ENVI内置光谱库绘制反射率图像
时间: 2025-06-23 19:08:01 浏览: 14
### 如何使用 ENVI 内置光谱库绘制反射率图像
#### 加载数据
为了利用 ENVI 的内置光谱库来创建反射率图像,首先需要加载待处理的数据集。这通常涉及遥感影像文件的导入操作。
#### 访问光谱库
ENVI 提供了一个丰富的内置光谱数据库,其中包含了多种材料的标准反射率曲线。通过菜单选项或者脚本命令可以访问这些资源[^2]。
#### 创建反射率图像
一旦选择了合适的端元光谱作为参考标准之后,就可以基于选定的光谱特征来进行进一步的操作。具体来说,在解混过程中会涉及到将原始多/高光谱影像中的像素分解成不同物质成分的比例表示形式——即所谓的丰度图;而反射率图像是指根据已知的端元光谱计算得到各波段下的相对反射强度分布情况,并最终形成可视化的结果展示出来[^1]。
```python
import spectral.io.envi as envi
from scipy.interpolate import interp1d
# 假设已经获取到envi格式的高光谱数据cube以及对应的波长向量wavelengths
hdr_file = 'path_to_hdr_file.hdr'
data, metadata = envi.open(hdr_file)
# 获取内置光谱库中某类地物(如植被)的反射率数据refl_lib及其对应波长wl_lib
# 此处仅为示意,实际调用API可能有所不同
refl_lib, wl_lib = get_reflectance_from_envi_library('vegetation')
# 对齐两个不同的波长范围以便后续比较
f = interp1d(wl_lib, refl_lib, kind='linear', fill_value="extrapolate")
aligned_refl = f(metadata['wavelength'])
# 将反射率应用于整个图像立方体以生成新的反射率图像
reflectance_image = data / aligned_refl * 100 # 转换为百分比单位显示
```
上述代码片段展示了如何读取 ENVI HDR 文件并调整其与特定类型的地面覆盖物相匹配的过程。这里假设有一个函数 `get_reflectance_from_envi_library` 来模拟从 ENVI 库提取所需类别反射特性的方式。最后一步则是简单地按照比例缩放原图像至相应的反射水平上。
请注意,以上过程简化了很多细节和技术考量,比如辐射校正、大气效应修正等都是构建精确反射率模型不可或缺的部分。
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