序章：
衛星画像を取得したら、まず放射補正と大気補正を行うことが最も基本的かつ重要であり、次の画像処理の前提条件でもあります。
放射線補正、大気補正とは何かということについては、千通りあると思います。このブログ投稿の焦点は、放射線補正と大気補正の具体的な手順であるため、ここでは詳細には触れません。早速本題に入りましょう。
放射線補正手順
1. 準備: Landsat8 衛星データ。
データの入手方法は推奨サイト：http://www.gscloud.cn/
2. ファイルを開きます。下の
図に示すように、 MTL、txt ヘッダー ファイルを開きます
。 2. 右側のツールボックスで「radiomatric Calibration」を検索し、ダブルクリックして開きます。
3. 以下に示すように、クリックして開き、最初のマルチバンド画像を選択します。選択できる画像が 5 つあるのはなぜですか? ここでは、Landsat8 衛星の特性を理解する必要があります。衛星には、OLI Land Imager (Operational Land Imager) と TIRS Thermal Infrared Sensor (熱赤外線センサー) の 2 つのセンサーが搭載されています。このうち、TIRSセンサーには2つの赤外線バンドが含まれており、画像のデータマネージャーを開くとバンド情報がはっきりと確認でき、一目瞭然です。品質は品質評価帯域です。
4. 次の図に示すように [OK] をクリックし、キャリブレーション タイプとして [Radiance] を選択し、次の大気補正の準備として出力形式として [BIL] を選択します。出力タイプとして float を選択し、「FLAASH 設定を適用」を直接クリックすると、スケール係数が自動的に一致します。出力場所を選択します。ここに注意してください。パスは長すぎてはならず、パス内に漢字が表示されてもなりません。そうしないと、間違いを犯しやすくなります。
「OK」をクリックすれば完了です。
ノート：放射測定キャリブレーション後、画像に大きな視覚的な変化はありませんが、パラメータが変更されています。
画像のトリミング
なぜここで画像のトリミングを導入するのでしょうか? 放射校正の完了後に大気補正を実行する必要があり、大気補正のプロセスは比較的長いため、時間を節約するために、最初に調査したい領域を切り取ってから、その領域で大気補正を実行すると、時間を大幅に節約でき、不必要な犠牲を払うことがなくなります。
そこで、再び疑問が生じます。なぜ放射線校正の前に最初にトリミングしないのですか? 放射線校正には画像のヘッダーファイルが必要ですが、トリミングするとヘッダーファイルがなくなり、大気補正にはヘッダーファイルは必要ないので…。
はじめましょう！
準備: 1. 調査地域の行政境界線 2. Landsat8 画像
注：行政境界線のベクターファイルの入手方法については、前回のブログで詳しく紹介していますので、必要な学生はご覧ください。行政境界ベクトルデータダウンロードチュートリアル
1. 放射線校正が完了したら、上の画像を続けてみましょう。適切な量のファイル (shp 接尾辞を持つファイル) を開きます。ここでは北京市海淀区を例に挙げます。
2. それをロードします。ロードした後、下図に示すように、右側のツールボックスで「Subset Data from ROI」を検索し、ダブルクリックして開きます。
3. トリミングする画像を選択します。ここでは、放射線校正後に画像を選択する必要があることに注意してください。「OK」をクリックします。
4. 次に、次のインターフェイスに入ります。ここで ROI 領域、つまりトリミング領域を選択します。適切な量のデータは 2 つのファイルで構成されているため、2 つあり、両方を選択します。「ROI の外側のピクセルをマスクしますか?」 この場所では [はい] を選択します。 [はい] を選択すると、不規則な境界領域に従ってカットされます。 [いいえ] の場合、ROI の長方形の枠に従ってカットされ、切り抜きは長方形になります。「Mask Background」の背景値はゼロ、つまり黒に設定されます。
5. OK、これが切り抜き後のエフェクト画像です。
大気補正
注意: 大気補正の手順は複雑に見えますが、実際は非常に簡単で、任意のフォームに情報を入力するだけです。テーブル内のパラメータ情報をどのように取得するかが鍵となりますので、各ステップ、ナニーレベルでの情報の取得方法を読んでいただければと思います。
さあ、続けて、上記の結果を見て、これを見つけてください。
2. 次に、図 2.1 に示すように、このフォームに入力するだけで、大気補正を実行できます。
図2.1
図2.2
(1) まず、入力輝度画像でトリミングされた画像をロードし、ポップアップ ダイアログ ボックス (上の図に示すように) で 2 番目の単一使用... を選択し、次の 2 つの出力の出力パスを選択します。
(2) センサータイプ センサータイプは、イメージに応じたタイプを選択してください。
(3) フライト日時、年、月、日、分、秒、この情報はどのようにして取得しますか? これは、レイヤーを右クリックしてメタデータを表示し、時間内に表示されます。（皆さん、ここに写真を載せる必要はないと思います）
(4) 地盤標高の平均標高、このデータはどうやって入手するのですか？方法は 2 つあります。1. Baidu に直接アクセスし、その地域の平均高度を確認します。2. より専門的な手段。(記事が長いため、この方法は本文の後の付録に記載されています)
(5) 大気モデル 大気モデルはどうやって選ぶのですか？さあ、みんなにリストを渡して、このリストに従って選んでください。図 2.3 に示すように。
図2.3 大気モデル対応表
(6) エアロゾル モデル エアロゾル モデルは、状況に応じて都市または農村を選択します。
(7) マルチスペクトル設定 マルチバンド設定（最下段）をクリックすると、以下のインターフェースが表示され、図の方法で選択できます。「GUI」を選択し、「デフォルト」をクリックして、最初のものをクリックして開き、選択します。
作業が終わったら「OK」→「適用」をクリックすると雰囲気補正が始まります。
付録：
上記の地域の平均標高の数え方を紹介しましょう。
1. ファイルを開き、ENVI インストール パスでこのファイルを見つけます。これは、ENVI に付属するグローバル 900m DEM データです。画像を直接見てください。これがファイルです。
2. このツールを開いて統計を作成します。
3. 付属のファイルを選択し、画像を確認して、[統計サブセット] をクリックします。
4. 次に、[ファイル] をクリックして画像を参照します。
6. 学習している領域を選択し、[OK] をクリックして、以下のスクリーンショットに従います。
7. ここで、統計が出てきます。Mean は平均高度です。ここでの単位はメートルです。さて、この場所の平均標高がわかります。
注意：標高を記入する際の単位はkmですので、必ず単位を確認してから記入してください。
この時点で放射線補正、大気補正、変則トリミング、内容は全て終了です