到監(jiān)督分類的實操指南)
簡介面向遙感與地信專業(yè)的學(xué)生及實習(xí)人員這是一份基于ENVI軟件處理Landsat8衛(wèi)星影像的完整實驗報告。報告按實驗流程展開涵蓋波段組合、圖像裁剪與拼接、輻射定標(biāo)與反射率求算、大氣校正含F(xiàn)LAASH、圖像融合Brovey、HSV、主成分變換、水體提取、植被覆蓋度、溫度反演大氣校正法與單窗算法以及監(jiān)督/非監(jiān)督分類并給出土地利用變化分析的全過程步驟圖與結(jié)果圖同時附有實驗?zāi)康?、實驗區(qū)概況及實習(xí)心得體會。壓縮包內(nèi)為1個docx文檔約7.92MB圖文并茂目錄結(jié)構(gòu)清晰便于直接參考或按需調(diào)整。已有1240人學(xué)習(xí)該資源。除操作步驟外還包含融合效果的定性目視解譯與定量對比分析以及溫度反演結(jié)果分析和分類結(jié)果圖適合需要完成遙感實習(xí)報告或系統(tǒng)掌握ENVI實操流程的讀者。1. ENVI處理Landsat8影像一份實驗報告怎樣才算真的跑通拿到一份Landsat8影像打開ENVI就急著做大氣校正這是我在不少實驗報告里反復(fù)看到的第一動作。但等你把處理鏈從頭走完才發(fā)現(xiàn)很多坑恰恰埋在這個“急”字里——數(shù)據(jù)級別判斷錯、波段順序顛倒、樣本不純導(dǎo)致分類精度虛高最后出來的報告只有流程圖好看數(shù)字經(jīng)不起追問。這篇東西圍繞ENVI技術(shù)處理Landsat8影像的完整鏈路來寫從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、輻射定標(biāo)、大氣校正到波段指數(shù)與監(jiān)督分類把每一步該看什么參數(shù)、怎么驗證結(jié)果、哪些地方最容易翻車都拆開講清楚。新手能照著把流程復(fù)現(xiàn)一遍熟手也能在里面找到平時不太注意的邊界條件。2. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段分清L1與L2后再談Landsat8影像的打開與裁剪2.1 先查MTL.txtL1與L2級產(chǎn)品決定了后續(xù)處理起點Landsat8的Level-1產(chǎn)品通常解壓后會看到一長串單波段GeoTIFF外加一個MTL.txt文本文件。網(wǎng)上很多教程直接拿單波段tif去做輻射定標(biāo)這沒有錯但前提是你手里的產(chǎn)品確實是Level-1。Collection 2框架下Landsat8的數(shù)據(jù)主要分成兩類L1TP保留原始DN值需要用定標(biāo)參數(shù)換算成輻亮度或反射率L2級產(chǎn)品則已經(jīng)完成了輻射定標(biāo)和大氣校正直接給出地表反射率Surface Reflectance。實驗報告里最常見的翻車點是把L2產(chǎn)品又拿去跑一遍FLAASH大氣校正。判斷方法很簡單打開MTL.txt看文件開頭幾行或者直接看影像文件名里是“_L1TP”還是“_L2SP”。L2SP對應(yīng)的PRODUCT_ID里通常帶“SR”字樣表示Surface Reflectance。拿到這種數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)和大氣校正都可以跳過直接做裁剪和波段組合就行。養(yǎng)成拿到壓縮包先查元數(shù)據(jù)的習(xí)慣比上來就打開影像省很多事。2.2 在ENVI里打開Landsat8數(shù)據(jù)與查看經(jīng)緯度ENVI打開Landsat8有兩種常見方式。一種是File→Open直接選多波段tif文件另一種是直接選中MTL.txt打開。我建議優(yōu)先用MTL.txt方式因為ENVI會自動讀取波段編號、中心波長、FWHM以及投影坐標(biāo)系這些信息在后面的FLAASH參數(shù)設(shè)置里非常關(guān)鍵。如果直接打開單波段tif容易丟失波長信息后面需要手動補填。很多人問怎么查看導(dǎo)入影像的經(jīng)緯度其實操作很直接在Viewer里把鼠標(biāo)移到影像上右鍵選Cursor Value狀態(tài)欄就會顯示經(jīng)緯度或者打開Data Manager選中文件后右鍵View Metadata也能看到坐標(biāo)范圍。如果光標(biāo)位置只顯示行列號而沒有經(jīng)緯度多半是這個文件沒有定義坐標(biāo)系需要在Edit Metadata里手動指定投影。常見做法是先確認(rèn)研究區(qū)大致經(jīng)緯度然后投影選WGS84 UTM Zone例如中國東部選Zone 50或51西部相應(yīng)調(diào)整。2.3 波段合成與研究區(qū)裁剪減少后續(xù)處理的內(nèi)存壓力Landsat8 OLI傳感器一共9個多光譜波段實際處理時不必把所有波段都合成進去。常用做法是把B1到B7加上B9合成一個多波段文件熱紅外B10和B11單獨保留。在ENVI工具箱里用Layer Stacking工具完成波段合成注意輸出順序要和OLI原始波段順序一致否則后續(xù)寫B(tài)and Math表達式時會錯位。合成之后做研究區(qū)裁剪。整景Landsat8影像約合7000×7000像素直接跑FLAASH和分類會非常占內(nèi)存建議先用ROI或者Spatial Subset裁出研究區(qū)。常見操作是先用Layer Manager創(chuàng)建一個矩形ROI再用Tools→Subset Data from ROIs輸出子集。裁剪時有個細(xì)節(jié)如果后續(xù)做FLAASH大氣校正不要選輸出為字節(jié)型或整型保持浮點型大氣校正后反射率可能出現(xiàn)負(fù)值也屬于正常整型會把這些負(fù)值截掉。提示所有中間文件路徑不要帶中文文件名里也不要有空格。ENVI對中文路徑的兼容性一直是老問題等處理到一半報錯再回頭改路徑費時還容易漏。3. 輻射定標(biāo)與FLAASH大氣校正讓DN值變成可比較的地表反射率3.1 輻射定標(biāo)公式與參數(shù)直接從MTL.txt取增益和偏置Landsat8 Level-1影像每個像元的DN值背后對應(yīng)的是傳感器入瞳處的輻亮度。輻射定標(biāo)做的就是這個換算核心公式是L M_L × DN A_L其中M_L是增益項A_L是偏置項。這兩個系數(shù)不用自己算在MTL.txt里能找到字段名是RADIANCE_MULT_BAND_x和RADIANCE_ADD_BAND_xx對應(yīng)波段編號。比如一個像元的DN值是12000假設(shè)某個波段的M_L是1.2×10??A_L是-0.5那么換算出的輻亮度就是1.2×10??×12000 - 0.5 0.144 W/(m2·sr·μm)。ENVI里做這一步用的是Radiometric Correction→Radiometric Calibration工具。面板里需要關(guān)注的參數(shù)有三個Calibration Type選RadianceOutput Data Type選FloatScale Factor按后續(xù)用途選1或0.1。如果你緊接著要做FLAASH大氣校正建議選Apply FLAASH Setting工具會按FLAASH的習(xí)慣把數(shù)值縮放到合理量級。這里有一個新手常問的點定標(biāo)后輻亮度單位與FLAASH期望單位不一致時怎么辦實際上ENVI內(nèi)置的輻射定標(biāo)工具對Landsat8做了適配重點是你選了Radiance而不是Reflectance。3.2 FLAASH大氣校正參數(shù)面板傳感器高度、地面高程、大氣模型輻射定標(biāo)做完影像仍然是大氣頂層的輻亮度下面用FLAASH模塊做大氣校正把輻亮度轉(zhuǎn)成地表反射率。這個工具的參數(shù)面板特別容易填錯按下表逐項核對參數(shù)項推薦取值說明Sensor TypeUnknown/MultispectralLandsat8按多光譜處理Sensor Altitude(km)705Landsat8軌道高度約為705 kmGround Elevation(km)0.5或DEM統(tǒng)計值用研究區(qū)平均海拔精確值可對DEM統(tǒng)計Pixel Size(m)30可自動讀取Atmospheric ModelMid-Latitude Summer國內(nèi)中緯度春夏季實驗最常見Water Retrieval2-Band (K-T)用兩個近紅外波段反演水汽Aerosol Retrieval2-Band (K-T)常規(guī)設(shè)置Aerosol ModelRural無特殊工業(yè)污染時選鄉(xiāng)村型Initial Visibility(km)40能見度初始值有實測數(shù)據(jù)用實測值FLAASH對Landsat8有一個額外要求中心波長和波段寬度必須完整。如果打開MTL.txt的方式導(dǎo)入波長信息會自動填好如果直接打開單波段tif合成波長可能為空需要手動輸入各波段的中心波長。具體數(shù)值同樣在MTL.txt里字段是WAVELENGTH_BAND_x。這一步漏掉的話FLAASH會直接報錯“wavelength file is invalid”。3.3 校正后的質(zhì)量檢查用植被光譜曲線判斷是否成功大氣校正不是點完OK就完事必須驗證結(jié)果。最直觀的檢查方式是在Viewer里拉一條光譜剖面找一塊植被密集的區(qū)域看像素光譜曲線是否符合典型植被形態(tài)藍(lán)波段反射率較低綠波段有個小反射峰紅波段是吸收谷近紅外波段突然升高并保持高反射平臺。如果校正后的曲線在紅波段比近紅外還高或者整體曲線平得像一條直線說明前兩步大概率出了問題要么波段順序錯位要么FLAASH參數(shù)沒選對。用IDL腳本方式打開Landsat8 MTL并檢查波段波長是否齊全常見做法是; 用ENVI的IDL API打開Landsat8元數(shù)據(jù)并輸出中心波長 e ENVI(/HEADLESS) mtlFile e.OpenRaster(LC08_L1TP_xxx_MTL.txt) foreach band, mtlFile, index do begin print, Band , index1, CWL, band.CWL endforeach這段代碼的邏輯很簡單通過ENVI的函數(shù)打開MTL文件ENVI會把它識別成多波段柵格foreach循環(huán)逐個波段讀取CWL屬性。如果打印出來某個波段的CWL是0或者空值說明波長沒有正確讀取FLAASH之前必須手動補全。我一般建議把這段輸出保存成txt存檔到實驗報告附件里答辯時可以直接展示參數(shù)來源也算是一種可復(fù)現(xiàn)性的佐證。4. 波段組合、NDVI/NDWI與蝕變指數(shù)用Band Math把影像變成圖與數(shù)4.1 真彩色與假彩色合成Landsat8哪三個波段搭配最順手用戶拿到的Landsat8多光譜波段里B2是藍(lán)、B3是綠、B4是紅、B5是近紅外、B6和B7分別是兩個短波紅外波段。真彩色合成就是把B4放到紅通道、B3放到綠通道、B2放到藍(lán)通道。操作上雙擊打開多波段文件后在顯示面板里點RGB手動指定三個波段即可。很多實驗報告在這里習(xí)慣把B1當(dāng)作藍(lán)波段但B1是深藍(lán)的海岸氣溶膠波段對大氣散射敏感拿它做真彩色合成后畫面會偏灰藍(lán)。假彩色合成則常用B5、B4、B3分別放到RGB通道這時植被顯示為紅色裸土偏黃綠水體呈深藍(lán)或黑色。這個組合在目視解譯時特別有用也是實驗報告里展示研究區(qū)整體面貌最常用的圖。如果你想讓城市建筑和裸地區(qū)分得更開可以試試B7、B5、B4的組合短波紅外對建筑材料的差異性表現(xiàn)更明顯。4.2 NDVI與NDWI的Band Math寫法先確認(rèn)波段順序再寫表達式計算植被指數(shù)是實驗報告里必跑的一步。NDVI的公式是近紅外減紅再除以近紅外加紅對應(yīng)Landsat8就是B5和B4。在ENVI的Band Math工具里輸入表達式; ENVI Band Math表達式變量名用波段號 (B5 - B4) / (B5 B4)執(zhí)行后需要給變量B5和B4分別指定對應(yīng)波段。重點來了如果之前Layer Stacking合成時波段順序打亂過這里很容易選錯選反了NDVI圖會變成負(fù)片效果植被區(qū)出現(xiàn)負(fù)值水體反而高值。建議在輸入表達式前先到文件元數(shù)據(jù)里看一眼每個波段的中心波長B4約為0.655微米B5約為0.865微米確認(rèn)無誤再指定變量。水體指數(shù)NDWI的公式略不同McFeeters提出的版本是綠波段減近紅外再除以兩者之和; 水體指數(shù)表達式B3是綠波段B5是近紅外 (B3 - B5) / (B3 B5)輸出類型要記得選Float。這個不大不小的坑很多人踩過整型除以整型在計算中被截斷成0或1最后得到的NDVI圖只有兩個值根本沒法用。Band Math輸出對話框里有Output Data Type選項選32-bit Float哪怕中間計算出現(xiàn)負(fù)值也都能保留。4.3 閾值分割與多光譜蝕變信息提取做一個能寫進報告的圖層NDVI算完后可以直接做閾值分割把連續(xù)反射率數(shù)據(jù)變成類別圖層。在ENVI里右鍵圖層選Band Threshold閾值設(shè)為大于0.3作為植被區(qū)小于等于0.3暫歸為非植被區(qū)。閾值怎么定其實沒有絕對標(biāo)準(zhǔn)要參考你研究的物候期和現(xiàn)場調(diào)查樣本。好的做法是拉一條區(qū)域直方圖肉眼看雙峰分布把谷底作為分割點這比拍腦袋定一個0.3要更有說服力。實驗報告如果涉及地質(zhì)或土壤方向還可以用Band Math做簡易蝕變指數(shù)。Landsat8的SWIR波段對含羥基礦物有響應(yīng)常用的比值表達式是B6除以B7高值區(qū)往往與粘土類蝕變礦物相關(guān)。Band Math寫法為; 含羥基礦物蝕變異常指數(shù)多光譜粗提取 B6 / B7注意這里只能做蝕變異常區(qū)段的圈定達不到礦物填圖的精度。和GF-5這類高光譜影像做蝕變信息提取不一樣高光譜是逐個吸收特征波段做光譜匹配能從譜形上區(qū)分高嶺石、伊利石、蒙脫石多光譜波段少只能給出“可能有蝕變”的候選區(qū)。5. Landsat8影像處理常見問題排查五個反復(fù)出現(xiàn)的坑5.1 現(xiàn)象L2產(chǎn)品再跑一次FLAASH反射率越修越離譜用Landsat8 L2級表面反射率數(shù)據(jù)直接做大氣校正后植被近紅外反射率反而降到0.2以下裸地出現(xiàn)大面積負(fù)值。原因L2產(chǎn)品已經(jīng)包含大氣校正二次校正相當(dāng)于把大氣效應(yīng)過度去除。解決拿到影像先看文件名和MTL.txt確認(rèn)數(shù)據(jù)級別。L2SR數(shù)據(jù)直接做裁剪、波段組合和指數(shù)計算最多只做輻射定標(biāo)驗證不要跑FLAASH。這一條幾乎每個班都會有人中招也是實驗報告的常見丟分點。5.2 現(xiàn)象影像上出現(xiàn)橫向條紋拿著去條紋工具來回試還是花原因要分清來源。Landsat8 OLI是推掃式傳感器正常產(chǎn)品條紋噪聲并不明顯。你遇到的條紋更可能是數(shù)據(jù)下載過程中出現(xiàn)條帶缺失或者是Landsat7 SLC-off數(shù)據(jù)留下的掃描線空缺。把無人機單張影像去條紋的思路直接搬過來用FFT濾波把條紋頻率過濾掉雖然能去掉條帶但會把真實地物紋理一起抹掉整幅影像變得發(fā)糊。解決思路是先判斷條紋是周期性還是隨機性。周期性條帶用ENVI里Frequency Filter基于FFT手動選取條紋對應(yīng)的頻率峰值并掩膜濾波半徑盡量小只消除孤立峰隨機壞線用局部中值濾波處理窗口通常3×3或5×5處理前一定另存一份原始影像。一句話去條紋有后悔藥保存原圖是前提。5.3 現(xiàn)象NDVI圖植被區(qū)出現(xiàn)負(fù)值水體反而高亮整幅圖像負(fù)片原因Band Math里波段指定錯位最常見的是把B4當(dāng)成近紅外把B5當(dāng)成紅波段。有時候是Layer Stacking時波段順序被手動重排視覺上沒發(fā)現(xiàn)。解決在寫表達式之前打開文件元數(shù)據(jù)逐個核對中心波長。Landsat8的紅波段B4中心波長0.655微米近紅外B5中心波長0.865微米兩個數(shù)值差得很明顯掃一眼就能確認(rèn)。另外計算前確認(rèn)影像浮點型整型除法截斷也會導(dǎo)致NDVI異常。5.4 現(xiàn)象分類混淆矩陣總體精度95%但目視一看圖里錯分嚴(yán)重原因ROI樣本不純或者訓(xùn)練樣本和驗證樣本來自同一塊連片區(qū)域。最大似然分類器對樣本均值和協(xié)方差非常敏感一個ROI里混入少量其他地類的像元就足以讓分類器學(xué)偏。解決每一類至少選50個像元ROI要分布在影像不同位置而不是堆在一個角分類前用Compute ROI Separability計算樣本分離度Jeffries-Matusita距離大于1.9才算合格小于1.8就要重新選樣本。加了這步之后精度數(shù)值才值得寫進報告里。5.5 現(xiàn)象ENVI里看不到導(dǎo)入影像的經(jīng)緯度狀態(tài)欄只顯示行列號原因影像沒有自帶投影坐標(biāo)系或者打開方式不對導(dǎo)致坐標(biāo)系信息沒有被讀取。解決辦法是按File→Open As→Optical Remote Sensing→Landsat讓ENVI按Landsat產(chǎn)品的元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)讀取然后再右鍵影像查看Cursor Value。如果仍然沒有經(jīng)緯度需要在Data Manager里右鍵Edit Metadata手動定義Geographic Lat/Lon或UTM投影。不要為了省事直接選“無坐標(biāo)系”后面所有按坐標(biāo)裁剪和制圖步驟都會跟著出錯。6. 最大似然分類與混淆矩陣用精度數(shù)據(jù)給實驗報告收尾分類是很多Landsat8處理實驗報告的最后一步。在ENVI里先建立ROI通過ROI Tool勾畫地類樣本例如水體、植被、裸土、建設(shè)用地四類。畫樣本時注意保持類別間光譜差異每一類最好在影像多個位置分別畫幾個多邊形避免樣本空間自相關(guān)。畫完后馬上做樣本分離性檢查計算Jeffries-Matusita距離這是很多人都跳過的一步卻是分類結(jié)果可信度的重要參考。分類器選擇最大似然法即可這是多光譜分類最常見、最穩(wěn)定的算法。運行后得到分類結(jié)果做一次分類后處理用Majority/Minority Analysis把孤立小圖斑消除核大小選3×3就夠太大反而會抹掉真實邊界。精度評定用Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs把分類結(jié)果和驗證ROI做對比重點看三個數(shù)值總體分類精度、Kappa系數(shù)和各類別的錯分誤差。實驗報告里通常要求總體精度大于85%Kappa大于0.8達不到就要回去重新選樣本或調(diào)整分類器參數(shù)。我自己的一個習(xí)慣是分類前先把每類樣本的平均光譜曲線拉出來并排看一遍如果水體和陰影的曲線幾乎重合就說明樣本定義有歧義先處理這個問題再分類。報告里把這些驗證步驟貼上分類圖的可信度比單給一個精度數(shù)字高得多。最后希望這一整套從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到精度評定的過程能幫到你讓你在ENVI里跑Landsat8影像時不只在流程上完成實驗也能在答辯時每一處參數(shù)都說得清楚緣由。本文還有配套的精品資源點擊獲取 ENVI處理Landsat8影像全流程：從輻射定標(biāo)到監(jiān)督分類的實操指南
簡介面向遙感與地信專業(yè)的學(xué)生及實習(xí)人員這是一份基于ENVI軟件處理Landsat8衛(wèi)星影像的完整實驗報告。報告按實驗流程展開涵蓋波段組合、圖像裁剪與拼接、輻射定標(biāo)與反射率求算、大氣校正含F(xiàn)LAASH、圖像融合Brovey、HSV、主成分變換、水體提取、植被覆蓋度、溫度反演大氣校正法與單窗算法以及監(jiān)督/非監(jiān)督分類并給出土地利用變化分析的全過程步驟圖與結(jié)果圖同時附有實驗?zāi)康?、實驗區(qū)概況及實習(xí)心得體會。壓縮包內(nèi)為1個docx文檔約7.92MB圖文并茂目錄結(jié)構(gòu)清晰便于直接參考或按需調(diào)整。已有1240人學(xué)習(xí)該資源。除操作步驟外還包含融合效果的定性目視解譯與定量對比分析以及溫度反演結(jié)果分析和分類結(jié)果圖適合需要完成遙感實習(xí)報告或系統(tǒng)掌握ENVI實操流程的讀者。1. ENVI處理Landsat8影像一份實驗報告怎樣才算真的跑通拿到一份Landsat8影像打開ENVI就急著做大氣校正這是我在不少實驗報告里反復(fù)看到的第一動作。但等你把處理鏈從頭走完才發(fā)現(xiàn)很多坑恰恰埋在這個“急”字里——數(shù)據(jù)級別判斷錯、波段順序顛倒、樣本不純導(dǎo)致分類精度虛高最后出來的報告只有流程圖好看數(shù)字經(jīng)不起追問。這篇東西圍繞ENVI技術(shù)處理Landsat8影像的完整鏈路來寫從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、輻射定標(biāo)、大氣校正到波段指數(shù)與監(jiān)督分類把每一步該看什么參數(shù)、怎么驗證結(jié)果、哪些地方最容易翻車都拆開講清楚。新手能照著把流程復(fù)現(xiàn)一遍熟手也能在里面找到平時不太注意的邊界條件。2. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段分清L1與L2后再談Landsat8影像的打開與裁剪2.1 先查MTL.txtL1與L2級產(chǎn)品決定了后續(xù)處理起點Landsat8的Level-1產(chǎn)品通常解壓后會看到一長串單波段GeoTIFF外加一個MTL.txt文本文件。網(wǎng)上很多教程直接拿單波段tif去做輻射定標(biāo)這沒有錯但前提是你手里的產(chǎn)品確實是Level-1。Collection 2框架下Landsat8的數(shù)據(jù)主要分成兩類L1TP保留原始DN值需要用定標(biāo)參數(shù)換算成輻亮度或反射率L2級產(chǎn)品則已經(jīng)完成了輻射定標(biāo)和大氣校正直接給出地表反射率Surface Reflectance。實驗報告里最常見的翻車點是把L2產(chǎn)品又拿去跑一遍FLAASH大氣校正。判斷方法很簡單打開MTL.txt看文件開頭幾行或者直接看影像文件名里是“_L1TP”還是“_L2SP”。L2SP對應(yīng)的PRODUCT_ID里通常帶“SR”字樣表示Surface Reflectance。拿到這種數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)和大氣校正都可以跳過直接做裁剪和波段組合就行。養(yǎng)成拿到壓縮包先查元數(shù)據(jù)的習(xí)慣比上來就打開影像省很多事。2.2 在ENVI里打開Landsat8數(shù)據(jù)與查看經(jīng)緯度ENVI打開Landsat8有兩種常見方式。一種是File→Open直接選多波段tif文件另一種是直接選中MTL.txt打開。我建議優(yōu)先用MTL.txt方式因為ENVI會自動讀取波段編號、中心波長、FWHM以及投影坐標(biāo)系這些信息在后面的FLAASH參數(shù)設(shè)置里非常關(guān)鍵。如果直接打開單波段tif容易丟失波長信息后面需要手動補填。很多人問怎么查看導(dǎo)入影像的經(jīng)緯度其實操作很直接在Viewer里把鼠標(biāo)移到影像上右鍵選Cursor Value狀態(tài)欄就會顯示經(jīng)緯度或者打開Data Manager選中文件后右鍵View Metadata也能看到坐標(biāo)范圍。如果光標(biāo)位置只顯示行列號而沒有經(jīng)緯度多半是這個文件沒有定義坐標(biāo)系需要在Edit Metadata里手動指定投影。常見做法是先確認(rèn)研究區(qū)大致經(jīng)緯度然后投影選WGS84 UTM Zone例如中國東部選Zone 50或51西部相應(yīng)調(diào)整。2.3 波段合成與研究區(qū)裁剪減少后續(xù)處理的內(nèi)存壓力Landsat8 OLI傳感器一共9個多光譜波段實際處理時不必把所有波段都合成進去。常用做法是把B1到B7加上B9合成一個多波段文件熱紅外B10和B11單獨保留。在ENVI工具箱里用Layer Stacking工具完成波段合成注意輸出順序要和OLI原始波段順序一致否則后續(xù)寫B(tài)and Math表達式時會錯位。合成之后做研究區(qū)裁剪。整景Landsat8影像約合7000×7000像素直接跑FLAASH和分類會非常占內(nèi)存建議先用ROI或者Spatial Subset裁出研究區(qū)。常見操作是先用Layer Manager創(chuàng)建一個矩形ROI再用Tools→Subset Data from ROIs輸出子集。裁剪時有個細(xì)節(jié)如果后續(xù)做FLAASH大氣校正不要選輸出為字節(jié)型或整型保持浮點型大氣校正后反射率可能出現(xiàn)負(fù)值也屬于正常整型會把這些負(fù)值截掉。提示所有中間文件路徑不要帶中文文件名里也不要有空格。ENVI對中文路徑的兼容性一直是老問題等處理到一半報錯再回頭改路徑費時還容易漏。3. 輻射定標(biāo)與FLAASH大氣校正讓DN值變成可比較的地表反射率3.1 輻射定標(biāo)公式與參數(shù)直接從MTL.txt取增益和偏置Landsat8 Level-1影像每個像元的DN值背后對應(yīng)的是傳感器入瞳處的輻亮度。輻射定標(biāo)做的就是這個換算核心公式是L M_L × DN A_L其中M_L是增益項A_L是偏置項。這兩個系數(shù)不用自己算在MTL.txt里能找到字段名是RADIANCE_MULT_BAND_x和RADIANCE_ADD_BAND_xx對應(yīng)波段編號。比如一個像元的DN值是12000假設(shè)某個波段的M_L是1.2×10??A_L是-0.5那么換算出的輻亮度就是1.2×10??×12000 - 0.5 0.144 W/(m2·sr·μm)。ENVI里做這一步用的是Radiometric Correction→Radiometric Calibration工具。面板里需要關(guān)注的參數(shù)有三個Calibration Type選RadianceOutput Data Type選FloatScale Factor按后續(xù)用途選1或0.1。如果你緊接著要做FLAASH大氣校正建議選Apply FLAASH Setting工具會按FLAASH的習(xí)慣把數(shù)值縮放到合理量級。這里有一個新手常問的點定標(biāo)后輻亮度單位與FLAASH期望單位不一致時怎么辦實際上ENVI內(nèi)置的輻射定標(biāo)工具對Landsat8做了適配重點是你選了Radiance而不是Reflectance。3.2 FLAASH大氣校正參數(shù)面板傳感器高度、地面高程、大氣模型輻射定標(biāo)做完影像仍然是大氣頂層的輻亮度下面用FLAASH模塊做大氣校正把輻亮度轉(zhuǎn)成地表反射率。這個工具的參數(shù)面板特別容易填錯按下表逐項核對參數(shù)項推薦取值說明Sensor TypeUnknown/MultispectralLandsat8按多光譜處理Sensor Altitude(km)705Landsat8軌道高度約為705 kmGround Elevation(km)0.5或DEM統(tǒng)計值用研究區(qū)平均海拔精確值可對DEM統(tǒng)計Pixel Size(m)30可自動讀取Atmospheric ModelMid-Latitude Summer國內(nèi)中緯度春夏季實驗最常見Water Retrieval2-Band (K-T)用兩個近紅外波段反演水汽Aerosol Retrieval2-Band (K-T)常規(guī)設(shè)置Aerosol ModelRural無特殊工業(yè)污染時選鄉(xiāng)村型Initial Visibility(km)40能見度初始值有實測數(shù)據(jù)用實測值FLAASH對Landsat8有一個額外要求中心波長和波段寬度必須完整。如果打開MTL.txt的方式導(dǎo)入波長信息會自動填好如果直接打開單波段tif合成波長可能為空需要手動輸入各波段的中心波長。具體數(shù)值同樣在MTL.txt里字段是WAVELENGTH_BAND_x。這一步漏掉的話FLAASH會直接報錯“wavelength file is invalid”。3.3 校正后的質(zhì)量檢查用植被光譜曲線判斷是否成功大氣校正不是點完OK就完事必須驗證結(jié)果。最直觀的檢查方式是在Viewer里拉一條光譜剖面找一塊植被密集的區(qū)域看像素光譜曲線是否符合典型植被形態(tài)藍(lán)波段反射率較低綠波段有個小反射峰紅波段是吸收谷近紅外波段突然升高并保持高反射平臺。如果校正后的曲線在紅波段比近紅外還高或者整體曲線平得像一條直線說明前兩步大概率出了問題要么波段順序錯位要么FLAASH參數(shù)沒選對。用IDL腳本方式打開Landsat8 MTL并檢查波段波長是否齊全常見做法是; 用ENVI的IDL API打開Landsat8元數(shù)據(jù)并輸出中心波長 e ENVI(/HEADLESS) mtlFile e.OpenRaster(LC08_L1TP_xxx_MTL.txt) foreach band, mtlFile, index do begin print, Band , index1, CWL, band.CWL endforeach這段代碼的邏輯很簡單通過ENVI的函數(shù)打開MTL文件ENVI會把它識別成多波段柵格foreach循環(huán)逐個波段讀取CWL屬性。如果打印出來某個波段的CWL是0或者空值說明波長沒有正確讀取FLAASH之前必須手動補全。我一般建議把這段輸出保存成txt存檔到實驗報告附件里答辯時可以直接展示參數(shù)來源也算是一種可復(fù)現(xiàn)性的佐證。4. 波段組合、NDVI/NDWI與蝕變指數(shù)用Band Math把影像變成圖與數(shù)4.1 真彩色與假彩色合成Landsat8哪三個波段搭配最順手用戶拿到的Landsat8多光譜波段里B2是藍(lán)、B3是綠、B4是紅、B5是近紅外、B6和B7分別是兩個短波紅外波段。真彩色合成就是把B4放到紅通道、B3放到綠通道、B2放到藍(lán)通道。操作上雙擊打開多波段文件后在顯示面板里點RGB手動指定三個波段即可。很多實驗報告在這里習(xí)慣把B1當(dāng)作藍(lán)波段但B1是深藍(lán)的海岸氣溶膠波段對大氣散射敏感拿它做真彩色合成后畫面會偏灰藍(lán)。假彩色合成則常用B5、B4、B3分別放到RGB通道這時植被顯示為紅色裸土偏黃綠水體呈深藍(lán)或黑色。這個組合在目視解譯時特別有用也是實驗報告里展示研究區(qū)整體面貌最常用的圖。如果你想讓城市建筑和裸地區(qū)分得更開可以試試B7、B5、B4的組合短波紅外對建筑材料的差異性表現(xiàn)更明顯。4.2 NDVI與NDWI的Band Math寫法先確認(rèn)波段順序再寫表達式計算植被指數(shù)是實驗報告里必跑的一步。NDVI的公式是近紅外減紅再除以近紅外加紅對應(yīng)Landsat8就是B5和B4。在ENVI的Band Math工具里輸入表達式; ENVI Band Math表達式變量名用波段號 (B5 - B4) / (B5 B4)執(zhí)行后需要給變量B5和B4分別指定對應(yīng)波段。重點來了如果之前Layer Stacking合成時波段順序打亂過這里很容易選錯選反了NDVI圖會變成負(fù)片效果植被區(qū)出現(xiàn)負(fù)值水體反而高值。建議在輸入表達式前先到文件元數(shù)據(jù)里看一眼每個波段的中心波長B4約為0.655微米B5約為0.865微米確認(rèn)無誤再指定變量。水體指數(shù)NDWI的公式略不同McFeeters提出的版本是綠波段減近紅外再除以兩者之和; 水體指數(shù)表達式B3是綠波段B5是近紅外 (B3 - B5) / (B3 B5)輸出類型要記得選Float。這個不大不小的坑很多人踩過整型除以整型在計算中被截斷成0或1最后得到的NDVI圖只有兩個值根本沒法用。Band Math輸出對話框里有Output Data Type選項選32-bit Float哪怕中間計算出現(xiàn)負(fù)值也都能保留。4.3 閾值分割與多光譜蝕變信息提取做一個能寫進報告的圖層NDVI算完后可以直接做閾值分割把連續(xù)反射率數(shù)據(jù)變成類別圖層。在ENVI里右鍵圖層選Band Threshold閾值設(shè)為大于0.3作為植被區(qū)小于等于0.3暫歸為非植被區(qū)。閾值怎么定其實沒有絕對標(biāo)準(zhǔn)要參考你研究的物候期和現(xiàn)場調(diào)查樣本。好的做法是拉一條區(qū)域直方圖肉眼看雙峰分布把谷底作為分割點這比拍腦袋定一個0.3要更有說服力。實驗報告如果涉及地質(zhì)或土壤方向還可以用Band Math做簡易蝕變指數(shù)。Landsat8的SWIR波段對含羥基礦物有響應(yīng)常用的比值表達式是B6除以B7高值區(qū)往往與粘土類蝕變礦物相關(guān)。Band Math寫法為; 含羥基礦物蝕變異常指數(shù)多光譜粗提取 B6 / B7注意這里只能做蝕變異常區(qū)段的圈定達不到礦物填圖的精度。和GF-5這類高光譜影像做蝕變信息提取不一樣高光譜是逐個吸收特征波段做光譜匹配能從譜形上區(qū)分高嶺石、伊利石、蒙脫石多光譜波段少只能給出“可能有蝕變”的候選區(qū)。5. Landsat8影像處理常見問題排查五個反復(fù)出現(xiàn)的坑5.1 現(xiàn)象L2產(chǎn)品再跑一次FLAASH反射率越修越離譜用Landsat8 L2級表面反射率數(shù)據(jù)直接做大氣校正后植被近紅外反射率反而降到0.2以下裸地出現(xiàn)大面積負(fù)值。原因L2產(chǎn)品已經(jīng)包含大氣校正二次校正相當(dāng)于把大氣效應(yīng)過度去除。解決拿到影像先看文件名和MTL.txt確認(rèn)數(shù)據(jù)級別。L2SR數(shù)據(jù)直接做裁剪、波段組合和指數(shù)計算最多只做輻射定標(biāo)驗證不要跑FLAASH。這一條幾乎每個班都會有人中招也是實驗報告的常見丟分點。5.2 現(xiàn)象影像上出現(xiàn)橫向條紋拿著去條紋工具來回試還是花原因要分清來源。Landsat8 OLI是推掃式傳感器正常產(chǎn)品條紋噪聲并不明顯。你遇到的條紋更可能是數(shù)據(jù)下載過程中出現(xiàn)條帶缺失或者是Landsat7 SLC-off數(shù)據(jù)留下的掃描線空缺。把無人機單張影像去條紋的思路直接搬過來用FFT濾波把條紋頻率過濾掉雖然能去掉條帶但會把真實地物紋理一起抹掉整幅影像變得發(fā)糊。解決思路是先判斷條紋是周期性還是隨機性。周期性條帶用ENVI里Frequency Filter基于FFT手動選取條紋對應(yīng)的頻率峰值并掩膜濾波半徑盡量小只消除孤立峰隨機壞線用局部中值濾波處理窗口通常3×3或5×5處理前一定另存一份原始影像。一句話去條紋有后悔藥保存原圖是前提。5.3 現(xiàn)象NDVI圖植被區(qū)出現(xiàn)負(fù)值水體反而高亮整幅圖像負(fù)片原因Band Math里波段指定錯位最常見的是把B4當(dāng)成近紅外把B5當(dāng)成紅波段。有時候是Layer Stacking時波段順序被手動重排視覺上沒發(fā)現(xiàn)。解決在寫表達式之前打開文件元數(shù)據(jù)逐個核對中心波長。Landsat8的紅波段B4中心波長0.655微米近紅外B5中心波長0.865微米兩個數(shù)值差得很明顯掃一眼就能確認(rèn)。另外計算前確認(rèn)影像浮點型整型除法截斷也會導(dǎo)致NDVI異常。5.4 現(xiàn)象分類混淆矩陣總體精度95%但目視一看圖里錯分嚴(yán)重原因ROI樣本不純或者訓(xùn)練樣本和驗證樣本來自同一塊連片區(qū)域。最大似然分類器對樣本均值和協(xié)方差非常敏感一個ROI里混入少量其他地類的像元就足以讓分類器學(xué)偏。解決每一類至少選50個像元ROI要分布在影像不同位置而不是堆在一個角分類前用Compute ROI Separability計算樣本分離度Jeffries-Matusita距離大于1.9才算合格小于1.8就要重新選樣本。加了這步之后精度數(shù)值才值得寫進報告里。5.5 現(xiàn)象ENVI里看不到導(dǎo)入影像的經(jīng)緯度狀態(tài)欄只顯示行列號原因影像沒有自帶投影坐標(biāo)系或者打開方式不對導(dǎo)致坐標(biāo)系信息沒有被讀取。解決辦法是按File→Open As→Optical Remote Sensing→Landsat讓ENVI按Landsat產(chǎn)品的元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)讀取然后再右鍵影像查看Cursor Value。如果仍然沒有經(jīng)緯度需要在Data Manager里右鍵Edit Metadata手動定義Geographic Lat/Lon或UTM投影。不要為了省事直接選“無坐標(biāo)系”后面所有按坐標(biāo)裁剪和制圖步驟都會跟著出錯。6. 最大似然分類與混淆矩陣用精度數(shù)據(jù)給實驗報告收尾分類是很多Landsat8處理實驗報告的最后一步。在ENVI里先建立ROI通過ROI Tool勾畫地類樣本例如水體、植被、裸土、建設(shè)用地四類。畫樣本時注意保持類別間光譜差異每一類最好在影像多個位置分別畫幾個多邊形避免樣本空間自相關(guān)。畫完后馬上做樣本分離性檢查計算Jeffries-Matusita距離這是很多人都跳過的一步卻是分類結(jié)果可信度的重要參考。分類器選擇最大似然法即可這是多光譜分類最常見、最穩(wěn)定的算法。運行后得到分類結(jié)果做一次分類后處理用Majority/Minority Analysis把孤立小圖斑消除核大小選3×3就夠太大反而會抹掉真實邊界。精度評定用Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs把分類結(jié)果和驗證ROI做對比重點看三個數(shù)值總體分類精度、Kappa系數(shù)和各類別的錯分誤差。實驗報告里通常要求總體精度大于85%Kappa大于0.8達不到就要回去重新選樣本或調(diào)整分類器參數(shù)。我自己的一個習(xí)慣是分類前先把每類樣本的平均光譜曲線拉出來并排看一遍如果水體和陰影的曲線幾乎重合就說明樣本定義有歧義先處理這個問題再分類。報告里把這些驗證步驟貼上分類圖的可信度比單給一個精度數(shù)字高得多。最后希望這一整套從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到精度評定的過程能幫到你讓你在ENVI里跑Landsat8影像時不只在流程上完成實驗也能在答辯時每一處參數(shù)都說得清楚緣由。本文還有配套的精品資源點擊獲取