「教程」遥感图像预处理之辐射定标

本文介绍在ENVI软件下对Landsat-8数据进行辐射定标的过程，此外，通过本文可以初步了解Landsat-8影像数据，及多个波段同时打开的方法，辐射定标相关英文解释，学GIS的同时也学English，文中如有不当的地方，欢迎大家批评指正。

预处理是遥感图像在使用之前做的一系列初步的处理过程，一般包括辐射定标、辐射校正、几何校正、投影转换、图像裁剪与镶嵌等操作。

近年来遥感领域快速发展，逐渐从定性走向定量，而辐射定标是实现遥感信息定量化的基本前提，通常提供给用户的遥感数据都是数字图像，每个像元只有一个像元值（DN, Digital Number的缩写）该值为其覆盖范围内所有地物辐射能量的积分值或平均值。

为什么要进行辐射定标？

利用像元值只能进行同景图像内部的相对比较，然而全球资源和环境变化研究需要遥感技术能够提供多时域、多区域、多种传感器且相互之间具有可比性的遥感数据。可以通过辐射定标，将图像像元值转换为对应像元的辐射率或者反射率等物理量。

数据介绍：Landsat-8 数据 “LC08_L1TP_123039_20180915_20180928_01_T1”

步骤一 加载文件

进入ENVI主界面下，以头文件的形式打开多光谱影像，依次点击File -> Open -> “LC08_L1TP_123039_20180915_20180928_01_T1_MTL.txt” 后即可打开影像，（相比于其他软件，ENVI打开多光谱影像的过程友好简单），打开Data Manager数据管理器，可以清楚看到Landsat-8影像数据分为五个数据集：

MultiSpectral多光谱数据（1~7波段）

Panchromatic 全色波段数据（8波段）

Cirrus卷云波段数据（9波段）

Thermal热红外数据（10，11波段）

Quality质量波段数据（12波段）

步骤二 调用辐射定标工具

工具位于Toolbox -> Radiometric Correction -> Radiometric Calibration

correction和calibrate意思相近，区别在哪里，牛津字典上是这样解释的

correction: a change that makes sth more accurate than it was before

calibrate: to mark units of measurement on an instrument such as a thermometer so that it can be used for measuring sth accurately.

像温度计上那样标注刻度，看来calibrate译成定标，correction译成校正蛮合理的。

步骤三 选择文件

我们先选用多光谱数据

步骤四 设置参数

Calibration Type定标的类型包括radiance辐射率、reflectance反射率、brightness temperatures亮度温度三种，对于Landsat 8数据：

1. 多光谱数据可以进行辐射率定标和反射率定标；

2. 热红外数据可以进行辐射率定标和亮度温度定标。

我们这里以多光谱数据的辐射率定标为例。

其余参数介绍：Output Interleave输出格式；输出数据类型；Scale Factor比例因子，可以通过点击Apply FLAASH Settings得到相应的参数。

步骤五 输出结果

Output Filename下选择输出路径和文件名，以.dat格式输出，点击OK执行处理。

结果还是挺明显的，以上便是基本的操作过程。

原理探究

我们进一步深入了解一下，当我们点击执行后，ENVI内部到底进行了怎么样的处理，以下英文解释来自ENVI官方文档。

Radiance: This option is available if the image has gains and offsets for each band. ENVI reads these values from metadata from the sensors listed above. Radiance is computed using the following equation:

辐射率：需要每个波段都有增益和偏移，ENVI可以从头文件中的元数据读取，计算公式如下所示。

\[L_{\lambda}=Gain * Pixel value + Offset\]

ENVI expects gains and offsets to be in units of W/(m2 * sr * µm). If so, then radiance will be in units of W/(m2 * sr * µm).

ENVI期望增益和偏移的单位为W/(m2 * sr * µm) 这样的话，辐射率的单位就为W/(m2 * sr * µm)

Reflectance: Top-of-atmosphere reflectance (0 to 1.0). This option is available if the image has gains, offsets, solar irradiance, sun elevation, and acquisition time defined in the metadata. ENVI reads these values from metadata from the sensors listed above. Reflectance is computed using the following equation:

反射率：大气顶部的反射率在0~1之间，需要影像数据具有增益、偏移、太阳辐照度、太阳高度和采集时间。ENVI可以从头文件中的元数据读取这些值，计算公式如下所示：

$$\rho_{\lambda} = \ \frac{\pi L_{\lambda}d^{2}}{\text{ESUN}_{\lambda}\sin\theta}$$

式中：

辐射率 L_λ = Radiance in units of W/(m2 * sr * µm)

日地距离 d = Earth-sun distance, in astronomical units.

太阳辐射照度 ESUN_λ = Solar irradiance in units of W/(m2 * µm)

太阳高度角 θ = Sun elevation in degrees

With Landsat-8 files, the reflectance gains and offsets have been scaled by the sine of the sun elevation.

Landsat-8数据中，反射率增益和偏移量已经按太阳高度角正弦值进行了缩放。

Brightness Temperature: This option is only available for Landsat-8, ETM+, and TM thermal imagery. Brightness temperatures (in Kelvin) are computed as follows:

仅支持Landsat-8, ETM+, TM热红外影像，亮度温度（单位:开尔文）计算公式如下：

$$T = \ \frac{K2}{\ln{(\frac{K1}{L_{\lambda}} + 1)}}$$

K1 and K2 = Calibration contstants, in Kelvin. ENVI reads these values from the Landsat metadata. 其中K1和 K2为定标常量，ENVI会从元数据中读取。

头文件中究竟有什么呀，有点好奇，我们用写字板打开，这样较为整齐：

以上为部分内容，确实都是一些具体的参数，包含的其他内容大家自行探索~

其他参数下的结果

最后，我们展示一下其他参数下的结果：

多光谱数据的反射率定标

热红外数据的辐射率定标

热红外数据的亮度温度定标

以上便是今天的全部内容，除了辐射定标外，遥感图像预处理还包括辐射校正、几何校正、投影转换、图像裁剪与镶嵌等操作，有机会再给大家介绍。