怎么在进行大气校正前先保存RPC信息,然后在校正后重新应用RPC信息。
时间: 2023-11-28 16:47:22 浏览: 57
在进行大气校正前,你需要将RPC信息保存到一个文件中,通常是一个XML或JSON格式的文件。你可以使用一些开源的工具,如GDAL或ENVI来实现这个功能。
在进行大气校正后,你需要将保存的RPC信息重新应用到你的图像上。同样,你可以使用GDAL或ENVI等工具来实现这个功能。
具体来说,你可以按照以下步骤进行:
1. 在进行大气校正前,将RPC信息保存到一个XML或JSON格式的文件中。
2. 进行大气校正。
3. 读取保存的RPC信息文件。
4. 将RPC信息应用到已经校正的图像上。
下面是一个示例Python代码,可以实现对保存RPC信息的ENVI格式图像进行大气校正并应用RPC信息:
```python
import spectral
import numpy as np
from spectral import envi, envi_header
from os.path import join
# 读取ENVI格式图像文件和RPC信息文件
img_file = join('data', 'image.hdr')
rpc_file = join('data', 'rpc.xml')
img = envi.open(img_file)
rpc = envi_header.RpcFile(rpc_file)
# 进行大气校正
img_atcorr = spectral.atmospheric.apply_correction(img, method='empirical', elevation=1000)
# 应用RPC信息到校正后的图像上
img_atcorr_r = rpc.apply_rpc(img_atcorr, reverse=True)
# 保存结果到新的文件
output_file = join('data', 'image_atcorr_rpc.hdr')
envi.save_image(output_file, img_atcorr_r, dtype=np.uint8)
```
在这个例子中,我们首先使用`spectral`库读取ENVI格式的图像文件和保存RPC信息的XML文件。然后,我们使用`spectral.atmospheric.apply_correction`函数进行大气校正。最后,我们使用`apply_rpc`函数将保存的RPC信息应用到校正后的图像上,并将结果保存到一个新文件中。