idlmodis几何校正程序代码（modis数据几何校正）(2024-05-29)

今天给各位分享idlmodis几何校正程序代码的知识，其中也会对modis数据几何校正进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、用IDL计算NDVI的VFC
• 2、在IDL中如何用 convert_modis_data对MOD03数据进行几何校正？
• 3、modis 为什么要进行几何校正
• 4、数据的几何校正与地理编码
• 5、我现有modis图像，已经几何校正，怎么利用idl语言或者ENVI在图像上画上纬度轴和经度轴

用IDL计算NDVI的VFC

Pv是植被覆盖度，用以下公式计算：

Pv = [(NDVI- NDVISoil)／(NDVIVeg - NDVISoil)]

其中，NDVI为归一化植被指数，NDVISoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIVeg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。取经验值NDVIVeg = 0.70和NDVISoil = 0.05，即当某个像元的NDVI大于0.70时，Pv取值为1；当NDVI小于0.05，Pv取值为0。

在Band Math，输入表达式：

(b1 gt 0.7)*1+(b1 lt 0.05)*0+(b1 ge 0.05 and b1 le 0.7)*((b1-0.05)/(0.7-0.05))

其中，b1：NDVI。

得到的就是植被覆盖度。

在IDL中如何用 convert_modis_data对MOD03数据进行几何校正？

IDL批处理实现MOD03处理

;forward_function envi_proj_create

PRO Modis_gef_batch

envi, /restore_base_save_files ;恢复ENVI sav文件

envi_batch_init, log_file=’batch.txt’ ;开始批处理模式

inpath = DIALOG_PICKFILE(/DIRECTORY, $

TITLE="select MODIS files path")

CD,inpath

filename = FILE_SEARCH('*.HDF')

;print,result

n = N_ELEMENTS(filename)

outpath = DIALOG_PICKFILE(/DIRECTORY, $

TITLE="select MODIS out path")

FOR i=0,n-1 DO BEGIN

in_name=inpath+filename[i]

out_name ='ReGeo'+filename[i]

;设置校正方法

;0 = Radiance \ Emissivity, 1 = Reflectance \ Emissivity

calib_method = 1

;设置输出方法

;0 = Standard, 1 = Projected, 2 = Standard and Projected

out_method = 1

;设置输出投影

output_projection = envi_proj_create(/geographic)

;在输出时设置去除蝴蝶效应

convert_modis_data, in_file=in_name, out_path=outpath, $

out_root=out_name, /l1b, out_method=out_method, $

out_proj=output_projection, calib_method=calib_method, /bowtie, $

sd_pos=[1,3], /no_msg, background=0.0

ENDFOR

envi_batch_exit

END

modis 为什么要进行几何校正

由于地球大气层的存在，海洋向上发射的热红外辐射在被星载辐射计接收之前，其强度、波谱已发生变化，因此，接收到的辐射强度和波谱特征已不再真实反映海面辐射场(温度场)的原来面貌。地球大气层对气象卫星各个探测波段的影响差异很大，在热红外波段，即气象卫星中的第4和第5探测波段，大气层的散射作用是极其微弱的，可忽略不计。而大气层中某些成分如水汽、二氧化碳、臭氧等对热红外辐射的吸收衰减造成较大的影响。

在第4、第5探测波段(波长在10.3~12.4μm)是热红外辐射透过率最大的区段，虽然海洋的热红外辐射可以顺利通过这个“窗口”，然而，这区域内却有水汽连续谱的弱吸收带，虽然是弱吸收带，但在中等水汽条件下，尤其像中纬度夏季海洋面上湿润的大气，可使热红外辐射的透过率迅速降低。

另一方面，大气层在对海洋发射的热红外辐射进行吸收而造成衰减的同时，也将向上发射自身的热红外长波辐射能。这部分辐射能并不带有任何海洋表面的信息，但对星载辐射计所探测到的总辐射量大小的贡献是不可忽略的。

总之，大气层的影响是海温定量反演计算的主要障碍之一，要进行较为精确的海温定量化遥感监测，就必须进行大气影响的校正。校正工作主要应考虑两方面，一是大气对热红外辐射的衰减，二是大气本身的向上热辐射。

MODIS数据本身带有详细的经纬度波段信息，是1km分辨率MODIS数据中对应象素点的经纬度信息，以波段的形式存放。ENVI软件提供了用既定地理信息校正影像功能，可利用MODIS数据中的地理信息对影像进行几何校正，无需再选地面控制点，缩短了校正时间，精度比选地面控制点的方法更高。值得一提的是，在选择参数(PixelsBetweenLat/LonValues)时，应按不同次分辨率区别对待，250m分辨率的波段取4，500m分辨率的波段取2，1000m分辨率的波段取1，以保证校正精度。

数据的几何校正与地理编码

精确的几何位置和地理编码是地面定位和制图的基础。针对几何畸变及其校正的复杂性（郭小方，1998；郭小方和王润生，2000），一些新型传感器均采用机上记录的GPS数据建立空间拓扑关系，生成IGM（Input Geometry）文件。该文件包含两个波段，主要用于记录和存储地图信息，其中一个波段记录纬度信息，另一个记录经度信息。根据应用最终图件的要求，在IGM的基础上生成最后输出产品的GLT（Geographic Look⁃up Table）文件，利用该GLT文件逐航带进行几何校正和进行地理编码。

GLT文件其实质就是地理校正产品。在GLT图像中正值表示该处像元位置精确，负值表示该处位置是利用最近领域方法插值或抽样而成。利用GLT文件可以解决在地面控制点难以选择地区如大沙漠、戈壁滩以及植被覆盖区的几何校正以及地理精确编码的问题，同时也是航空与航天遥感数据几何校正与地理编码的发展的一种趋势，并已经运用到如MODIS数据、ASTER数据、SeaWIFS数据以及航空数据如HyMap、AVIRIS、CASI等传感器。

在东天山数据处理中，前期主要是利用GLT文件进行几何校正。由于没有设地面基站GPS，难以进行差分处理，定位精度差，条带间错位明显，所校正的数据难以满足1：5万地质制图以及应用需要。通过仔细深入分析GLT校正的数据所存在的问题，有目的地有选择性地对每一航带进行人机交互式处理，再次进行镶嵌和进一步的利用1：5万地图进行校正，提高和改善图像的几何精度，满足制图的需要。

4.3.2.1 基于机上GPS数据的几何校正

本次共获取了东天山3180km2的数据，计24航带。澳大利亚HyVista公司提供了机上GPS数据、每扫描行的参数文件以及IGM文件、GLT文件等，具体见表4-3-1。

表4-3-1 导航及几何纠正的文件列表

表4-3-2 飞行平台姿态参数记录表（*·log）

分别利用澳方提供的GLT文件对该区24航带进行校正。由于航带是斜飞，利用ENVI 3.5软件根据IGM文件生成的GLT文件对影像进行校正后，航带间难以拼接，出现过度重叠。在与澳方协商后，重新由澳方对GLT文件进行了改进。从IGM文件能够生成不同要求的地理校正产品GLT文件，但由于所提供的GLT文件像元分辨率大小不一致，必须分别对24航带进行抽样或插值处理，这增加了后续处理的工作量。

分别利用澳方提供的修改后GLT文件对该区24航带进行校正。GLT图像文件分别记录每一像元点的地理信息，对于每一航带，分别利用GLT图像文件逐像元对数据进行几何校正。从图4-3-6可见，错位的构造、公路和岩层等均被校正到地物原有状态。

4.3.2.2 航带间的校正

采用机上IMU记录数据所生成IGM再到GLT文件对数据进行校正，所产生的几何误差较大，初步估计可达30像元，一般在10～20像元内（杨凯，2003），航带间同一地物错位或位置变形，究其主要原因是由于本次飞行没有设GPS地面基站，机上GPS数据的精确度达不到1：5万应用要求。

图4-3-6 利用GPS的GLT图像文件对数据进行校正

仔细研究航带间的错位，发现部分存在系统的平移现象，但绝大多数无规律的位置变形，需要进一步地逐航带进行校正，以便于航带间的镶嵌。在利用GLT文件校正的基础之上，利用图像对图像的方法对每一分区从中间航带开始，选择相同地物地面点逐航带进行配准，以改善或尽可能地消除错位和位置的形变，利用数据制图的需要。图4-3-6是校正前后的效果图，在1：5万制图要求的误差范围内，错位现象得以纠正。

4.3.2.3 匀光处理

航空飞行中由于飞行方向的差异，地形的阴影、太阳光照度以及地物的方向反射特性等因素的影响，造成不同航带间对比度和亮度变化，航带间明暗不一，拼接缝明显（图4-3-7（a）），影响图像的美观与后期制图。在镶嵌中需对不同航带图像进行匀光处理，使不同航带间亮度、反差与色别统一，过渡自然。

图像间的亮度差异一般存在4种方式：①亮度变化是椭圆形的，向四边变暗的程度呈不均匀地弥散于图像中；②中央亮，向四周均匀变暗；③图像亮度的变化从一边到对边是逐渐变化的；④中央特别亮，向四周不均匀变暗。该区数据多数属于第三种方式。在保留图像数据整体灰度特征、纹理特征的基础上，通过选择与之匹配的模型，用自动或手工方式进行灰阶调整达到匀光的效果。在调整过程中，使模型模拟变化与图像变化的趋势最好地匹配，充分达到色度与色别过渡自然，地物走向一致，延伸自然，图像美观（图4-3-7（b））。

图4-3-7 6个航带镶嵌匀光前后图像对比

4.3.2.4 图像地理编码与制图

在消除航带间位置变形与错位、分区镶嵌与匀光的基础上，采用1：50000比例尺地形图对数据进行校正和进行地理编码，统一把图像纠正到1：50000比例尺地图的坐标系统中。为减少人工计算控制点所带来的误差，增加图像地理编码的准确度，提高配准的精度，将该试验区涉及的1：50000比例尺地形图进行扫描，校正后拼接，生成全区的数值化地形图，然后采用图像对图像的方式，选择同名点地物对镶嵌后的影像图进行几何精校正和地理编码。

在此基础上，分别对影像图按1：50000比例尺制作，添加注记、进行影像的修饰与整理。

我现有modis图像，已经几何校正，怎么利用idl语言或者ENVI在图像上画上纬度轴和经度轴

在ENVI中打开你已有的modis图像（带有地理参考），选择主图像窗口（scroll）——Overlay后选择Grid Lines,在对话框中，设置象元、公里或者经纬网格显示及（Grid space）网络间隔。

关于idlmodis几何校正程序代码和modis数据几何校正的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。