遥感图像处理——图像拉伸

地理与生物信息学院

2016 / 2017 学年第 一 学期

实 验 报 告

课程名称： 遥感图像处理 实验名称： 遥感图像读取与拉伸______

班 级 学 号 B14090118 学 生 姓 名 乐雄进 指 导 教 师 文梅

日 期： 2016 年 11 月

实验一：遥感图像读取与拉伸

一、实验目的

1、了解ENVI4.8/5.0 的基本功能； 2、掌握遥感图像读取方法；

3、掌握遥感图像灰度拉伸的方法； 4、掌握遥感图像辐射定标的方法。

二、仪器设备

计算机、ENVI 4.8/5.0

三、实验任务

1、了解ENVI 4.8/5.0的基本功能模块；

2、应用ENVI 4.8/5.0完成遥感图像的读取、灰度拉伸、灰度直方图、辐射定标和大气校正。

四、实验要点及流程

1、遥感图像的读取（以 Landsat8 L1B数据为例）

（1）ENVI 4.8中可以直接打开图像，File----Open External File------Landsat-----Geotiff------选择光盘目录Data-----遥感图像数据----Landsat8OLI----波段1到波段11，并以4/3/2波段分别赋予红色、绿色和蓝色通道，图像显示如下：

（2）查看其Mapinfo，了解其投影，分辨率，椭球体，左上角地理坐标及投影坐标

2、遥感图像的灰度拉伸（以 Landsat8 L1B数据B5为例）

加载并显示B5波段，右击主窗口，选择Quick Stat---Select Plot---Histogram：Band1，可以查

看亮度分布直方图。

练习Enhance下灰度拉伸的方法，Linear Enhance，Gaussian Enhance，Equalization Enhance，Square Root Enhance，Interactive Stretching比较不同拉伸方法后图像的显示异同。

Linear Enhance

Linear 2% Enhance

Gaussian Enhance

Equalization Enhance

Square Root Enhance

Interactive Stretching（Gaussian）

3、遥感图像的直方图匹配（以Landsat 8 L1B B5和Geoeye2m 多光谱B4为例）

分别打开两幅影像，如下图所示

直方图匹配前

以#2影像（Geoeye B4）为参考影像，Landsat8 B5为待匹配影像。 点击Enhance----Histogram Matching----出现如下对话框，直接点击OK

直方图匹配后

4、遥感影像的辐射定标

此处以ENVI5.1为例，大家可以自己在ENVI4.8+IDL的环境下进行Landsat 8的辐射定标。

（1）打开Landsat8影像，如图所示

（2）目视感受一下真彩色和假彩色的区别

真彩色 假彩色

（3）辐射定标

<1> 选择ToolBox/Radiometric Correction/Radiometric Calibration，选择可见光-近红外数据

(multispectral)。

<2> 在Radiometric Calibration面板中

 定标类型（Calibration Type）：辐射亮度值（Radiance）  输出储存顺序 （Output Interleave）：BIL  输出数据类型：Float

 单击FLAASH Settings按钮，自动获取辐射亮度单位转换系数Scale Factor：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,点击OK

辐射定标之后，B5的直方图

5、 遥感图像的大气校正

选择Toolbox/Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric

Correction，打开FLAASH大气校正工具。 （1） 文件输入与输出信息项目

单击Input Radiance Image按钮，选择上一步准备好的辐射亮度值数据LC132LGN02_rad.dat。在Radiance Scale Factors对话框中选择Use single scale factor for all bands（Single scale factor：1），在辐射定标中对单位进行了转换。

单击Output Reflectance File按钮选择输出文件名和路径。 （2） 传感器与图像目标信息

Lat：40 19 39.46，Lon：116 42 2.98（FLAASH自动获取） Sensor Type：UNKONWN-MSI

Ground Elevation（km）：0.043（从相应区域的DEM获得平均值） Flight Date：2013-05-12 Flight Time：02:55:26

PS：在右边图层管理器中， 单击右键选择View Metadata，在Metadata viewer中浏览 time可以看到飞行时间

（3） 大气模型（Atmospheric Model）：Sub-Arctic Summer（5月份 纬度：40-50） （4） 气溶胶模型（Aerosol Model）：Urban

（5） 气溶胶反演（Aerosol Retrieval）：2-Band（K-T） （6） 初始能见度（Initial Visibility）：40。

此处需注意FLAASH file的路径不能选择读入/读出受限的目录。

（7） 多光谱设置（Multispectral Settings）

Defaults 下拉框：Over-Land Retrieval Standard（660：2100）。 Filter Function File：选择

ldcm_oli.sli 波谱响应文件

（8） 高级设置（Advanced Settings）：tile设置为100M，其余按照默认设置。

（9） 单击Apply按钮，执行FLAASH

大气校正后，Landsat8 L1B数据多光谱波段直方图，最大最小值统计如下所示

大气校正后多光谱波段直方图 大气校正后最大最小值统计

五、实验记录

1、IDL或Matlab环境下Geotiff格式的遥感数据的读取与写入方法。

写入地理信息,并存为GeoTIFF文件:对于一幅影像数据,判断是否为1tif文件,如果是1tif文件,转向b;反之,则另存为1ti f格式的文件;创建文件流,把已知或解算出的地理信息按照GeoTIFF规定的格式写入文件;关闭文件流。

从GeoTIFF文件读取地理信息及图像数据:创建文件流,对各种所需地理信息及图像数据进行读取;关闭文件流。

2、直方图均衡化与规定化（匹配）有何异同点。

都是直方图的方法，目的都是为了使图像细节清晰,并使目标得到突出，达到图像增强。区别在于对象不同，一个是对别人，一个是对自己。直方图均衡化是将原图像经变换生成一幅灰度级较为均衡化的图像。直方图规定化则是生成具有指定直方图的图像。

3、比较分析Matlab中直方图与IDL中直方图画法的区别与联系。

Matlab中使用bar,bar3,barh 和bar3h，其中bar 和bar3 分别用来绘制二维和三维竖直方图，barh 和bar3h 分别用来绘制二维和三维水平直方图，调用格式是：bar(x,y) 。

IDL主要使用plot函数，通过调用函数控制灰度值和频数等进行操作，从而达到画直方图的目的。

区别：matlab是通过函数改变x和y，IDL则是通过改变灰度值和频数等。 联系：都主要是使用函数进行操作。

六、实验心得

本次实验是遥感图像处理的第一次实验，是进行遥感图像的读取与拉伸，目的是为了了解ENVI 4.8/5.0的基本功能模块；同时应用ENVI 4.8/5.0完成遥感图像的读取、灰度拉伸、灰度直方图、辐射定标和大气校正。在本次实验的前面还是比较顺利的，由于实验步骤比较详细，因此实际上操作并不困难。除了在遥感图像的直方图匹配（以Landsat 8 L1B B5和Geoeye2m 多光谱B4为例）中由于从光盘里拷贝文件时只拷了原始数据一个文件夹，因此一开始没有找到Geoeye2m数据导致实验出现了问题外都很顺利。但是实验在进行到遥感影像的辐射定标时，打开Landsat8影像出现了问题，由于实验指导书上表面“此处以ENVI5.1为例，大家可以自己在ENVI4.8+IDL的环境下进行Landsat 8的辐射定标”，而我是使用ENVI4.8的，因此也照常去做，但出现了问题，无法打开Landsat8影像文件，我在网上搜寻了这个问题，有人认为是文件问题，因此我重新拷贝了文件，后面还找别人拷贝了文件，但依然无法解决问题，上网百度也没能解决。无奈之下只有求教老师，发了向老师讨教，这才明白ENVI4.8是没办法打开.mlt文件的，如果要打开，必须先将1-7和9波段一一打开，然后使用Basic Tools下的Layer stacking合为一个多光谱波段。尽管中间出现了许多曲折，但是所幸的是实验最后还是成功了。通过这次实验，掌握了关于遥感图像处理的一些基本操作，为以后的实验打下了基础。