envi landsat
时间: 2024-12-28 11:25:25 浏览: 53
### 使用ENVI软件处理Landsat卫星数据
#### 打开和预览 Landsat 数据
运行 ENVI Classic 或者最新版本的 ENVI 软件,通过点击“File”菜单中的“Open Image File”,可以找到并打开包含遥感图像的 MTL 文件。对于 Landsat 卫星数据而言,通常会有一个名为 `LE07_L1TP_XXXXXX_YYYYMMDD_ZZ_T1_MTL.txt` 的文件作为元数据文件[^3]。
此操作不仅能够加载图像的所有波段到 Band List 中,还提供了关于该组影像的重要参数信息,比如太阳高度角、地球观测角度以及增益偏置系数等必要校准因子。
#### 辐射定标
为了将原始DN值转换成物理量级,在 Toolbox 工具箱内搜索 Radiometric Calibration 功能模块来执行辐射定标的流程。这一步骤确保了后续分析基于实际测量得到的能量强度而非简单的灰度等级表示法[^1]。
```python
# Python伪代码展示如何调用API实现自动化脚本完成辐射定标过程
envi.radiance_calibration(input_image="path_to_input", output_image="output_path")
```
#### 大气校正
大气效应会对地表反射特性造成影响,因此需要利用专门的大气校正算法去除这些干扰因素。FLAASH 是一种广泛应用于高光谱和多光谱数据分析的方法之一;可以在 Toolbox 中定位到 FLAASH Atmospheric Correction 并启动它来进行进一步的数据修正工作[^2]。
```bash
# 命令行方式启动FLAASH插件进行大气校正(假设环境已经配置好)
flaash -input "radiance_calibrated_file" -output "corrected_output"
```
#### 提取 NDVI 和估算植被覆盖度
经过上述两步之后,就可以着手计算 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI),这是一种衡量绿色植物健康状况的有效指标。在 ENVI 中可以直接应用内置公式 `(NIR-Red)/(NIR+Red)` 来获取每像素对应的 NDVI 数值,并以此为基础评估区域内的植被分布情况及其密度变化趋势。
```matlab
% MATLAB风格代码片段用于说明NDVI指数计算逻辑
nir_band = readimage('band_number_for_NIR');
red_band = readimage('band_number_for_Red');
ndvi = (double(nir_band)-double(red_band))./(double(nir_band)+double(red_band));
imwrite(uint8(rescale(ndvi)), 'NDVI_result.tif'); % 将结果保存为GeoTIFF格式
```
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