envi数据预处理Landsat8
时间: 2025-07-06 09:49:30 浏览: 12
### 如何在ENVI中对Landsat 8 数据进行预处理
#### 打开 Landsat 8 数据文件
为了开始预处理,在 ENVI 中加载 Landsat 8 图像数据。通过菜单栏选择 `File -> Open Image File` 并浏览到存储有 Landsat 8 文件的位置来完成此操作[^1]。
#### 辐射定标过程
一旦图像被成功导入,下一步是对原始DN(数字数值)值执行辐射定标转换成物理量级如辐亮度或反射率。如果遇到 "Calibration requires gain and offset for each band" 的警告消息,则表明缺少必要的增益和偏移参数用于特定波段的计算。这通常是因为未正确指定元数据路径或是选择了错误的产品级别所致[^2]。确保已下载并关联了正确的MTL (Metadata) 文本文件,该文件包含了所有必需的信息来进行精确的辐射定标。
```python
# Python伪代码展示如何读取MTL文件中的增益(gain)和偏置(offset)
import re
def parse_mtl_file(mtl_path):
with open(mtl_path, 'r') as f:
content = f.read()
gains_offsets = {}
pattern = r'(\w+_RADIANCE_MULT_BAND_\d+)\s=\s([\de.E+-]+)\n.*?_ADD_BAND_\d+\s=\s([\de.E+-]+)'
matches = re.findall(pattern, content)
for match in matches:
key = match[0].replace('_MULT', '').lower().strip()
value_gain = float(match[1])
value_offset = float(match[2])
gains_offsets[key] = {'gain':value_gain,'offset':value_offset}
return gains_offsets
```
#### 大气校正步骤
完成了辐射定标的影像还需要进一步的大气校正以去除由大气散射等因素引起的影响。可以利用FLAASH模块或其他内置工具实现这一点。启动 FLAASH 后设置好输入输出选项以及传感器类型等相关配置项即可运行自动化的流程。
#### 提取 NDVI 和估算植被覆盖度
经过上述两步之后就可以基于红光(Red)与近红外(NIR)两个通道的数据轻松构建NDVI指数,并据此评估区域内的植被状况。公式为 `(NIR - Red)/(NIR + Red)` 。对于植被覆盖度(FVC),则可以根据经验模型或者统计方法得出具体数值。
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