ENVI5.3中吉林一号卫星图像数据处理

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分享 2017-01-01
"吉林一号"商业小卫星于2015年10月7日,在酒泉卫星发射中心发射升空,其包括1颗光学遥感卫星、2颗视频卫星和1颗技术验证卫星。卫星工作轨道均为高约650公里的太阳同步轨道。如下为光学遥感卫星传感器的主要参数。

图:吉林一号卫星主要参数
ENVI中完全支持吉林一号光学遥感图像数据的处理,包括数据打开、辐射定标、大气校正、正射校正、图像融合等处理。下面介绍在ENVI5.3.1中吉林一号数据处理步骤。

第一步:安装扩展工具

(1)下载App Store for ENVI:<a href="http://pan.baidu.com/s/1kVwe7k ... we7kV ,安装和使用说明参考:<a href="http://blog.sina.com.cn/s/blog ... .html
(2)在App Store for ENVI中,安装"中国对地观测卫星支持工具V5.3"。
注:如果已经安装了这个工具,可以在App Store中单击Update APP按钮。
(3)重启ENVI软件之后,会增加一个菜单:File->Open as->China Satellites->JL1-01A

第二步:打开吉林一号数据

吉林一号L1级数据格式跟其他商业数据类似,主要是TIF格式的图像文件和一个RPC文件(TXT格式),其他还包括快试图、元数据文件(.xml)、图像外轮廓线等,如下图为多光谱数据的所有文件截图。

图:吉林一号多光谱文件
有人会觉得,TIF格式的图像文件,打开不是很简单吗。其实这里说的打开数据,不仅仅是打开TIF格式的图像文件,还需要打开相关的文件和信息,如RPC文件、中心波长信息、定标参数等,甚至成像时间。
(1)在ENVI中,File->Open as->China Satellites-> JL1-01A,选择.tif文件,这里为:JL101A_PMS_20160404021401_000006763_202_0004_001_L1_MSS.tif
注:吉林一号多光谱包括蓝、绿、红三个波段,由于吉林一号官方未提供波谱响应函数和中心波长信息,这里使用QuickBird的中心波长。
(2)同样方法打开全色图像数据。
(3)在图层管理器中,多光谱图层右键选择View Metadata,打开多光谱元数据信息。可以看到打开了丰富的元数据信息。
有了这些信息,我们就可以很方便的进行后面的处理,包括辐射定标、大气校正、正射校正等处理。

图:元数据中的RPC信息

图:元数据中的波谱信息
注:由于吉林一号官方未提供波谱响应函数和中心波长信息,这里使用QuickBird的中心波长标识吉林一号的三个波段:蓝、绿、红。


图:元数据中的成像日期

第三步:图像处理

这里介绍辐射定标、正射校正和图像融合处理。
  • 辐射定标

(1)在Toolbox中,打开/Radiometric Correction/Radiometric Calibration工具。
(2)在文件选择对话框中,选择多光谱数据。
(3)在打开的Radiometric Calibration面板,可以选择定标类型为辐射率数据。
注:由于官方未公布太阳辐照率数据,这暂时不能定标为大气表观反射率。
(4)选择输出路径和文件名。

图:辐射定标
  • 正射校正

下面以多光谱图像正射校正为例,全色图像类似的正射校正处理。
(1)在Toolbox中,打开/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow工具。
注:如果有参考影像,可选择/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Using Reference Image,自动从参考影像中选择控制点参与正射校正。
(2)在文件选择面板中,选择第二步中打开的多光谱图像和DEM,DEM使用ENVI自带的全球200米分辨率DEM。
注:这里也可以选择辐射校正的结果图像。
(3)单击Next,在RPC Refinement面板中,本例子使用无控制点正射校正,切换Advanced选项。
  • 输出象元大小(Output Pixel Size):2.88
  • 重采样方法(Image Resample):Cubic Convolution

注:ENVI中自动计算的像元大小为4米(全色未1米),这个是计算整景平均值,星下点是2.88米或者0.72米
(4)切换Export选项,选择输出路径和文件名及格式。
全色图像类似的正射校正处理。

图:RPC Refinement面板
在无控制点正射校正的情况下,多光谱和全色的校正结果存在几何偏差,如下图为两个校正结果叠加在一起,上下、左右都存在几个像素的误差。可以通过图像自动配准工具进行几何配准。

图:全色和多光谱图像无控制点正射校正结果
(1)在Toolbox工具箱中,打开/Geometric Correction/Registration/Image Registration Workflow工具,启动自动配准流程化工具。
(2)在File Selection步骤中,单击Base Image File右侧的Browse按钮,选择全色正射校正结果作为基准图像;选择多光谱正射校正结果作为待配准图像,单击Next按钮进入Tie Points Generation步骤。
(3)设置Maximum Allowable Error Per Tie Point(最大允许误差):3,其他参数默认,单击Next按钮进入Review and Warp步骤。
(4)自动生成的Tie点均匀的分布子在图像上,默认得到的RMS Error:0.68,400多个控制点,如下图所示。

图:自动寻找的Tie点
(1)勾选Preview选项,预览配准结果小于1个像元。
(2)在Review and Warp步骤中,选择Warping选项卡,各个参数如下:
  • 校正模型(Warping Method):Polynomial
  • 重采样方法(Resampling): Cubic Convolution
  • 背景值(Background Value): 0
  • 输出像元大小(Output Pixel Size from):Warp Image 提示:如果图像所在地区地形起伏较大,校正模块可选择局部三角网模型:Triangulation。


图:Warping选项卡参数设置
(3)单击Next按钮,在Export步骤,选择输出配准后图像。
(4)单击Finish按钮输出结果。
通过File->Chip View To->Google Earth,将ENVI中显示的图像配准结果叠加在Google Earth中显示。可以看到无控制点的正射校正结果基本与Google Earth上的底图吻合,如图中的道路、农田等几乎没有偏差。

图:Google Earth上显示几何校正结果
  • 图像融合


ENVI提供了多种图像融合方法,这里选择使用NNDiffuse Pan Sharpening融合方法
(1)在Toolbox中,打开/Raster Management/Convert Interleave,在文件选择框中选择多光谱图像正射校正结果,在打开的Convert File Parameters面板中选择输出储存顺序为BIP,设置Convert In Place:Yes,不单独输出文件。
注:该步骤为可选择处理,目的是将多光谱图像的储存顺序由BSQ变成BIP或者BIL,能提高2~3倍图像融合速度。

图:Convert File Parameters面板
(2)在Toolbox中,打开/Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening工具。
(3)在NNDiffuse Pan Sharpening面板中,分别选择多光谱图像和全色图像正射校正结果。
(4)其他参数默认不修改,选择输出路径和文件名。
(5)单击OK执行处理。

图:NNDiffuse Pan Sharpening面板

图:左-融合结果,右边-多光谱图像

图:上-融合结果,下-多光谱图像
文章来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102xr3c.html

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