Vergleich der Landsat 7-Bildverarbeitung basierend auf ENVI und verschiedenen atmosphärischen Korrekturmethoden

1 Datenimport und radiometrische Kalibrierung

In Bezug auf das Herunterladen von Daten gibt es in Baidu viele verwandte Ressourcen, daher werde ich sie hier nicht wiederholen.

In den Rohdaten von Fernerkundungsbildern, die wir erhalten, sind die jedem Pixel entsprechenden Pixelwerte häufig Daten, die nicht eindeutig quantifiziert wurden und keine einheitliche Dimension (DN-Wert oder digitale Zahl) aufweisen, und wenn wir Fernerkundung verwenden müssen Bildinformationen Bei der Analyse der Eigenschaften von Merkmalen werden häufig der Strahlungswert, der Reflektivitätswert usw. benötigt. Daher müssen wir zuerst die Umwandlung zwischen den oben genannten Daten durch die Operation "Strahlungskalibrierung" realisieren.

In den Rohdaten von Fernerkundungsbildern, die wir erhalten, sind die jedem Pixel entsprechenden Pixelwerte häufig Daten, die nicht eindeutig quantifiziert wurden und keine einheitliche Dimension (DN-Wert oder digitale Zahl) aufweisen, und wenn wir Fernerkundung verwenden müssen Bildinformationen Bei der Analyse der Eigenschaften von Merkmalen werden häufig der Strahlungswert, der Reflektivitätswert usw. benötigt. Daher müssen wir zuerst die Umwandlung zwischen den oben genannten Daten durch die Operation "Strahlungskalibrierung" realisieren.
(1) Dekomprimieren Sie das Bildkomprimierungspaket (z. B. "LE71230392011231EDC00_RGF_21.rar"), öffnen Sie die Software ENVI Classic 5.3 (64-Bit), wählen Sie "Datei" → "Bilddatei öffnen" und wählen Sie die Komprimierung im Dateiauswahlfenster aus das erscheint Es gibt sechs Dateien im ".tif" -Format mit Suffixen, darunter "B10", "B20", "B30", "B40", "B50" und "B70" im Paket. Klicken Sie auf "Öffnen".

(2) Wählen Sie "Basic Tools" → "Preprocessing" → "Calibration Utilities" → "Landsat Calibration" und wählen Sie im Auswahlfenster der Popup-Datei ein Bandbild aus.

(3) Passen Sie im Popup-Attribut-Konfigurationsfenster den Sensor an, der dem zu kalibrierenden Satellitenbild, dem Datum der Datenerfassung, der Sonnenhöhe, der Anzahl der entsprechenden Bänder und der Art der elektromagnetischen Welle (Strahlung oder Reflexion) entspricht. , Dateispeichermodus und Adresse sowie andere Informationen. Unter diesen können die Informationen, die sich auf den Satelliten beziehen, aus den Metadateninformationen des Satellitenbildes erhalten werden.

(4) Führen Sie die obigen Vorgänge insgesamt sechs Mal durch, um eine radiometrische Kalibrierung der Bilder in den sechs Bändern 1, 2, 3, 4, 5 und 7 in der komprimierten Verpackung durchzuführen.

2-Bandensynthese

Wie bereits erwähnt, haben wir dieses Mal ein vollständiges Fernerkundungsbild von 1, 2, 3, 4, 5, 7 sechs Bändern für den Analysevorgang ausgewählt, und das Ergebnis des obigen Kalibrierungsvorgangs besteht darin, die Ergebnisbilder jedes Bandes zu kombinieren, das sie sind separat aufgeführt und nicht miteinander verbunden sind. Um eine vollständige Änderungskurve der verschiedenen Bänder eines Bildes in der späteren Analyse zu erhalten, müssen wir daher die Operation "Bandsynthese" für das obige Bild durchführen.
(1) Wählen Sie "Basic Tools" → "Layer Stacking" und wählen Sie die sechs Bandbilder nach der radiometrischen Kalibrierung im Popup-Dateiauswahlfenster aus.

(2) Nach der Auswahl müssen Sie die Reihenfolge der sechs Bilder in der Liste der zu synthetisierenden Dateien beachten. Da wir in der späteren Phase die Informationen jedes Bandes des synthetisierten Bildes in Form eines Liniendiagramms analysieren müssen, müssen wir die zu synthetisierenden Dateien in der Reihenfolge des "zentralen Wellenlängenwerts" von klein bis groß anordnen. Klicken Sie auf "Dateien neu anordnen", um diese Funktion zu erreichen.

(3) Nachdem die Sequenz angeordnet wurde, nachdem Sie die Projektionsinformationen usw. überprüft haben, klicken Sie auf "OK", um den Synthesevorgang zu starten.

3 Bearbeiten Sie die Header-Datei

Nachdem der Bandsynthesevorgang abgeschlossen ist, enthält das resultierende Bild die Informationen der ursprünglichen sechs Bänder. Da wir der Software jedoch während des Synthesevorgangs nicht die Informationen der einzelnen Bänder "mitgeteilt" haben, sind die Mittenwellenlängenwerte der sechs Bänder im synthetisierten Bild die Standardwerte (bzw. "1", "2") "..." 6 "). Um dieses Problem zu lösen, müssen wir jedem Band des synthetisierten Bildes manuell den ursprünglichen Wellenlängenwert zuweisen.
(1) Klicken Sie mit der rechten Maustaste in die Dateiliste "Liste der verfügbaren Bänder", wählen Sie die Ergebnisdatei nach der Bandsynthese aus und wählen Sie die Funktion "Header bearbeiten".

(2) Wählen Sie "Attribute bearbeiten" → "Wellenlängen", ändern Sie die Wellenlängeninformationen jedes Bandes des zusammengeführten Bildes gemäß den ursprünglichen Mittenwellenlängeninformationen jedes Bandes des Bildes und achten Sie darauf, die Dateneinheit auf "Mikrometer" zu ändern. .

4 Konvertieren Sie das Dateiformat

Wie aus der Figur ersichtlich ist, ist das Datenspeicherformat der resultierenden Bild- "Allbänder" nach der Bandsynthese und Bearbeitung der Header-Datei der "BSQ" -Modus, und in der atmosphärischen Korrektur, die als nächstes durchgeführt werden muss, erfordert das FLAASH-Verfahren Die Datenspeicherstruktur der Originaldatei Sie befindet sich im Modus "BIP" oder "BIL", daher müssen wir das Speicherformat der Datendatei konvertieren.

(1) Wählen Sie "Grundlegende Werkzeuge" → "Daten konvertieren (BSQ, BIL, BIP)", wählen Sie das Ergebnisbild nach der Bandsynthese aus und bearbeiten Sie die Operation der Header-Datei im Popup-Dateiauswahlfenster und klicken Sie auf "OK".

5 QUAC schnelle atmosphärische Korrektur

Verwenden Sie zuerst das Quick Atmosphere Correction Tool (QUAC) zur atmosphärischen Korrektur. Diese Korrekturmethode sammelt automatisch die spektralen Informationen verschiedener Bodenmerkmale aus dem Bild, um relevante empirische Werte für die atmosphärische Korrektur zu erhalten. Es ist erwähnenswert, dass diese atmosphärische Korrekturmethode nur multispektrale und hyper-spektrale Bilder verarbeiten kann.
Die schnelle atmosphärische QUAC-Korrektur stellt keine Anforderungen an die Dateneinheit, das Datenspeicherformat usw. der zu verarbeitenden Datei. Das heißt, wir können die durch die obigen Schritte konvertierte Datei im BIL-Format oder die Formatdatei im BSQ-Format verwenden vor der Umstellung.
(1) Wählen Sie "Basic Tools" → "Preprocessing" → "Calibration Utilities" → "Quick Atmospheric Correction", wählen Sie die zu verarbeitende Bilddatei im angezeigten Dateiauswahlfenster aus und klicken Sie auf "OK".

(2) Nachdem Sie die Ergebnisbilddatei erhalten haben, können Sie mit der rechten Maustaste darauf klicken und "Z-Profil (Spektrum)" auswählen, um die dem Pixel entsprechenden Spektrumsinformationen an einer beliebigen Position im Bild anzuzeigen, wenn am Fenster mehrere Fenster geöffnet sind Gleichzeitig können Sie mit der rechten Maustaste in eines der Bildfenster klicken, "Geografischer Link" auswählen und die entsprechenden Fensterinformationen auf "EIN" einstellen, um einen Mehrbildvergleich der Spektralinformationen im selben Bereich zu erzielen. Die folgende Abbildung zeigt den Vergleich zwischen dem Bild nach der schnellen atmosphärischen QUAC-Korrektur und dem Bild vor der Verarbeitung. Die spezifischen Vergleichsergebnisse werden in der zweiten Hälfte dieses Artikels analysiert.

6 Vereinfachte atmosphärische Korrektur der Dunkelpixelmethode

Das Grundprinzip der Dunkelpixel-Methode lautet: Unter der Annahme, dass auf dem zu korrigierenden Fernerkundungsbild ein dunkler Pixelbereich vorhanden ist und die Bodenoberfläche Lambertsche Reflexion ist und die Atmosphäre gleichmäßig ist, dann die dunklen Pixel mit geringem Reflexionsvermögen oder geringer Strahlung Einfluss von der Atmosphäre. Einfluss, machen den Helligkeitswert dieser Pixel relativ erhöhen, es kann angenommen werden, dass dieser Teil der Erhöhung der Helligkeit durch den Einfluss der Atmosphäre verursacht wird. Wenn dieser Wert auf dieser Basis von den Helligkeitswerten aller Pixel im gesamten Bild subtrahiert wird, ist das Ergebnis ein korrigiertes Bild mit verringertem atmosphärischen Einfluss. Diese Methode ist sehr einfach und die erhaltene Korrekturgenauigkeit kann die allgemeine Fernerkundungsforschung und die praktische Anwendung befriedigen.
(1) Wählen Sie "Basic Tools" → "Preprocessing" → "General Purpose Utilities" → "Dark Subtract", wählen Sie die zu verarbeitende Bilddatei im Popup-Dateiauswahlfenster aus und klicken Sie auf "OK".

(2) Wählen Sie die Kalibrierungsmethode im Popup-Fenster. Es stehen drei Kalibrierungsmethoden zur Auswahl, nämlich "Band Minimum", "Region Of Interest" und "User Value". Der Unterschied zwischen diesen drei Methoden besteht darin, dass die dunklen Pixel unterschiedlich ausgewählt werden. Bei der ersten Methode wird der Mindestwert des Bandes als hypothetisches dunkles Pixel verwendet, und bei der zweiten Methode wird die im Bild ausgewählte Untersuchung verwendet. Der durchschnittliche Pixelwert von Der Bereich wird als hypothetisches dunkles Pixel betrachtet, und die dritte Methode verwendet den vom Benutzer eingegebenen Wert als hypothetisches dunkles Pixel. In Kombination mit der Situation wählen wir die erste Methode.

(3) Klicken Sie auf "OK", um den Vorgang abzuschließen.

7 FLAASH atmosphärische Korrektur

Die atmosphärische Korrekturmethode FLAASH eignet sich für multispektrale Daten und hyper-spektrale Daten und kann den Einfluss der Atmosphäre auf die Strahlung genau kompensieren. Diese Methode verwendet das Strahlungsübertragungsmodell MODTRAN4 +, um die atmosphärischen Eigenschaften basierend auf den Eigenschaften des Bildpixelspektrums abzuschätzen, wodurch die durch die Auswirkungen der Wasserdampf- und Aerosolstreuung verursachten Interferenzen mit hoher Genauigkeit wirksam beseitigt werden können.
Andererseits stellt das FLAASH-Verfahren auch bestimmte strenge Anforderungen an die Datenverarbeitung. Beispielsweise muss sich die Datenspeicherstruktur im "BIP" - oder "BIL" -Modus befinden, und der Pixelwerttyp sind Strahlungs- oder Emissionsdaten nach der Kalibrierung und die Dateneinheit ist Es ist (μW) / (cm2 nm sr).
(1) Wählen Sie "Grundlegende Werkzeuge" → "Vorverarbeitung" → "Kalibrierungsdienstprogramme" → "FLAASH" und wählen Sie das zweite Element im angezeigten Umrechnungsfaktorfenster aus, dh ein einzelner Faktor gilt für alle Bänder. Da der ursprüngliche Spektralwert der Daten, die wir dieses Mal verwendet haben, in der Standardeinheit liegt, dh (W) / m2 * μm * rad, benötigen wir, um diese Einheit in eine Einheit zu ändern, die mit der FLAASH-Methode verwendet werden kann um den Umrechnungsfaktor auf 10,00 zu setzen.

(2) Wählen Sie im angezeigten Konfigurationsdialogfeld zuerst die Eingabebilddatei, das Verzeichnis und den Namen der Ausgabebilddatei aus und konfigurieren Sie den Längen- und Breitengrad des Mittelpunkts und den Sensortyp gemäß den Metadaten des Fernerkundungsbilds. (Sobald der Sensortyp ausgewählt ist, passt das System automatisch die beiden Parameter Sensorhöhe und Pixelgröße an.) Und die Segelzeit. Konfigurieren Sie gleichzeitig die Option der durchschnittlichen Höhe entsprechend dem tatsächlichen Forschungsgebiet. Zweitens wählen Sie das entsprechende Erdatmosphärenmodell und Aerosolmodell. Unter diesen muss das Erdatmosphärenmodell basierend auf einer Standard-Nachschlagetabelle bestimmt werden, und das Aerosolmodell wird basierend auf der tatsächlichen Situation des Untersuchungsgebiets bestimmt.

(3) Wählen Sie als nächstes "Multispektrale Einstellungen". Wenn das Wasserdampfinversionsmodell und das Aerosolmodell in den Grundeinstellungen eingestellt sind, müssen wir die multispektralen Eigenschaften entsprechend konfigurieren und nach Abschluss der Konfiguration auf "OK" klicken.

(4) Nachdem alle Einstellungen abgeschlossen sind, können Sie auf die Schaltfläche "Speichern" in der unteren rechten Ecke klicken, um dieses Mal alle Attributkonfigurationen für die FLAASH-Methode zu speichern. Wenn Sie später denselben Vorgang mit denselben Fernerkundungsdaten ausführen, speichern Sie diese Die Attributkonfiguration kann vermieden werden. Wiederholen Sie die Arbeit zum Anpassen der zugehörigen Parameter viele Male, um die Effizienz zu verbessern.
(5) Klicken Sie auf "Übernehmen", um die atmosphärische FLAASH-Korrektur zu starten. Während der frühen Ausführung stoppte die Software die Berechnung während des Prozesses und meldete den folgenden Fehler:

(6) Als Antwort auf dieses Problem habe ich einige der im Online-Forum bereitgestellten Methoden ausprobiert, aber der Fehler ist weiterhin vorhanden. Dann wurde festgestellt, dass der Zielordner chinesische Felder enthält, obwohl andere Operationen (wie die schnelle atmosphärische QUAC-Korrektur, die vereinfachte atmosphärische Korrektur der Dunkelpixel-Methode usw.) keine Fehler meldeten, aber wenn man bedenkt, dass die FLAASH-Methode komplizierter ist, ist die Zieldatei Der Ordner wurde in einen rein englischen Pfad geändert, und das Problem wurde behoben.
(7) Nachdem Sie die Ergebnisse erhalten haben, erhalten Sie auch ein Ergebnisprotokoll.

8 Vergleich und Analyse der atmosphärischen Korrekturergebnisse und anderer Verarbeitungen

8.1 Vergleichende Analyse der Ergebnisse der drei atmosphärischen Korrekturmethoden und der nicht korrigierten Ergebnisse

Wie in der obigen Abbildung gezeigt, sind die Bilder oben links, oben rechts, unten links und unten rechts die Ergebnisbilder der schnellen atmosphärischen QUAC-Korrektur, der vereinfachten atmosphärischen Korrektur nach der Dunkelpixelmethode, der Bandsynthese ohne atmosphärische Korrektur und der atmosphärischen FLAASH-Korrektur.
Aus der Figur ist ersichtlich, dass die Ergebnisse der schnellen atmosphärischen QUAC-Korrektur und der atmosphärischen FLAASH-Korrektur Emissionsdaten sind und die Daten häufig im Bereich von 1500 bis 2000 liegen, während die vereinfachte Dunkelpixelmethode atmosphärische Korrektur und Bandsynthese ohne atmosphärische Korrektur erfolgt Ergebniswerte liegen meist bei 80 der folgenden. Nach Rücksprache mit dem Lehrer stellte ich fest, dass es bestimmte Unterschiede in den numerischen Einheiten der Ergebnisse gibt, die durch verschiedene atmosphärische Korrekturen erhalten wurden. Und da die vier Bilddateneinheiten unterschiedlich sind, ist es nicht möglich, die Unterschiede in den numerischen Werten einfach zu vergleichen, sondern muss das gesamte Spektrumkurvendiagramm für die Analyse kombinieren.
Es ist ersichtlich, dass das Ergebnis ohne atmosphärische Korrektur dem atmosphärischen Korrekturergebnis der vereinfachten Dunkelpixelmethode sehr ähnlich ist und der Unterschied zwischen den beiden nicht offensichtlich ist. Ich denke, dies liegt daran, dass diese Methode nur dazu dient, eine vom Original zu subtrahieren Bild: Dunkle Pixel, und der kleinste Pixelwert in diesem Bild ist klein, wodurch die vereinfachte Dunkelpixelmethode atmosphärische Korrekturen vornimmt und diesen Wert subtrahiert, der sich nicht wesentlich von den Originalpixeln unterscheidet. Die Ergebnisse der schnellen atmosphärischen QUAC-Korrektur und der atmosphärischen FLAASH-Korrektur unterscheiden sich erheblich von denen ohne atmosphärische Korrektur, und beide Korrekturmethoden tendieren dazu, von niedrig auf 0,5 bis 0,6 mm zu steigen und dann einen größeren Abwärtstrend zu zeigen. Und es wird mehr sanft um 0,8 mm. Darüber hinaus ist auch ersichtlich, dass der Gesamtwert der schnellen atmosphärischen QUAC-Korrektur größer ist als das atmosphärische FLAASH-Korrekturergebnis.

8.2 Vergleich der Ergebnisse vor und nach der Kalibrierung und vergleichende Analyse der Spektralkurven verschiedener Bodenmerkmale

Zunächst müssen die ursprünglichen Sechs-Band-Bilddaten synthetisiert werden, die nicht radiometrisch kalibriert wurden, um Ergebnisdaten zu generieren, die Sechs-Band enthalten, aber nicht radiometrisch kalibriert wurden. Es ist zu beachten, dass die erhaltenen Ergebnisse auch die Mittenwellenlängenwerte der sechs Bänder in der Header-Datei bearbeiten müssen. Stellen Sie die verarbeiteten Daten zum Vergleich und zur Analyse zusammen.

Jedes der folgenden großen Bilder enthält sechs kleine Bilder. Unter diesen ist das Bild ganz links in der ersten Reihe das Fernerkundungsbild, das zweite Bild oben links ist das Ergebnis der schnellen atmosphärischen QUAC-Korrektur, das dritte Bild oben links ist das Ergebnis der atmosphärischen Korrektur der vereinfachten Dunkelpixelmethode und das Bild ganz rechts ist ein nicht bestrahltes Kalibrierungsergebnisdiagramm, das erste Diagramm in der unteren Reihe ist das Ergebnisdiagramm ohne atmosphärische Korrektur nach der Bandsynthese, und das Diagramm rechts in der unteren Reihe ist das Ergebnisdiagramm, das aus der atmosphärischen FLAASH-Korrektur erhalten wurde.

(1) Die obige Abbildung zeigt die Spektralkurve des Gewässers. Es ist ersichtlich, dass die Wasserspektrumkurve nach der atmosphärischen Korrektur einen höheren Reflexionswert aufweist, wenn die Wellenlänge niedriger ist, und beide einen starken Abfall bei etwa 0,7 zeigen und schnell auf nahe Null abfallen, dann weiter abnehmen, aber die Gesamtabnahmegeschwindigkeit Wird langsamer. Dies steht im Einklang mit der Schlussfolgerung, dass Wasser in den blauen und grünen Bändern eine starke Reflexion aufweist, in anderen Bändern, insbesondere im nahen Infrarotbereich, ist die Absorption von Strahlung am größten und die Reflexion erreicht sogar Null. Das Bild unten zeigt die spektralen Informationen eines anderen Gewässers. Es ist ersichtlich, dass es gewisse Unterschiede in den Details der Spektralinformationen der beiden Gewässer gibt, aber der Gesamttrend und der Wert sind sehr ähnlich.

(2) Das Bild unten ist ein Strahlungskurvenbild eines Gebäudeclusters. Es ist ersichtlich, dass der Gesamtwert der korrigierten Spektralkurve niedriger ist, wenn die Wellenlänge klein ist, und um 0,8 ansteigt und um 1,65 abzunehmen beginnt. Darüber hinaus ist es nicht schwer festzustellen, dass die Strahlungskurve dieses Gebäudes stark von verschiedenen atmosphärischen Korrekturmethoden beeinflusst wird, ob eine atmosphärische Korrektur durchgeführt wird, ob sie kalibriert ist oder nicht. Die fünf Diagramme sind fast unterschiedlich. Ich denke, dies kann auf die Tatsache zurückzuführen sein, dass das Wohngebiet stark von künstlichen Faktoren beeinflusst wird und die Merkmale komplizierter sind, was zu einer großen Lücke in den Endergebnissen von Betriebsmethoden mit unterschiedlichen Prinzipien und Präzisionen führt.

(3) Die folgenden zwei Bilder zeigen die Strahlungskurvenbilder von zwei Pflanzen an verschiedenen Orten. Es ist zu sehen, dass das Strahlungsbild schnell um 0,7 bis 0,8 ansteigt und einen Peak um 0,9 bildet, dann ist der Kurventrend relativ flach und erreicht wieder einen Peak um 1,5 bis 1,6, und dann fällt er signifikant ab. Dies entspricht auch eher dem Gesetz der Pflanzenreflexion, dh die Absorptionsrate ist für grünes Licht nahe 0,5 höher und das Reflexionsvermögen ist niedrig, es gibt einen Reflexionspeak im sichtbaren Lichtband von 0,4 bis 0,76 und dort ist eine steile Reflexionssteigung im nahen Infrarotbereich von 0,7 bis 0,8 und es gibt einen Peak um 1,0 bis 1,1. Es ist aber auch ersichtlich, dass es im Vergleich zur reinen Vegetationsspektrumkurve einige Details gibt, die hier nicht gezeigt werden.

(4) Das Folgende sind die Bilder und Kurven anderer Regionen im Vergleichsprozess. Aus dem Vergleich dieser Zahlen können wir immer noch die vorherigen Schlussfolgerungen ziehen, das heißt, die Ergebnisse ohne atmosphärische Korrektur sind den atmosphärischen Korrekturergebnissen der vereinfachten Dunkelpixelmethode sehr ähnlich, und der Unterschied zwischen den beiden ist nicht offensichtlich; die Ergebnisse von QUAC schnelle atmosphärische Korrektur und FLAASH atmosphärische Korrektur Das Ergebnis unterscheidet sich offensichtlich von dem Ergebnis ohne atmosphärische Korrektur, und es gibt einen großen Unterschied im steigenden und fallenden Trend der Kurve. Obwohl die schnelle atmosphärische QUAC-Korrektur einen ähnlichen Trend wie die atmosphärische FLAASH-Korrektur aufweist, ist der Wert der ersteren immer noch signifikant größer als der der letzteren.

(5) Beim Vergleich der Diagramme der Ergebnisbilder vor und nach der radiometrischen Kalibrierung ist auch ersichtlich, dass die Spektralkurve nach der radiometrischen Kalibrierung in den meisten Fällen den gleichen zunehmenden oder abnehmenden Trend aufweist wie vor der Kalibrierung, jedoch die Amplitude ändert der Strahlungskalibrierung hat sich in der Tat stark verändert - die Bildkurve nach der Strahlungskalibrierung kann als "Dehnen" der ursprünglichen Bildkurve angesehen werden. Der ursprüngliche relativ flache Teil wird steiler und die Kurve ist extrem steil. Der große Wert oder der minimale Wert ändert sich mehr als die umgebenden Daten, was wichtiger ist.

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