envi图像处理有问题

Question

Landsat8遥感图像辐射定标，大气矫正，图像融合还有剪裁过后感觉颜色不对呀

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题分析：

1. Landsat8遥感图像辐射定标：Landsat8卫星在拍摄图像时会受到光照和大气影响，需要进行辐射定标，将数字值转换成实际反射率值。
2. 大气矫正：Landsat8图像中的云、雾、气溶胶等大气成分会引入噪声，需要进行大气校正处理，以便更准确地获取地物信息。
3. 图像融合：Landsat8卫星有多个波段，不同波段的信息可以融合，提高图像的质量和信息量。
4. 剪裁：将图像进行裁剪处理，选取需要的部分。 一般情况下，经过以上处理，Landsat8遥感图像的颜色应该是比较准确的。如果感觉颜色不对，可能是以下几个方面的问题：
5. 屏幕颜色显示问题：首先要查看屏幕颜色的设置是否正确，是否和原图的颜色模式一致。
6. 颜色映射方案问题：如果对图像进行了分类或者多光谱图像融合，需要对不同波段的信息进行组合，这时候需要选择合适的颜色方案进行显示。提示：如何选择合适的颜色方案，需要根据实际情况进行判断。
7. 复合处理过程问题：如果在处理过程中出现了错误，比如错用参数，或者处理步骤存在问题，都有可能影响图像的颜色准确性。 案例分析： 我有一张Landsat8遥感图像，需要进行辐射定标、大气校正、融合处理以及裁剪，最终发现图像的颜色显示有问题，怎么办？
8. 首先查看电脑屏幕设置，确认颜色模式和原图一致。
9. 检查颜色映射选项，确认是否合适，比如选择RGB组合，或其他专业颜色方案。
10. 检查处理过程和参数设置，确保没有错误。 示例代码： 辐射定标处理示例代码：

import numpy as np
import rasterio as rio
# 打开遥感图像
with rio.open('input.tif') as src:
    # 获取辐射定标参数
    M = src.read_masks(1)
    R = src.read(1)
    M = np.array(M, dtype=bool)
    # 辐射定标
    RADIANCE = src.read(1).astype(float)
    RADIANCE[M] = np.nan
    RADIANCE = src.calibration_radiance(RADIANCE, 1)
    # 设置元数据
    meta = src.meta
    meta['dtype'] = 'float32'
    # 输出辐射定标后的图像
    with rio.open('output_rad.tif', 'w', **meta) as dst:
        dst.write_band(1, RADIANCE.astype(rio.float32))

大气校正示例代码：

import numpy as np
import rasterio as rio
# 打开辐射定标后的图像
with rio.open('output_rad.tif') as src:
    # 获取大气校正参数
    AOT = 0.2
    water_vapor = 1.5
    ozone = 0.1
    refl_b1 = src.read(1)
    k = 0.016
    # 进行大气校正
    REFLECTANCE = (refl_b1 - (k * AOT)) / (0.01 + 0.002 * AOT * water_vapor + ozone)
    # 更新元数据
    meta = src.meta
    meta['dtype'] = 'float32'
    # 输出大气校正后的图像
    with rio.open('output_atm.tif', 'w', **meta) as dst:
        dst.write_band(1, REFLECTANCE.astype(rio.float32))

图像融合示例代码：

import numpy as np
import rasterio as rio
# 打开大气校正后的图像
with rio.open('output_atm.tif') as src:
    # 将Bands 2, 3 and 4 红、绿、蓝三个波段融合
    R = src.read(4)
    G = src.read(3)
    B = src.read(2)
    # 将波段合并为一幅图像
    RGB = np.zeros((3, src.height, src.width), dtype=src.dtypes[0])
    RGB[0] = R
    RGB[1] = G
    RGB[2] = B
    # 更新元数据
    meta = src.meta
    meta['count'] = 3
    meta['dtype'] = RGB.dtype
    # 输出融合后的图像
    with rio.open('output_rgb.tif', 'w', **meta) as dst:
        dst.write(RGB)

图像剪裁示例代码：

import rasterio as rio
# 打开融合后的图像
with rio.open('output_rgb.tif') as src:
    # 定义裁剪范围，如(1000, 1000)为左上角坐标，(2000, 2000)为右下角坐标
    window = ((1000, 2000), (1000, 2000))
    # 进行图像裁剪
    rgb_crop = src.read(window=window)
    # 更新元数据
    meta = src.meta
    meta['height'], meta['width'] = rgb_crop.shape[1:]
    # 输出裁剪后的图像
    with rio.open('output_crop.tif', 'w', **meta) as dst:
        dst.write(rgb_crop)