landsat7数据大气校正

### 大气校正的方法和工具

对于Landsat 7卫星影像的大气校正，可以采用多种软件工具和技术来实现这一目标。具体过程涉及多个步骤，包括但不限于辐射定标、大气效应去除以及可能的几何校正。

#### 使用ENVI进行大气校正

在ENVI环境中，可以直接加载未经处理的Landsat 7数据并对其进行必要的预处理工作。如果原始数据尚未经过几何校正，则需先按照描述的方式完成这一步骤[^1]。一旦确认影像已具备合适的地理定位精度，便能继续开展后续分析：

- **启动ENVI**：运行应用程序，并通过菜单选项导入待处理的数据集。
- **应用FLAASH模块**：此插件专为纠正由大气引起的反射率变化而设计，在`Basic Tools -> Atmospheric Correction`下找到它。设置参数时应考虑观测条件（如太阳高度角、传感器视角等），以获得更精确的结果。

import envi
envi.start()
data = envi.open('path_to_landsat7_file')
flaash_module = data.get_module('FLAASH')
result = flaash_module.run({'input': 'path_to_input', 'output':'path_to_output'})

上述脚本仅作为概念展示；实际操作中应当依据官方文档指导配置各项参数[^2]。

#### 利用Python库实施自动化流程

除了图形界面外，还可以借助编程语言编写脚本来批量处理大量遥感图片。开源项目提供了基于6S模型的大气校正算法实现方案，适用于不同类型的光学传感器采集到的信息[^3]。下面给出了一段简化版代码片段用于说明如何调用此类功能：

from atmospheric_correction import landsat8_atm_corr

# 设置输入输出路径及其他必要参数
input_dir = '/path/to/Landsat7_images'
output_dir = '/desired/output/location'

for file_name in os.listdir(input_dir):
    if file_name.endswith('.TIF'):
        corrected_image = landsat8_atm_corr.process(
            input_path=os.path.join(input_dir, file_name),
            output_path=output_dir,
            sensor='LANDSAT_7',
            aero_profile=... , # 需指定气溶胶剖面类型
            atmos_profile=..., # 同样地选择适当的大气状况模板
            visibility_km=...
        )

值得注意的是，尽管这里展示了针对Landsat 8优化过的函数接口，但对于其他型号同样有效，只需调整相应的参数即可适应特定需求。