ENVI哨兵2号L2A反射率
时间: 2025-02-28 10:03:41 浏览: 229
### 如何使用ENVI处理Sentinel-2 L2A反射率数据
#### 加载与预览数据
为了打开并预览来自哨兵2号的L2A产品,在启动ENVI软件之后,通过`File -> Open Image File...`选项来导入`.SAFE`文件夹中的`MTD_MSIL2A.xml`元数据文档。这一步骤会自动识别所有的波段,并允许用户浏览各个图像层以及查看基本信息[^1]。
```matlab
% MATLAB伪代码展示如何读取XML配置文件(仅作示意)
xmlFileName = 'path_to_SAFE_folder/MTD_MSIL2A.xml';
info = xmlread(xmlFileName);
disp(info);
```
#### 预处理阶段
执行辐射定标转换成表面反射率的过程对于L2A级的数据来说已经完成;然而,仍需考虑进一步的操作比如云检测移除、阴影效应修正或是重投影到统一坐标系下以便后续分析工作。可以利用ENVI内置工具如“Cloud Masking”来进行有效的云计算和去除。
#### 波段组合与增强显示
选择特定波段组合用于视觉解释或定量研究目的非常重要。例如RGB合成通常采用B4(红), B3(绿) 和 B2(蓝),而植被指数则更多依赖于近红外(NIR)与红色波段之间的比率计算。应用直方图均衡化或其他对比度调整技术能够显著改善影像质量,使得特征更加明显易于辨认。
#### 应用深度学习模型进行土地覆盖分类
基于已有的大规模标注好的Sentinel-2像素库,训练有素的卷积神经网络(CNNs)可被用来实现高精度的土地利用/覆被(LULC)制图任务。在ENVI环境中集成Python脚本接口调用外部训练好的TensorFlow/Keras模型预测新输入场景下的类别标签分布情况[^2]。
```python
import tensorflow as tf
from osgeo import gdal
# Load pre-trained model from TensorFlow SavedModel format
model = tf.saved_model.load('path/to/saved_model')
def classify_image(image_path):
dataset = gdal.Open(image_path)
array = dataset.ReadAsArray()
# Preprocess the input data according to your trained model requirements...
predictions = model(array).numpy() # Perform prediction using loaded model
return predictions.argmax(axis=-1)
classified_map = classify_image('input_sentinel_2_L2A_image.tif')
```
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