用envi得到表观反射率步骤
时间: 2025-06-28 08:04:43 浏览: 16
### 使用ENVI软件获取表观反射率的具体操作流程
#### 数据准备
为了获得表观反射率,在使用ENVI之前需准备好原始遥感数据。这通常涉及下载并解压所需的遥感影像文件至指定的工作目录内[^2]。
#### 启动ENVI并加载数据
启动ENVI应用程序后,通过菜单栏中的`File | Open External File | Landsat`选项来打开`.met`元数据文件或其他适用的数据集格式。此过程会自动识别并导入相应的波段信息。
#### 执行辐射定标转换
一旦数据被成功加载入环境,下一步就是执行从数字数值(DN)到物理量单位(如辐照度或反射率)之间的变换。对于Landsat系列卫星而言,可以通过调用内置工具完成这一任务:
1. **选择Radiometric Calibration模块**
- 寻找并点击`Basic Tools`下的`Calibration`子菜单内的`Convert to Radiance (MTL)`命令项。
2. **配置参数设置窗口**
- 在弹出对话框里确认输入源为已加载的多光谱图像;
- 设置输出路径保存计算所得的结果文件;
- 应用默认或是自定义调整因子以适应特定需求场景的要求。
上述步骤完成后即可得到基于传感器测量值得到的大气顶层(TOA) 辐射亮度值(L*)[^3]。
#### 计算表观光谱反射率
最后一步是从TOA辐射亮度推导出表观反射率ρ。利用ENVI提供的专门功能可以直接进行这项运算:
- 返回主界面后再次访问`Basic Tools` -> `Reflectance Conversion`, 这里可以选择合适的模型来进行进一步修正, 如MODTRAN等大气校正算法;
- 提交必要的辅助变量比如太阳高度角、观测角度以及可能存在的气溶胶特性描述等作为额外输入条件;
经过这些处理之后所获得的就是所谓的“表观反射率”,它反映了目标物体表面属性而未考虑大气影响因素的影响。
```python
# Python伪代码展示如何自动化部分流程(仅作示意)
import envi
def process_to_apparent_reflectance(input_file_path, output_dir):
# Load data using ENVI API or similar method
dataset = envi.open_image(input_file_path)
# Perform radiometric calibration converting DN values to TOA radiances
calibrated_data = perform_radiometric_calibration(dataset)
# Apply atmospheric correction model to derive apparent reflectance
result = apply_atmospheric_correction(calibrated_data)
# Save processed image with new band names indicating it's now in terms of surface reflectance
save_result_as_geotiff(result, f"{output_dir}/apparent_reflectance.tif")
process_to_apparent_reflectance('path/to/input/image', 'desired/output/folder')
```
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