一、理論部分
1、背景介紹
2、哨兵2數據波段介紹
數據下載位置
3、數據處理流程圖
注:整體實驗中,很多地方需要優化精度,本研究只針對方法。
二、實踐部分
1、圖像預處理
1)打開數據(ENVI5.5)
注:ENVI5.3打開方式爲:File–Open as–Optical Sensor–Sentinel-2
2)打開研究區矢量文件
3)對10米、20米分別進行波段融合
對20米的還需要選擇11、12波段
同理,對另一幅10米、20米分辨率的波段做處理
注:上面也要選擇這個重採樣方式
4)拼接
注1爲基於像素的拼接,2爲基於地理座標的拼接,本研究使用第2種方法。
注:拼接需要考慮的問題 1)接邊線問題,接邊地方如何處理 2)整個圖像顏色問題
2、定標
1)波段運算(反射率計算)
新知識:
計算後則就變成了浮點型
2)裁剪研究區
注:如果覺得黑色背景不好看,右擊查看頭文件信息,添加背景忽略值爲0即可。
3)定標
3、計算NDVI
4、計算溼度(溼度越大,值越高)
https://www.indexdatabase.de/db/i-single.php?id=93
5、幹度指標
注:裸土值比較高
(城區)IBI計算
求均值:
6、計算地表溫度(大氣校正法)
1)使用擴展工具,打開Landsat8數據,即打開.txt文件
結果圖:
2)返回ENVI 界面,點擊確定
3)重採樣
4)裁剪
裁剪部分結果顯示:
7、歸一化處理
1)查看直方圖
注:置信區間選擇2%
2)歸一化公式
結果圖:
8、主成分分析
1)工具欄菜單
選擇歸一化後的數據
PCA變化結果:
2)統計
注:選擇掩膜文件
波段運算:
結果:
對其進行美化處理:
掩膜文件選擇:
改變顏色:
或者分級顯示:即使用密度分割
去掉背景的紫色:
自我選擇調節其美觀度
保存結果:
9、製圖
1)ENVI中的工具(格網、比例尺、指北針等添加)
優化格網:
修改屬性
指北針屬性修改:
添加,選擇分類圖