ENVI下的Landsat8辐射定标与大气校正

ENVI下的Landsat8大气校正（初试）(2013-06-1715:13:06)转载▼标签：landsat8大气校正杂谈分类：ENVILandsat8的OLI陆地成像仪比之前的TM/ETM+多了两个波段，0.433–0.453μm和1.360–1.390μm，怎么多的波段对于地表反演更加有利。ENVI5.1直接支持Landsat8的大气校正（2013下半年发布），利用ENVI5.1提供的Landsat8波谱响应函数在ENVI5.0SP3下也能完成大气校正。大气校正之前，启动ENVIClassic，设置preferences-Miscellaneous:CacheSize：2048(最大内存75%)ImageTileSize：100（推荐1-4M）注：电脑内存为8g，64位操作系统保存后重启ENVI5。波谱响应函数文件下载：包括OLI和TIRS两个传感器第一步：辐射定标(1)选择File-Open，选择_MTL.txt文件打开。(2)ENVI自动显示RGB显示真彩色图像，打开DataManager对话框，可以看到ENVI自动读取元数据信息，包括中心波长信息、波段名称等。并将数据根据类型自动划分为三类。(1)选择ToolBox/RadiometricCorrection/RadiometricCalibration，选择可见光-近红外数据。(2)在RadiometricCalibration面板中定标类型（CalibrationType）：辐射亮度值（Radiance）输出储存顺序（OutputInterleave）：BIL输出数据类型：Float单击FLAASHSettings按钮，自动获取辐射亮度单位转换系数ScaleFactor：0.1其他选项是方便用于FLAASH大气校正。(3)选择文件名和路径输出图1：RadiometricCalibration面板第二步：FLAASH大气校正选择Toolbox/RadiometricCorrection/AtmosphericCorrectionModule/FLAASHAtmosphericCorrection，打开FLAASH大气校正工具。（1）文件输入与输出信息项目单击InputRadianceImage按钮，选择上一步准备好的辐射亮度值数据LC81230322013132LGN02_rad.dat。在RadianceScaleFactors对话框中选择Usesinglescalefactorforallbands（Singlescalefactor：1），在辐射定标中对单位进行了转换。单击OutputReflectanceFile按钮选择输出文件名和路径。（2）传感器与图像目标信息Lat：401939.46，Lon：116422.98（FLAASH自动获取）SensorType：UNKONWN-MSIGroundElevation（km）：0.043（从相应区域的DEM获得平均值）FlightDate：2013-05-12FlightTime：02:55:26注：在右边图层管理器中，单击右键选择ViewMetadata，在Metadataviewer中浏览time可以看到飞行时间图2：图像成像时间查看（3）大气模型（AtmosphericModel）：Sub-ArcticSummer（5月份纬度：40-50）（4）气溶胶模型（AerosolModel）：Urban（5）气溶胶反演（AerosolRetrieval）：2-Band（K-T）（6）初始能见度（InitialVisibility）：40。图3：FLAASH基本参数设置（7）多光谱设置（MultispectralSettings）Defaults下拉框：Over-LandRetrievalStandard（660：2100）。FilterFunctionFile：选择ldcm_oli.sli波谱响应文件图4：多光谱设置（8）高级设置（AdvancedSettings）：tile设置为100M，其余按照默认设置。（9）单击Apply按钮，执行FLAASH。图5：估算能见度、水汽柱结果第三步：浏览结果打开大气校正结果，浏览植被波谱曲线如下，大致可以看出大气校正后消除了大气散射的影响。图6：大气校正后的植被波谱曲线同时发现1.360–1.390μm波段数据大气校正之后结果全部为0，单独打开这个波段的原始文件LC81230322013132LGN02_B9.TIF或者在ENVI中标识为Cirrus（1.3730）波段，发现这个波段的图像噪声非常大，主要用于识别卷云，辐射定标后的值在集中在0.011697-0.023395。图7：卷云Cirrus（1.3730）波段图像讨论ldcm_oli.sli波谱响应文件包括了可见光-红外，全色9个波段的响应，而我们大气校正使用了前8个波段，另外卷云Cirrus波段噪声比较大，是否将Cirrus、Pan两个波段的响应函数去除，同时将两个波段从图像中移除，只针对7个波段进行大气校正，精度是否会更高？图8：oli波谱响应函数