ENVI对SAR数据的预处理过程（详细版） - 图文

一、数据的导入：

(1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape ->Basic->Import Data->Standard Formats->ALOS PALSAR。 (2) 在打开的面板中，数据类型（Data Type）：JAXA-FBD Level 1.1。 注：这些信息可以从数据文件名中推导而来。 (3) 单击 Leader/Param file，选择

d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\\LED-ALPSRP246750820-H1.1__A文件。 (4) 点击 Data list，选择

d1300816-005-ALPSRP246750820-H1.1__A\\IMG-HH-ALPSRP246750820-H1.1__A文件 (4) 单击 Output file，选择输出路径。

注：软件会在输入文件名的基础上增加几个标识字母，如这里增加“_SLC”

(5) 单击 Start 执行，最后输出结果是 ENVI 的slc文件，sml格式的元数据文件，hdr格式的头文件等。

(6) 可在 ENVI 中打开导入生成的以slc为后缀的 SAR 图像文件。

二、多视

单视复数（SLC）SAR 图像产品包含很多的斑点噪声，为了得到最高空间分辨率的 SAR图像，SAR 信号处理器使用完整的合成孔径和所有的信号数据。多视处理是在图像的距离向和方位向上的分辨率做了平均，目的是为了抑制 SAR 图像的斑点噪声。多视的图像提高了辐射分辨率，降低了空间分辨率。

(1) 在 Toolbox 中，选择 SARscape->Basic ->Multilooking。

(2) 单击 Input file 按钮，选择一景 SLC 数据（前面导入生成的ALOS PALSAR数据）。

注意：文件选择框的文件类型默认是*_slc，就是文件名以_slc 结尾的文件，如不是，可选

择*.*。

(3) 设置：方位向视数（Azimuth Looks）：5，距离向视数（Range Looks）：1 注：详细的计算方法如下所述。另外，单击 Look 按钮可以估算视数。

(4) Border Resize 选项，选择此项，会对检测结果边缘中的无效值，进而重新计算输出图像的大小。这里不选择。

(5) 输出路径会依据软件默认参数设置自动添加或自行修改，单击 Start 按钮执行。

(6) 计算完之后在 Display 中显示结果，可以看到图像的斑点噪声得到的抑制，但是降低了空间分辨率

注：方位向视数(Azimuth Looks)；距离向视数(Range Looks)

视数跟距离向分辨率、方位向分辨率以及中心入射角有关。精确的计算方法如下： 地面分辨率= pixel spacing slant range /sin(incidence angle) ? pixel spacing azimuth = 3.169m（方向分辨率） ? pixel spacing slant range = 9.368m（距离分辨率） ? incidence angle scene centre = 34.3°

?地距的距离分辨率：9.368 / sin(34.3°) = 16.62 m，距离向视数为1 ?地距的方位向分辨率经过多视后保持与地距的距离分辨率一致 ? 16.62/3.169=5，因此方位向视数为5

三、滤波

从连贯 SAR 传感器中获取的图像都有斑点噪声，SARscape 提供两大类滤波，用于单波 段雷达图像的滤波和多时相雷达图像滤波。

(1) Toolbox 中，选择 SARscape->Basic->Filtering->Single Image。

(2) 打开 Filtering Single Image 面板，单击 Input file 按钮，选择前面得到的多视处理结 果。

(3) 有 8 中滤波供选择，选 Frost，同时会打开 Frost Lee/Refined Lee 对话框。

(4) 在 Frost Lee/Refined Lee 对话框中，分别设置 Azimuth Window Size 和 Range WindowSize：9

(5) 单击 Start 执行。

四、地理编码和辐射定标

SAR 系统是测量发射和返回脉冲的功率比，这个比值（就是后向散射）被投影为斜距几何。由于不同 SAR 传感器或者不同接收模式，为了更好的对比 SAR 图像几何和辐射特征，需要将 SAR 数据从斜距或地距投影转换为地理坐标投影（制图参考系）。

(1) Toolbox 中，选择 SARscape->Basic->Geocoding->Geocoding and Radiometric Calibration。 (2) 在 Geocoding and Radiometric Calibration 面板中，单击 Input file 按钮，选择前面 Frost 滤波做的结果。

(3) Cartographic System，设置输出投影参数。 (5) 像元大小（GRID SIZE）：x：25，y：25。 (6) 重采样方法（RESAMPLE）：有 5 中方法供选择，从左到右精度提高，但是速度越慢。这里选择 Optimal Resolution。

(7) 选择辐射定标（Radiometric Calibration） (8) 其他可选项：

辐射归一化（Radometric），局部入射角校正（Local Incidence Angle）、叠掩/阴影处理（Layover/Shadow） (9) 单击 Start 执行。

五、镶嵌工具

在Toolbox中启动/Mosaicking/Seamless Mosaic。

1） 点击左上的加号（如图）添加需要镶嵌的影像数据。

（2） 添加进来之后可以看到数据的位置和重叠关系和影像轮廓线。

（3） 勾选Show Preview，可以预览镶嵌效果。在Data Ignore Value一览输入透明值，这里输入0。如下图为0值透明的效果。 匀色处理：

提供的匀色方法是直方图匹配。

（1） 在Corlor Correction选项中，勾选Histogram Matching：

?Overlap Area Only：重叠区直方图匹配 ? ?Entire Scene：整景影像直方图匹配

（2） 在Main选项中，Color Matching Action中右键设置参考（Reference）和校正

（Adjust），根据预览效果确定参考图像。

?

接边线与羽化

接边线包括自动和手动绘制两种方法，也可以结合起来使用。

（1） 选择下拉菜单Seamlines->Auto Generate Seamlines，自动绘制接边线，如下图所

示，自动裁剪掉ＴＭ边缘“锯齿”。 （2） 自动生成的接边线比较规整，可以明显看到由于颜色不同而显露的接边线。下拉

菜单Seamlines-> Start editing seamlines，编辑接边线，可以在接边处绘制多边形，之后自动将绘制的多边形作为新的接边线。 输出结果

切换到Ｅｘｐｏｒｔ选项，这是输出文件名、路径、格式、波段、背景值、重采样方法等信息。

六、融合

不同传感器图像融合

下面以SPOT4 的10米全色波段和Landsat5 TM 30m多光谱的融合操作为例，学习图像

融合操作流程，数据存放在\?\\08.图像融合\\数据\\TM与spot\中。 （1）选择File > Open，将SPOT4数据bldr_sp.img和Landsat TM数据TM-30m.img

分别打开。 （2）在Toolbox中，打开 / Image Sharpening /Gram-Schmidt Pan Sharpening，在

文件选择框中分别选择bldr_sp.img作为低分辨率影像（Low Spatial）和bldr_sp.img作为高分辨率影像（High Spatial），单击OK。打开Pan Sharpening Parameters面板。 （3）在Pan Sharpening Parameters面板中，选择传感器类型（Sensor）：Unknown，

重采样方法（Resampling）：Cubic Convolution，输出格式为：ENVI。 （4）选择输出路径及文件名，单击OK执行融合处理。 注：进度条显示在右下角。

相同传感器图像融合

对于高分辨率影像，同样可以Gram-Schmidt Pansharping融合方法达到更好的效果，

下面以QuickBird影像为例介绍这种融合方法，数据存放在\?\\08.图像融合\\数据\\ Quikbird\中。ENVI5.1中，pansharping融合方法就是Gram-Schmidt Pan Sharpening选项。 （1）File > Open，打开影像文件qb_boulder_msi.img和qb_boulder_pan.img。 （2）在Toolbox中，打开 / Image Sharpening /Gram-Schmidt Pan Sharpening，在

文件选择框中分别选择qb_boulder_msi.img作为低分辨率影像（Low Spatial）和qb_boulder_pan.img作为高分辨率影像（High Spatial），单击OK。打开Pan

Sharpening Parameters面板。

（3）在Pan Sharpening Parameters面板中，选择传感器类型（Sensor）：QuickBird，

重采样方法（Resampling）：Cubic Convolution，输出格式为：ENVI。 注：传感器类型（Sensor）中还包括：GeoEye-1、Goktruk-2、IKONOS、landsat8_oli、

landsat8_tirs、NPP VIIRS、Pleiades-1A/B、QuickBird、UI:GSS：Sensorrasat、Spot-6、Landsat ETM、WordlView-1/2。 （4）选择输出路径及文件名，单击OK执行融合处理。 注：进度条显示在右下角。

七、裁剪

规则图像裁剪

规则裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，这个矩形范围获取途径包括：行列号、

左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI/矢量文件。规则分幅裁剪功能在很多的处理处理过程中都可以启动（Spatial Subset）。下面介绍其中一种规则分幅裁剪过程。 以TM影像为例，图像存放在\?\\10.图像裁剪\\数据\中。

（1）File > Open打开图像Beijing_TM.dat，按Linear2%拉伸显示。

（2）File > Save As，进入File Selection面板，选择Spatial Subset选项，打开

右侧裁剪区域选择功能。

有多种方法确定裁剪区域：

使用当前可视区域确定裁剪区域：单击Use View Extent，自动读取主窗口中显示的区

域。 通过文件确定裁剪区域：可以选择一个矢量或者栅格等外部文件，自动读取外部文件的

区域。 点击

右下角Subset By File，单击Open file 按钮，选择矢量数据\矢量.shp\作为裁剪范围

手动交互确定裁剪区域：可以通过输入行列数（Columns和Rows）确定裁剪尺寸，按住

鼠标左键拖动图像中的红色矩形框来移动以行列数确定的裁剪区域；也可以直接用鼠标左键按钮红色边框拖动来确定裁剪尺寸以及位置 （4）可以看到裁剪区域信息，左侧Spectral Subset按钮还可以选择

输出波段子集，这里默认不修改，单击OK。

（5）选择输出路径及文件名，单击OK，完成规则图像裁剪过程 不规则图像裁剪

（1）打开图像Beijing_TM.dat，按Linear2%拉伸显示。

（2）在Layer Manager中选中Beijing_TM.dat文件，单击鼠标右键，选择New Region

Of Interest，打开Region of interest (ROI) Tool面板。

（3）在Region of interest (ROI) Tool面板中点击

按钮，在图像上绘制多边形，

绘制大致为北京老皇城二环范围内的多边形，作为裁剪区域。可以修改感兴趣区名

称ROI Name、感兴趣区颜色ROI Color等，也可以根据需求绘制若干个多边形，当绘制多个感兴趣区时利用

可以进行删减

（4）在Region of interest (ROI) Tool面板中，选择File-> Save as，保存绘制的

多边形ROI，选择保存的路径和文件名。

（5）在Toolbox中，打开Regions of Interest/ Subset Data from ROIs。 （6）在Select Input File对话框中，选择Beijing_TM.dat，打开Subset Data from

ROIs Parameters面板。 （7）在Subset Data from ROIs Parameters面板中，设置以下参数： Select Input ROIs：选择刚才生成的矢量文件roi1 Mask pixels output of ROI？： Yes Mask Background Value背景值：0

（8）选择输出路径和文件名，单击OK执行图像裁剪。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/wmso.html