遥感envi_去条带校正

### 遥感ENVI去条带校正详解 #### 引言 遥感技术作为地理信息系统的关键组成部分，广泛应用于环境监测、灾害评估、资源管理等领域。然而，遥感图像在采集过程中常受到多种因素的影响，如大气散射、传感器性能、光照条件等，导致图像质量下降，尤其是条带效应问题严重影响了图像的分析与应用效果。本文将深入探讨ENVI软件中去条带校正的重要知识点，包括辐射校正和条带坏线处理的具体方法。 #### 辐射校正：大气校正与条带坏线处理 辐射校正是遥感图像预处理的核心环节，旨在提高图像的质量，确保后续分析的准确性。它涉及多个方面，如大气校正、坏线修复、太阳高度角调整等。本文重点介绍大气校正与条带坏线处理的实践操作。 ##### 大气校正 大气校正的目的是去除图像中因大气散射而增加的路径辐射，使图像反映地面真实状况。ENVI提供多种大气校正方法，包括波段对比法、直方图对比法及内置功能校正。 - **波段对比法**：利用不同波段对大气辐射敏感度的差异，通过亮度值对比，估算并消除大气影响。例如，使用波长较长的近红外波段校正可见光波段，可有效去除大气散射的影响。 - **直方图对比法**：通过对比不同波段的直方图，找到亮度值偏差，进而利用波段数学运算消除大气影响。 - **内置功能校正**：ENVI提供专门工具，适用于多种数据格式的大气校正，如ASTER、AVHRR、MSS、QuickBird等，实现自动化校正过程。 ##### 去除坏线条带 坏线条带是遥感图像常见的质量问题，影响图像的连续性和可用性。ENVI提供了去除坏线和条带噪声的有效手段。 - **除去坏线**：通过特定功能识别并替换图像中的坏行，用户可以精确指定需替换的行数，利用邻近行的平均值进行修复，恢复图像的完整性。 - **去条带噪声——傅里叶变换**：利用傅里叶变换将图像转换至频域，通过定义FFT滤波器，识别并过滤掉噪声条带，最后通过逆向FFT变换，得到去噪后的图像。 #### 实践案例分析 以官厅水库TM_sub和tm_1为例，详细介绍大气校正与去条带校正的实施步骤： 1. **大气校正实例**：选取TM_sub的第二波段（可见光）和第四波段（近红外），通过波段对比法或直方图对比法，估算并消除大气影响，使用波段数学运算实现校正。 2. **去坏线条带实例**：使用tm_1.tiff图像，通过ENVI的ReplaceBad Lines功能，精确定位并替换坏行，以及利用傅里叶变换技术去除条带噪声，提升图像质量。 #### 结论 遥感ENVI去条带校正是遥感图像预处理的关键环节，能够显著改善图像质量，为后续的图像分析和应用打下坚实的基础。通过大气校正与坏线条带处理，可以有效消除大气散射和传感器缺陷造成的影响，提高遥感数据的可靠性和适用性。掌握这些核心知识点和技术方法，对于从事遥感图像处理的专业人士而言至关重要。