如何用IDL实现基于直方图的辐射校正与暗像元的大气校正
时间: 2024-05-23 07:11:55 浏览: 25
IDL可以使用ENVI模块来进行遥感图像的辐射校正与大气校正。以下是基于直方图的辐射校正与暗像元的大气校正的步骤:
1. 打开 ENVI,载入需要处理的遥感图像。
2. 进行辐射校正。选择图像中的一个区域,使用ENVI的“ROI 统计”功能获取该区域内的光谱信息。然后使用ENVI的“辐射校正”功能,将图像中每个像素的光谱值转换为辐射值。此时,还需要输入相应的大气参数,如大气温度、大气压力等。
3. 进行暗像元校正。选择图像中的一个无云覆盖的区域,使用ENVI的“暗像元提取”功能获取该区域内的暗像元信息。然后使用ENVI的“暗像元校正”功能,将图像中每个像素的光谱值减去对应的暗像元值,以消除影像中的噪声和背景信息。
4. 进行大气校正。选择图像中的一个无云覆盖的区域,使用ENVI的“ROI 统计”功能获取该区域内的光谱信息。然后使用ENVI的“大气校正”功能,将图像中每个像素的辐射值进行大气校正,以消除大气影响。
5. 最后,可以使用ENVI的“直方图均衡化”功能,将图像的对比度调整到合适的水平。
以上步骤是基于直方图的辐射校正与暗像元的大气校正的主要过程。需要注意的是,不同的数据集和处理需求可能需要不同的参数设置和处理步骤。
相关问题
用IDL实现基于直方图的辐射校正与暗像元的大气校正
IDL是一种交互式的数据分析和可视化工具,可以用它来实现基于直方图的辐射校正和暗像元的大气校正。
首先,我们需要获取图像的直方图。可以使用IDL中的histogram函数来计算直方图。例如,假设我们有一个名为img的图像:
```
hist = histogram(img, n_bins=256, min=0, max=255)
```
这将计算img的256个bin的直方图,并将其存储在hist数组中。
接下来,我们需要计算辐射校正因子。根据直方图的形状,我们可以选择一个参考bin,然后根据该参考bin和图像的平均值计算辐射校正因子。例如,假设我们选择的参考bin是100:
```
ref_bin = 100
radiance_scale = mean(hist) / hist[ref_bin]
```
然后,我们可以使用radiance_scale对图像进行辐射校正:
```
radiance_corrected = img * radiance_scale
```
接下来,我们需要进行暗像元的大气校正。我们可以使用IDL中的dark_object_subtract函数来计算暗像元。例如,假设我们有一个名为radiance_corrected的图像:
```
dark_object = dark_object_subtract(radiance_corrected, method='simple', kernel_size=25)
```
这将计算一个大小为25的核,然后在radiance_corrected图像中找到最暗的像素,并使用该像素的值作为暗像元。然后,我们可以使用暗像元的值对图像进行大气校正:
```
atmospheric_corrected = (radiance_corrected - dark_object) / dark_object
```
这样,我们就实现了基于直方图的辐射校正和暗像元的大气校正。需要注意的是,这只是一个简单的示例,具体的实现可能会因数据的不同而有所不同。
IDL遥感图像直方图的匹配
IDL遥感图像直方图匹配是一种常用的遥感图像处理方法,它通过调整图像的灰度级分布来实现对图像的增强和改善。该方法的基本思想是将待处理图像的灰度级分布转换为参考图像的灰度级分布,从而使待处理图像和参考图像具有相同的灰度特性。这种方法可以有效地提高遥感图像的对比度和视觉效果,同时也可用于遥感图像的分类和变化检测等应用。
具体实现过程包括以下几步:
1. 读取待处理图像和参考图像,并将其转换为灰度图像;
2. 分别计算待处理图像和参考图像的灰度直方图,并进行归一化处理;
3. 将待处理图像的灰度级分布调整为参考图像的灰度级分布;
4. 对调整后的图像进行输出或保存。
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