在ENVI5.3.1英文版软件中利用高分一号wfv数据进行几何多项式校正的具体流程

首先，打开ENVI5.3.1软件，然后依次点击菜单栏中的File -> Open Image File，选择高分一号wfv数据文件并打开。

接着，点击菜单栏中的Geometric Correction -> Geometric Correction，打开几何校正窗口。

在几何校正窗口中，选择高分一号wfv数据所在的文件夹，然后在Input Raster中选择高分一号wfv数据文件。接着，在Output Raster中选择几何校正后的输出文件路径和名称。

在Sensor模块中，选择高分一号wfv卫星，并填写相应的参数，如传感器高度、视场角等。

接下来，在GCPs模块中，选择“From Display”或“From File”获取控制点，也可以手动添加控制点。控制点的获取要保证控制点匹配度高，否则会影响几何校正的精度。

然后，在Polynomial Order模块中选择几何多项式的阶数，一般情况下，选择3或4阶多项式即可。

最后，在Resampling模块中，选择相应的插值算法和输出像元大小，并勾选“Create Output Mask File”选项，以便生成掩膜文件。

完成以上步骤后，点击“Run”按钮，开始进行几何校正操作。操作完成后，可以在输出文件夹中找到几何校正后的数据文件和掩膜文件。

相关问题

大气校正后的ndvi_ENVI下高分一号WFV数据FLAASH大气校正

您的问题是关于大气校正后的NDVI，以及高分一号WFV数据的FLASH大气校正。我理解您想问的是这种大气校正方法是否适用于NDVI数据，并且是否可以使用高分一号WFV数据进行FLASH大气校正。

关于第一个问题，大气校正后的NDVI可以提高其精度和可靠性。 NDVI是一种用于评估植被覆盖和生长情况的指数，通常使用遥感数据获取。由于大气扰动，遥感数据中的NDVI值可能会受到影响。大气校正可以消除这种影响，从而提高NDVI数据的质量。

关于第二个问题，高分一号WFV数据可以使用FLASH大气校正方法进行大气校正。FLASH是一种基于物理模型的大气校正方法，可以有效地消除遥感数据中的大气扰动。这种方法已经被广泛应用于遥感数据的处理中，包括高分一号WFV数据的处理。因此，您可以使用高分一号WFV数据进行FLASH大气校正，并获得更高质量的NDVI数据。

使用Py6S模型实现高分一号WFV3数据的大气校正，显示具体操作步骤和代码

Py6S是一个用于大气校正和辐射传输模拟的Python接口，可以用于处理多种遥感数据，包括高分一号WFV3数据。下面是使用Py6S模型实现高分一号WFV3数据的大气校正的基本步骤和代码示例：

1. 安装Py6S

如果你还没有安装Py6S，可以使用以下命令安装：

pip install py6s

2. 导入必要的库和数据

导入Py6S和需要处理的高分一号WFV3数据。这里假设高分一号WFV3数据已经被裁剪成一个小的区域，并且存储在名为"sample.tif"的文件中。

import numpy as np
from osgeo import gdal
import spectral
import Py6S

# 导入高分一号WFV3数据
data_path = 'sample.tif'
data = gdal.Open(data_path)

# 获取数据的基本信息
cols = data.RasterXSize
rows = data.RasterYSize
bands = data.RasterCount
geo_transform = data.GetGeoTransform()
projection = data.GetProjection()

# 将数据转换为numpy数组
data_array = np.zeros((rows, cols, bands))
for b in range(bands):
    band = data.GetRasterBand(b+1)
    data_array[:,:,b] = band.ReadAsArray()

3. 设置6S模型参数

在使用Py6S模型进行大气校正之前，需要设置6S模型的参数。这些参数包括大气模型、天顶角、水汽含量等。这里我们使用标准大气模型(ATMOSPHERE_PREDEFINED)和默认的天顶角(0度)和水汽含量(1.5cm)。

# 设置6S模型参数
SixS = Py6S.SixS()
SixS.atmos_profile = Py6S.AtmosProfile.PredefinedType(Py6S.AtmProfileType.Tropical)
SixS.aot550 = 0.1
SixS.altitudes.set_sensor_satellite_level()

4. 大气校正

使用Py6S模型进行大气校正的主要步骤是遍历数据的每个像素，并根据像素的位置和大气参数计算反射率。下面是一个简单的代码示例：

# 遍历每个像素并进行大气校正
output_array = np.zeros((rows, cols, bands))
for y in range(rows):
    for x in range(cols):
        pixel_rad = data_array[y, x, :]
        if np.sum(pixel_rad) > 0:
            SixS.geometry.solar_z = 0
            SixS.geometry.view_z = 0
            SixS.geometry.view_a = 0
            SixS.altitudes.set_sensor_satellite_level()
            SixS.wavelength = spectral.envi_header wavelengths
            SixS.run()
            output_array[y, x, :] = SixS.outputs.values.atmospheric_intrinsic_reflectance

5. 保存结果

最后，将处理后的数据保存为GeoTIFF格式。

# 保存结果
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_data = driver.Create('sample_output.tif', cols, rows, bands, gdal.GDT_Float32)
out_data.SetGeoTransform(geo_transform)
out_data.SetProjection(projection)
for b in range(bands):
    out_band = out_data.GetRasterBand(b+1)
    out_band.WriteArray(output_array[:,:,b])
    out_band.FlushCache()

这就是使用Py6S模型对高分一号WFV3数据进行大气校正的基本步骤和代码示例。