### 遥感图像波段运算
#### 一、引言
遥感技术作为一种重要的空间信息获取手段，在农业、环境监测、地质勘探等多个领域发挥着重要作用。波段运算是遥感图像处理的基本方法之一，通过对不同波段进行数学运算，可以增强图像特征，提取有用信息。本文将详细介绍如何通过ENVI软件中的MODELER模块实现波段运算，并以计算比值植被指数和归一化植被指数为例进行具体说明。
#### 二、实验准备与概述
##### 数据准备
实验采用的数据是Landsat 7 ETM+卫星影像，文件名为l71117028_02820000927_hrf.img。使用ENVI的Subset功能从原始图像中裁剪出一块感兴趣区域作为实例数据。
##### MODELER模块简介
MODELER是ENVI中一个强大的图形化编程环境，用户可以通过拖拽的方式构建复杂的数据处理流程，包括波段运算等操作。本实验将利用MODELER来完成波段运算任务。
#### 三、构建波段运算流程
##### 1. 调用MODELER
打开ENVI软件后，选择“Modeler”选项卡进入MODELER界面。点击“File”菜单下的“New Model”，新建一个模型。
##### 2. 构建过程
- **导入数据**：从“Data Manager”中将裁剪后的图像拖入模型窗口，创建数据节点。
- **波段运算**：使用“Math”工具箱中的算术运算符进行波段间的运算。
- **输出结果**：设置输出文件路径和格式，保存运算结果。
#### 四、比值植被指数计算
比值植被指数是一种常用的植被健康状况评估指标，通常定义为近红外波段与红光波段的比值。其计算公式如下：
\[
\text{RVI} = \frac{\text{NIR}}{\text{Red}}
\]
其中，NIR表示近红外波段（通常为第4波段），Red表示红光波段（通常为第3波段）。
在ENVI的MODELER中实现该计算时，需要注意避免分母为零的情况，可以使用以下公式：
\[
\text{RVI} = \frac{n1\_testmodeler(4)}{(NOT(n1\_testmodeler(3)||0) + n1\_testmodeler(3))}
\]
这里`n1_testmodeler(4)`和`n1_testmodeler(3)`分别代表第4和第3波段的像素值。`NOT()`和`||`是逻辑运算符，用于处理分母可能为零的情况。
#### 五、归一化植被指数（NDVI）计算
归一化植被指数是另一种广泛使用的植被指数，定义为近红外波段与红光波段之差除以两者的和。其计算公式如下：
\[
\text{NDVI} = \frac{\text{NIR} - \text{Red}}{\text{NIR} + \text{Red}}
\]
同样地，在ENVI的MODELER中实现NDVI计算时，需要确保分母不为零。
#### 六、计算辐射亮度
辐射亮度是遥感图像中反映地表反射率的重要参数。对于每个波段，都可以根据头文件中的增益和偏移量计算其对应的辐射亮度。
1. **查找增益和偏移**：在图像的头文件中找到每个波段对应的增益和偏移量。
2. **计算辐射亮度**：使用以下公式计算每个波段的辐射亮度：
\[
\text{Radiance} = (\text{Gain} \times DN) + \text{Offset}
\]
其中，DN表示数字数（Digital Number），即图像中的灰度值；Gain和Offset分别为增益和偏移量。
3. **组合多波段图像**：使用Layer Stack工具将各波段的辐射亮度图像组合成一个多波段文件。
#### 七、结论
通过ENVI的MODELER模块，我们可以方便地进行波段运算，包括计算各种植被指数以及辐射亮度。这些运算不仅有助于提高遥感图像的信息提取效率，还能为后续的分析提供更加准确的数据支持。希望本文能够帮助您更好地理解和掌握遥感图像波段运算的相关知识。
