遥感envi 去条带校正

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1、辐射校正在遥感图像处理中，辐射校正是图像预处理工作的一部分，包括大气校正、去除坏线条带、消除太阳高度角影响等，这节课我们主要练习大气校正和条带坏线处理，为下一部的图像处理工作奠定基础。一．大气校正对图像进行大气校正指的是去掉由于大气散射作用造成的路径辐射附加在地物中的部分。因而，这种校正相当于从每个波段的图像亮度值中减去一个相应的代表大气影响的偏差值。在ENVI中我们可以采用波段对比法用受影响小的波段来校正受影响大的波段，通过直方图最小值的对比就可以进行操作。使用数据：官厅水库TM_sub和tm_1有三种方法进行大气校正，步

2、骤如下：（一）波段对比法分别打开官厅水库TM_sub图像的第二波段和第四波段，由于四波段属近红外波段，波长较长，受大气影响比较小，所以我们可以利用波长较长的第四波段来对波长较短的第二波段进行校正。先把两幅图像动态连接，在较暗部比较像元亮度值大小，估计亮度差值的一个准确值，如下图所示：由比较可以知道，二波段的相同位置的像元亮度值比四波段大6个灰度级，这是由大气的辐射影响造成了，我们只需要利用波段预算（BandMaths）的方法来对第二波段的亮度值减去7个灰度级，然后重新保存，即可消除第二波段中的大气辐射的影响。float（b1

3、）-7表达式中float()前面已经介绍了是类型转换函数，将计算结果转换为浮点型，因为byte型的范围很有限，防止溢出。（二）直方图对比法1.将zoom图像放置于亮度值较低的地方，这些地方的亮度值偏差主要是由大气辐射引起的，图像连接之后，分别打开第二波段和第四波段的直方图（interactivestretching互动拉伸）。2.打开直方图，选择zoom显示框来显示在zoom显示窗口中，两个波段的亮度最小值相差了6个亮度等级，即大气对图像的影响，运用波段数学的方法在第二波段中去除去此影响，即第二波段的像元亮度值减去6，处理保

4、存之后，即可完成大气校正工作。（三）ENVI中还有特定的功能对各种数据进行大气校正工作，步骤“BasicTools——Preprocessing——CalibrationUtilities，这个工具可以应用到ASTER,AVHRR,MSS,QuickBird等各种不同的数据，进行自动的大气校正工作。二．去除坏线条带（一）除去坏线1.打开tm_1.tiff格式图像2．选择BasicTools——Preprocessing——GeneralPurpose——ReplaceBadLines。出现BadLinesInputFile对

5、话框，选择一个输入文件，也可以通过SpectralSubset来选择单一波段进行去除。3．对于图像坏线的准确行数，我们可以在打开的图像的上点击右键，选择PixelLocator（像素定位），然后在zoom图像窗口中，准确确定坏线的行数。4．点击OK后，出现BadLinesParameters对话框，在标有“EnterBadLine”的文本框里限定要替代的坏行，按回车键。这些行将显示在“SelectLines”列表中。4．要从列表中删除行，点击它即可。要将行的坐标存到一个文件中，点击“Save”。要恢复以前存储在文件中的坐标，

6、点击“Restore”。要请空列表中的行，点击“Clear”、5．在“HalfWildthtoAverage”文本框中，键入要参与计算平均值的邻近行数。在要替代的行周围数值应是对称的。例如，值为“2”意味着每边各有两行将参与平均值计算。点击“OK”。选择输出到“File”或“Memory”。若需要，可以键入一个输出文件名。点击“OK”，开始运行这一功能，用邻近行的平均置替代选择的坏行。（二）去条带噪声——傅里叶变换1．获取频域图像Filter——FFTfiltering——ForwardFFT——选择单波段影像——文件保存名

7、为ForwardFFT中心为亮斑，代表低频成分，四周为深色，代表高频成分，其中沿中心接近垂直的方向有对称的亮斑。2．定义FFT滤波器打开ForwardFFT影像——主菜单Overlay——Annotation——object（polygon），option（turnmirroron）——在影像主窗口上勾出噪声条带——存储ann文件名为FFT.annFilter——FFTfiltering——FilterDefinition——Filtertype（UserDefinedCut）——AnnFile（选择FFT.ann）——保存

8、文件名为FilterDefinition3.逆向FFT变换Filter——FFTfiltering——InverseFFT——选择ForwardFFT——选择FilterDefinition——保存文件名为InverseFFT4.低通滤波——平滑还是遵循上面三大步骤来进行，所以就不再详述，