Landsat8——从遥感数据下载到辐射定标大气校正的全过程

最近需要某市的遥感数据，去淘宝搜索后发现15m分辨率的全市图像需要80块钱，自己探索一下遥感图像处理的全过程。

整个图像处理的流程是：遥感影像下载——遥感影像波段合成——遥感影像辐射校正——多个遥感影像镶嵌——遥感影像裁剪——遥感影像大气校正

一、遥感影像下载

1.遥感数据选择Landsat8 OLI（Operational Land Imager 陆地成像仪）传感器的数据，属于使用非常广泛的遥感数据，免费且易于下载，有较多日期的数据可以选择。

2.数据下载来源于地理空间数据云（地理空间数据云 (gscloud.cn)，其中Landsat系列、MODIS系列和DEM高程的遥感数据下载均为公开免费，但高分、资源系列遥感数据均为商业数据，需要购买。

3.遥感图像的选择：地理空间数据云的高级检索页面可以方便地对遥感数据进行检索，可以选择的检索项包括产品类型、时间、云量等，重点是可以通过行政区划对遥感数据进行检索。检索时推荐云量≤5%.勾选数据“有”选项。

4.在检索出结果后，点击图像即可看到影像的覆盖范围，如果有覆盖全部研究区域的最佳，如果没有可以选择下载多张遥感影像后续叠加。

在选择多张遥感影像时需要注意尽量选择月份相近，时间相近的影像，防止影像差距过大，后续镶嵌效果不理想。

二、遥感影像波段合成

Landsat8 OLI传感器的遥感数据包括多个波段，其中8波段是15m分辨率数据，其他波段分辨率则为30m，因此需要进行波段合成。此步骤需要ENVI（5.6或其他版本，本人使用了5.6版本）

首先，为打开Landsat8遥感数据文件，可以选择使用ENVI_APP_STORE扩展程序，在STORE中下载Landsat卫星数据打开助手。

1.在ENVI5.6中打开MTL头文件及B8波段tif文件

2.点击Image sharpening（图像融合）——Gram-Schmidt Pan Sharpening（Gram-Schmidt图像融合）。首先选择分辨率的多光谱数据文件，此时应选择后缀为MultiSpectral（多光谱）的文件

3.点击OK后需要选择高分辨率的全色波段文件，此时选择b8波段tif文件

4.点击OK后设置参数，如下所示，设置好后选择输出位置（建议不要有中文路径，但测试中发现有中文路径也可以）

5.输出成功，可以看到分辨率提高了

三、遥感影像辐射校正

在完成波段合成后，可以对得到的.dat文件进行下一步的辐射校正了

选择Radiometric Correction（辐射校正）——Radiometric Calibration（辐射定标），选择合成得到的.dat文件，设置参数如下，设置好后需要点击Apply Flaash Setting一下读取参数，最后设置输出路径。

注意，在这一步骤中输出路径就不能过长，不能有中文了，否则将会在处理过程中失去响应。

四、辐射校正影像的镶嵌

在镶嵌拼接时需要注意，如果遥感影像含有地理参考信息，可以使用ENVI中的“Pixel Based Mosaicking”工具，也可以使用“Seamless Mosaic”工具进行镶嵌拼接。当不含有地理参考信息时，仅能使用“Pixel Based Mosaicking”工具进行拼接。本文使用“Seamless Mosaic”工具（无缝镶嵌）（注：此步骤及之后使用中文语言包，需要注意的是：如果是中文包，不要将工具箱中的工具添加到收藏夹中，这会造成错误Variable is undefined:EXTSCRIPT，解决方法是删除C/user/Administrator/.idl文件删除收藏夹，此处需要感谢贴吧用户：天文学家twz提供的解决方法）

1.打开两幅需要拼接的经辐射校正处理后的文件

2.点击Mosaicking（图像镶嵌）——Seamless Mosaic（无缝镶嵌），由于本操作时使用了中文包，所以为图像镶嵌——无缝镶嵌

2.添加需要镶嵌的两个图像

3.为尽量使图像一致，在颜色校正界面点击直方图匹配进行颜色校正

4.接边线与羽化，可以选择自动接边线进行处理，处理效果也较好。

5.输出：首选选择输出路径，这里也尽量选择英文路径且路径不宜过长，重采样方法选择三次卷积即CubicConvolution，忽略值设置为0

遥感影像的镶嵌需要时间较长，至此图像镶嵌完成，进入图像裁剪部分。

注意：如果遥感影像数据比较大，而研究区域不需要那么大范围时，可以尝试先对每一张遥感影像裁剪后再拼接的方法，否则处理时间可能会需要一整晚甚至更长的时间，这是本人遇到的问题

五、镶嵌影像的裁剪

在裁剪前，已经在GIS中提前绘制好了需求区域的shp文件，坐标系可以不同，保存至相应目录中等待使用。

1.在ENVI5.6中打开前面镶嵌好的文件和shp文件（ENVI支持直接打开shp文件）

2.点击感兴趣区——利用ROI裁剪图像（Subset Data from ROIs），选择镶嵌好的图像为要裁剪的图像

3.选择shp文件作为输入ROIs，这里需要注意参数中有一个选项是“腌膜ROI范围之外的像元？”（Mask pixel outside of ROI?），如果选择了yes，将会严格按照你绘制的范围进行裁剪，如果选择了no，将会按照包含有ROI范围的大矩形框进行裁剪，这里选择yes，裁剪好的文件如下，此时可以将裁剪好的文件导入至gis中查看是否符合要求。

4.在GIS中检查发现效果良好，重合度高，后续将会使用遥感图像对gis边界进行修正

六、遥感影像的大气校正

大气校正需要的时间较长，操作比较复杂，所以推荐将影像进行裁剪后再进行大气校正。

此外还需要注意一点，辐射定标一定要放在影像裁剪步骤前，因为辐射定标需要头文件内的信息，影像裁剪后头文件会缺失。

大气定标需要使用ENVI5.6中的FLAASH模块。快速校正模块虽然速度较快，操作简单，但校正结果一般，本文使用的图像在经过快速校正模块校正后效果变差了。

1.打开裁剪好的遥感影像，点击辐射校正——大气校正模块——FLAASH大气校正（Radiometric Correction——Atmospheric Correction Module——FLAASH Atmospheric Correction）

先选择输入影像数据，选择use single scale factor for all band，下方参数默认

2.设置输出路径，其中Reflectance是我们需要的文件，而directory for FLAASH files则是其他文件（操作中发现删除directory for FLAASH files的文件夹后也无影响，大气校正好的文件仍能打开），建议两个文件都修改为自己的路径，否则有可能会出现默认输出文件夹"C:\Users\用户名\AppData\Local\Temp"读写权限受限，导致读取不到相应的文件。

图像中心坐标FLAASH模块能够自动获取，需要手动设置的参数如下：

（1）Sensor type（传感器类型）需要选择Landsat8 OLI

（2）Ground Elevation（平均海拔）需要自行查询

（3）影像日期时间：部分教程提到这些数据可以自动获取，但是操作过程中发现并没有，需要查看头文件并手动填写，否则会出现警告并校正失败。

(4)Atmospheric Model(大气模型类型)：需要根据成像时间和纬度信息选择，此处选择Mid-Latitude Summer，具体选择见下表（来自(38条消息) ENVI中辐射定标和大气校正_辐射定标结果怎么看_dahua1的博客-CSDN博客）：

（5）Aerosol Model（气溶胶模型）：主要选择urban（城市）或rural（农村）：此处选择城市

（6）进入Multispectral Settings选项——Kaufman-Tanre气溶胶反演（Kaufman-Tarre Aerosol Retrieval）——Assign Default Values Based on Retrieval Conditions选项选择660:1200nm，另外需要注意Filter Function File需要检查是否是相应传感器的.sli文件。