Landsat-TM-影像处理最完整流程
landsat影像预处理流程
landsat影像预处理流程Landsat Image Preprocessing Workflow.Landsat data is a valuable resource for a wide range of applications, including land cover mapping, change detection, and environmental monitoring. However, the raw Landsat data is often not suitable for use directly. It is necessary to preprocess the data to correct for geometric and radiometric distortions.The general workflow for Landsat image preprocessing is as follows:1. Radiometric calibration: This process corrects for the sensor's response to different wavelengths of light. The result is a digital number (DN) image that is proportional to the reflectance of the ground surface.2. Atmospheric correction: This process corrects for the effects of the atmosphere on the DN image. The resultis a reflectance image that is corrected for the effects of atmospheric scattering and absorption.3. Geometric correction: This process corrects for the geometric distortions in the DN image. The result is a geometrically corrected image that is aligned with a map projection.4. Mosaicking: This process combines multiple Landsat images into a single, seamless mosaic. The result is a mosaic image that covers a larger area than any of the individual images.5. Subsetting: This process extracts a portion of a Landsat image, such as an area of interest for a specific study. The result is a subset image that contains only the data of interest.中文回答：Landsat影像预处理流程。
TM影像数据校正过程
Ⅰ、基于ENVI TM数据大气校正过程：1、首先点击File→Open Image File，选择需要大气校正的TM数据，加载1、2、3、4、5、7波段。
2、然后做数据校准（即传感器定标）：打开TM数据，单击“Basic Tools”->“Preprocessing”->“Calibration Utility”->“Landsat Calibration”,选择要校准的文件，然后会弹出下面的对话框：①第一个是传感器选项，选择Landsat 5 TM②接下来是影像获取时间、太阳高度角、波段等，这些在所下载影像的同一文件夹中可以找到，格式为_MTL.txt。
③校正类型“ Calibration Type”选择辐射：“Radiance”④选择输出文件夹及名称，点击OK即可。
⑤依次对六个波段进行辐射定标。
3、波段叠加（Layer Stackin）：单击”Map”->” Layer Stacking”,弹出对话框,单击“Import File…”，导入已校准的波段文件，导入文件后单击“Reorder Files…”，调整波段的排列顺序。
输入要保存的文件名，单击“OK”。
4、对叠加后的文件编辑新头文件。
单击”File”->”Edit ENVI Header”,选择要编辑的文件，然后弹出对话框：①单击“Edit Attributes”->”Wavelengths”,弹出如下对话：单位改为纳米（Nanometers），单击Import ASCII...加载已经编辑好的中心波长_txt,点击OK。
②单击“Edit Attributes”->”Gain”,加载编辑好的增益和偏置_txt，点击OK。
③单击“Basic Tools”->“Preprocessing”->“General Purpose Utilities”->“Apply Gain and offset”,应用增益和偏置，选择输出文件夹及名称，点击OK。
应用6S模型进行LANDSAT_TM影像大气校正
应用6S模型进行LANDSAT_TM影像大气校正应用6S 模型进行LANDSAT TM 影像大气校正一、辐射校正1、 1、用定标系数将原始DN 值转换为大气层顶太阳辐亮度L ；rescale cal rescale B Q G L +?=λL 为大气层顶太阳辐亮度，Q 为记录的电信号数值，rescaleG ，为通道增益，rescale B 为偏移量，定标系数可以在头文件中获得。
表1 LANDSAT5 TM 数据定标系数2、由大气层顶太阳辐亮度L 转换为反射率。
s p ESUN d L θπρλλcos 2=其中:pρ: 行星反射率λL : 传感器口径的光谱辐射值 d: 日地距离（以天文为单位）λESUN :Mean solar exoatmospheric irradiances 平均太阳外大气层辐射值s θ : 太阳天顶角表2 TM 太阳外大气层光谱辐射值表3,日地距离（以天文为单位）二、大气校正经过辐射校正后，象元灰度值转换为了反射率，我们使用6S模型对可见光和近红外波段进行大气校正。
1、辐射校正完的反射率是0-1之间的值，然后把它转换为0-100之间的数值；2、再在ENVI中把第一步中的反射率（0-100）存为RAW格式；3、然后在inputfiles中填写大气条件的输入文件、大气条件的输出文件名、待大气校正的输入文件（RAW格式）、待大气校正的图像大小；4、4、第3步中的大气条件的输入文件需要填写以下的几项：Landsat5 geometrical conditionsmonth,day,hh.ddd,long.,lat.tropical atmospheric modecontinental aerosols modelvisibility in km (aerosol model concentration)target at 600 m above sea levelsensor on board of satellitethird band of Landsat5the image has values of reflectance, DN is percent (actual values only 0-100, not 0-255)(-1)number of pixels of the image=number of bytes以上的这些参数可以根据实际情况进行填写。
【遥感实习1Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析】
【遥感实习1Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析】精品资料精品资料精品资料精品资料实习报告一Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析实习人姓名韦昭华专业班级及编号水文一班 20xx301580040任课教师姓名陈华实习指导教师姓名陈华王佳伶实习地点八教2楼机房实习日期时间20xx-10-21实习目的学会使用地理空间数据云或美国NASA/USG酗上下载工具进行Landsat卫星影像的检索和下载。
初步掌握ENVI影像处理软件的使用方法，熟悉软件的用户界面、功能模块。
复习遥感导论课程中的遥感影像目视解译环节，选择自己熟悉的地区，进行Landsat TM/ETM+影像的目视解译。
实习要求1?将文档中所有操作步骤的对话框图替换成自己所做的截图；在相应位置完成文档中思考题(标红的地方) ；填写好姓名、班级，上机后在星期二前由各班学委统一收好实习报告上交(电子档)。
数据准备下载 Landsat TM/ETM+影像一景使用Excel进行数据分析时注意加载宏“数据分析工具”操作方法及过程据自己感兴趣的地区，下载一景 Landsat TM影像。
注意选择云量少的以免影响观察。
http://www.gscloud.c n 地理空间数据云或需要先安装 java run time 套件。
思考一：数据标识中 LT5、130、42、20xx320、BKT 00分别表示什么？(在此处作答)LT5——Iandsat5号卫星；130——条带号；42 ——行编号——获取日期；BKT接站代码；00 ――产品级别；打开 ENVI 软件，选择 ENVI 5.0 Classic 。
QNVI 5.0闔 ENV1 + mSStDL52 bit画ENVI仔Zb曲闔十 H>L 很2 bkjLayer Stack ing In put File 对话框。
点击open加载1~7波段文件。
XLayer 5taXLayer 5ta匚king Input File单击Reorder将1~7波段按顺序排列，上下拖动即可，选择影像输出路径后点0KAvailable Li…t3、利用ENVI的显示窗口（ Display ）打开影像，分别选取4、3、2和3、2、1 波段组合进行假彩色和真彩色合成步骤：在可用波段列表（Available Band List）中，使用鼠标左键点击对话框中所列的文件名，选中要打开的影像。
ENVI-专题五 Landsat TM辐射定标与大气纠正
专题五Landsat TM辐射定标与大气纠正图像处理流程分为以下几个步骤：图像的配准、重采样、定标以及大气纠正。
其中，图像配准是做所有工作的前提，是图像的几何纠正。
在进行定性或者定量遥感时都要进行图像配准来确定我们所要研究的目标。
在进行完图像配准（几何纠正）之后，为了使得输出图像的配置与输入图像向对应，因此要进行重采样。
定标以及大气纠正则是进行辐射量纠正的重要的过程，是进行定量遥感不可少的步骤。
分类是图像处理的最后一步，按某种使用意图分类之后的图像，对实际应用有很大帮助。
辐射定标和大气纠正都属于图像的预处理，辐射定标的目的是把图像上的DN值转为辐亮度或者是反射率，大气纠正的目的是消除或减少大气对图像的干扰。
以下是图像预处理的流程：一、辐射定标要对图象进行辐射定标，将图象的DN值转化为表观反射率，该过程的实现是通过应用以下两个步骤来实现的：（1）首先将图象的DN值转化为辐亮度：radiance=gain*DN+offset (1)式（2）然后将图象的辐亮度转化为表观反射率：(reflectance) ρ=π*L*d2/（ESUN*cos（θ））(2)式其中ρ为表观反射率，L为表观辐亮度，d为日地距离，ESUN为太阳平均辐射强度，θ为太阳天顶角。
（3）将以上两个步骤结合得：ρ=π*（gain*DN+offset）* d2/（ESUN*cos（θ））(3)式①日地天文单位距离D：D＝1 - 0.01674 cos(0.9856× (JD-4)×π/180)；JD为遥感成像的儒略日（Julian Day）D = 1 + 0.0167 * Sin(2 * PI * (days - 93.5) / 365)；days是拍摄卫片的日期在那一年的天数，如2004年5月21号，则days＝31＋29＋31+30+21＝142。
计算得：D=1.01250756ENVI中的具体实现（以Landsat 7 ETM+为例）：采用简单的波段运算例如，我们把2002-5-22的一幅ETM图像第3波段的DN值转化为表观反射率。
Landsat5TM
Landsat 5 Thematic Mapper 辐射定标和大气校正杨曦北京师范大学资源学院，旱灾与风险小组yangxi@2008-10-261 辐射定标1.1 基本原理当TM 获取影像以后（Level 0），会将其转化为32位浮点型的绝对辐亮度。
之后进一步处理，将绝对辐亮度变为8位的DN 值（Digital Number ），这也就是我们购买后拿到的数据（Level 1）。
如果要将L1的DN 值转化为传感器处的辐亮度值（at-sensor spectral radiance ），需要通过下面这个公式：其中，是传感器处的辐亮度值，注意单位是2/W m sr m μ••；为像元的DN 值；为传感器处最小辐亮度值所对应的DN 值（一般取0）；为传感器处最大辐亮度值所对应的DN 值（一般取255）；为光谱辐亮度的最小值，单位同；为光谱辐亮度的最大值，单位同。
上面的这个公式也可以改为：其中，各个波段的，以及和见表1。
需要注意的是，上述参数在2003年5月5日前后是不一致的，所以在操作时，一定要搞清楚影像获取的时间。
参考文献：Chander, G. and Markham, B. (2003). Revised Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and postcalibration dynamic ranges. IEEE Transactions on geosciences and remote sensing. Vol. 41, No. 11, November: 2674-2677.1.2操作流程由于ENVI 4.4中有专门进行辐射定标的模块，因此实际的操作十分简单。
将原始TM影像打开以后，选择Basic ToolsÆPreprocessingÆCalibration UtilitiesÆLandsat TM进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。
landsat和tm,etm影像叠加处理
作业一1、landsat的认识美国NASA的陆地卫星美国NASA的陆地卫星(Landsat)计划(1975年前称为地球资源技术卫星——ERTS )，从1972年7月23日以来，已发射7颗（第6颗发射失败）。
目前Landsat1—4均相继失效，Landsat 5仍在超期运行（从1984年3月1日发射至今）。
Landsat 7于1999年4月15日发射升空。
卫星参数陆地卫星的轨道设计为与太阳同步的近极地圆形轨道，以确保北半球中纬度地区获得中等太阳高度角(25°一30°)的上午成像，而且卫星以同一地方时、同一方向通过同一地点．保证遥感观测条件的基本一致，利于图像的对比。
如Landsat 4、5轨道高度705km．轨道倾角98.2°，卫星由北向南运行，地球自西向东旋转，卫星每天绕地球14．5圈，每天在赤道西移2752km，每16天重复覆盖一次，穿过赤道的地方时为9点45分，覆盖地球范围N81°—S81．5°。
传感器参数MSS传感器TM传感器Etm+传感器卫星一览表Landsat图像合成321：真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
432：标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。
举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情况我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
LandsatTM影像的组合
321：真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
432：标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。
举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情况我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
此外，蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响，呈条带延伸，在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理，与周围的湖水面也有明显不同。
451：信息量最丰富的组合，TM图像的光波信息具有3～4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段（即第1、2、3波段）之间，两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。
第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性。
计算各种组合的熵值的结果表明，由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息，其中又常以4，5，3或4，5，1波段的组合为最佳。
第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。
最佳波段组合选出后，要想得到最佳彩色合成图像，还必须考虑赋色问题。
人眼最敏感的颜色是绿色，其次是红色、蓝色。
因此，应将绿色赋予方差最大的波段。
按此原则，采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合过去常规片的目视判读习惯。
长时间序列LandsatTM影像应用于地理国情监测中的技术方法探讨
感谢肖金城、薛艳丽研究员对我的关心和照顾，他们严谨的科研态度一直是 我学习的榜样。感谢丁晓波研究员、刘晓龙研究员以及郭童英老师在论文开题中 给予的宝贵意见。同时感谢王均博士、金澜研究员在学习和生活中给予的帮助。
感谢中测新图（北京）遥感技术有限责任公司的范凤云、郭晓敏、李团好、 赵雅莉、刘津、李德龙、闫文林、周高伟、盛琳、方爽、滕长胜、叶冬梅、李艳 娜、孟培培，他们在学习和工作中给予我很大的帮助；感谢刘飞师兄、齐艳青师 姐、魏祖帅师弟；感谢河南理工大学的同窗好友吴丛丛、蔡培玉、王卿、刘怡真、 左文娜、贾中星、崔晓鑫、李珵、张舞燕、贾智乐、胡鑫、王文越、张会娟、王 强、李魏、赵凯歌、翟书礼、朱黎明以及测绘学院 2011 级研究生的全体同学，与 他们共同学习的经历是我一生中美好的回忆。
conditions monitoring
申请人姓名 吕桂军 申 请 学 位
硕士
学 科 专 业 地图学与地理 研 究 方 向 遥感与地理信息
信息系统
建模
导
师 李英成 职
称
研究员
提 交 日 期 2014 年 5 月 29 日 答 辩 日 期 2014 年 5 月 31 日
河南理工大学
河南理工大学 学位论文原创性声明
（3）选择北京地区地表覆盖类型较为全面的海淀区作为应用示范区，收集整 理示范区自上世纪 80 年代至 2010 年间的 Landsat 影像数据，以及历史同期的人口、 经济等专题数据，基于构建的地理国情监测指标体系，利用长时间序列 Landsat TM 影像对不同时期的地理国情要素进行动态监测，对制定的监测指标体系进行验证。 结合专题数据，运用数值统计、空间分析等方法，总结地理国情要素的时空变化 特点及规律，并从自然地形、经济、人口、基础设施和政策法规等方面，对地理 国情要素的变化进行了驱动力分析。
Landsat TM影像的组合
321：真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
432：标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。
举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情况我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
此外，蓝藻暴发聚集受湖流、风向的影响，呈条带延伸，在TM图像上呈条带状结构和絮状纹理，与周围的湖水面也有明显不同。
451：信息量最丰富的组合，TM图像的光波信息具有3～4维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度。
在TM7个波段光谱图像中，一般第5个波段包含的地物信息最丰富。
3个可见光波段（即第1、2、3波段）之间，两个中红外波段（即第4、7波段）之间相关性很高，表明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性。
第4、6波段较特殊，尤其是第4波段与其他波段的相关性得很低，表明这个波段信息有很大的独立性。
计算各种组合的熵值的结果表明，由一个可见光波段、一个中红外波段及第4波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息，其中又常以4，5，3或4，5，1波段的组合为最佳。
第7波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用。
最佳波段组合选出后，要想得到最佳彩色合成图像，还必须考虑赋色问题。
人眼最敏感的颜色是绿色，其次是红色、蓝色。
因此，应将绿色赋予方差最大的波段。
按此原则，采取4、5、3波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，色彩反差明显，层次丰富，而且各类地物的色彩显示规律与常规合成片相似，符合过去常规片的目视判读习惯。
Landset影像数据数据处理流程
Landsat影像数据数据处理流程1 影像打开打开XXXX_MTL.txt文本文件可以对影像进行一个线性拉伸2：射定标在进行其他操作之前，我们应该做一辐射定标，如果先进行其他操作，定标参数可能会丢失，因此在进行其他步骤之前先进行辐射定标选择要辐射定标的多光谱影像数据对影像进行辐射定标3 影像裁剪我们一般要处理我们感兴趣区域的影像，而没必要对正幅影像进行处理，因此需要进行影像裁剪。
很多教材都是在做完影像镶嵌后或者其他操作后再做裁剪，但是比较耗费时间，在不影响其他操作之前，我们先对影像进行裁剪3.1 打开矢量文件本次使用的是shp文件（矢量文件的坐标系应该和影像数据坐标系相同，如果不相同建议在ArcGIS中进行处理）3.2 打开ROI工具导入矢量文件3.3 关联影像文件3.4 影像裁剪这里要注意：只处理矢量范围内部的影像数据。
我们看到我们裁剪的结果，同样对另外一幅影像进行操作4 影像镶嵌我们的影像是有地理坐标的，因此我们使用Seamless Mosaic 工具进行影像镶嵌4.1 加载影像我们可以计算一下Footprints4.2 色彩平衡两幅影像往往存在一定的色差，一般我们需要进行色彩平衡处理，否则镶嵌后的影像效果比较不理想。
在色彩平衡中，我们一般现在面积较大的影像作为参考影像，选择面积较小的作为色彩校正影像。
（如果右键影像没有出现Reference等信息，可以先选择Color Correction选项卡，勾线直方图后再进行操作）在进行色彩平衡前，我们明显可以看到影像在接边线出有色差勾选show preview后,我们可以看到两幅影像的色差不明显了！4.3 无缝镶嵌自动生成接边线，自动生成的接边线往往比较生硬，往往我们需要对接边线进行编辑，是接边线沿山脊，河流等进行接边，因此需要对接边线进行编辑对接边线编辑好后，对停止接边线处理在接边线选项卡中，选择应用接边线并基于接边线进行羽化处理4.4 导出镶嵌影像最后镶嵌的结果还是挺让我们满意的。
Landsat TM遥感影像中厚云和阴影去除
Abstract: Cloud removal is an important step in remote sensing image process. In this paper, the author proposed a new algorithm for cloud removal using multi-temporal Landsat TM image data based on spectral characteristics analysis. Through the spectral characteristics analysis of the thick cloud region and its shadow region, the thick cloud and its shadow identification models were designed. Using image regression, unsupervised classification and pixel replacing techniques as well as these models, the influence of thick clouds and its shadows can be eliminated or reduced in the Landsat TM images. The result shows that the algorithm can eliminate or significantly reduce the cloud influence from Landsat TM image data. Key words: LANDSAT TM IMAGE DATA, CLOUD AND SHADOW, SPECTRAL ANALYSIS, CLOUD REMOVAL CLC number: 0 Document code: A
Landsat TM 辐射定标和大气校正步骤
Landsat TM 辐射定标和大气校正步骤一、数据准备从USGS网站或者马里兰大学下载TM原始数据，USGS网站下载的数据是原始数据，在ENVI软件File–Open ExternalFile–Landsat – Geotiff with meta中只需打开***********_MTL.txt即可打开所有波段数据（除band6）；usgs网站或马里兰大学网站下载的数据有可能不是原始数据，在ENVI软件File–Open External File–Landsat–Geotiff with meta中只需打开***********.met 即可打开所有波段数据（除band6）二、辐射定标1. 由于ENVI 4.7中有专门进行辐射定标的模块。
将原始TM的影像打开以后，选择Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat Calibration2. 进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。
从遥感影像的头文件中获取Data Acquisition 的时间，Sun elevation。
如果你是用File–Open External File–Landsat–Geotiff with meta(Fast) 的方法打开的话，sun elevation 就已经填好了。
这里Calibration Type 注意选择为Radiance。
输出文件，定标就完成了。
三、大气校正简单一点的大气校正可以采用ENVI的FLAASH模块，以下就是FLAASH操作的步骤：1. FLAASH 模块的进入方法是Spectral–FLAASH，或者是BasicTools–Preprocessing–Calibration Utilities–FLAASH。
2. FLAASH 模块的操作界面分为三块：最上部设定输入输出文件；中间设定传感器的参数；下部设定大气参数。
landsat影像预处理流程
landsat影像预处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!Landsat 影像预处理是进行遥感图像处理和分析的重要步骤，以下是一般的预处理流程：1. 数据获取：从相关数据中心或数据源获取 Landsat 影像数据。
(完整版)卫星图像处理流程
卫星图像处理流程一．图像预处理1．降噪处理由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。
（1）除周期性噪声和尖锐性噪声周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。
它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。
一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。
图1 消除噪声前图2 消除噪声后（2）除坏线和条带去除遥感图像中的坏线。
遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。
一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
图3 去条纹前图4 去条纹后图5 去条带前图6 去条带后2．薄云处理由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。
3．阴影处理由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。
二．几何纠正通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。
特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。
1．图像配准为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。
（1）影像对栅格图像的配准将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。
图7 图像配准前图8 图像配准后（2）影像对矢量图形的配准将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。
2．几何粗纠正这种校正是针对引起几何畸变的原因进行的，地面接收站在提供给用户资料前，已按常规处理方案与图像同时接收到的有关运行姿态、传感器性能指标、大气状态、太阳高度角对该幅图像几何畸变进行了校正.3．几何精纠正为准确对遥感数据进行地理定位，需要将遥感数据准确定位到特定的地理坐标系的，这个过程称为几何精纠正。
landsat和tm,etm影像叠加处理
作业一1、landsat的认识美国NASA的陆地卫星美国NASA的陆地卫星(Landsat)计划(1975年前称为地球资源技术卫星——ERTS )，从1972年7月23日以来，已发射7颗（第6颗发射失败）。
目前Landsat1—4均相继失效，Landsat 5仍在超期运行（从1984年3月1日发射至今）。
Landsat 7于1999年4月15日发射升空。
卫星参数陆地卫星的轨道设计为与太阳同步的近极地圆形轨道，以确保北半球中纬度地区获得中等太阳高度角(25°一30°)的上午成像，而且卫星以同一地方时、同一方向通过同一地点．保证遥感观测条件的基本一致，利于图像的对比。
如Landsat 4、5轨道高度705km．轨道倾角98.2°，卫星由北向南运行，地球自西向东旋转，卫星每天绕地球14．5圈，每天在赤道西移2752km，每16天重复覆盖一次，穿过赤道的地方时为9点45分，覆盖地球范围N81°—S81．5°。
传感器参数MSS传感器TM传感器Etm+传感器卫星一览表Landsat图像合成321：真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
432：标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。
举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情况我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
landsat-遥感影像地表温度反演教程
基于辐射传输方程的Landsat数据地表温度反演教程一、数据准备Landsa 8遥感影像数据一景，本教程以重庆市2015年7月26日的二行列号为（128，049）影像（LC81280402016208LGN00）为例。
同时需提前查询影像的基本信息（详见下表）注：基本信息在影像头文件中均可查询到，采集时间为格林尼治时间二、地表温度反演的总体流程三、具体步骤1、辐射定标地表温度反演主要包括两部分，一是对热红外数据，二是多光谱数据进行辐射定标。
(1)热红外数据辐射定标选择 Radiometric Correction/Radiometric Calibration 。
在 File Selection 对话框中, 选择数据 LC81230322013132LGN02_MTL_Thermal ，单击 Spectral Subsets 择 ThermalInfrared1 （ 10.9），打开 Radiometric Calibration 面板。
0 r ad-:■ C td tn-■*[ fhpljr C41O and CSTsei J ftiti.iijshtr L . nn icidkile心 fUiA 田 ^TiCiiT±i*Ti = C -_Trerli ~-riJ-ifiOOldt A11KEW3KTiC CQTTKtlCflL <J0UAC ） i^allhra 弓 E iTHFJl TTtfS—-2-Tr Belt IlliTikitllocn C srrwtlon *2 E-arl Euk ir«ct l<?h timUT PilUMnf—T ； ivl 17 41 匚lie Sea 5di.Hl £ 奄：Ehlsjlvl. 1X HonallzAllcci ■ Eninivil RHerer^e CMwtl▲、悶柿IlhkH ），■42Tifi ii -il Arbciflpherl< r.irrei iw 」 I Hajter Hanj^nentF L 册土士 Cokplex L B -I -AV Frinvwt InnerleavcCreate CDOE-diritc Sjrst KI trLnc ■* crtatf mi File• TLo>er11a~5pe E L fl c UtEl 5t ies W £cstripe■CilibrciticrL Typ e K^dlanceOutput Interleave EILOutput FiLenaie:[•二Dlsul[iy result6oiCancel(2)多光谱数据辐射定标选择要校正的多光谱数据“ LC81230322013132LGN02_MTL_MultiSpectral 进行辐射定标。
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一. 界面系统介绍1. 主菜单：菜单项，Tool、Classification、Tranform、Spectral实习所涉及的（粗略介绍）2. Help 工具的使用3. 主菜单设置（preferences）：内存设置二. 文件的存取与显示1．图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。
1）主图像Image窗口：（400*400）100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可交互式分析、查询信息。
主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键，切换隐藏子菜单的开启和关闭。
该"Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI 的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征。
2）滚动Scroll窗口：全局，重采样(降低分辨率)显示一幅图像。
只有要显示的图像比主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。
滚动窗口位置和大小最初在envi.cfg 文件中被设置并且可以被修改。
3）缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。
缩放系数（用户自定义）出现在窗口标题栏的括号中。
2．图像的头文件资料的获取和编辑ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。
从Header Info 对话框里，你可以点击Edit Attributes 下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。
这些参数包括波段名、波长、地图信息等。
3．图像的存取File > Open Image File. 当你打开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。
ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。
要选择当前活动显示，请按以下步骤：从ABL（Available Bands List）内，点击“Display #X”按钮菜单（其中“X”是与显示窗口标题栏内数字相对应的数字），再从列表中选择所需要的显示。
要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“New Display”。
点击“Load Band”或“Load RGB”，以把选定的波段导入选定的显示。
4.灰度图像和彩色图像的显示ENVI：File>>Open Image>>Available Bands List（ABL）中选择Gray Scale或RGB Color模式5．剖面和波谱图（Profiles and Spectral Plots）Image:>>Tools>>Profiles。
ENVI 允许抽取水平的（X）、垂直的（Y）、波谱的（对每个像元为Z ）以及任意的剖面图。
剖面图显示在单独的图表窗口，并且X、Y 和Z剖面图可以同时是激活的。
鼠标用来移动一个十字准线并交互地选择剖面图。
图表窗口内Options 菜单下的Auto Scale Y-Axis非常有用。
三. 图像预处理1．图像的切割（取子区）ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize Data Input File对话框（如下图）。
①选择需要切割的原始图像；②选择Spatial Subset或Spectral Subset方式；③若设置空间切割方式（Spatial Subset>>select Spatial Subset）点击“Image”；④出现Subset by Image对话框，Subset的尺寸用2种形式，移动图像上的方框或直接填写samples/lines（列/行）值；③’若设置波段范围（Spectral Subset>>FileSpectral Subset），选择波段；若要根据已选择的感兴趣区域进行切割，可用ENVI：Basic Tools>>Subset Data via ROIs。
若要使用与上次输入的空间大小相同的文件的空间子集，点击“Previous”按钮。
注：Resize Data还可以进行图像重采样（如下），若仅仅进行子区的选择，则不要调整Output 。
* 图像左上角为原点(1.1 --- 列.行)。
“Masking”---把一个空间掩膜应用到图像的某个部分，包括统计、分类、分离（unmixing）、匹配滤波、连续删除（continuum removal）和波谱特征拟合（spectral feature fitting）。
2．图像的重采样ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize DataInput File对话框选择需要采样的原始图像—OK>>Resize Data Parameters——调整Output FileDimensions的像元数；选择采用方法>> 文件输出四. 影像分析影像统计分析1. 统计特征分析ENVI：Basic Tools>> Statistics >> Computer StatisticsCalculate Statistics Parameters对话框---选择统计类型（Basic、Histogram、Covariance）2. 主成分分析(ENVI: Transform>>principle compents)Transforms > Principal Components > Forward PC Rotation > Compute NewStatistics and Rotate.---- 选择输入文件--- 选择输出PC 波段数---“SelectSubset from Eigenvalues”---出现PC EigenValues 绘图窗口（每个节点是PC各分量的特征值，可进一步计算PC各分量的方差百分比）。
3. 相关分析ENVI：Basic Tools>> Statistics >> Computer Statistics五.图像增强(Image:Enhance)1. 直方图调整(1) 直方图匹配(Image: Enhance>>Histogram Matching)至少显示两幅图像，从想更改直方图的图像（如“Display#1—PC1”）中，选择Enhance>>Histogram Matching---‘Match To’选择想匹配直方图的图像“Display#2--V”---“OK”，保存直方图匹配后的PC1’。
查看两图像（PC1’与V）直方图：点右键Interactive Stretching或选择Functions> Interactive Stretching显示直方图；若需‘图像替代’则要求两直方图输入值相同，—可根据两直方图输入值的关系，通过‘Band Math’使两直方图数值相同（PC1 ’变为PC1’’）---保存PC1’’，可为下一步PC1’’图像替代V，进行HSV-RGB反变换作准备。
(2) 直方图的交互式拉伸(Image: Enhance>>Interactive Stretching )ENVI用2% 的系统默认线性拉伸值来显示所有图像(两边均舍去信息量的2%)，经过这样处理后合成的假彩色图像层次分明、地物差异大，各类地物易于判别。
注：多在Scroll窗口对全局调整，分别调整R、G、B，使彩色更丰富（一般R、G敏感，B线性即可）。
2. 彩色变换（ENVI: Transform>>Color Transform）包括‘HSV-色调、饱和度、数值’变换，‘HLS--色调、亮度、饱和度’变换等。
3. MNF变换最小噪声分离（Minimum Noise Fraction，MNF）变换是同主分量变换相似的一种方法，它被用来分离数据中的噪声，确定数据内在的维数，减少随后处理的计算量（Green等人，1988；Boardman和Kruse，1994）。
六.专题信息提取1. 波段运算获取不同专题信息ENVI: Basic Tools>>band math例：Newband=band5-band4具体操作是：打开Band Math对话框(如右图)，在Enter an expression中键入：b5-b4，点击OK后将会出现Variables to Bands Pairings对话框。
从可利用波段列表中，分别选择b5和b4代表的波段，并键入待输出的文件名，点击OK即可。
2. NDVI的提取:> NDVI(vegetation Index) 各个指数的意义，具体公式，再查找NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数：是一个普遍应用的植被指数，将多波谱数据变换成唯一的图像波段显示植被分布。
NDVI 值指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着较多的绿色植被。
NDVI 变换可以用于AVHRR、Landsat MSS、Landsat TM、SPOT 或AVIRIS 数据，也可以输入其他数据类型的波段来使用。
3. 缨帽变换ENVI: Transform>>Tasseled Cap5. 定义感兴趣区(ROI)及分类监督分类（Supervised Classification）监督分类：按照分类以前自定义的样本进行分类。
1. 训练样本的选择和优化1）训练样本的提取（ROI区的选择）ENVI: Basic Tools >> Region Of Interest>> ROI tool调出感兴趣区工具窗口进行样本选择（注意：必须事先打开一幅图像），可以进行样本编辑（名称，颜色，填充方式等），样本选择越精确，分类结果越好。
感兴趣区工具窗口的打开方式还有：Image：Overlay>>Region of Interest，或者直接在图像窗口上点击鼠标右键，再选择ROI Tool。
根据前面的背景资料和预处理结果选择分类图像，建立各类地物的训练区。
各类地物的解译标志，即地物的明显特征是最重要的选择标准。
根据其在影像上表现出的色调、纹理等特征，通过目视解译方法用鼠标在工作区影像图上选择其训练区，并使训练区的分布尽量均匀。
在实际的工作中，由于存在“同物异谱”的情况，因此对于同一种类型可能有多种不同的特征。