python实现landsat大气校正

Python实现Landsat大气校正可以利用遥感图像处理库，如GDAL和Rasterio等。以下是一个基本的Python代码示例，用于实现Landsat 8的大气校正：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import rasterio

from rasterio import plot
from rasterio.warp import calculate_default_transform, reproject, Resampling

2. 定义校正函数：

def atmospheric_correction(input_path, output_path):
    with rasterio.open(input_path) as src:
        # 读取波段数据
        red = src.read(4)
        green = src.read(3)
        blue = src.read(2)
        nir = src.read(5)

        # 获取元数据
        transform, width, height = calculate_default_transform(src.crs, 'EPSG:4326', src.width, src.height, *src.bounds)

        # 创建新的校正后图像
        dst_profile = src.profile
        dst_profile.update({'crs': 'EPSG:4326', 'transform': transform, 'width': width, 'height': height})

        # 大气校正公式
        A = np.array([[0.3561, 0.3972, 0.3904, 0.6966], 
                      [-0.3344, -0.3544, -0.4556, 0.6966],
                      [0.2626, 0.2141, 0.0926, 0.6830]])

        # 校正计算
        red_corr = (red*A[0, 0] + green*A[0, 1] + blue*A[0, 2] + nir*A[0, 3])
        green_corr = (red*A[1, 0] + green*A[1, 1] + blue*A[1, 2] + nir*A[1, 3])
        blue_corr = (red*A[2, 0] + green*A[2, 1] + blue*A[2, 2] + nir*A[2, 3])

        # 保存校正后图像
        with rasterio.open(output_path, 'w', **dst_profile) as dst:
            dst.write(red_corr, 1)
            dst.write(green_corr, 2)
            dst.write(blue_corr, 3)

3. 调用校正函数进行图像校正：

input_path = 'input_image.tif'
output_path = 'output_image.tif'

atmospheric_correction(input_path, output_path)

在上述代码中，我们首先使用[`rasterio.open()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.open.html)打开输入图像，然后使用[`read()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.io.html#rasterio.io.DatasetReader.read)读取红、绿、蓝和近红外波段的数据。接下来，使用[`calculate_default_transform()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.warp.html#rasterio.warp.calculate_default_transform)函数计算出输出图像的投影和变换信息。

然后，我们创建一个新的输出图像，并将大气校正公式应用于每个波段。最后，使用[`rasterio.open()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.open.html)并结合[`write()`](https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/api/rasterio.io.html#rasterio.io.DatasetWriter.write)方法将校正后的波段写入输出图像。

以上就是利用Python实现Landsat大气校正的基本代码示例。需要注意的是，校正公式中的参数值可以根据具体情况进行调整。此外，还可以通过其他方法来进一步改进校正效果，如大气遥感模型、气溶胶光谱等。