资源一号02C HR相机数据处理
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2016-06-27
资源一号02C有两台2.36米分辨率HR相机使数据的幅宽达到54km，这次获取的数据包括三个TIFF文件，*HR1.tiff和*HR2.tiff，以及分别对应RPC文件*.rpb；另外一个文件比较大的*.tiff，打开浏览发现他是HR1和HR2镶嵌的结果，而且几何位置还一样，像是做过几何处理后镶嵌的结果。据说还包括一个DEM数据，不过这里拿到的数据没有。
本文主要包括数据打开、正射校正、图像镶嵌、图像融合、真彩色合成，在ENVI5下操作，同时也介绍了在ENVI Classic或者ENVI4.8版本下的操作。
1. 打开与浏览数据
直接打开*HR1.tiff和*HR2.tiff文件，如下图所示，可以看到两景图像自动镶嵌在一起，不过在颜色和位置上有一定的偏差。
图1：两幅HR相机图像显示
在Layer Manager中，在一个图层中右键选择View Metadata，浏览Mapinfo 选项，发现没有投影和坐标信息。但是切换到Associated RPC Info选项，可以看到已经自动读取了RPC文件信息。但是没有利用rpc文件对图像进行地理定位，我们需要在头文件中更改一个设置，在正射校正步骤中会介绍更改方法。
图2：Mapinfo 选项
图3：附带的RPC信息
在ENVI Classic中是如下所示，为什么不能用RPC对图像进行地理定位，需要参考第二步中的设置。
图4：更改之前的波段列表信息
2. 正射校正
下面我们介绍在两种界面中正射校正操作。
l ENVIclassic或者ENVI4.8及之前版本：
(1) 在波段列表中，右键选择Edit header。
(2) 打开Edit Attributes->RPC or RSM Projection Emulation，在RPC Parameters面板中，设置RPC Projection Emulation Enabled：On。如图6所示，使用RPC文件对图像进行了地理定位。
图5：RPC Parameters面板
图6：更改之后的波段列表
(3) 选择Map- > Orthorectification -> Generic RPC and RSM->Orthorectify using RPC or RSM，选择相应的图像文件。
(4) 在Orthorectification Parameters面板中，设置相应的参数，如DEM、输出投影信息、像元大小等。
图7：正射校正输出面板
注：如果不修改RPC Projection Emulation Enabled参数，在Classic界面中做正射校正会出错。如下图所示：
图8：Classic中的正射校正界面（未修改）
l ENVI5中：
(1) 打开Toolbox/Raster Management/Edit ENVI Header，选择需要修改的文件。
(2) 打开Edit Attributes->RPC or RSM Projection Emulation，设置RPC Projection Emulation Enabled：On。
(3) 启动Toolbox/Geometric Correction/Orthorectification/ RPC Orthorectification Workflow。
(4) 第一步骤：选择图像文件和dem文件
(5) 第二步骤：正射校正参数设置，包括控制点选择、输出像元大小、重采样方法、输出路径等。
控制点：无
Pixel size：2.36
Image resample：Cubic Convolution
(6) 单击Finish，执行正射校正。
同样的方法对HR2进行正射校正处理，最终的结果如下：
图9：HR1和HR2正射校正结果
3. 图像镶嵌
图像镶嵌直接用Toolbox/Mosaicking/Georeferenced Mosaicking即可。
值得注意的是，可能两个相机拍摄角度的原因或者其他原因，两个图像在在颜色上有细微的差异，在镶嵌时候调整叠加顺序和使用一定阈值的羽化效果，如这里是HR2在上层次，使用10个像素的羽化，镶嵌结果基本看不出镶嵌边界。
图10：镶嵌结果
注：如果重叠区域有较大的几何误差（无控制点情况下可能有1-3像素的误差，自南向北误差逐渐增大），可使用Toolbox/Geometric Correction/Registration/Image Registration Workflow图像自动配准工具对正射校正结果进行微校正。
4. 图像融合
启动Toolbox/Image Sharpening/Gram-Schmidt Pan Sharpening，分别选择正射校正好的多光谱和全色图像，如下图设置参数。
图11：Pan Sharpening参数面板
由于HR相机图像和多光谱图像的覆盖范围不一致（60km和54km），在融合之前可以裁减他们的重叠区，工具为：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01017nd1.html。
如下图是没有裁减的情况下的融合结果，图像周边有一些黑白区域。
图12：未裁减重叠区融合结果
如下图所示，由于全色和多光谱空间分辨率相差3倍，融合图像和多光谱图像在视觉上有很大的变化，中间框中的图像是10米多光谱，框外的是2.36米的融合结果。
图13：城市区域融合结果
图14：农田区域融合结果
5. 真彩色合成
采用波段合成的方法：
R：Red
G：（Gree+Red+Nir）/3，band math表达式：byte((fix(b1)+b2+b3)/3)
B：Gree
使用/Raster Management/Layer Stacking按照上述顺序组合一个三个波段数据，得到真彩色合成结果。
图15：真彩色合成（城区）
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01019stk.html
本文主要包括数据打开、正射校正、图像镶嵌、图像融合、真彩色合成，在ENVI5下操作，同时也介绍了在ENVI Classic或者ENVI4.8版本下的操作。
1. 打开与浏览数据
直接打开*HR1.tiff和*HR2.tiff文件，如下图所示，可以看到两景图像自动镶嵌在一起，不过在颜色和位置上有一定的偏差。
图1：两幅HR相机图像显示
在Layer Manager中，在一个图层中右键选择View Metadata，浏览Mapinfo 选项，发现没有投影和坐标信息。但是切换到Associated RPC Info选项，可以看到已经自动读取了RPC文件信息。但是没有利用rpc文件对图像进行地理定位，我们需要在头文件中更改一个设置，在正射校正步骤中会介绍更改方法。
图2：Mapinfo 选项
图3：附带的RPC信息
在ENVI Classic中是如下所示，为什么不能用RPC对图像进行地理定位，需要参考第二步中的设置。
图4：更改之前的波段列表信息
2. 正射校正
下面我们介绍在两种界面中正射校正操作。
l ENVIclassic或者ENVI4.8及之前版本：
(1) 在波段列表中，右键选择Edit header。
(2) 打开Edit Attributes->RPC or RSM Projection Emulation，在RPC Parameters面板中，设置RPC Projection Emulation Enabled：On。如图6所示，使用RPC文件对图像进行了地理定位。
图5：RPC Parameters面板
图6：更改之后的波段列表
(3) 选择Map- > Orthorectification -> Generic RPC and RSM->Orthorectify using RPC or RSM，选择相应的图像文件。
(4) 在Orthorectification Parameters面板中，设置相应的参数，如DEM、输出投影信息、像元大小等。
图7：正射校正输出面板
注：如果不修改RPC Projection Emulation Enabled参数，在Classic界面中做正射校正会出错。如下图所示：
图8：Classic中的正射校正界面（未修改）
l ENVI5中：
(1) 打开Toolbox/Raster Management/Edit ENVI Header，选择需要修改的文件。
(2) 打开Edit Attributes->RPC or RSM Projection Emulation，设置RPC Projection Emulation Enabled：On。
(3) 启动Toolbox/Geometric Correction/Orthorectification/ RPC Orthorectification Workflow。
(4) 第一步骤：选择图像文件和dem文件
(5) 第二步骤：正射校正参数设置，包括控制点选择、输出像元大小、重采样方法、输出路径等。
控制点：无
Pixel size：2.36
Image resample：Cubic Convolution
(6) 单击Finish，执行正射校正。
同样的方法对HR2进行正射校正处理，最终的结果如下：
图9：HR1和HR2正射校正结果
3. 图像镶嵌
图像镶嵌直接用Toolbox/Mosaicking/Georeferenced Mosaicking即可。
值得注意的是，可能两个相机拍摄角度的原因或者其他原因，两个图像在在颜色上有细微的差异，在镶嵌时候调整叠加顺序和使用一定阈值的羽化效果，如这里是HR2在上层次，使用10个像素的羽化，镶嵌结果基本看不出镶嵌边界。
图10：镶嵌结果
注：如果重叠区域有较大的几何误差（无控制点情况下可能有1-3像素的误差，自南向北误差逐渐增大），可使用Toolbox/Geometric Correction/Registration/Image Registration Workflow图像自动配准工具对正射校正结果进行微校正。
4. 图像融合
启动Toolbox/Image Sharpening/Gram-Schmidt Pan Sharpening，分别选择正射校正好的多光谱和全色图像，如下图设置参数。
图11：Pan Sharpening参数面板
由于HR相机图像和多光谱图像的覆盖范围不一致（60km和54km），在融合之前可以裁减他们的重叠区，工具为：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01017nd1.html。
如下图是没有裁减的情况下的融合结果，图像周边有一些黑白区域。
图12：未裁减重叠区融合结果
如下图所示，由于全色和多光谱空间分辨率相差3倍，融合图像和多光谱图像在视觉上有很大的变化，中间框中的图像是10米多光谱，框外的是2.36米的融合结果。
图13：城市区域融合结果
图14：农田区域融合结果
5. 真彩色合成
采用波段合成的方法：
R：Red
G：（Gree+Red+Nir）/3，band math表达式：byte((fix(b1)+b2+b3)/3)
B：Gree
使用/Raster Management/Layer Stacking按照上述顺序组合一个三个波段数据，得到真彩色合成结果。
图15：真彩色合成（城区）
文章来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01019stk.html
