皆さん、こんにちは。地理を勉強しているシャオパンです。久しぶりに会いました。データの前処理が苦手で、最近は高解像度の6ワイドフォーマット画像（GF6-）を処理しています。 WFV) データを ENVI で作成しました。期間中、関連するデータの前処理でいくつかの問題が発生しました。解決策を見つける途中で、多くの問題に遭遇したことがわかりました。それらを共有したいと思います。できることを願っています。鍾もみんなも一緒に成長していきます。これが画像です！
1. ENVI での Gaofen 6 ワイド フォーマット イメージ (GF6-WFV) データの処理:
Gaofen No. 6 ワイドフォーマット画像 (GF6-WFV) データを ENVI で処理するための具体的な操作プロセスは、関連する公式 Web サイトのブログ文書を参照し、全体的なプロセスが最適であり、データに問題がないことを個人的に検証しました。
ENVI Zhong Gaofen の WFV データの大気補正方法 6．
2. Gaofen 6 Wide Format Image (GF6-WFV) データのオルソ補正:
Gaofen 6 ワイドフォーマット画像 (GF6-WFV) データを ENVI で処理するには、具体的な操作プロセスについては関連する公式 Web サイトのブログ文書を参照し、オルソ補正が研究ニーズのほとんどを満たしていることを個人的に確認してください。より正確にしたい場合は、二次補正を行うことができ、精度が向上します。
カスタム RPC ファイル画像のオルソ補正
3. ここが重要なポイントです: 負の値のデータ処理
元データは
基礎データ前処理(放射線校正+大気補正+オルソ補正)後のGF6_WFV_E116.7_N38.0_20190522_L1A1119882004.tilです。
4. 画像処理後のマイナス値の説明
ENVI FLAASHの大気補正のよくあるエラーと解決策は
公式サイトで説明されており、画像処理後のマイナス値の説明を見ることができます
5. 画像処理後の負の値の解釈 – 全体的な帰属
6. 画像処理後の負の値の試み
2019 年 5 月 22 日、2022 年 5 月 1 日、および 5 月 13 日の画像が同じ調査地域で見つかり、統合前処理操作が完了し、FLAASH 大気補正のデフォルト値が参照として使用されました
2019 年 5 月 22 日 大気補正はエアロゾル モデルを考慮していません (なし)
2019年5月22日 エアロゾルモデルを考慮した大気補正（地方）
2022 年 5 月 13 日 エアロゾルモデルを考慮した大気補正 (地方) + デフォルトの初期視程 40km
2022 年 5 月 1 日 エアロゾルモデルを考慮した大気補正 (地方) + デフォルトの初期視程 40km
2022 年 5 月 1 日の大気補正は、エアロゾル モデル (田舎) + 8km の初期視程 (一部の文書で指定されている値) を考慮します。
エアロゾルモデル（都市）＋初期視程（エアロゾルデータ反転値）を考慮した2019年5月22日の大気補正
7. 現在の結論
ENVI でのハイスコア No.6 ワイドフォーマット画像 (GF6-WFV) データ処理がマイナス値 理由: まだ試し中です、少なくとも範囲を狭めることを期待してください 現時点では良い解決策が思いつきませ
ん, だから私は無力です。自分で試してみてください。この件について話してくれてありがとう。もっと質問して、もっとコメントを残していただければ幸いです。私も手伝ってくれてありがとう！さようなら、私は相変わらず地理を勉強するぽっちゃり男です、また次回！