ENVI遥感图像的地辐射定标

envi大气校正后计算
大气校正是一种重要的遥感技术，用于消除大气对遥感图像的影响，以获取准确的地表反射率信息。

在进行大气校正之前，我们需要了解遥感图像中的大气成分和其对图像的影响。

大气校正的关键在于准确地估计大气成分。

常见的大气成分包括水蒸气、气溶胶和气体。

这些成分会散射、吸收和发射光线，导致遥感图像中的辐射量发生变化。

因此，在进行大气校正之前，我们需要获取大气成分的信息。

然后，我们可以使用大气校正模型来计算大气校正系数。

这些系数可以将遥感图像中的辐射量转换为地表反射率。

大气校正模型基于大气散射和吸收的物理原理，考虑了大气成分的影响。

通过对遥感图像进行大气校正，我们可以获得真实的地表反射率信息，进而进行地表特征提取和定量分析。

在进行大气校正时，我们还需要考虑遥感图像的辐射定标。

辐射定标是将遥感图像中的数字值转换为物理辐射量的过程。

通过辐射定标，我们可以获得遥感图像中的辐射亮度值，为后续的大气校正提供基础。

大气校正是遥感图像处理中非常重要的一步。

通过消除大气影响，我们可以获得准确的地表反射率信息，为地表特征的分析和应用提供可靠的数据基础。

同时，大气校正也是遥感技术发展的重要方向，
不断提高大气校正的准确性和自动化程度，将为环境监测、资源管理和灾害评估等领域提供更多的支持和应用前景。

ENVI的Radiometric Calibration工具的原理是基于图像的统计特性来进行辐射定标。

这个工具会利用图像的直方图，以及输入的辐射亮度温度和大气校正参数，来对图像进行辐射定标和大气校正。

具体来说，该工具首先会确定图像中不同亮度的像素在输出色彩空间（通常为温度空间）中的位置，这可以通过分析图像的直方图来完成。

然后，它会对这些像素进行辐射转换，将其从输入色彩空间（通常是DN值）转换为输出色彩空间中的亮度温度或辐射亮度。

这一过程是基于输入的辐射亮度温度和大气校正参数来进行的。

完成这些步骤后，Radiometric Calibration工具会对处理后的图像进行输出色彩空间的转换，通常是将亮度温度转换为辐射亮度。

这个转换是基于输入的量化曲线进行的，该曲线可以根据图像的具体情况来调整。

总的来说，ENVI的Radiometric Calibration工具通过利用图像的统计特性，以及输入的辐射亮度温度和大气校正参数，来实现对遥感图像的辐射定标和大气校正，从而提高图像的质量和可用性。

遥感图像的辐射校正实验报告1. 实验目的和内容实验目的：（1）复习巩固课堂上所学的对遥感图像的辐射校正，掌握这些校正方法的基本原理和方法，理解遥感图像辐射校正的意义;（2）实际学习对遥感图像进行绝对大气校正、相对大气校正的FLAASH和黑暗像元法;实验内容：（1）绝对大气校正将遥感图像的DN值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。

本次实验通过FLAASH法进行绝对大气纠正。

（2）相对大气校正校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。

本次实验通过黑暗像元法进行相对大气纠正。

2. 图像处理方法和流程A.绝对大气校正1、加载影像，打开ENVI，file>>open image file，打开L71120038_03820030128_MTL.txt2、辐射定标FLAASH模块需要输入的是经过辐射定标后的BIL/BIP文件，ENVI >> basic tools >>preprocessing > >calibration utilities >> Landsat calibration3、格式转换上述计算得到的存储方式为BSQ，FLAASH大气校正对于波段存储的要求为BIL/BIP格式，ENVI >> basic tools>> convert data (BSQ ,BIL ,BIP)4、FLAASH大气校正（1）ENVI>>basic tools>>preprocessing>>calibration utilities>> FLAASH，选择需要校正的数据。

选用第二种，设置Single scale factor：10。

（2）设置输入与输出文件①进入地理空间数据云，查询影像参数。

点击数据资源—LANDSAT系列数据—输入数据标识进行二次筛选—选择信息②查询图像的基本信息③设置Sensor类型为Landsat TM7，传感器参数被自动填写，影像和传感器参数查询数据相关信息后输入。

ENVI软件基本操作——辐射校正、辐射定标、⼤⽓校正、⼏何校
正
辐射校正
Radiometric correction ⼀切与辐射相关的误差的校正。

⽬的：消除⼲扰，得到真实反射率的数据。

⼲扰主要有：传感器本⾝、⼤⽓、太阳⾼度⾓、地形等。

包括：辐射定标，⼤⽓纠正，地形对辐射的影响
辐射定标
DN值（Digital Number ）：遥感影像像元亮度值，记录地物的灰度值。

⽆单位，是⼀个整数值，值⼤⼩与传感器的辐射分辨率、地物发射率、⼤⽓透过率和散射率等相关。

反映地物的辐射率radiance
地表反射率：地⾯反射辐射量与⼊射辐射量之⽐，表征地⾯对太阳辐射的吸收和反射能⼒。

反射率越⼤，地⾯吸收太阳辐射越少；反射率越⼩，地⾯吸收太阳辐射越多，表⽰：surface albedo
表观反射率：表观反射率就是指⼤⽓层顶的反射率,辐射定标的结果之⼀，⼤⽓层顶表观反射率，简称表观反射率，⼜称视反射率。

英⽂表⽰为：apparent reflectance
辐射定标是⽤户需要计算地物的光谱反射率或光谱辐射亮度时，或者需要对不同时间、不同传感器获取的图像进⾏⽐较时，都必须将图像的亮度灰度值转换为绝对的辐射亮度（⼤⽓外层表⾯反射率），这个过程就是辐射定标。

⽅法：实验室定标、机上/星上定标、场地定标。

不同的传感器，其辐射定标公式不同。

L=gain*DN+Bias
⼤⽓校正
Atmospheric correction 将辐射亮度或者表⾯反射率转换为地表实际反射率
⽬的：消除⼤⽓散射、吸收、反射引起的误差。

分类：统计型和物理型。

辐射定标代码引言：辐射定标是指通过一系列标准样品的辐射特性，建立一个辐射度量标准的过程。

在遥感影像处理中，辐射定标是非常重要的一步，它可以将数字号转换为物理量，为后续的遥感数据分析提供可靠的基础。

本文将介绍辐射定标的基本原理和常用的辐射定标代码。

一、辐射定标基本原理辐射定标是通过测量标准样品的反射或辐射率，建立辐射度量标准。

其基本原理是根据辐射特性和传感器响应之间的关系，将数字号转换为辐射亮度或辐射通量。

常用的辐射定标方法包括亮温定标和辐射率定标。

1. 亮温定标：亮温是地物表面的热辐射温度，可以通过辐射通量和辐射亮度计算得出。

亮温定标是将数字号转换为地物表面的亮温值，常用于热红外遥感数据的处理。

亮温定标的代码主要包括辐射率计算和亮温计算两个部分。

2. 辐射率定标：辐射率是地物表面对太阳辐射的反射能力，可以通过辐射通量和太阳辐射计算得出。

辐射率定标是将数字号转换为地物表面的辐射率值，常用于可见光和近红外遥感数据的处理。

辐射率定标的代码主要包括辐射率计算和辐射度计算两个部分。

二、常用辐射定标代码1. ENVI软件：ENVI是遥感图像处理和分析的常用软件，提供了辐射定标的相关工具和函数。

通过ENVI的IDL编程语言，可以编写辐射定标代码。

例如，使用ENVI的CALIBRATE_PROCEDURE函数可以实现亮温定标，使用REFLECTANCE_PROCEDURE函数可以实现辐射率定标。

2. Python代码：Python是一种常用的编程语言，也可以用于辐射定标的代码编写。

通过Python的遥感图像处理库，如GDAL、Rasterio等，可以读取遥感影像数据，并进行辐射定标。

例如，使用Python的radiance函数可以计算辐射率，使用temperature函数可以计算亮温。

三、辐射定标代码实例下面以Python代码为例，给出一个简单的辐射定标代码实例：```pythonimport numpy as npimport rasteriodef radiance(dn, gain, offset):return dn * gain + offsetdef temperature(rad, k1, k2):return k2 / np.log(k1 / rad + 1)# 读取遥感影像数据with rasterio.open('input.tif') as src:dn = src.read(1)# 辐射率定标reflectance = radiance(dn, 0.1, -0.1)# 亮温定标temperature = temperature(reflectance, 774.8853, 1321.0789) # 保存定标结果with rasterio.open('output.tif', 'w', **src.meta) as dst:dst.write(temperature, 1)```以上代码实现了对输入遥感影像数据的辐射定标，包括辐射率定标和亮温定标。

专题五Landsat TM辐射定标与大气纠正图像处理流程分为以下几个步骤：图像的配准、重采样、定标以及大气纠正。

其中，图像配准是做所有工作的前提，是图像的几何纠正。

在进行定性或者定量遥感时都要进行图像配准来确定我们所要研究的目标。

在进行完图像配准（几何纠正）之后，为了使得输出图像的配置与输入图像向对应，因此要进行重采样。

定标以及大气纠正则是进行辐射量纠正的重要的过程，是进行定量遥感不可少的步骤。

分类是图像处理的最后一步，按某种使用意图分类之后的图像，对实际应用有很大帮助。

辐射定标和大气纠正都属于图像的预处理，辐射定标的目的是把图像上的DN值转为辐亮度或者是反射率，大气纠正的目的是消除或减少大气对图像的干扰。

以下是图像预处理的流程：一、辐射定标要对图象进行辐射定标，将图象的DN值转化为表观反射率，该过程的实现是通过应用以下两个步骤来实现的：（1）首先将图象的DN值转化为辐亮度：radiance=gain*DN+offset (1)式（2）然后将图象的辐亮度转化为表观反射率：(reflectance) ρ=π*L*d2/（ESUN*cos（θ））(2)式其中ρ为表观反射率，L为表观辐亮度，d为日地距离，ESUN为太阳平均辐射强度，θ为太阳天顶角。

（3）将以上两个步骤结合得：ρ=π*（gain*DN+offset）* d2/（ESUN*cos（θ））(3)式①日地天文单位距离D：D＝1 - 0.01674 cos(0.9856× (JD-4)×π/180)；JD为遥感成像的儒略日（Julian Day）D = 1 + 0.0167 * Sin(2 * PI * (days - 93.5) / 365)；days是拍摄卫片的日期在那一年的天数，如2004年5月21号，则days＝31＋29＋31+30+21＝142。

计算得：D=1.01250756ENVI中的具体实现（以Landsat 7 ETM+为例）：采用简单的波段运算例如，我们把2002-5-22的一幅ETM图像第3波段的DN值转化为表观反射率。

envi辐射定标
Envi辐射定标是指使用ENVI软件对遥感图像进行辐射定标，即将数字计数转换为物理辐射量。

该过程是将原始遥感图像转换为具有物理单位的辐射数据，以便进行定量分析和研究。

辐射定标的目的是消除图像中的光照差异和仪器响应差异，确保图像中不同像元的辐射值可比较。

辐射定标主要包括以下步骤：
1. 辐射校正：
通过测量辐射标准物体的辐射值，校正仪器的响应差异，消除仪器传感器的非线性特性和响应偏差。

2. 大气校正：
针对大气对辐射的影响，根据大气模型和大气参数，将图像中的大气效应进行校正，以消除大气底片。

3. 角度校正：
对于斜面遥感图像，根据观测角度和太阳天顶角，进行角度校正，以消除地形和光照角度带来的影响。

4. 波段融合：
对于多光谱或高光谱遥感图像，将各个波段的辐射值进行融合，生成一个全谱范围内的辐射图像。

通过辐射定标，可以将遥感图像转换为具有物理意义的辐射数
据，提供可靠的信息用于地学、农业、环境等领域的分析和应用。

envi辐射定标ENVI辐射定标是一种辐射测量技术，可以精确测量植被、环境、地貌和地表温度等物理现象。

它是一种半自动化测量技术，无需对气象要素进行抽样或预定义估计，可以极大程度的提高数据的定标精度。

ENVI辐射定标的原理是利用被测物体的自然辐射。

被测物体的温度会产生辐射，接收和发射辐射的强度由物体的温度，湿度，位置和颜色等特征决定。

ENVI辐射定标采用半自动辐射测量技术，借助计算机控制发射和接收辐射强度，以此来测量被测物体的温度，湿度，位置和颜色等特征。

ENVI辐射定标技术测量被测物体的自然辐射，无需气象要素的抽样或者预定义的估计，这样可以大幅提高数据的定标精度。

ENVI辐射定标是一种半自动化测量技术，可以快速准确地估算被测物体的温度，颜色，位置等特征，并可以提供这些信息的实时结果。

ENVI辐射定标可以应用于许多领域，包括农业、运输、能源、瓦斯检测、天气预报等。

它可以用于测量植物、地表温度、地貌、受污染的水体以及大气污染等。

在农业领域，ENVI辐射定标可以帮助科学家快速准确地估算植物的温度，以此来控制作物的生长，还可以更准确地测量作物受到的降雨量，土壤温度等环境条件，以此来调节农作物的健康生长。

在能源领域，ENVI辐射定标可以准确测量太阳辐射强度，以便更好地控制太阳能发电系统的供电，还可以准确测量蒸汽、冷却剂以及其他能源的排放情况，以此来改善能源利用效率。

ENVI辐射定标技术被应用于环境监测领域，可以准确测量大气污染、受污染的水体以及地表温度等环境变量，以便更好地治理和监测环境污染。

ENVI辐射定标技术在运输领域的应用也十分广泛，可以准确测量飞机、车辆、船只和火车等运输工具的温度、位置和颜色等特征，以便更好地监测运输工具的运行情况。

总之，ENVI辐射定标技术可以大大提高数据定标的精度，广泛应用于许多领域，可以更加准确地测量被测物体的温度，湿度，位置和颜色等特征，提供实时的结果。

ENVI辐射定标的应用前景十分广阔，可以用于科学研究、农业控制、运输监控、环境监测和能源管理等领域，可以为人类社会的发展和环境保护贡献自己的力量。

envi辐射定标和大气校正步骤
辐射定标和大气校正是遥感影像处理中的重要步骤，用于消除大气效应，得到真实的地物辐射亮度。

1. 辐射定标（Radiometric Calibration）：
a. 获取辐射定标参考：通过使用辐射标准器，如辐射球或辐射标准板，获取具有已知辐射值的参考影像；
b. 通过校正系数确定辐射值：根据辐射定标参考和参考影像的灰度值，计算校正系数，以将影像的灰度值转换为辐射亮度。

2. 大气校正（Atmospheric Correction）：
a. 估算大气透过率：通过使用大气透过率模型，根据遥感影像的特性（如波段反射率、大气参数等），估算不同波段的大气透过率；
b. 估算大气辐射：使用大气辐射传输模型，结合大气透过率和太阳辐射，估算出大气辐射；
c. 扣除大气辐射：将估算得到的大气辐射从原始遥感影像中扣除，得到经过大气校正的影像。

这些步骤可以根据具体的遥感影像和数据处理软件的要求进行调整和优化。

在最初的遥感学习中，我总是分不清传感器定标、辐射定标、辐射校正、大气校正这几个概念的区别与联系。

而且在不同的资料中，各个名词的解释又不一样。

例如：定标是将传感器所得的测量值变换为绝对亮度或变换为与地表反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程（赵英时等《遥感应用分析原理与方法》）遥感器定标就是建立遥感器每个探测器输出值与该探测器对应的实际地物辐射亮度之间的定量关系；建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应的视场中辐射亮度值之间的定量关系（陈述彭）。

辐射定标是将传感器记录的电压或数字值转换成绝对辐射亮度的过程（梁顺林《定量遥感》，2009）其实，简单来说，辐射定标就是将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率，目的是消除传感器本身产生的误差，有多种方法：实验室定标、星上定标、场地定标。

公式1就是将初始的DN值转换为辐射亮度，其中Lb是值辐射亮度值，单位是：W/cm2.μm.sr（瓦特/平方厘米.微米.球面度），Gain和Bias是增益和偏移，单位和辐射亮度值相同，可以看出，辐射亮度和DN值是线性关系。

公式二是将辐射亮度值转换为大气表观反射率，式中：Lλ为辐射亮度值，d为天文单位的日地距离，ESU Nλ为太阳表观辐射率均值，θs是以度为单位的太阳高度角。

不过总的来说，这部分的工作基本上不需要用户自己做，相关的系数都包含在数据的头文件或者元数据中了。

例如用Env i打开Modis数据，就是反射率（大气外层表观反射率），辐射亮度以及发射率三个数据类型（见dsbin：传感器定标http://bbs.esri /ESRI/viewthread.php?tid=56191）。

大气校正就是将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，目的是消除大气散射、吸收、反射引起的误差。

主要分为两种类型：统计型和物理型。

统计型是基于陆地表面变量和遥感数据的相关关系，优点在于容易建立并且可以有效地概括从局部区域获取的数据，例如经验线性定标法，内部平场域法等，详细请参照玉妮小居新浪博客：辐射校正的统计模型/s/blog_5f4afe870100da1w. html。

envi辐射定标Envi辐射定标是一种全流体、高精度的辐射定标技术，它将测量和校正结合在一起，在测试中采用表面和空气温度传感器来进行定标。

Envi辐射定标可以有效地测量太阳辐射以及降雨、煤烟、流星和其他类型的辐射，以检测流体的变化和趋势。

Envi辐射定标的主要原理是通过使用表面和空气温度传感器来测量空气温度和表面温度，以及太阳辐射的强度和分布，并通过对这些温度的变化来实现精确的辐射定标。

样，就可以测量和定标太阳辐射、降雨、煤烟、流星等气象数据，获得准确的天气预报和气象状况。

Envi辐射定标技术由北京大学等研究团队发明，它具有独特的优势。

首先，它可以准确定标太阳辐射和其他气象数据，可以帮助天气预报人员准确预报天气。

其次，它采用真空金属封装技术，使探测器设计尽可能小巧，而且具有抗拉、防水、防尘、防湿等多种特点。

最后，它的精度高，可以满足各种需求。

Envi辐射定标技术广泛应用于航空、农业、水文等领域，为了提高气象服务的效率和准确性，来支持安全、可持续的农业气象预报。

此外，它也可以应用于研究地球环境变化等方面。

管Envi辐射定标技术发展迅速，但仍有一些技术难题有待解决。

首先，它的系统精度限制很大，还需要进一步提高测量精度。

其次，它可能存在漂移的问题，需要采取有效的措施来避免漂移现象的发生。

最后，由于它的工作原理复杂，在多变的条件下容易失效，所以还有必要加强系统的可靠性和稳定性。

总之，Envi辐射定标技术是一项革命性的辐射定标技术，其发展充分利用了表面和空气温度传感器，以及太阳辐射强度和分布的测量，可以实现高精度的测量和定标，在航空、农业、水文等领域有着广泛的应用。

管依然存在一些技术难题，但随着技术的不断进步，Envi 辐射定标的发展前景一片光明。

遥感图像辐射定标时间:2010-02-19 17:10来源:未知作者:admin我们常用影像的像元值大多是经过量化的、无量纲的DN值，而进行遥感定量化分析时，常用到辐射亮度值、反射率值、温度值等物理量。

传感器定标就是要获得这些物理量的过程。

传感器定标很多地方又名为辐射定标，严格意义上讲，辐射定标是传感器定标的一部分内容我们常用影像的像元值大多是经过量化的、无量纲的DN值，而进行遥感定量化分析时，常用到辐射亮度值、反射率值、温度值等物理量。

传感器定标就是要获得这些物理量的过程。

传感器定标很多地方又名为辐射定标，严格意义上讲，辐射定标是传感器定标的一部分内容。

以下是国内的定义，如赵英时等《遥感应用分析原理与方法》上描述：定标是将遥感器所得的测量值变换为绝对亮度或变换为与地表反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程。

或者说，遥感器定标就是建立遥感器每个探测器输出值与该探测器对应的实际地物辐射亮度之间的定量关系；建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应视场中辐射亮度值之间的定量关系（陈述彭）。

辐射亮度的典型的单位为：W/cm2.μm.sr（瓦特/平方厘米.微米.球面度）我们总结以上的定义，通俗的说法：传感器定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等物理量的处理过程。

其中反射率又分为大气外层表观反射率和地表实际反射率，后者又属于大气校正的范畴，有的时候也会将大气校正纳入传感器定标的一种途径。

传感器定标可分为绝对定标和相对定标。

绝对定标是获取图像上目标物的绝对辐射值等物理量；相对定标是将图像目标物辐射量归一化某个值范围内，比如以其他数据作为基准。

传感器定标可分为三个阶段或者说三个方面内容：①发射前的实验室定标；②基于星载定标器的星上定标；③发射后的定标（场地定标）。

ENVI支持很多数据的定标，包括ASTER、MODIS、AVHRR, MSS, TM ,QuickBird, WorldView-1,TIMS等。

姓名：学号：日期：1．实验名称辐射定标与大气校正2、实验目的熟悉遥感软件，掌握ENVI中对图像辐射定标与大气校正的基本方法。

3、实验原理1、辐射定标是将传感器记录的电压或数字量化值（DN灰度值）转换成绝对辐射亮度值（辐射率）的过程，或者转换成与地表（表观）反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程2、大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数，包括消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等对地物反射的影响；消除大气分子和气溶胶散射的影响。

4、数据来源（下载源、波段数、对应的波长、分辨率、投影、地区）Landsat5、TM图像、BAND_COMBINATION = "1234567"5、实验过程5、1辐射定标：实方法一：External with MetadataBasic Tools-Preprocessing-Calibration Utilitties-Landsat Calibration5.1.1.1打开Basic Tools-Preprocessing-Calibration Utilitties-Landsat TM，根据图像信息输入5.1.1.2 打开校正图像，关联两幅图像，比较数据值方法二：BandMath验结果与分析5.1.2.1打开图像，选择BandMath按照辐射定标公式输入5.1.2.2 选择待校正波段图像5.1.2.3 关联两幅图像，对比两幅图像数据5、2 去零5.2.1打开图像，选择BandMath输入公式（b1*b1/b1）5.2.2 选择辐射定标过的图像5.2.3 打开图像，但是得到的图像是数据负值5、3简化暗像元法大气校正5.3.1 打开basic tool->Preprocessing->General Purpose Utilities->Dark Subtract5.3.2 关联图像，对比信息6、心得、意见或建议。

ENVI一、概要：ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一个采用交互式数据语言IDL完整的遥感图像处理平台，应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。

二、介绍：1、系统窗口：ENVI 5.1有两种使用界面，分别为ENVI与ENVI Classic，ENVI（如下图）包括菜单项、工具栏、图层管理、工具箱、状态栏几个部分组成。

ENVI Classic主要为经典菜单与三视窗的操作界面，三视窗包括主图像窗口，缩放窗口和滚动窗口。

2.显示：显示功能主菜单都在主图像窗口，下面主要将主菜单中常用应用进行解释说明：图像增强——有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰Profiles——可形成X、Y、Z方向的剖面图Color Mapping——彩色制图Measurement Tool——量测工具Quick stats——快速统计Gray Scale和RGB Color等等功能三、具体操作：根据实例进行大致讲解：1、数据输入：（1）一般数据输入：使用File/Open 打开ENVI 图像文件或其它已知格式的二进制图像文件。

ENVI 自动地识别和读取下列类型的文件：（2）对于特定的已知文件类型，利用内部或外部的头文件信息输入。

使用File/Open File As选项，ENVI 能够读取一些标准文件类型的若干格式，包括精选的遥感格式、军事格式、数字高程模型格式、图像处理软件格式及通用图像格式。

2、辐射定标：通过open image file打开文件, envi自动校正的，也可使用波段运算通过数据中的Scales和Offset数据进行定标。

公式：R=Scales*（DN- Offset）Band math和Basic Tool/ Preprocessing/Data-Specific Utilities/View HDF DatasetAttributes找到radiance_scales，和radiance_offset。

ENVI对SAR数据的预处理过程详细版合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，简称SAR）是一种主动遥感技术，通过发射雷达脉冲，并接收其回波来获取地面的图像信息。

ENVI是一种常用的遥感数据处理软件，可以用来对SAR数据进行预处理、图像增强和地物提取等操作。

下面将详细介绍ENVI对SAR数据的预处理过程。

SAR数据预处理主要包括数据读取、辐射定标、多视同相运算、滤波和几何校正等步骤。

首先，打开ENVI软件，加载SAR数据。

在ENVI中，可以选择File -> Open菜单，然后选择SAR数据文件进行载入。

接下来，进行辐射定标，将原始SAR数据转换为幅度或强度图像。

SAR数据的辐射定标是将回波强度转换为真实物理值的过程。

辐射定标的目的是根据接收到的雷达回波信号的强度，恢复出地物散射系数的物理量级。

ENVI提供了多种辐射定标方法，可以根据数据的特点选择合适的方法进行定标。

接下来，进行多视同相运算。

SAR数据在地形起伏影响下会出现像素间的相位差，导致地物在图像中出现模糊。

多视同相运算是通过多个视角拍摄的SAR图像之间的相位差来消除地形影响，获得更清晰的图像。

ENVI提供了多视同相运算的功能，在菜单中选择SAR -> SAR Geocode ->Multi-look进行设置和运算。

然后，进行滤波处理。

滤波是为了去除图像中的噪声和干扰，提高图像质量。

常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

ENVI提供了多种滤波方法，在菜单中选择SAR -> Speckle Reduction可以对SAR图像进行滤波处理。

最后，进行几何校正。

几何校正是将SAR图像与地理坐标系统对齐，使其与其他地理信息数据进行叠加和分析。

ENVI提供了几何校正的功能，在菜单中选择SAR -> SAR Geocode -> Geocoding进行设置和处理。

在进行SAR数据预处理时，还需要注意一些事项。

实验：遥感图像的辐射定标1.实验目的与任务：（1）了解辐射定标的原理；（2）使用ENVI软件自带的定标工具定标（3）学习使用波段运算进行辐射定标。

2.实验设备与数据：设备：遥感图像处理系统数据：焦作2004年3-7和4-8数据【备注：当ENVI 第一次打开一个文件，它需要关于文件特征的特定信息。

通常，这些信息存储在与图像文件同名的一个独立的文本头文件，但是文件扩展名为.hdr 。

若文件打开时没有找到ENVI头文件，你必须在Header Information 对话框中输入一些基本的参数.另外一些数据格式没有.hdr 文件也能自动打开。

这些格式包括：TIFF、GeoTIFF、GIF、JPEG、BMP、SRF、HDF、PDS、MAS-50、NLAPS、RADARSAT 和A VHRR 。

关于ENVI的一些基本知识,我们就介绍到这里,如果想了解更多的,请参考用户手册和ENVI 中的HELP.】。

下面是关于ENVI的一些具体应用.3 辐射定标的过程拿到一幅原始图像,我们先要进行辐射定标,目的是把图像上的DN值转为辐亮度或者是反射率（即辐射定标）.另外通过大气纠正,我们可以消除一些大气的干扰（即大气校正）.本实验主要学习辐射定标。

辐射定标的结果可以是表观辐亮度（L），也可以是表观反射率(ρ)。

大气校正部分，感兴趣的同学可以自己去关注6S或者其它大气校正的软件。

一般有两种方式：第一种：利用计算公式，在ENVI中利用band math（波段运算）计算辐亮度或者反射率；第二种：利用ENVI自带的对TM的定标工具，进行定标，获取辐亮度或者反射率。

第一种方法：利用计算公式，通过ENVI的波段运算进行定标：1）计算表观辐亮度的公式：radiance=（（lmax-lmin）/（qcalmax-qcalmin）*（qcal-qcalmin）+lmin其中：radiance –表观辐亮度qcal-----DN（也就是影像数据本身）；lmax 和lmin是从参数表中查询；qcalmax 是DN值的最大值，对于TM是8bit来说，qcalmax=255；Qcalmin 是DN值的最小值，一般为0。

ENVI辐射校正一、辐射定标1. 由于ENVI 4.4 中有专门进行辐射定标的模块，因此实际的操作十分简单。

将原始TM 影像打开以后，选择Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat TM2. 进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。

从遥感影像的头文件中获取Data Acquisition 的时间，Sun elevation。

如果你是用File–Open External File–Landsat–Fast 的方法打开header.dat（头文件）的话，sun elevation 就已经填好了。

这里Calibration Type 注意选择为Radiance。

输出文件，定标就完成了。

二、大气校正简单一点的大气校正可以采用ENVI的FLAASH模块，以下就是FLAASH操作的步骤：1. FLAASH 模块的进入方法是Spectral–FLAASH，或者是BasicTools–Preprocessing–Calibration Utilities–FLAASH。

2. FLAASH 模块的操作界面分为三块：最上部设定输入输出文件；中间设定传感器的参数；下部设定大气参数。

3. 首先设定输入输出文件。

FLAASH 模块要求输入辐亮度图像，输出反射率图像。

之前我们进行了辐射定标，得到辐亮度图像，在这里要把BSQ 格式的图像转换为BIL 或者BIP 格式的图像，然后再Input Radiance Image 中选择转换格式后的图像。

(Basic Tools–Convert Data(BSQ,BIL,BIP))。

这里注意，当输入图像后，程序会让你选择Scale Factor，即原始辐亮度单位与ENVI 默认辐亮度单位之间的比例。

ENVI 默认的辐亮度单位是μW/cm2 •sr•nm，而之前我们做辐射定标时单位是W/m2 •sr•μm，二者之间转换的比例是10，因此在下图中选择Single scale factor，填写10.000。