1. ENVI 5.5 加载多光谱和全色波段数据

2. 多光谱图像预处理

2.1 多光谱辐射定标

  • 在Toolbox中，打开 /Radiometric Correction/Radiometric Calibration ，选择多光谱数据文件。
  • 在Radiometric Calibration 面板中， 单击 Apply FLAASH Settings 按钮，

2.2 FLAASH大气校正

  • 在Toolbox 中，打开 /Radiometric Cor rection/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction 。
  • 点击 Input Radiance Image ，前面辐射定标 好 的数据，在 Radiance Scale Factors 面板中选择 Use single scale factor for all bands ，由于定标的辐射量数据与 FLAASH 的辐射亮度的单位一致，所以在此 Single scale factor 选择： 1 ，单击 OK
  • 注：由于使用Radiometric Calibration自动将定标后的辐射亮度单位调整为与FLAASH要求的一致，因此在Radiance Scale Factors中输入1。
  • Ground Elevation:0.210 （输入研究区域的平均高程）
  • Atmospheric Model: SAS
  • Aerosol Model: Urban
  • Aerosol Retrieval: None
    20191212141614-flaash-01.png
    20191212141614-flaash-02.png
    注：FLAASH大气校正结果扩大了10000倍。
    GF2 Spectral Response Function.jpg
    非5.5版本需要按照上图设置波普响应函数文件

3. 全色数据图像预处理

3.1 全色数据辐射定标

  • 在 Toolbox 中，打开 /Radiometric Correction/Radiometric Calibration

  • 在 R adiometric Calibration 面板中设置：

    • Calibration Type: Reflectance
    • BSQ
    • Output Data Type: UInt
    • Scale Factor: 10000
      由于多光谱FLAASH大气校正的结果为扩大了 10000 倍 的反射率数据， 为 了让融合图像效果好，需要将全色数据与多光谱数据 的 像元值变成一致。 这里使用辐射定标工具将全色数据定标为大气表观反射率，并扩大 10000 倍 。

4. 多光谱/全色正射校正

高分的 L1A级包括了 RPC 文件 ，在经过了辐射定标、 大气校正等处理， ENVI会自动将 RPC 嵌入处理结果中（ hdr 头文件中可以在图层管理中辐射定标或者大气校正结果。图层右键选 View metadata RPC 选项就是嵌入的 RPC 文件。可以直接使用/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow 工具进行正射校正。
由于本专题缺少控制点数据，下面是基于无控制点对多光谱全色数据结果进行正射校正。

4.1 全色图像正射校正

  • 在 Toolbox 中，启动 /Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow 工具。
  • 在 File Selection 中选择 全色数据 辐射定标结果。
  • 在 RPC Refinement 步骤中， 打开 Advanced 面板， 设置 Output Piexl Size 0.8 。其他默认。
  • 注： Grid Spacing 参数是正射校正的格网大小 ，格网越大数据越快相应精度越低 。
  • 输出像原大小：0.8m
  • ......PAN1-rad_rpcortho.dat

4.2 多光谱图像正射校正

  • 同样的方法对多光谱大气校正结果进行大气校正。
  • 在 Toolbox 中，启动 /Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow 工具。
  • 单击 Next 在 RPC Refinement 步骤中， 打开 Advanced 面板， 设置 Output Piexl Size 3.2 。 其他默认。

4.3 夹角问题，全色和多光谱图像的正射校正结果经常有一定的几何误差，对后面的处理如图像

  • 下面使用图像自动配准流程化工具（Image Registration Workflow）完成这两幅图像的配准。

5. 图像融合

  • 为了提高融合速度，将多光谱图像的储存顺序由 BSQ 转成 BIP 。

    • 在 Toolbox 中，启动 /Raster Management/Convert Interleave 选择上一步中多光谱正射校正结果图像。
  • 在 Toolbox 中，启动 /Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening ，分别选择多光谱和全色图像。

6. 植被增强

  • 在 Toolbox 中，启动 /Extensions/Vegetation Enhance
  •  Green/Red/NIR Band ：在下拉列表中选择对应的波段
  •  Select Enhance Level ：选择增强强度，三个等级（低、中、高）可选
  •  Select Output Bands ：选择输出波段，可以选择输出所有波段或 RGB 三个波段；
  •  Enter Output Filename ：选择输出文件名。
    20191213191426-veg-enh.png

7. 影像镶嵌/拼接

7.1 图像自动配准

  • 相同分辨率影像的图像配准

    • Main

      • 匹配算法（Matching Method）：提供两种算法，Cross Correlation：一般用于相同形态的图像，如都是光学图像；Mutual Information：一般用于不同形态的图像，如光学-雷达图像，热红外-可见光等。
      • 最小Tie点匹配度阈值（Minimum Matching Score）：自动找点功能会给找到的点计算一个分值，分值越高精度越高。当找到的Tie点低于这个阈值，则会自动删除不参与校正。阈值范围0-1。

      • 几何模型（Geometric Model）：提供三种过滤Tie点的几何模型，不同模型适用不同类型的图像，以及需要设置不同的参数。

        • 1、Fitting Global Transform：适合绝大部分的图像。还需要设置以下两个参数：

          • 变换模型（Transform）：包括一次多项式First-Order Polynomial和放射变化RST。
          • 每个连接点最大允许误差（Maximum Allowable Error Per Tie Point）：这个值越大，保留的Tie越多，当精度约差。
        • 2、Frame Central Projection：适合于框幅式中心投影的航空影像数据。
        • 3、Pushbroom Sensor：适合带有RPC文件的图像。

    • Advanced

      • Matching Band in Base Image：基准影像配准波段
      • Matching Band in Warp Image：待配准影像配准波段
      • Requested Number of Tie Points：Tie点个数，不能小于9。
      • Search Window Size：搜索窗口大小，需要大于匹配窗口大小，搜索窗口越大，找到的点越精确，但是需要时间越长。简单预测搜索窗大小的方法：让待配准图像50%透明显示，之后量测两个同名点之间的像素距离D，搜索窗口最小为（D+5）*2
      • Matching Window Size：匹配窗口大小，会根据输入图像的分辨率自动调整一个默认值。
      • Interest Operator：角点算子，Forstner方法精度最高速度最慢。

    • 检查Tie点和待配准图像

      • 在Review and Warp面板

        • Switch To Warp/Switch to Base：基准影像与待配准影像视图切换按钮
        • Show Table：Tie点列表
        • Start Editing：添加和编辑Tie点
        • Tie Points：Tie点个数
        • 单击Show Table，打开Tie点列表，可以对连接点进行编辑，最右列为误差值，右键选择Sort by selected column reverse安装误差排序，可以直接删除误差较大的点。

      • Warping

        • 纠正模型（Warping Method）：放射变化（RST）、多项式（Polynomial）、局部三角网（Triangulation），默认为多项式；
        • 重采样方法（Resampling）： Cubic Convolution；
        • 背景值（Background Value）： 0；
        • 输出像元大小（Output Pixel Size from）：Warp Image；
  • 自动获取两幅图像有效区域重叠范围V5.3 | Toolbox/Extensions/Get Overlay Shapefile
  • 批量直方图匹配工具V5.3 | Toolbox/Extensions/Histogram Match Batch

8. 影像裁剪

9. 面向对象绿地信息提取

9.1 第一步：获取阈值和规则

  • 进行标准假彩色合成显示，植被为红色显示便于区分。

10. 基于eCognition影像分类

  • New project & loa d our image
  • View settings: R G B

  1. 分割

    • multiresolution segmentation
    • ![]()

  2. 确定类别

    • ![]()

  3. 选取训练样本

  4. 选取分类器，选取分类方法

  5. classification

  6. Export Shapefile

Reference

  1. 《ENVI培训教程_201505》
  2. 中国地质调查局地质调查技术标准(DD2013-12)多光谱遥感数据处理技术规程 (target=_blank) | PDF
  3. 利用ERDAS、ENVI处理遥感影像的步骤

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