GF2遥感影像数据集处理
写在前头：为个人学习的总结，过段时间会把IDL自动化处理的代码整理上传，该文章参考了很多大佬的博文，稍后会整理一并给出。
数据分析：
以GF2_PMS1为例：
命名规则：
GF2_PMS1_E55.4_N25.3_20210205_L1A0005457874
| GF2:高分二号 | PMS1：一台PMS多光谱相机 | E55.4_N25.3：经纬度 | 20210205：时间 | L1A：级别 | 0005457874：编号 |
|---|
文件说明:
| 文件总览 |  |
|---|---|
| MSS多光谱图像：空间分辨率低，光谱分辨率高 |  |
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| PAN全色图像：空间分辨率高，光谱分辨率低 |  |
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| rpb文件：用于图像正射校正 | |
| xml文件：图像对应参数 |
高分影像处理流程：
1.辐射定标(大气校正的准备工作)：
一般来讲，辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等物理量的处理过程。
2.大气校正：
当太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。而如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来，这就需要进行大气校正过程。
3.正射校正（几何校正）：
先进行辐射定标和大气校正，然后进行几何校正。因为几何校正的时候会重采样，重采样会改变像元值，从而影响辐射定标和大气校正的结果。
4.NOTE：
辐射校正=辐射定标+大气校正
全色图像不进行大气校正
以GF2_PMS1为例：
多光谱图像（MSS）与全色图像（PAN）：
| PAN | MSS | |
|---|---|---|
| 总览图 |  |
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| 部分细节图 |  |
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多光谱图像（MSS）：
辐射定标部分(Radiometric Calibration)：
辐射定标步骤：
| 说明 | 示例 |
|---|---|
| 右击然后点击View Metadata,可以看到影像的元数据信息，点击Spectral，查看辐射定标系数，可与中国资源卫星中心下载得到的绝对辐射定标系数对比。其更新存在滞后，常在年尾更新 |  |
| 定标系数http://www.cresda.com/CN/Downloads/dbcs/index.shtml | 光谱响应函数http://www.cresda.com/CN/Downloads/gpxyhs/index.shtml |
| 在Toolbox中，双击Radiometric Correction--Radiometric Calibration |  |
| 选择需要处理的文件，点击OK。Spatial_Subset自定义选择空间裁剪，Spectral_Subset自定义选择波段裁剪 |  |
| 弹出Radiometric Calibration对话框，Calibration Type选择为Radiance, Output Interleave选择为BIL，点击Apply FLAASH Settings，Scale Factor自动变为0.10，设置输出路径及名称，点击OK执行，完成辐射定标 |  |
| Output_Interleave一般选择BIL，具体可参照https://www.zhihu.com/question/30174458 | |
| 数据路径为D:\ENVI_DATA\GF2_PMS1_XXXX | |
| 辐射定标输出路径为D:\ENVI_DATA\GF2_PMS1_XXXX\GF2_PMS1_XXXX_RadCor.dat | GF2_PMS1_XXXX_RadCor.dat为文件名，后缀dat为标准格式，文件尾部_RadCor为标记字段 |
辐射定标结果一览：
| MSS | Radiometric Calibration | |
|---|---|---|
| 总览图 |  |
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| 部分细节图 |  |
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| 植被光谱曲线变化 |  |
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大气校正部分(FLAASH)：
大气校正步骤：
| 说明 | 示例 |
|---|---|
| 在Toolbox中，双击Radiometric Correction--Atmospheric Correction Module--FLAASH Atmospheric Correction打开大气校正面板 |  |
| 此处参数设置较为复杂 |  |
| Input Radiance Image选择上一步做完辐射定标的文件 |  |
| Radiance Scale Factors选择第二项Use single scale factor for all bands。因为在辐射定标时已经设置了单位，所以这里不用改，如果没有设置，这里应该填10 |  |
| Output Reflectance File为输出的大气校正文件Output Directory for FLAASH Files为输出的临时文件夹 |  |
| 经纬度信息、时间信息已经自动获取 |  |
| 对应参数设置后 |  |
| 光谱响应函数设置 |  |
| 找到下载好的资源文件 |  |
| 文件后缀为sli，需主要PMS1还是PMS2 |  |
| 回到主面板，点击Advancced Settings，其中Use Tiled Processing修改为No，确认后回到主面板点击Apply运行；如运行过程中出现下图错误，则返回Advancced Settings，将Use Tiled Processing修改为Yes，Tile Size(Mb)设置为100Mb-1024Mb，对应本计算机内存8GB-64GB，确认后返回主面板点击Apply运行。 |  |
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| 校正结果 |  |
有关参数说明：
| 属性 | 值 |
|---|---|
| Sensor Type | Multispectral→UNKNOWN→MSI |
| Sensor Altitude | 631km(GF2卫星轨道高度) |
| Ground Elevation | 成像区域平均高度，通过DEM数据获取。没有DEM数据则可查询平均海拔。 |
| Pixel Size | 4m |
| Water Retrieval | 大多数多光谱数据不推荐反演水汽含量 |
| Atmospheric Model | 根据latitude和月份选择(latitude可在xml文件中获取或在工具栏中使用工具获取) |
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| Aerosol Model |  |
| Aerosol Retrieval | 由于缺少短波红外，此处选择None；是否可进行KT变换——打开多光谱设置，Defaults选择陆地，发现KT变换没有改变，所以选择None。详情参照https://zhuanlan.zhihu.com/p/344736260 |
Aerosol Retrieval参数选择：
| 打开多光谱设置，选择KT_Aerosol Retrieval |  |
| Defaults选择陆地，发现KT变换没有改变，所以选择None |  |
Ground Elevation的一种估测方法：
| 1.打开需要估计区域对应的图像 |  |
| 2.选择Flie->Open World Data->Elevation(GMTED2010)，打开ENVI自带的全球900m分辨率的DEM数据 |  |
| 3.在ToolBox中，选择/Statistics/Compute Statistics |  |
| 4.选择GMTED2010.jp2数据，打开Stats Subset选项 |  |
| 5.选择File，选择估计区域对应图像 |  |
| 6.选择Image，查看选择后结果。红色区域为估计区域 |  |
| 7.mean即为估计值，单位为m |  |
大气校正结果一览：
| 辐射定标获得的文件 | 大气校正获得的文件 |
|---|---|
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正射校正部分（RPC Orthorectification Workflow）：
正射校正步骤：
| 说明 | 示例 |
|---|---|
| 在Toolbox中，启动/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow工具 |  |
| Input File选择上一步大气校正后的文件，DEM File默认不变，点击Next |  |
| Advanced面板中注意Output Pixel Size为4m |  |
| Export面板中在Out Filename中设置输出名称及路径，点击Finish，完成正射校正 |  |
正射校正结果一览：
| 大气校正后文件 | 正射校正后文件 |
|---|---|
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多光谱影像处理总览：
| 阶段 | 示例 |
|---|---|
| 多光谱图像 |  |
| 辐射定标后 |  |
| 大气校正后 |  |
| 正射校正后 |  |
全色图像（PAN）：
辐射定标部分（全色影像PAN一般无需大气校正）：
辐射定标步骤：
| 说明 | 示例 |
|---|---|
| 1.在Toolbox中，打开/Radiometric Correction/Radiometric Calibration |  |
| 2.选择全色波段影像 |  |
| 3.由于多光谱FLAASH大气校正的结果为扩大了10000倍的反射率数据，为了让融合图像效果好，需要将全色数据与多光谱数据的像元值变成一致。这里使用辐射定标工具将全色数据定标为大气表观反射率，并扩大10000倍。 |  |
辐射定标结果一览：
| 辐射定标前： | 辐射定标后： |
|---|---|
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正射校正：
正射校正步骤：
| 说明 | 示例 |
|---|---|
| 在Toolbox中，启动/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow工具 | |
| Input File选择上一步辐射定标后的文件，DEM File默认不变，点击Next |  |
| Advanced面板中注意Output Pixel Size为1m |  |
| Export面板中在Out Filename中设置输出名称及路径，点击Finish，完成正射校正 |  |
正射校正结果一览：
| 正射校正前 | 正射校正后 |
|---|---|
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图像融合：
ENVI5.2版本中新增了NNDiffuse Pan Sharpening融合方法，该方法的融合结果对于色彩、纹理和光谱信息，均能得到很好保留，还具有很好的处理效率，并支持RPC虚拟定位和无地理空间坐标的图像。为了得到更好的融合效果，对多光谱和全色影像有几点要求：多光谱图像中每个波段的波谱响应函数重叠度要求最小，全色波段的波谱范围覆盖所有多光谱的波谱范围，另外，全色图像的分辨率必须是多光谱的整数倍，最好是4倍。
使用NNDiffuse方法对国产卫星影像融合时，有些影像覆盖区域有大片水域或者浓密植被时，融合结果的蓝色波段会偏蓝。这种情况我们可以考虑使用Gram-Schmidt融合方法。使用Gram-Schmidt融合方法时，分两种情况：没有背景0值和有很多背景0值情况下（一般为整景影像时）。
NNDiffuse Pan Sharpening：
NNDiffuse Pan Sharpening工具要求输入的多光谱和全色数据的空间分辨率是整数倍的（本例正射校正时分别将多光谱的全色的分辨率重采样为4米和1米，就是为了方便该工具的使用）
| 说明 | 示例 |
|---|---|
| 在Toolbox中，启动/Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening |  |
| 低精度栅格：多光谱 高精度栅格：全色 设置输出路径 |  |
效果一览
| MSS | PAN | 融合后： |
|---|---|---|
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Gram-Schmidt Pan Sharpening：
| 说明 | 示例 |
|---|---|
| 在Toolbox中，启动/Image Sharpening/Gram-Schmidt Pan Sharpening |  |
| 选择低分辨率影像：MSS |  |
| 选择高分辨率影像：PAN |  |
| 设置参数如图，设置输出路径。点击ok执行 |  |
效果一览：
| MSS |  |
| PAN |  |
| NNDiffuse_Pan_Sharpening |  |
| Gram_Schmidt_Pan_Sharpening |  |