前面介绍了Landsat8数据下载，那么今天介绍一下，在数据下载后如何进行处理。

一、处理流程

    根据高永刚等研究结果为更好地保持原始光谱的信息量，建议先进行图像融合，后辐射校正处理。同时，也解决了大气校正（FLAASH）不能对全色波段进行辐射校正的问题。

    同时，地物分类或者做地图使用那完全没必要做大气校正；而要通过反射情况提取水体信息那就要做大气校正。

    因为L1T文件已经经过了带DEM的地形校正，所以坐标精度基本能满足中小比例尺的要求，所以加下来要进行图像如何、辐射校正和大气校正。

图1  遥感数据预处理流程

二、图像融合

    ENVI 5.3新增了GS融合法，将8波段30 m分辨率的多光谱数据和15 m的全色数据进行融合，从而得到15 m分辨率的多光谱数据。

    1、启动ENVI 5.3，选择File——Open，选择MTL.txt文件打开；选择“B8.TIF”文件打开。

图2  影像融合数据输入

    2、在工具箱（Toolbox）中，点击Image Sharpening，双击Gram-Schmidt Pan Sharpening打开对话框。

图3  打开影像融合工具

    3、在对话框中选择低分辨率的多光谱数据文件，点击OK，再选择高分辨全色波段数据文件，点击OK。

图4  影像光谱的选择

    4、在Pan Sharpening Parameters参数面板如图下图，选择传感器类型为：Landsat8_oli，重采样方法选择Cubic Convolution，设置输出路径和文件名。

图5  影像融合参数设置

    5、输出结果: 具体结果如下图6，右侧为原始多光谱，左侧为融合影像，可见分辨率显著提高。

图6  影像融合输出结果对比

三、辐射校正

    1、在ENVI 5.3的工具箱中查找工具：Radiometric Correction——Radiometric Calibration双击，选择要校正的多谱数据（而本次试验选择以上融合的多光谱），“LC81200332020291LGN00_rh.dat”进行辐射定标。

图7  选择辐射校正工具

    2、选择参数对话框中点击：Apply Flaash Setting后会自动读取元数据中的正射参数，也可以自己输入参数，主要参数如下图：

图8  辐射校正参数设置

    3、输出结果: 右侧为多光谱融合影像，而左侧为辐射校正后影像，可以看出辐射校正后影像更加明鲜亮，植被更加突出。

图9  辐射校正输出结果对比

四、大气校正

    目前通常采用输模型MODTRA对Landsat8数据进行大气校正，具体采用ENVI5.3中FLAASH模块。

1、选择Toolbox—Radiometric Correction——Atmospheric Correction Module——FLAASH Atmospheric Correction，打开FLAASH大气校正工具。参数设置如下：

图10  大气校正参数设置

  2、参数说明

  2.1基本参数设置（见图10）

  2.1.1文件输入和输出：单击Input Radiance Image，选择以上辐射亮度值数据LC81200332020291LGN00_fs.dat。打开Radiance Scale Factors 对话框，选择Use single scale factor for all bands（Single scale factor：1.000000）。

    单击 Output Reflectance File 按钮选择输出文件名和路径。

    2.1.2传感器与图像信息：纬度（Lat）、经度（Lon），FLAASH自动获取；传感器类型（Sensor Type）选择LandSat-8 OLI；海拔（Ground Elevation/km），可以从百度查询区域平均海拔；影像日期、时间（Flight Date、Flight Time（格林尼治时间）），一般自动获取。

    2.1.3大气模型（Atmospheric Model）：Mid-Latitude Summer（5月份纬度：40-50）。

    2.1.4气溶胶模型（Aerosol Model）：以城市（Urban）、郊外（Rural）为主。

    2.1.5气溶胶反演（Aerosol Retrieval）：2-Band（K-T）。

    2.1.6初始能见度（Initial Visibility/km）：40。

    2.2多光谱设置（Multispectral Settings）

    2.2.1 Defaults 下拉框： Over-Land Retrieval Standard （660：2100）。 Filter Function File ：选择landsat8_oli.sli波谱响应文件。

图11  多光谱设置

    2.3高级设置（Advanced Settings）

    2.3.1Tile Size设置为100M，其余按照默认设置。

图12  高级设置

    3、结果输出: 如图13显示，有图为大气校正结果，左图为辐射校正结果，可见大气校正图像使水体更易辨识，而对植被分类无影响，所以一般情况下做辐射校正就可以满足要求。

图13 大气校正结果输出

    以上就是遥感数据的预处理过程，如果有什么问题和建议欢迎留言。

参考文献：

[1] 高永刚, 周文静, 徐涵秋. 遥感影像融合与辐射校正顺序关系探讨[J]. 福州大学学报:自然科学版, 2017, 045(006):833-839.

[2] 初庆伟 ,张洪群 ,吴业炜 . Landsat-8 卫星数据应用探讨. 遥感信息, 2013, 4(28): 110-114.

[3] 袁金国, 牛铮, 王锡平. 基于FLAASH的Hyperion高光谱影像大气校正. 光谱学与光谱分析, 2009, 5(29): 1181-1185.

[4] 王磊, 陈一江. 武汉中心 LandSat-8 数据处理流程 v0.11, 2015年1月20日.