环境卫星IRS数据预处理详解：辐射定标与自动匹配操作指南

环境卫星IRS数据预处理是一项关键的遥感数据分析步骤，其目的是确保获取的数据质量高、可用性强，以便进行后续的环境监测和科学研究。本文将详细介绍环境卫星IRS（Infrared Satellite Radiometry）数据预处理的完整流程，主要包括辐射定标和自动匹配两大部分。 首先，我们从辐射定标开始。辐射定标是将卫星接收到的辐射信号转换为可读的物理量，如辐射功率或温度。在这个过程中，作者推荐使用扩展工具进行操作。具体步骤如下： 1. 扩展工具定标： - 下载并解压扩展工具包至ENVI（Environment for Visualizing Images）安装目录的save_add子目录。 - 在ENVI中，打开外部文件，选择HJ-1A/1BTools工具，然后选择IRS数据的.xml文件。 - 设置输出路径，点击Apply运行工具。 - 完成后，通过BasicTools中的ConvertData功能将生成的文件转换为BIP（Bitmap Interleaved by Pixel）格式，便于后续处理。 接着，进入到自动匹配阶段，这是对多光谱或红外图像进行几何校正的过程。主要步骤如下： - 导入基准影像和待配准影像：基准影像需要包含标准的地理坐标信息，如RPC（Raster Coordinate System），而待校正影像则可以没有，但需确保至少有3个同名点供自动匹配使用。 - 设置影像配准参数： - 如果基准影像带有RPC信息，可以选择使用DEM（数字高程模型）进行更精确的配准，如GMTED2010（全球多分辨率地形模型），并选择合适的几何模型（如推扫式传感器模型）。 - 如果没有RPC，用户需手动选择至少3个种子点作为配准依据，这有助于提高自动匹配的精度，特别是对于图像质量较差的情况。 - 生成Tie点：根据需要设置匹配波段的参数，这些参数的调整有助于优化配准过程。 通过以上详细的辐射定标和自动匹配步骤，环境卫星IRS数据预处理流程得以完成，确保了数据的一致性和准确性，为后续的环境监测分析奠定了基础。利用这些步骤，研究人员和专业人员能够高效地处理和解读大量的环境卫星数据，从而为环境管理、气候变化研究等领域提供有价值的信息。