Ⅰ ENVI5.3 FLAASH大氣校正運行中的問題總結
本文匯總了ENVI5.3 FLAASH大氣校正模塊中常見的運行錯誤，並給出解決方法。前一部分是錯誤提示及說明，後面是錯誤解釋及解決方法。
FLAASH對輸入數據類型有以下幾個要求：
1、波段范圍：衛星圖像：400－2500 nm，航空圖像：860—1135nm。若要執行水汽反演，光譜解析度<=15nm，且至少包含以下波段范圍中的一個：1050—1210 nm、770—870 nm、870—1020 nm。
2、像元值類型：經過定標後的輻射亮度（輻射率）數據，單位是：(μW)/( cm2×nm×sr)。
3、數據類型：浮點型（Floating Point）、32位無符號整型（Long Integer）、16位無符號和有符號整型（Integer、Unsigned Int)，但是最終會在導入數據時通過Scale Factor轉成浮點型的輻射亮度(μW)/( cm2×nm×sr)。
4、文件類型：ENVI標准柵格格式文件，BIP或者BIL儲存結構。
5、中心波長：數據頭文件中（或者單獨的一個文本文件）包含中心波長（Wavelenth）值，如果是高光譜還必須有波段寬度（FWHM），這兩個參數都可以通過編輯頭文件信息輸入（Edit Header）。
選擇Toolbox→Radiometric Correction→Atmospheric Correction Mole→FLAASH Atmospheric Correction，打開FLAASH大氣校正工具。
一、Unable to write to this file.File or directory is invalid or unavailable。
沒有設置輸出文件名，包括2個文件名輸出反射率文件（Output Reflectance File）、（FLASH文件的輸出目錄）Output directory for FLAASH File。注意輸出文件要用字母命名。
修改為下圖:
二、2.ACC Error：convert7
IDL Error：End of input record encountered on file unit：0.
平均海拔高程太大。
注意：填寫影像所在區域的平均海拔高程的單位是km：Ground Elevation（km）。通過網路網路查閱研究區域大約海拔，例如：遼寧省海拔300~1000 m左右。即輸入0.3~1。
三、3.ACC error：avrd:
IDL error：Unable to allocate memory: to make array
Not enough space
ACC_AVRD
無法分配內存：創建數組。表明ENVI的分塊（Tile）太大了。修改為：高級設置裡面（Advanced Settings），tile size：100~200 m。如下圖：
四、ACC error:lsmooth2:
IDL error:
ACC_LSMOOTH2: Cannot continue with smoothing calculation
ACC_LSMOOTH2：無法繼續進行平滑計算。圖像解析度比較低，領域效應區分不出來。解決方法是在在高級設置裡面（Advanced Settings），將領域糾正（Use Adjacency Correction）設置No。具體情形如下圖：
五、錯誤類型是：Undefined: LINES.
未定義：LINES。其修改如下圖：
最終FLAASH大氣校的設置情況如下圖：
特別運行過程中要等待，要保證圖9變為圖10代表運行完畢，方可停止，不然影像會產生暗黑圖像。
Ⅱ FLAASH 大氣校正文件准備具體怎麼做
大氣？樓主你這是什麼實驗？近紅外還是遠紅外？這邊主要是傅立葉的中紅外。不過俺對樓主的實驗很感興趣，能詳細說說實驗的步驟么，謝謝
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分析測試核帆網路網樂意為你解答實驗中空唯碰到的各種問題，基本上問題都能得到解答，有問題可去那提問，網路上搜下就改虧雹有。
Ⅲ ENVI在大氣校正是FLAASH中的Lat 和Lon的值要怎麼在元數據文件中找到啊
1、 打開tm原始影像數據
ENVI > file > open image file > 『L5142032_03220090725_MTL.txt』 > 打開文件，如下：
圖2 自動讀取數據列表展示
2、 TM數據輻射定標
ENVI > basic tools > preprocessing > calibration utilities > Landsat calibration，彈出如下對話框，圖3：
圖3 輻射定標參數設置對話框
3、 儲存順序調整
Flassh大氣校正對於波段存儲的要求為：BIL，BIP格式，上述計算得到的存儲方式為BSQ，在此進行波段存儲順序的轉化，段乎具體操作如下：
ENVI > basic tools > convert data (BSQ ,BIL ,BIP)
圖 4 存放順序轉換
4、 Flaash校正參數設置
大氣校正的前期准備工作完畢，現在進行校正參數的設置：
ENVI >握悶悉 basic tools > preprocessing > calibration utilities > FLAASH，彈出對話框：
圖 5 FLAASH參數界面設置
圖 6 多光譜設置對對話框
根據上述圖中的參數設置，然後點擊ok，運罩枯行flaash大氣校正。
Ⅳ 快速大氣校正（QUAC）
快速大氣校正工具（QUick Atmospheric Correction 簡稱 QUAC）自動從圖像上收集不同物質的波譜信息，獲取經驗值完成高光譜和多光譜的快速大氣校正（如下圖5.5.1）。它得到結果的精度近似 FLAASH 或者其他基於輻射傳輸模型的櫻高+/-15%。它支持的多光譜和高光譜波譜范圍是(0.4~2.5 μm)。
圖片
圖 5.5.1 快速大氣校正流程圖
QUAC 的輸入數據可以是輻射亮度值、表觀反射率、無單位的 raw 數據。可以是任何數據儲存順序（BIL/BIP/BSQ）和儲存類型，多光譜和高光譜感測器數據的每個波段必須有中心波長信息。QUAC 的操作非常簡單，如下：
（1）在 Tool box 中，啟動敬攔/Radiometric Correction/Atmospheric Correction Mole/QUick Atmospheric Correction (QUAC)，在文件輸入對話框中選擇校正的圖像文件如圖5.5.2；
圖片
圖 5.5.2 文件選擇對話框
（2）打開 QUick Atmospheric Correction Parameters 面板，在 Sensor Type 中選擇相應的感測器類型，亮頌胡一般會根據圖像信息自動選擇。
（3）選擇文件名和路徑輸出。
Ⅳ 大氣校正
遙感器接收目標輻射或反射的電磁波所形成的遙感原始圖像與目標相比是失真的，這是因為在太陽-大氣-目標-大氣-遙感器的光線傳播路徑中，許多因素的影響造成接收的信號不能准確的反映地表物理特徵。這些因素歸結為以下幾個方面：
（1）大氣內容物的影響
大氣主要由大氣分子和氣溶膠組成，這兩者的影響行為是不相同的。大氣分子瑞利散射、氣溶膠的Mie散射；大氣分子與氣溶膠的吸收及兩者的耦合作用。一方面，大氣的吸收導致消光，減少了輻射量，降低了圖像對比度，使圖像變得暗淡；另一方面，大氣散射導致的程輻射，增加了輻射量。
（2）表面因素的貢獻
在一般的應用中，為了簡化計算，假定地表為朗伯體，反射與方向無關。事實上任何錶面在物理特性與物質結構上都不是理想朗伯體，因此認為地面是朗伯體會帶來誤差，而當地表方向反射特性突出時，假設地面是朗伯體的大氣糾正方法精度受到限制。另一個因素是由於大氣散射的存在，鄰近像元的反射光也會進入目標視場從而影響輻射量，即交叉輻射。
（3）地形因素的影響
目標高度與坡向會對輻射造成影響。
（4）太陽輻射光譜的影響
太陽本身是一個黑體，其光譜輻射按照普朗克定律有一定的形狀，這個因素在反射率反演中需要予以考慮。
由以上可知，大氣對光學遙感的影響是十分復雜的。為此，學者們嘗試著提出不同的大氣糾正模型來模擬大氣的影響。但是對於任一幅圖像，其對應的大氣數據幾乎是永遠變化的，且難以獲得，因而應用完整的模型糾正每個像元是不可能的。最早的大氣糾正方法是從圖像本身來估計大氣參數，反復運用大氣模擬模型進行糾正。結合地面實況數據進行大氣校正是另一種方法，其包括兩種類型：一種是通過地面測定大氣參數（如可見光近紅外的氣溶膠的密度及紅外區域的水汽濃度），再結合輻射傳輸方程作近似求解；另一種是測得地面目標物的反射率，再與圖像數據進行比較來消除大氣的影響。地面同步測量有助於提高精度，但是卻需要人力物力，且應用區域也有限。此外還有一些大氣糾正的方法。例如在同一平台上，除了安裝獲取目標圖像的遙感器以外，也安裝上專門測量大氣參數的遙感器，利用這些數據進行大氣校正。
3.4.1 基於影像特徵的校正模型
基於圖像特徵的相對校正法是在沒有條件進行地面同步測量的情況下，借用統計方法進行圖像相對反射率轉換。從理論上來講，基於圖像特徵的大氣校正方法都不需要進行實際地面光譜及大氣環境參數的測量，而是直接從圖像特徵本身出發消除大氣影響，進行反射率反演，基本屬於數據歸一化的范疇。精確的大氣校正需要精確的測量大氣參數和復雜的運算，這些在許多遙感應用中，往往很難滿足。並且在某些應用中不一定需要絕對的輻射校正。此時，這種基於圖像的相對校正就能滿足其要求。
基於圖像特徵的相對校正法主要有內部平均法、平場域法、對數殘差法等。
（1）內部平均法
假定一幅圖像內部的地物充分混雜，整幅圖像的平均光譜基本代表了大氣影響下的太陽光譜信息。因而，把圖像DN值與整幅圖像的平均輻射光譜值的比值確定為相對反射率光譜，即
ρλ ＝ Rλ /Fλ （3.21）
式中：Rλ為像元在該波段的輻射值；Fλ為整幅圖像的平均輻射光譜值；ρλ為該像元的相對反射率。
（2）平場域法
平場域法是選擇圖像中一塊面積大且亮度高而光譜響應曲線變化平緩的區域，利用其平均光譜輻射值來模擬飛行時大氣條件下的太陽光譜。將每個像元的DN值與該平均光譜輻射值的比值作為地表反射率，以此來消除大氣的影響。
ρλ ＝ Rλ /Fλ （3.22）
式中：Rλ為像元在該波段的輻射值；Fλ為平場域的平均輻射光譜值；ρλ為該像元的相對反射率。
利用平場域消除大氣影響並建立反射率光譜圖像有兩個重要的假設條件：一個是平場域自身的平均光譜沒有明顯的吸收特徵；另一個是平場域輻射光譜主要反映的是當時大氣條件下的太陽光譜。
平場域模型已廣泛應用於遙感數據處理中，它是在內部平均法模型基礎上發展起來的，這種模型克服了內部平均法模型易受像幅內吸收特徵影響而出現假反射峰的弱點，而且計算量更小，其不足之處在於選取光譜地理平台單元時，會引入人為的誤差，而且需要對研究區內地物光譜有一定的先驗了解，當選取具有不同反射率等級的地理平台單元時，會引出不同處理結果。當研究區位於山區或其他地形起伏較大的復雜地區時，選擇地理平台單元較為困難。
（3）對數殘差法
對數殘差法的意義是為了消除光照及地形因子的影響。按照一定的規則調節每個像元值，使其在每一個被選定的波段上的值等於整個圖幅的最大值，然後對每一個波段減去其歸一化後的平均值。假設有：
DNij ＝ TiRijIj （3.23）
式中：DNij為像元i的j波段的灰度值；Ti 為像元i處表徵表面變化的地貌因子，對確定的像元所有的波段該值都相同；Rij為像元i波段j的反射率；Ij為波段j的光照因子。
由表3.12我們可以看出，以上三種方法中，只有殘差圖像法是真正意義上的輻射校正。
表3.12 高光譜基於圖像特徵的相對校正法對各種影響輻射的物理因素的補償能力比較
3.4.2 地面線性回歸經驗模型
基於地面線性回歸經驗模型法是一個比較簡便的定標演算法，國內外已多次成功地利用該模型進行遙感定標實驗。它首先假設地面目標的反射率與遙感器探測的信號之間具有線性關系，通過獲取遙感影像上特定地物的灰度值及其成像時相應的地面目標反射光譜的測量值，建立兩者之間的線性回歸方程式，在此基礎上對整幅遙感影像進行輻射校正。該方法數學和物理意義明確，計算簡單，但必須以大量野外光譜測量為前提，因此成本較高，對野外工作依賴性強，且對地面定標點的要求比較嚴格。這種方法僅適用於地面實況數據特定的地區及時間。
3.4.3 利用波段特性進行大氣校正
在利用衛星遙感中，有相當部分的大氣散射光未經過地物反射，通過大氣吸收後，直接進入感測器。我們叫這種輻射為程輻射。嚴格地說，程輻射的大小與像元位置有關，隨大氣條件、太陽照射方向和時間變化而變化，但因其變化量微小而忽略。可以認為，程輻射度在同一幅圖像的有限面積內是一個常數，其值的大小隻與波段有關。一般來說，程輻射度主要來自米氏散射，即散射主要發生在短波波段，其散射強度隨波長的增大而減小，到紅外波段基本接近於零。可以把近紅外波段作為無散射影響的標准圖像，通過對不同波段圖像的對比分析來計算大氣影響。根據這個原理主要有三種方法：單影像直方圖調整法、單影像回歸分析法和多時相影像歸一化分析法。
（1）單影像直方圖調整法
採用單影像直方圖調整方法的前提條件是在一幅影像中存在某種地物如深海水體、高山背陰處等，其輻亮度值或反射率接近於0，這時其圖像直方圖的最小值就應該為0，如果不為0，就認為是大氣散射導致的。
（2）單影像回歸分析法
假定某紅外波段，程輻射影響接近於零，設為波段a，現需要找到其他波段相應的亮度最小值，這個值一定比a波段的亮度最小值大一些，設為波段b。分別以a，b波段的像元亮度值為坐標，作二維光譜空間，兩個波段中對應像元在坐標系內用一個點表示。由於波段之間的相關性，通過回歸分析在眾多點中一定能找到一條直線與波段b的亮度Lb 軸相交，即用最小二乘法擬合出一條直線，回歸方程為
Lb ＝ KLa ＋ c （3.24）
式中：c為擬合的直線在Lb軸的截距；K為擬合直線的斜率。
高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用
高光譜遙感技術原理及礦產與能源勘查應用
式中：La為假定波段亮度最小值；
（3）多時相影像歸一化分析法
多時相影像歸一化首先要選取基準影像（設為b），然後對不同時相的所有其他影像的光譜特徵進行轉換，使它們具有與基準影像基本相同的輻射量級。多時相影像歸一化分析方法的一個重要步驟是選取偽不變特徵（Pseudo-Invariant Features，PIFs），也稱為輻射地面控制點。偽不變特徵具有如下特點：盡管某些變化是不可避免的，偽不變特徵的光譜特性應該隨時間變化很小，如深海水體、裸土。大屋頂或其他同質地物都是不錯的選擇；在一景影像中，偽不變特徵與其他地方的高程應該大致相同，山頂偽不變特徵在估計近海面大氣條件中的作用不大，因為大氣中的多數氣溶膠都出現在低於1000 m的大氣中；偽不變特徵包含的植被應盡可能少，由於環境脅迫和氣候周期的影響，植被光譜反射率會隨時間變化；偽不變特徵應該選在相對平坦的區域，使太陽高度角的逐日變化與所有歸一化目標的太陽光直射光束之間具有增加或減小的比例。
利用基準影像與其他時相影像的PIFs光譜特性之間的聯系進行回歸分析。該方法是假定時相b-1或b＋1的影像像元與基準影像b相同位置上的像元是線性相關的。這意味著，采樣像元的光譜反射特性在這一段時間內沒有發生變化，所以多時相影像回歸分析的關鍵是選取偽不變特徵。
地面覆蓋的遙感分類能力依賴於遙感亮度值（BV）和實際地表條件的穩定聯系。然而，太陽高度角、日地距離、各種不同感測器系統的探測器定標差異、大氣條件和太陽-目標感測器的幾何關系等因素會影響像元亮度值。影像歸一化減少了由非地表因素引起的像元亮度值變化，使不同時相的像元亮度值變化與地表條件的實際變化相聯系。歸一化處理使得從基準影像中得到的像元分類可用於其他的歸一化影像上。
3.4.4 大氣輻射傳輸模型理論方法
1972年，Turner與Spencer提出的通過模擬大氣-地表系統來評估大氣影響的方法，可作為最早的大氣輻射傳輸模型之一，當時研究的重點在於消除大氣對影像對比度的影響。20世紀80年代，許多學者對衛星影像的大氣校正研究做了大量工作，在模擬地-氣過程的能力上有了很大提高，發展了一系列輻射傳輸模型，例如我們熟知的LOWTRAN系列模型和5S模型。
自1990年以來，許多的輻射傳輸模型被用於大氣校正演算法中，涌現出一大批新的大氣校正模型，其中有的方法使用一些先進的數學演算法提高計算速度（如6S），試圖尋找精度與速度的最佳平衡點。
基於大氣輻射傳輸理論的大氣糾正模型主要考慮的問題有以下幾個方面：
1）構成大氣的氣體分子和氣溶膠的散射和吸收特性及兩者耦合效果的研究。其中，各模型主要考慮的是吸收及氣溶膠散射。大氣輻射傳輸模型中用到的大氣參數包括氣溫、氣壓、水汽含量、臭氧含量、能見度、水平氣象視距、灰塵顆粒度等，這些參數用於計算輻射傳輸方程中大氣的吸收透過率與散射透過率，以及氣溶膠光學厚度，因此輸入大氣參數的精度直接影響大氣校正的最終結果。同步實地觀測可以為大氣校正提供所需的大氣參數，但同步實地觀測需耗費大量人力物力，且對歷史數據無能為力。為此，6S和MODTRAN中提供了一系列既定參數供用戶選擇，這些參數是對大量觀測數據統計分析得到的，旨在模擬遙感器過境時的大氣狀況，但這與實際的大氣狀況存在差距。
2）地表特性的假設。高精度的大氣校正必須考慮地表非朗伯體特性。在6S中可以選擇均一非朗伯體模型。
3）模型中演算法的選擇。更精確的演算法往往會伴隨巨大的計算量，以往大氣糾正的過程中，學者往往會犧牲一定的精度來滿足計算速度的需求，現在隨著計算機科技的發展，越來越多的模型選擇了復雜而更精確的演算法來滿足高精度的需求。
在已有的模型中，最著名的輻射傳輸模型是MODTRAN和6S。分別是在對LOWTRAN與5S改進的基礎上發展而來。由於高光譜相機波段范圍是400～2500nm，擬分別採用6S 輻射傳輸模型和MODTRAN輻射傳輸模型進行大氣糾正。6S源代碼開放，可以很方便地進行修改和移植；MODTRAN可供自定義的參數多，均適合於相應的地表反射率反演系統開發。利用若干典型區域的長期地基觀測數據（如AERONET觀測站點所在區域），建立起局地氣溶膠模式和類型，結合6S和MODTRAN分別建立針對這些區域的大氣糾正模式。同時，在實驗驗證的基礎上對重點區域大氣輻射傳輸方程進行簡化，在不降低反演精度的前提下，減少運算次數，提高高光譜圖像在這些區域的地表反射率反演效率。
6S模型是1997年由Vermote和Tanre等人用Fortran語言編寫的適用於太陽反射波段（0.25～4μm）的大氣輻射傳輸模式。由於計算機水平和其他相關知識的發展，6S模型對5S模型提出了一系列的改進。主要改進如下：
1）在5S模型中，瑞利散射的大氣函數ρ，T，S被製成表，給使用帶來不便。在6S中，用滿足精度的解析表達式代替。
2）6S模型選用高精度的SOS模型代替原有方法處理分子和氣溶膠散射。SOS模型可以精確模擬機載遙感，並且提供處理非朗伯體（BRDF）臨近問題所需的輸入參數。
3）5S模型假定吸收作用與散射作用可以耦合，就像吸收粒子位於散射層的上面一樣。6S假設散射和吸收互不影響，主要考慮水汽吸收和氣溶膠散射的三種極端耦合情況：水汽吸收粒子覆在氣溶膠層之上；水汽吸收粒子在氣溶膠層之下；有一半水汽吸收粒子與氣溶膠輻射路徑混在一起。
4）5S中，氣體吸收傳輸用的是隨機波段模型。這個模型有兩個主要問題：首先，使用的是AFGL在1982年公布的大氣吸收線性參數，並沒有考慮太陽反射光譜段的一些其他吸收氣體；其次，採用20 cm-1的波段間隔（過大）模擬寬波段輻射計（如1000 cm-1）的吸收，這個較寬的波段間隔不適用於模擬更高光譜解析度（如100 cm-1）光譜儀器的吸收情況。在6S中，不僅考慮新的吸收分子種類的影響，並且氣體的吸收以10 cm-1的光譜間隔來計算。
5）為了兼顧計算效率，5S代碼僅模擬海平面上均勻朗伯體目標的反射率。在6S中，目標高程Zt 可作為一項輸入：可依據Zt 去除目標高度以下的大氣層，計算新的大氣廓線；由於Zt對主要分布在低層大氣中的H2 O產生很大的影響，故可根據Zt 重新計算H2 O含量，同理，可根據Zt 重新計算氣溶膠的含量；6S將光學厚度視為目標高度處壓強的比例函數，從而很高精度的計算了Zt 對分子光學厚度的影響。
6S模型定義了地表的反射率模型，包括均一地表和非均一地表兩種情況，在均一地表中又考慮了無方向性反射問題，在考慮方向性問題時用了九種不同的模型。利用較高精度的新模型解釋BRDF作用和臨近效應。
6）6S對5S資料庫的改進：
光譜積分步長達到了2.5nm（相比於原來的5nm）。
增加了新的吸收氣體（如CO2，N2O，CH4），6S模型用HITRAN資料庫以10cm-1解析度計算波段吸收參數。
IRC定義的四種基本氣溶膠微粒以更好的步長重新計算一次。
且6S中新加了5S中難以計算的氣溶膠模型（平流層型、沙漠型，以及生物燃燒產生的氣溶膠類型）。
6S給定了九種比較成熟的BRDF供用戶選擇，也可以自定義BRDF函數，作為參數輸入到6S，驗證研究反射率與地表BRDF的關系（表3.13 ，表3.14）。
表3.13 6S模型輸入參數
表3.14 6S模型輸出參數
LOWTRAN和MODTRAN模型是由美國空軍地球物理實驗室研製的大氣輻射模擬計算程序，在遙感領域被廣泛應用於圖像的大氣校正。
LOWTRAN是一個光譜解析度為20 cm-1的大氣輻射傳輸實用軟體，它提供了六種參考大氣模式的溫度、氣壓、密度的垂直廓線；水汽、臭氧、甲烷、一氧化碳、一氧化二氮的混合比垂直廓線；其他13種微量氣體的垂直廓線；城鄉大氣氣溶膠、霧、沙塵、火山噴發物、雲、雨的廓線；輻射參量（如消光系數、吸收系數、非對稱因子的光譜分布）及地外太陽光譜。它可以根據用戶的需要，設置水平、傾斜及垂直路徑，地對空、空對地等各種探測幾何形式，適用對象廣泛。LOWTRAN的基本演算法包括透過率計算方法，多次散射處理和幾何路徑計算。
（1）多次散射處理
LOWTRAN採用改進的累加法，自海平面開始向上直至大氣的上界，全面考慮整層大氣和地表、雲層的反射貢獻，逐層確定大氣分層每一界面上的綜合透過率、吸收率、反射率和輻射通量。再用得到的通量計算散射源函數，用二流近似解求輻射傳輸方程。
（2）透過率計算
該模型在單純計算透過率或僅考慮單次散射時，採用參數化經驗方法計算帶平均透過率，在計算多次散射時，採用k分布法。
（3）光線幾何路徑計算
考慮了地球曲率和大氣折射效應，將大氣看作球面分層，逐層考慮大氣折射效應。
MODTRAN模型可以計算0到50000 cm-1的大氣透過率和輻亮度，它在440 nm到無限大的波長范圍精度是2cm-1 ，在22680cm-1到50000cm-1紫外波（200～440nm）范圍的精度是20cm-1 ，在給定輻射傳輸驅動、氣溶膠和雲參數、光源與遙感器的幾何立體對和地面光譜信息的基礎上，根據輻射傳輸方程來計算大氣的透過率以及輻亮度。
開發MODTRAN是為了改進 LOWTRAN 的光譜解析度，MODTRAN 將光譜的半高全寬度（full width half maximum，FWHM）由LOWTRAN的20cm-1減少到2cm-1 ，目前的MODTRAN4.0它的光譜解析度已經達到2 cm-1 ，改進了瑞利散射和復折射系數的計算精度，增加了DISORT計算太陽散射貢獻的方位角相關選項，並將七種BRDF模型引進到模型中，使地表的參數化輸入成為可能。
MODTRAN以卡片的形式來進行參數設置，操作起來清晰簡潔，可以在文本格式下直接對其輸出輸入參數文件進行修改。
Ⅵ ENVI下FLASSH大氣校正後的數據范圍正常是少，輸出格式是float還是什麼格式的，謝謝
大氣校正後默認乘以10000，因此范圍為0-10000，輸出的應該是整型的
Ⅶ 老師好，我做完大氣校正後的landsat8圖像無法打開，大氣校正過程應該沒錯，請老師指導下，謝謝您！
這個是envi文件系統，不用管它，告顫可陸友悔以打開早正另存為tif等格式的
Ⅷ ENVI中TM影像大氣校正的具體步驟
有很多種大氣校正方法，經典的有黑暗像元法，此法較為廳運經典也有較好的校正效果。具體步驟為：
（1）打開待校正圖像文件。
（2）在主菜單中，選擇Basic Tools->Preprocessing->General Purpose Utilities-> Dark Subtract，在文件選擇對話框中選擇待校正圖像文件，單擊OK按鈕，打開Dark Subtraction Parameters面板。
（灶雹3）在Dark Subtraction Parameters面板中，確定黑暗像素值包括三種方法（Subtraction Method）：隱伏帆
波段最小值(Band Minimum)
ROI的平均值(Region Of Interest)
自定義值（User Value）
（4）在Output Result to中選擇File以及相應的輸出路徑和文件名，單擊OK執行操作。
Ⅸ 大氣校正前後植被光譜差異
如何查看Sentinel-2（哨兵）影像大氣校正前後的變化（安德帥，徐丹丹）
我們可使用SNAP軟體進行對比查看Sentinel-2影像大氣校正後的效果。
Step1： 在SNAP中載入影像
SNAP中打開大氣校正後耐橘的影像的方法：File--->import--->optical sensors--->sentinel2A，打開MTD_MSIL2A.xml文件，右擊載入好的文件選open RGB image window，默認為真彩色，點擊OK即可。
同理可以打開L1C影像（未經過大氣校正的影像），都打開後我們選擇Window ---> Tile Horizontally（水平分隔），可以分隔為兩個窗口。
左圖為大氣校正後的影像，右圖為為經過大氣校正的影像。
Step2： 對行州比大氣校正前後的Sentinel-2影像
這樣對比起來看，看不出差別，需要查看光譜圖進行對比，先將圖片放大，利用工具欄中的大頭針（Pin）添加標記點Pin1（紅圈部分）。
然後將大頭針的位置復制到右圖，調出大頭針管理器（選擇View---->Tool Windows---->Pin Manager），在下方出現的Pin Manager中選擇右下角紅圈中檔畝蔽的工具將大頭針復制到右圖。
勾選需要復制的數據源，點擊OK。
然後就可查看大頭針所在像元的波譜圖，選擇Optial--->Spectrum View，先點擊下圖中第1步（目的是將大頭針工具切換至選擇工具），然後點擊下圖中第2步所圈標記，即可以查看左圖大氣校正後的（其圖像邊界有淺黃色背影）Pin1（植被）波譜值。
大氣校正後的影像（L2A數據）
只需將滑鼠在右圖點擊一下，即可以看到右圖大氣校正前（其圖像邊界有淺黃色背影）Pin1（植被）的波譜圖：
大氣校正前的影像（L1C數據）
通過對比大氣校正前（L1C）和大氣校正後（L2A）的光譜圖發現，曲線趨勢存在明顯區別，校正前影像反射率存在明顯錯誤，因此，使用Sen2Cor進行大氣校正是正確使用影像的必要處理過程。
Step 3：對比不同地物的光譜曲線（光譜特徵）
我們通過植被光譜曲線圖，通過對比不同波段的反射率可以更直觀的發現，大氣校正後的影像更加符合理論。
Ⅹ 大氣校正出來的文件怎麼打開
1、首先主菜單Spectray-FLAASH，打開FLAASH大氣校譽派舉正模塊。
2、其次點擊inputradianceimage，選擇BI格式的環境小衛星數據，羨枯在面板中選擇，選擇默認，單擊OK。
3、然後感測器基本信息設置。
4、最後大氣慶碧校正前後植被光譜曲線對比即可。