c++使用gdal实现辐射定标

辐射定标是遥感影像处理的重要步骤之一，能够将遥感影像中的数字值转换为具有物理含义的辐射亮度值。gdal是一个强大的开源库，可以用于读取和处理各种遥感影像格式。下面是使用gdal实现辐射定标的步骤：

1. 导入gdal库，并打开需要辐射定标的遥感影像文件。

import gdal

ds = gdal.Open("image.tif")

2. 获取影像的光谱反射率参数，并将其存储在一个字典中。

metadata = ds.GetMetadata()
refl_params = {'BAND_1': float(metadata['REFLECTANCE_MULT_BAND_1']),
               'BAND_2': float(metadata['REFLECTANCE_MULT_BAND_2']),
               'BAND_3': float(metadata['REFLECTANCE_MULT_BAND_3'])}

3. 获取影像的辐射常数，并将其存储在一个字典中。

radiance_consts = {'BAND_1': float(metadata['RADIANCE_MULT_BAND_1']),
                   'BAND_2': float(metadata['RADIANCE_MULT_BAND_2']),
                   'BAND_3': float(metadata['RADIANCE_MULT_BAND_3'])}

4. 读取影像的原始波段数据。

band_1 = ds.GetRasterBand(1).ReadAsArray()
band_2 = ds.GetRasterBand(2).ReadAsArray()
band_3 = ds.GetRasterBand(3).ReadAsArray()

5. 计算辐射定标后的反射率值。具体公式为：反射率 = 原始值 * 反射率参数 + 辐射常数。

radiance_refl_calib = {'BAND_1': band_1 * refl_params['BAND_1'] + radiance_consts['BAND_1'],
                       'BAND_2': band_2 * refl_params['BAND_2'] + radiance_consts['BAND_2'],
                       'BAND_3': band_3 * refl_params['BAND_3'] + radiance_consts['BAND_3']}

6. 将辐射定标后的反射率值重新写入遥感影像。

driver = gdal.GetDriverByName("GTiff")
output_ds = driver.CreateCopy("calibrated_image.tif", ds)
output_ds.GetRasterBand(1).WriteArray(radiance_refl_calib['BAND_1'])
output_ds.GetRasterBand(2).WriteArray(radiance_refl_calib['BAND_2'])
output_ds.GetRasterBand(3).WriteArray(radiance_refl_calib['BAND_3'])

output_ds.FlushCache()
output_ds = None

通过以上步骤，我们可以使用gdal库实现辐射定标，将遥感影像的数字值转换为具有物理含义的辐射亮度值，并保存为一个新的辐射定标后的影像文件。