灭花花绿绿的状况。辐射定标得到的辐射率数据单位与 FLAASH 要求的

30、单位不一样。可能有以下几种状况：(1) 用 BandMath 做了辐射亮度的单位换算，在FLAASH 中导入辐射亮度数据时，Scale Factor 选择的不是 1.0000。(2) 没有做单位换算。3.结果中局部像元为负值这个属于正常现象。FLAASH 是承受 MODTRAN 辐射传输模型模拟成像中的大气过程，而且很多大气属性都是通过图像来估算，加上大气组成的非均一性，即使 MODTRAN4 模型精度很高，也不能完全表达大气辐射传输的真实状况。当影像上有强吸取或者高反射地物时候，就会消灭局部像元为负值如深水、高密度或者大于 10000。解决方法可以手动修改，如用四周的像元的平均值代替，可以使

31、用ENVI 下的The DEM Editing Tool 工具。4.结果图像以 RGB 显示比原图像视觉效果要差，如模糊。这个需要了解下遥感软件 RGB 显示机制。遥感软件为了让遥感图像显示更加“明媚”，便利解译，默认会对图像进展拉伸显示，一般是 2%的线性拉伸。也就是我们常常会看到图像值有两个，一个是 Scrn 值，也就是拉伸之后的显示值，一个是 Data 值，也就是原始的图像 DN 值。另外一个方面，目前我们的 RGB 加色法显示都是基于 8bit 显示，也就是 0255。FLAASH 大气校正之后的结果是 16bit 的整型，而且存在一些微小、极大值，这些对直方图整体外形有肯定的影响，影

32、响拉伸效果。解决方法是利用 ENVI 下的Interactive stretching 工具，选择有效值范围进展拉伸。还有一种状况是校正图像有很多背景值，比方经过几何校正的整景TM 影像。背景及图像边缘处的像元在大气校正之后变成负值或者 0 值，由于这样的像元数量多，对图像的整体拉伸影响很大。解决方法就是将这些像元掩膜掉，如在 ROI Tool 中，利用 Option-Band Threshold to ROI 建立一个 ROI 进展图像裁剪。5.结果图像为什么像元值大多是大于 1ENVI FLAASH 考虑到数据储存和后续处理，将大气校正得到的反射率结果乘以 10000 变成 16bit 整

33、型。假设想让反射率结果在 01 范围，可用 BandMath，表达式为b1/10000.0。11.快速大气较正：快速大气校正工具简称 QUAC自动从图像上收集不同物质的波谱信息，猎取阅历值完成高光谱和多光谱的快速大气校正图4。它得到结果的精度近似FLAASH 或者其他基于辐射传输模型的+/-15%。目前它支持的多光谱和高光谱波谱范围是(0.42.5 。m)传感器包括 AISA, ASAS, AVIRIS, CAP ARCHER, COMPASS, HYCAS, HYDICE, HyMap, Hyperion, IKONOS, Landsat TM,LASH, MASTER, MODIS, MT

34、I, QuickBird, RGB,以及 unknown sensor。Q UAC 的输入数据可以是辐射亮度值、表观反射率、无单位的raw 数据。可以是任何数据储存挨次BIL/BIP/BSQ 和储存类型，多光谱和高光谱传感器数据的每个波段必需有中心波长信息。QUAC 的操作格外简洁，如下：（1） 在ENVI 主菜单中，选择以下方式启动lBasic Tools- Preprocessing- Calibration Utilities-QUick Atmospheric CorrectionlSpectral-QUick Atmospheric CorrectionlSpectral- Preprocessing- Calibration Utilities-QUick Atmospheric Correction在文件输入对话框中选择校正的图像文件。（2） 翻开QUick Atmospheric Correction Parameters 面板图 5，在Sensor Type 中选择相应的传感器类型，选择文件名和路径输出。至此，整个EO-1 数据的预处理就完成了。感谢ENVI IDL 浪博客 :/blog.sina .cn/s/blog_764b1e9d0100pvrk.html和 ESRI 中国社区 :/bbs.esrichina-