gf5大气校正高程计算

GF5卫星是中国的一颗高分辨率遥感卫星，其大气校正和高程计算是遥感图像处理的重要步骤之一。

对于大气校正，一般采用大气传输模型对遥感图像进行校正。常用的大气传输模型包括标准大气模型、MODTRAN模型、6S大气辐射传输模型等。通过对遥感图像进行大气校正，可以消除大气对遥感图像的影响，提高遥感图像的质量和精度。

对于高程计算，一般采用数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）进行计算。常用的DEM包括SRTM、ASTER GDEM、AW3D30等。通过对遥感图像进行高程计算，可以获取地形高程信息，对地形特征进行分析和应用。

相关问题

python GF5大气校正

GF5是中国发射的高分五号卫星，用于进行地球观测。大气校正是将遥感影像中受大气影响的亮度值转换为地表反射率的过程。在Python中，你可以使用一些库来实现GF5影像的大气校正，比如使用`spectral`库。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python进行GF5影像的大气校正：

import spectral

# 读取GF5影像
img = spectral.open_image('path_to_gf5_image.hdr')

# 进行大气校正
atcorr_img = spectral.plugins.atcorr(img)

# 保存校正后的影像
atcorr_img.save_rgb('path_to_output_image.png', [4, 2, 1])  # 可以选择显示的波段

print("大气校正完成并保存成功！")

需要注意的是，上述代码中的路径需要替换为实际的GF5影像文件路径。在执行代码之前，确保已经安装了`spectral`库。你可以使用`pip`命令进行安装：

pip install spectral

这只是一个示例，实际的大气校正方法可能更加复杂，具体取决于你的要求和数据。你可能需要进行更多的参数设置和处理步骤来获得更精确的结果。

envi批量大气校正

ENVI提供了批量大气校正的功能。你可以使用ENVI Raster Processing Batch Tools来实现这个功能。在批量大气校正中，你可以使用FLAASH Atmospheric Correction模块来进行大气校正。在FLAASH Atmospheric Correction模块的输入参数面板中，你可以设置需要校正的影像。[1][2][3]同时，你还需要将gf1_pms1.sli和gf1_pms2.sli文件放置在ENVI的安装目录下的filterfuncs文件夹中。[3]通过这些步骤，你就可以使用ENVI进行批量大气校正了。