Landsat简介及数据预处理

Landsat8简介及数据预处理OLI陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185x185km。OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLIBand5(0.845–0.885μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征；此外，还有两个新增的波段：蓝色波段(band1;0.433–0.453μm)主要应用海岸带观测，短波红外波段(band9;1.360–1.390μm)包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近。OLI陆地成像仪TM序号波段波段（um）空间分辨率(m)波段（um）空间分辨率(m)1蓝色波段0.433—0.453302Blue0.450–0.515300.450–0.52303Green0.525–0.600300.52–0.60304Red0.630–0.680300.63–0.69305NearIR0.845–0.885300.76–0.90306SWIR1.560–1.660301.55–1.753072.100–2.3003010.40—12.50（热红外）1208全色0.500–0.680152.08–2.35309短波红外1.360–1.3903010中心波长10.9微米10011中心波长12.0微米100Landsat8数据打开和辐射定标处理美国的USGS（）网站提供最新的Landsat8数据下载，产品类型标示L1GT，与之前的数据格式类似，每个波段以.tif文件提供，元数据存放在_MTL.txt文件中。Landsat8增加了几个波段，详细信息浏览：。在ENVI5.0SP3中非常容易打开Landsat8数据，如下：(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。(3)从文件信息中可以看到，热红外数据被重采样为30米分辨率，与可见光-近红外波段一致，全色为15米分辨率。图1：DataManager对话框打开之后就可以很方便的进行其他处理，比如辐射定标、大气校正、融合等处理。下面使用ENVI下的通用定标工具进行Landsat8的辐射定标。(1)选择ToolBox/RadiometricCorrection/RadiometricCalibration，选择可见光-近红外数据。(2)在RadiometricCalibration面板中，可以选择定标类型：辐射亮度值和大气表观反射率。(3)其他选项是方便用于FLAASH大气校正。(4)选择文件名和路径输出(5)如图3所示，得到大气表观反射率数据。图2：RadiometricCalibration面板图3：大气表观反射率结果ENVI下的Landsat8大气校正（初试）Landsat8OLI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lLat：401939.46，Lon：116422.98（FLAASH自动获取）lSensorType：UNKONWN-MSIlGroundElevation（km）：0.043（从相应区域的DEM获得平均值）lFlightDate：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基本参数设置多光谱设置（MultispectralSettings）lDefaults下拉框：Over-LandRetrievalStandard（660：2100）。lFilterFunctionFile：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2、TM数据辐射定标ENVIbasictoolspreprocessingcalibrationutilitiesLandsatcalibration，弹出如下对话框，图3：图3辐射定标参数设置对话框3、储存顺序调整Flassh大气校正对于波段存储的要求为：BIL，BIP格式，上述计算得到的存储方式为BSQ，在此进行波段存储顺序的转化，具体操作如下：ENVIbasictoolsconvertdata(BSQ,BIL,BIP)图4存放顺序转换4、Flaash校正参数设置大气校正的前期准备工作完毕，现在进行校正参数的设置：ENVIbasictoolspreprocessingcalibrationutilitiesFLAASH，弹出对话图5FLAASH参数界面设置图6多光谱设置对对话框根据上述图中的参数设置，然后点击ok，运行flaash大气校正。Landsat8移除卷云Cirrus波段的大气校正测试在“ENVI下的Landsat8大气校正（初试）”文章最后提出了一个讨论，这里根据这个设想做出了另外一个结果。结果分析显示，两种方法得到的结果基本一致。第一步：重新制作波谱响应函数（1）启动ENVIclassic，选择Window-StartNewPlotWindow。（2）在ENVIPlotWindow窗口中，选择File-InputData–SpectralLibrary，打开ldcm_oli.sli波谱响应文件。（3）如下图所示选择7个波段的波谱响应函数，选择File-Saveplotas-SpectralLibrary，按照默认参数保存为.sli文件。图1：选择7个波段的波谱响应文件第二步：大气校正（1）使用layerstacking工具将辐射定标后的文件保存为7个波段的文件，也就是去除卷云Cirrus波段。（2）打开FLAASH工具进行大气校正。第三步：浏览结果分别对两种结果进行统计，如下图所示，每个波段的均值和方差相差非常小（个位数以内），折合0~1反射率在10-3范围内，相差甚小。对比单个像素的值也是这个结果。值得注意的是得到的反射率范围是小于0和大于10000，其实浏览直方图发现，小于0的像素只有不到10000个，占0.02%，大于10000的不到100个像素，属于正常范围内。因此可以看到，两种方法在精度上相差不大，结果认为是一致的。图2：统计结果（左-8波段，右-7波段）40.86830556118.02665000