遥感数字图像处理_地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算

操作方法及过程

1、使用ENVI对landsat 7 ETM+原始数据进行辐射定标：

①对1、2、3、4、5、7波段进行辐射定标。利用ENVI中的File |Open External File |Landsat Geo TIFF with MetaData加载威武市Landsat ETM+原始影像数据中的_MTL文件，再利用Basic Tools |Preprocessing |Calibration Utilities |Landsat Calibration 在弹出的对话对话框中选择包含1、2、3、4、5、7波段的_MTL文件，将Calibration Type选为Radiance，然后选择输出路径保存为radiance。

②对61和62波段进行辐射定标。步骤和上面的一样，只是选择输入文件时为包含61和62波段的_MTL文件，将结果保存为radiance_band6。

2、将BSQ格式的影像数据转化为BIL：

利用Basic Tools |Convert Data，弹出对话框中选择Radiance，Output Interleave中选择BIL，选择输出路径保存为radiance_BIL。

3、使用FLAASH大气辐射校正模型进行地表反射率的计算：

①利用Spectral |FLASSH弹出大气校正模型参数设置窗口如下：

分别按照以上所示的内容进行参数设置，将输入文件设为radiance_BIL，输出文件设为flassh，设置Scene Center Location时，打开原始影像在头文件中找到行和列，算出中心行和列，利用Pixel Locator工具找到中心点的经纬度。将Sensor Type设为Landsat TM7。设置Ground Elevation时，利用裁剪工具在亚洲幅SRTM DEM影像数据中裁剪该地区的DEM数据，再用统计功能算出高程的平均值为2058m。在头文件中找到Flight Data：1999年8月10日，Flight Time GTM:3时36分39秒。大气模型Atmospheric Model选择Mid-Latitude Summer（根据研究区的位置和影像获取时间来确定）。气溶胶Aerosol Model 选为Rural，气溶胶反演Aerosol Retrieval选为2-Band(K-T)。

②进行Multispectral Settings设置，弹出窗口如下：

根据要求设置气溶胶反演模型。

③进行高级Advanced Settings设置，弹出对窗口如下：

注意图中红色圈中的数据，Tile Size为计算时每个小窗口中的像元，有助于加快计算。Output Reflectance Scale Factor是给反射率（范围0-1，以浮点型表示）乘以一个系数将浮点型转换为整型，便于储存。

④将参数设置好后，点击Apply进行地表反射率计算。

4、植被指数的计算:

利用Basic Tools |Band Math，输入公式(float(b4)-b3)/(float(b4)+b3)，将b4设置为第三步计算出地表反射率中的第4波段，b3设置为第3波段，最后选择输出路径保存为NDVI。利用ROI Tool工具分析不同地表覆盖类型的植被指数，给出统计表。

5、地表温度反演：

利用Basic Tools |Band Math，输入公式1282.71/alog(666.09/b6+1)-273，将b6设置为第一步辐射定标结果radiance_band6中的61波段。最后选择输出路径保存为band61_tem。

结果与分析

1、对landsat7 ETM+元数据中的1、

2、

3、

4、

5、7波段进行辐射定标的结果（以432波段合成显示）

图1（原始影像） 图2（辐射定标后的影像）

分析：对比两幅影像，发现每种地物在两幅影像上显示的颜色都相同，因为辐射定标是按照线性关系式 （QCAL 为DN 值）进行变化的，相当于用辐射亮度代替了DN 值，所以影像显示的一模一样。当打开Cursor Location/Value 窗口

可以看出，原始影像中的数据是整型表示DN 值，定标后影像中的数据是浮点型表示辐射亮度。

2、利用FLAASH 大气校正模型计算出的结果（以432波段合成显示）

图3（辐射定标后的影像） 图4（大气校正后的影像）

分析：影像颜色大体格局没发生变化，但是仔细一看，地物颜色均发生了微小的变化，例如沙漠的颜色从淡绿色变成了淡浅绿色，甚至有的地方变成了灰色，裸地的颜色

L gain QCAL bias λ=∙+原始影像

辐射定标后的影像

从淡蓝色变成了灰白色，有植被的地方黑红色变少了等等。利用十字叉丝找一个有植被覆盖的像元并统计它的光谱特征曲线如下：

图5（辐射定标后植被的光谱曲线）图6（大气校正后植被的光谱曲线）

从图5中可以看出，未进行大气辐射校正的植被在蓝光波段（0.45um）的反射率比在绿光（0.55um）波段的反射率高，这不符合正常健康植被的光谱特征，说明大气辐射对植被的光谱特征产生了影响，而从图6中可以看出，经过大气辐射校正后，植被的光谱特征曲线符合了正常健康植被的光谱特征，在绿光波段（0.55um）有个反射峰，两侧的蓝光（0.45um）和红光（0.67um）则有两个吸收带。

3、利用地表反射率计算NDVI的结果

图7（原始影像）图8（NDVI影像）分析：从上面两图中，我们可知，有植被覆盖的地区都是高亮显示的，植被覆盖度高，则亮度越高；水库完全呈现黑色；云也呈现黑色，但是颜色较水库要浅一些；沙漠和裸地呈现颜色深浅不一的灰色，整体感官其沙漠比裸地更深。

下面为NDVI的统计表：

地物/NDVI Min Max Mean Stdev

Forest0.47830.93540.85610.0479

Farmland0.46830.73890.63790.0404

Grassland0.12510.62820.30520.0592

Barren Land0.04900.39590.16450.0518 Cloud0.04690.23540.13200.0367

Town0.01990.49850.10620.0460

River0.01660.31170.10100.0340

Desert0.03450.15780.06930.0080

Reservior-0.7980-0.3107-0.26120.2042

分析：通过提取地物的DNVI值可以发现：①绿色植被的DNVI值比较高，一般大于