Landsat-TM-影像处理最完整流程
关于landsat数据去条带的ENVI处理
关于landsat数据去条带的ENVI处理本人在地理空间数据云网站下载了landsat数据，发现数据打开后会有很大一部分数据都有黑色平行线（如下图1）。
图1 landsat
本人经过查询，求助，发现在此网站中，可以下载到ENVI的一个关于landsat
后，把文件landsat_gapfill.sav添加复制到ENVI的安装目录下的classic文件下的save-add文件夹下面，如下图所示：
然后打开ENVI CLASSIC软件，在basic tools菜单下找到preprocessing下的data-specific utilities下的landsat tm下找到landsat_gapfill命令。
选择单个文件去条带，并选择输出文件位置和文件名，然后选择要处理的图像（有三个文件，选择波段最多的）最后进行处理，可去条带了。
最后，我想申明，我是这么做的，是这么处理的，结果就是这样的。
有不对之处可以指教。
landsat影像预处理流程
landsat影像预处理流程Landsat Image Preprocessing Workflow.Landsat data is a valuable resource for a wide range of applications, including land cover mapping, change detection, and environmental monitoring. However, the raw Landsat data is often not suitable for use directly. It is necessary to preprocess the data to correct for geometric and radiometric distortions.The general workflow for Landsat image preprocessing is as follows:1. Radiometric calibration: This process corrects for the sensor's response to different wavelengths of light. The result is a digital number (DN) image that is proportional to the reflectance of the ground surface.2. Atmospheric correction: This process corrects for the effects of the atmosphere on the DN image. The resultis a reflectance image that is corrected for the effects of atmospheric scattering and absorption.3. Geometric correction: This process corrects for the geometric distortions in the DN image. The result is a geometrically corrected image that is aligned with a map projection.4. Mosaicking: This process combines multiple Landsat images into a single, seamless mosaic. The result is a mosaic image that covers a larger area than any of the individual images.5. Subsetting: This process extracts a portion of a Landsat image, such as an area of interest for a specific study. The result is a subset image that contains only the data of interest.中文回答：Landsat影像预处理流程。
Landsat陆地卫星TM遥感影像数据介绍
Landsat陆地卫星遥感影像数据简介“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年，美国国家航空与航天局（NASA）受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
1972年7月23日，第一颗陆地卫星（Landsat_1）成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星（Landsat）的名称。
到1999年，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5以及陆地卫星7，其中陆地卫星6的发射失败了。
Landsat陆地卫星系列遥感影像数据覆盖范围为北纬83o到南纬83o之间的所有陆地区域，数据更新周期为16天（Landsat 1~3的周期为18天），空间分辨率为30米（RBV和MSS传感器的空间分辨率为80米）。
目前，中国区域内的Landsat陆地卫星系列遥感影像数据（见图1）可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台 QQ电子网免费获得（）。
Landsat 陆地卫星在波段的设计上，充分考虑了水、植物、土壤、岩石等不同地物在波段反射率敏感度上的差异，从而有效地扩充了遥感影像数据的应用范围。
在基于Landsat遥感影像数据的一系列应用中，计算植被指数和针对Landsat ETM off影像的条带修复为最常用同时也是最为基础的两个应用。
因此，中国科学院计算机网络信息中心基于国际科学数据服务平台，提供了1）基于Landsat 数据的多种植被指数提取。
2）对Landsat ETM SLC-off影像数据的条带修复。
图1 Landsat 遥感影像中国区示意图数据特征（1）数据基本特征Landsat陆地卫星包含了五种类型的传感器，分别是反束光摄像机（RBV），多光谱扫描仪（MSS），专题成像仪（TM），增强专题成像仪（ETM）以及增强专题成像仪+（ETM+），各传感器拍摄影像的基本特征如下：（2）数据主要参数Landsat陆地卫星携带的传感器，在南北向的扫描范围大约为179km，东西向的扫描范围大约为183km，数据输出格式是GeoTIFF，采取三次卷积的取样方式，地图投影为UTM-WGS84南极洲极地投影。
TM影像数据校正过程
Ⅰ、基于ENVI TM数据大气校正过程：1、首先点击File→Open Image File，选择需要大气校正的TM数据，加载1、2、3、4、5、7波段。
2、然后做数据校准（即传感器定标）：打开TM数据，单击“Basic Tools”->“Preprocessing”->“Calibration Utility”->“Landsat Calibration”,选择要校准的文件，然后会弹出下面的对话框：①第一个是传感器选项，选择Landsat 5 TM②接下来是影像获取时间、太阳高度角、波段等，这些在所下载影像的同一文件夹中可以找到，格式为_MTL.txt。
③校正类型“ Calibration Type”选择辐射：“Radiance”④选择输出文件夹及名称，点击OK即可。
⑤依次对六个波段进行辐射定标。
3、波段叠加（Layer Stackin）：单击”Map”->” Layer Stacking”,弹出对话框,单击“Import File…”，导入已校准的波段文件，导入文件后单击“Reorder Files…”，调整波段的排列顺序。
输入要保存的文件名，单击“OK”。
4、对叠加后的文件编辑新头文件。
单击”File”->”Edit ENVI Header”,选择要编辑的文件，然后弹出对话框：①单击“Edit Attributes”->”Wavelengths”,弹出如下对话：单位改为纳米（Nanometers），单击Import ASCII...加载已经编辑好的中心波长_txt,点击OK。
②单击“Edit Attributes”->”Gain”,加载编辑好的增益和偏置_txt，点击OK。
③单击“Basic Tools”->“Preprocessing”->“General Purpose Utilities”->“Apply Gain and offset”,应用增益和偏置，选择输出文件夹及名称，点击OK。
Landsat陆地卫星TM遥感影像数据介绍
Landsat陆地卫星遥感影像数据简介“地球资源技术卫星”计划最早始于1967年，美国国家航空与航天局（NASA）受早期气象卫星和载人宇宙飞船所提供的地球资源观测的鼓舞，开始在理论上进行地球资源技术卫星系列的可行性研究。
1972年7月23日，第一颗陆地卫星（Landsat_1）成功发射，后来发射的这一系列卫星都带有陆地卫星（Landsat）的名称。
到1999年，共成功发射了六颗陆地卫星，它们分别命名为陆地卫星1到陆地卫星5以及陆地卫星7，其中陆地卫星6的发射失败了。
Landsat陆地卫星系列遥感影像数据覆盖范围为北纬83o到南纬83o之间的所有陆地区域，数据更新周期为16天（Landsat 1~3的周期为18天），空间分辨率为30米（RBV和MSS传感器的空间分辨率为80米）。
目前，中国区域内的Landsat陆地卫星系列遥感影像数据（见图1）可以通过中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据服务平台QQ电子网免费获得（）。
Landsat 陆地卫星在波段的设计上，充分考虑了水、植物、土壤、岩石等不同地物在波段反射率敏感度上的差异，从而有效地扩充了遥感影像数据的应用范围。
在基于Landsat遥感影像数据的一系列应用中，计算植被指数和针对Landsat ETM off影像的条带修复为最常用同时也是最为基础的两个应用。
因此，中国科学院计算机网络信息中心基于国际科学数据服务平台，提供了1）基于Landsat 数据的多种植被指数提取。
2）对Landsat ETM SLC-off影像数据的条带修复。
图1 Landsat 遥感影像中国区示意图数据特征（1）数据基本特征Landsat陆地卫星包含了五种类型的传感器，分别是反束光摄像机（RBV），多光谱扫描仪（MSS），专题成像仪（TM），增强专题成像仪（ETM）以及增强专题成像仪+（ETM+），各传感器拍摄影像的基本特征如下：（2）数据主要参数Landsat陆地卫星携带的传感器，在南北向的扫描范围大约为179km，东西向的扫描范围大约为183km，数据输出格式是GeoTIFF，采取三次卷积的取样方式，地图投影为UTM-WGS84南极洲极地投影。
【遥感实习1Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析】
【遥感实习1Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析】精品资料精品资料精品资料精品资料实习报告一Landsat影像数据下载、导入、目视解译与分析实习人姓名韦昭华专业班级及编号水文一班 20xx301580040任课教师姓名陈华实习指导教师姓名陈华王佳伶实习地点八教2楼机房实习日期时间20xx-10-21实习目的学会使用地理空间数据云或美国NASA/USG酗上下载工具进行Landsat卫星影像的检索和下载。
初步掌握ENVI影像处理软件的使用方法，熟悉软件的用户界面、功能模块。
复习遥感导论课程中的遥感影像目视解译环节，选择自己熟悉的地区，进行Landsat TM/ETM+影像的目视解译。
实习要求1?将文档中所有操作步骤的对话框图替换成自己所做的截图；在相应位置完成文档中思考题(标红的地方) ；填写好姓名、班级，上机后在星期二前由各班学委统一收好实习报告上交(电子档)。
数据准备下载 Landsat TM/ETM+影像一景使用Excel进行数据分析时注意加载宏“数据分析工具”操作方法及过程据自己感兴趣的地区，下载一景 Landsat TM影像。
注意选择云量少的以免影响观察。
http://www.gscloud.c n 地理空间数据云或需要先安装 java run time 套件。
思考一：数据标识中 LT5、130、42、20xx320、BKT 00分别表示什么？(在此处作答)LT5——Iandsat5号卫星；130——条带号；42 ——行编号——获取日期；BKT接站代码；00 ――产品级别；打开 ENVI 软件，选择 ENVI 5.0 Classic 。
QNVI 5.0闔 ENV1 + mSStDL52 bit画ENVI仔Zb曲闔十 H>L 很2 bkjLayer Stack ing In put File 对话框。
点击open加载1~7波段文件。
XLayer 5taXLayer 5ta匚king Input File单击Reorder将1~7波段按顺序排列，上下拖动即可，选择影像输出路径后点0KAvailable Li…t3、利用ENVI的显示窗口（ Display ）打开影像，分别选取4、3、2和3、2、1 波段组合进行假彩色和真彩色合成步骤：在可用波段列表（Available Band List）中，使用鼠标左键点击对话框中所列的文件名，选中要打开的影像。
landsat和tm,etm影像叠加处理
作业一1、landsat的认识美国NASA的陆地卫星美国NASA的陆地卫星(Landsat)计划(1975年前称为地球资源技术卫星——ERTS )，从1972年7月23日以来，已发射7颗（第6颗发射失败）。
目前Landsat1—4均相继失效，Landsat 5仍在超期运行（从1984年3月1日发射至今）。
Landsat 7于1999年4月15日发射升空。
卫星参数陆地卫星的轨道设计为与太阳同步的近极地圆形轨道，以确保北半球中纬度地区获得中等太阳高度角(25°一30°)的上午成像，而且卫星以同一地方时、同一方向通过同一地点．保证遥感观测条件的基本一致，利于图像的对比。
如Landsat 4、5轨道高度705km．轨道倾角98.2°，卫星由北向南运行，地球自西向东旋转，卫星每天绕地球14．5圈，每天在赤道西移2752km，每16天重复覆盖一次，穿过赤道的地方时为9点45分，覆盖地球范围N81°—S81．5°。
传感器参数MSS传感器TM传感器Etm+传感器卫星一览表Landsat图像合成321：真彩色合成，即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，则获得自然彩色合成图像，图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致，适合于非遥感应用专业人员使用。
432：标准假彩色合成，即4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色，由于突出表现了植被的特征，应用十分的广泛，而被称为标准假彩色。
举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情况我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理。
蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面，蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异。
由于所含高叶绿素A的作用，蓝藻区在LandsatTM2波段具有较高的反射率，在TM3波段反射率略降但仍比湖水高，在TM4波段反射率达到最大。
因此，在TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成图像上，蓝藻区呈绯红色，与周围深蓝色、蓝黑色湖水有明显区别。
Landsat TM 辐射定标和大气校正步骤
Landsat TM 辐射定标和大气校正步骤一、数据准备从USGS网站或者马里兰大学下载TM原始数据，USGS网站下载的数据是原始数据，在ENVI软件File–Open ExternalFile–Landsat – Geotiff with meta中只需打开***********_MTL.txt即可打开所有波段数据（除band6）；usgs网站或马里兰大学网站下载的数据有可能不是原始数据，在ENVI软件File–Open External File–Landsat–Geotiff with meta中只需打开***********.met 即可打开所有波段数据（除band6）二、辐射定标1. 由于ENVI 4.7中有专门进行辐射定标的模块。
将原始TM的影像打开以后，选择Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat Calibration2. 进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。
从遥感影像的头文件中获取Data Acquisition 的时间，Sun elevation。
如果你是用File–Open External File–Landsat–Geotiff with meta(Fast) 的方法打开的话，sun elevation 就已经填好了。
这里Calibration Type 注意选择为Radiance。
输出文件，定标就完成了。
三、大气校正简单一点的大气校正可以采用ENVI的FLAASH模块，以下就是FLAASH操作的步骤：1. FLAASH 模块的进入方法是Spectral–FLAASH，或者是BasicTools–Preprocessing–Calibration Utilities–FLAASH。
2. FLAASH 模块的操作界面分为三块：最上部设定输入输出文件；中间设定传感器的参数；下部设定大气参数。
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一. 界面系统介绍1. 主菜单：菜单项，File、Basic Tool、Classification、Tranform、Spectral实习所涉及的（粗略介绍）2. Help 工具的使用3. 主菜单设置（preferences）：内存设置二. 文件的存取与显示1．图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。
1）主图像Image窗口：（400*400）100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可交互式分析、查询信息。
主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键，切换隐藏子菜单的开启和关闭。
该"Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI 的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征。
2）滚动Scroll窗口：全局，重采样(降低分辨率)显示一幅图像。
只有要显示的图像比主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。
滚动窗口位置和大小最初在envi.cfg文件中被设置并且可以被修改。
3）缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。
缩放系数（用户自定义）出现在窗口标题栏的括号中。
2．图像的头文件资料的获取和编辑ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。
从Header Info 对话框里，你可以点击Edit Attributes 下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。
这些参数包括波段名、波长、地图信息等。
3．图像的存取File > Open Image File. 当你打开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。
ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。
要选择当前活动显示，请按以下步骤：从ABL（Available Bands List）内，点击“Display #X”按钮菜单（其中“X”是与显示窗口标题栏内数字相对应的数字），再从列表中选择所需要的显示。
要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“New Display”。
点击“Load Band”或“Load RGB”，以把选定的波段导入选定的显示。
4.灰度图像和彩色图像的显示ENVI：File>>Open Image>>Available Bands List（ABL）中选择Gray Scale或RGB Color模式5．剖面和波谱图（Profiles and Spectral Plots）Image:>>Tools>>Profiles。
ENVI 允许抽取水平的（X）、垂直的（Y）、波谱的（对每个像元为Z ）以及任意的剖面图。
剖面图显示在单独的图表窗口，并且X、Y 和Z剖面图可以同时是激活的。
鼠标用来移动一个十字准线并交互地选择剖面图。
图表窗口内Options 菜单下的Auto Scale Y-Axis非常有用。
三. 图像预处理1．图像的切割（取子区）ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize Data Input File对话框（如下图）。
①选择需要切割的原始图像；②选择Spatial Subset或Spectral Subset方式；③若设置空间切割方式（Spatial Subset>>select Spatial Subset）点击“Image”；④出现Subset by Image对话框，Subset的尺寸用2种形式，移动图像上的方框或直接填写samples/lines（列/行）值；③’若设置波段范围（Spectral Subset>>FileSpectral Subset），选择波段；若要根据已选择的感兴趣区域进行切割，可用ENVI：Basic Tools>>Subset Data via ROIs。
若要使用与上次输入的空间大小相同的文件的空间子集，点击“Previous”按钮。
注：Resize Data还可以进行图像重采样（如下），若仅仅进行子区的选择，则不要调整Output File Dimensions。
* 图像左上角为原点(1.1 --- 列.行)。
“Masking”---把一个空间掩膜应用到图像的某个部分，包括统计、分类、分离（unmixing）、匹配滤波、连续删除（continuum removal）和波谱特征拟合（spectral feature fitting）。
2．图像的重采样ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize DataInput File对话框选择需要采样的原始图像—OK>>Resize Data Parameters——调整Output FileDimensions的像元数；选择采用方法>>文件输出四. 影像分析影像统计分析1. 统计特征分析ENVI：Basic Tools>> Statistics >> Computer StatisticsCalculate Statistics Parameters对话框---选择统计类型（Basic、Histogram、Covariance）2. 主成分分析(ENVI: Transform>>principle compents)Transforms > Principal Components > Forward PC Rotation > Compute NewStatistics and Rotate.----选择输入文件--- 选择输出PC 波段数---“SelectSubset from Eigenvalues”---出现PC EigenValues绘图窗口（每个节点是PC各分量的特征值，可进一步计算PC各分量的方差百分比）。
3. 相关分析ENVI：Basic Tools>> Statistics >> Computer Statistics五.图像增强(Image:Enhance)1. 直方图调整(1) 直方图匹配(Image: Enhance>>Histogram Matching)至少显示两幅图像，从想更改直方图的图像（如“Display#1—PC1”）中，选择Enhance>>Histogram Matching---‘Match To’选择想匹配直方图的图像“Display#2--V”---“OK”，保存直方图匹配后的PC1’。
查看两图像（PC1’与V）直方图：点右键Interactive Stretching或选择Functions> Interactive Stretching显示直方图；若需‘图像替代’则要求两直方图输入值相同，—可根据两直方图输入值的关系，通过‘Band Math’使两直方图数值相同（PC1 ’变为PC1’’）---保存PC1’’，可为下一步PC1’’图像替代V，进行HSV-RGB反变换作准备。
(2) 直方图的交互式拉伸(Image: Enhance>>Interactive Stretching )ENVI用2% 的系统默认线性拉伸值来显示所有图像(两边均舍去信息量的2%)，经过这样处理后合成的假彩色图像层次分明、地物差异大，各类地物易于判别。
注：多在Scroll窗口对全局调整，分别调整R、G、B，使彩色更丰富（一般R、G敏感，B线性即可）。
2. 彩色变换（ENVI: Transform>>Color Transform）包括‘HSV-色调、饱和度、数值’变换，‘HLS--色调、亮度、饱和度’变换等。
3. MNF变换最小噪声分离（Minimum Noise Fraction，MNF）变换是同主分量变换相似的一种方法，它被用来分离数据中的噪声，确定数据内在的维数，减少随后处理的计算量（Green等人，1988；Boardman和Kruse，1994）。
六.专题信息提取1. 波段运算获取不同专题信息ENVI: Basic Tools>>band math例：Newband=band5-band4具体操作是：打开Band Math对话框(如右图)，在Enter an expression中键入：b5-b4，点击OK后将会出现Variables to Bands Pairings对话框。
从可利用波段列表中，分别选择b5和b4代表的波段，并键入待输出的文件名，点击OK即可。
2. NDVI的提取:> NDVI(vegetation Index) 各个指数的意义，具体公式，再查找NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数：是一个普遍应用的植被指数，将多波谱数据变换成唯一的图像波段显示植被分布。
NDVI 值指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着较多的绿色植被。
NDVI 变换可以用于AVHRR、Landsat MSS、Landsat TM、SPOT 或AVIRIS 数据，也可以输入其他数据类型的波段来使用。
3. 缨帽变换ENVI: Transform>>Tasseled Cap5. 定义感兴趣区(ROI)及分类监督分类（Supervised Classification）监督分类：按照分类以前自定义的样本进行分类。
1. 训练样本的选择和优化1）训练样本的提取（ROI区的选择）ENVI: Basic Tools >> Region Of Interest>> ROI tool调出感兴趣区工具窗口进行样本选择（注意：必须事先打开一幅图像），可以进行样本编辑（名称，颜色，填充方式等），样本选择越精确，分类结果越好。
感兴趣区工具窗口的打开方式还有：Image：Overlay>>Region of Interest，或者直接在图像窗口上点击鼠标右键，再选择ROI Tool。
根据前面的背景资料和预处理结果选择分类图像，建立各类地物的训练区。
各类地物的解译标志，即地物的明显特征是最重要的选择标准。
根据其在影像上表现出的色调、纹理等特征，通过目视解译方法用鼠标在工作区影像图上选择其训练区，并使训练区的分布尽量均匀。
在实际的工作中，由于存在“同物异谱”的情况，因此对于同一种类型可能有多种不同的特征。