ENVI软件中的Landsat 9遥感数据辐射定标

简介：
本简介探讨如何在ENVI软件中进行Landsat 9卫星遥感数据的辐射校正与定标处理，旨在提升图像分析精度。 Landsat 9是美国陆地卫星计划中的第九颗卫星，在2021年9月发射后提供了高质量的地球表面遥感数据。该卫星搭载了Operational Land Imager 2 (OLI-2) 和 Thermal Infrared Sensor 2 (TIRS-2)，分别用于监测可见光、近红外和中红外波段以及热红外波段，具有14位辐射精度，相较于Landsat 8的12位有显著提升。 在遥感数据分析过程中，辐射定标是至关重要的步骤之一。其目的是消除大气、传感器及地形等因素的影响，确保数据能够准确反映地表反射或发射的辐射强度。使用ENVI（环境可视化图像软件）可以执行Landsat 9的数据预处理工作，包括辐射校正等任务。 对于Landsat 9的预处理流程来说，首先需要获取原始Level-1产品——这些未经校正的产品包含的是数字数(DN)形式的基础数据。在ENVI中使用诸如“Landsat TOA Reflectance”或“Landsat Surface Reflectance”的工具进行辐射定标时，通常需要用到像元亮度值、大气参数、传感器光谱响应函数及地球辐射模型等信息。这样可以将DN转换为顶部大气反射率(TOA)或者表面反射率(SR)，从而使得数据更适合进一步的地表特性分析。 以南京市的植被生态监测为例，研究者利用Landsat 9的数据来反演植被覆盖度，并揭示了该市不同区域间的植被状况差异。其中，南京市平均植被覆盖率为60.17%，浦口区为最高值，而市区和高淳区则相对较低。 Landsat 9的时间分辨率保持在每16天一次，但由于卫星轨道的协同效应，在理想情况下可以实现8天重访周期的能力，这使得连续监测地表变化成为可能。对于生态环境动态监控而言，这种时间分辨率尤为重要，有助于捕捉到植被生长季节的变化、灾害影响等短期事件。 国内外学者广泛利用Landsat系列数据进行植被生态学研究、环境变迁分析以及农业和资源管理等领域的工作。然而，关于Landsat 9的数据应用研究还相对较少。鉴于其辐射性能的增强及时间分辨率的优势，未来的研究将更深入地挖掘该卫星在植被监测、环境变化评估与土地覆盖变化检测等方面的应用潜力，为城市规划、环境保护和资源管理提供科学依据。