遥感图像管理组织图像拉伸.pdf

【遥感图像管理与图像拉伸】 遥感图像管理与图像拉伸是遥感数据分析中的基础步骤，对于理解和分析地球表面信息至关重要。本实验报告详细介绍了如何使用ENVI（Environment for Visualizing Images）软件进行遥感图像的读取、拉伸、直方图匹配以及辐射定标和大气校正。 遥感图像的读取是通过ENVI 4.8/5.0软件完成的，例如加载Landsat 8 L1B数据的各个波段，其中4/3/2波段分别对应红色、绿色和蓝色通道，形成真彩色图像。Mapinfo功能则用于查看图像的地理信息，包括投影、分辨率、椭球体参数以及坐标系统。 遥感图像的灰度拉伸是一种增强图像对比度的方法，包括线性增强、高斯增强、等化增强、平方根增强和交互式拉伸等。这些方法通过对像素值进行重新映射来改善图像的视觉效果，例如线性拉伸常用于简单调整亮度范围，而等化拉伸则有助于展现图像的整体亮度分布。 接着，直方图匹配是将一幅图像的亮度分布匹配到另一幅图像的过程，目的是使不同源的图像具有相似的亮度特性。在ENVI中，通过Enhance菜单下的Histogram Matching功能，可以快速实现这一过程，从而提高图像间的比较和分析能力。 遥感影像的辐射定标是消除传感器和大气影响，获取地表真实反射率的过程。对于Landsat 8数据，使用Radiometric Correction工具进行辐射定标，选择辐射亮度值作为定标类型，设置适当的输出格式和数据类型，如BIL格式和浮点型数据。通过FLAASH（Fast Library for Atmospheric Aerosol and Spectral Simulation）算法，可以获取转换系数，进一步校正图像。 大气校正是消除大气对遥感图像的影响，通常使用FLAASH大气校正模块。输入辐射亮度值数据，设置合适的参数，如传感器类型和地面海拔，输出校正后的反射率图像，以便于后续的地表特征分析。 总结来说，遥感图像管理涉及从数据读取、图像增强到辐射定标和大气校正的一系列步骤，这些步骤对于正确解释和分析遥感数据至关重要。ENVI软件提供了一套完整的工具集，使得遥感图像处理变得更为高效和准确，对于理解地球表面变化、环境监测、资源调查等领域有着广泛的应用。