envi数据预处理流程图

envi数据预处理流程图如下：

1. 数据导入：将原始遥感图像数据导入envi软件中。

2. 辐射校正：对原始遥感图像进行辐射校正，将数字数值转化为地表反射率。

3. 大气校正：对经过辐射校正的遥感图像进行大气校正，消除大气对图像的影响。

4. 几何校正：将大气校正后的遥感图像进行几何校正，使其符合地理坐标系统。

5. 拼接融合：对几何校正后的遥感图像进行拼接和融合，生成一个无缝的遥感图像。

6. 去噪增强：对拼接融合后的遥感图像进行去噪和增强，使其更加清晰和易于分析。

7. 特征提取：对去噪增强后的遥感图像进行特征提取，提取出目标物体或地貌特征。

8. 分类识别：对提取出的特征进行分类识别，实现对遥感图像的自动解译和识别。

相关问题

envi高分四号数据预处理

根据引用中的描述，envi高分四号数据的预处理包括以下几个步骤：
1. 辐射定标：对多光谱影像进行辐射定标，将原始数据转化为辐射亮度值。
2. 大气校正（可选）：进行大气校正操作，校正多光谱影像中由大气引起的亮度变化。
3. 正射校正全色影像：将全色影像进行正射校正，以消除地面形变和几何畸变。
4. 辐射定标：对正射校正后的全色影像进行辐射定标，将原始数据转化为辐射亮度值。
5. 正射校正全色与多光谱数据融合：将正射校正后的多光谱影像和全色影像进行融合，得到最终的高分四号数据产品。

需要注意的是，根据引用中的描述，如果正射校正后的多光谱和全色数据已经配准良好，可以跳过图像配准这一步骤，直接进行图像融合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [高分二号影像数据预处理及裁剪过程](https://blog.csdn.net/chenguizhenaza/article/details/111466450)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [ENVI5.3.1高分2号影像预处理流程](https://blog.csdn.net/qq_43321637/article/details/103276696)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

sentinel-1 GRD数据预处理

对于Sentinel-1 GRD数据的预处理，通常需要进行以下步骤：

1. 数据获取：从Copernicus Open Access Hub或其他数据提供商获取Sentinel-1 GRD数据。这些数据以SAFE格式（Sentinel Application For Environment）进行存储和分发。

2. 解压缩：将下载的SAFE文件解压缩到本地目录中。解压缩后，你将得到一个包含多个文件夹和文件的目录。

3. 校正：Sentinel-1 GRD数据包含辐射校正和几何校正。辐射校正通过去除图像受大气和地表反射的影响，使得图像的灰度值能够反映物体的雷达散射特性。几何校正则通过去除图像的投影变形和地球曲率效应，使得图像能够在地理坐标系中进行准确的测量。

4. 去噪：由于雷达成像过程中存在一些噪声，需要进行去噪处理。常用的方法包括多视角合成和滤波。

5. 数据格式转换：根据需要，可以将数据转换为其他格式，如GeoTIFF或ENVI格式，以便与其他遥感软件进行兼容性。

6. 数据裁剪：根据研究区域的范围，可以对数据进行裁剪，以减少处理的数据量和提高处理效率。

7. 数据校准：如果需要进行时序分析或与其他传感器数据进行比较，可能需要对数据进行校准，以确保不同时间和传感器的数据具有一致的尺度。

这些步骤只是一般的Sentinel-1 GRD数据预处理流程，具体的实施方法可能因研究目的和数据要求而有所不同。