ENVI中珠海一号高光谱数据处理

“珠海一号”卫星星座，是中国首家由民营公司（欧比特）建设并运营的卫星星座。整个星座由34颗卫星组成，包括视频卫星、高光谱卫星、雷达卫星、高分光学卫星和红外卫星。“珠海一号”高光谱卫星（OrbitaHyperSpectral，简称OHS）是珠海一号卫星星座的第2组卫星，于2018年4月26日发射，包括4颗OHS高光谱卫星和1颗视频卫星，首次实现多颗高光谱卫星组网，后续将继续发射6颗OHS高光谱卫星，到时10颗高光谱卫星组网成星座，实现对地观测快速响应。其数据可以广泛应用在自然资源调查、生态环境监测、城市建设管理、农业生产、灾害预报和灾情评估、海洋环境调查等领域。

珠海一号OHS高光谱卫星，空间分辨率为10m，成像范围150km×2500km，谱段数32个，光谱分辨率2.5nm，波谱范围400nm-1000nm。

OHS高光谱卫星搭载多个OHS CMOS传感器，分别为OHS-2A CCD1/2/3，OHS-2C CCD1/2/3和OHS-2D CCD1/2/3，本文以OHS-2D CCD2 L1级别数据为例，介绍OHS高光谱数据的处理流程，包括数据打开、辐射定标、大气校正、正射校正。其他传感器L1级数据处理流程相似。

以下操作是在ENVI5.5.3中完成，最低版本需要ENVI5.3。

1 数据打开

OHS高光谱数据包含32个光谱波段，格式为一个波段一个tif文件和相应的RPC文件，带有一个meta.xml元数据文件，打开可以查询到卫星、载荷、中心点经纬度、成像时间、卫星观测角、太阳高度角等信息。

图 OHS高光谱数据文件

（1）在ENVI App Store中安装中国国产卫星支持工具V5.3：打开/App Store/App Store，页面上选择中国国产卫星支持工具V5.3，点击Install App。安装完成后，重启ENVI。

图 ENVI App Store工具

ENVI App Store工具的安装和使用请参考：

https://envi.geoscene.cn/appstore/

（2）ENVI–> File –> Open As –> China Satellites –> OHS(ZhuHai-1)，在OHS高光谱数据的文件夹中选择*_B15_CCD*_meta.xml文件，打开。加载数据并在数据管理中进行查看，自动对32个tiff文件进行了波段组合，并添加了中心波长、半高波宽，定标系数等字段信息，同时识别RPC信息。

注：第一次打开数据之后，自动在同目录下生成*.meta和*.hdr文件，此文件格式为ENVI索引文件，下次打开此数据时，可以直接用File->Open打开 meta 文件即可。

图 数据读取

2 辐射定标

用上面的方法打开OHS数据，软件会自动根据不同传感器的定标系数，结合元数据文件中的相应字段，转化为ENVI中所使用的通用辐射定标公式的系数。故可直接使用ENVI辐射定标工具对数据进行定标。

（1）打开Toolbox/Radiometric Correction/Radiometric Calibration工具，选择上一步打开的高光谱文件，点击OK；

（2）在Radiometric Calibration面板，点击Apply FLAASH Settings，设置输出文件名，点击OK输出辐射定标结果。

图 辐射定标界面

3 大气校正

使用FLAASH工具进行大气校正，操作如下：

（1）Toolbox/Radiometric Correction/Atmospheric Correction Module/FLAASH Atmospheric Correction，打开大气校正面板；

（2）点击Input Radiance Image按钮，选择上一步辐射定标的结果文件，点击OK，在弹出的Radiance Scale Factors选择Use single scale factor for all bands，默认为1，点击OK按钮；

图 缩放系数设置

（3）点击Output Reflectance File按钮，设置输出反射率结果文件；

（4）根据数据情况输入参数如下：

图 大气校正面板

  Input Radiance Image：选择上一步辐射定标后的结果；

  Radiance Scale Factors：选择Use single scale factor for all bands，数值保持默认1

注：原始辐射定标结果的单位为W·m^-2·sr^-1·μm^-1，FLAASH要求输入辐亮度数据的单位为μW·cm^-2·sr^-1·nm^-1，二者正好相差10倍，在做辐射定标时已经做了Scale Factor单位转换，故保持默认即可；

  Output Reflectance File：设置经大气校正后的地表反射率数据输出路径及文件名；

  Output Directory for FLAASH Files：校正过程中生成其他文件的存储路径，默认在当前用户系统临时文件夹下，如果该文件夹没有权限或所在磁盘空间不足，建议修改至其他磁盘，否则会出现代码为102的错误）；

  Rootname for FLAASH Files：输出文件名前缀，可不填。

  Scene Center Location：影像中心经纬度，从ENVI5.1版本开始自动读取；

  Sensor Type：传感器类型，这里选择NKNOWN-HSI；

  Sensor Altitude(km)：传感器高度，520km（ENVI默认不会自带填入，手动输入即可）；

  Ground Elevation(km)：影像对应区域地面平均高程。该值是一个大概值，可从对应DEM数据统计获得或者借助Google Earth、ArcGIS Earth（本教程采用此方法）等地图软件获取。此处输入0.142，注意单位是km；

  Pixel Size(m)：像元大小，10m；

  Flight Date：影像获取时间，自动获取。注意此处需要输入格林尼治时间

  Atmospheric Model：大气模型，一般根据影像中心纬度和获取月份确定，需借助帮助文档完成。此处选择Tropical；

  Water Retrieval：是否进行水汽反演，选择Yes，此时下方Water Absorption Feature选项激活，有1135/940/820nm三个选项可选，此处选择940；

  Aerosol Model：气溶胶模型，有Rural、Urban、Maritime和Tropospheric四个选项可选。观察影像可以发现影像50%被城市和工业区覆盖。参考帮助文档，此处选择Rural；

  Aerosol Retrieval：气溶胶反演方法，使用暗像元反射比模型估算影像气溶胶含量和平均能见度，有None、2-Band(K-T)和2-Band Over Water三个选项可选。若做气溶胶反演，需要短波红外波段支持，此处选择None；

  Initial Visibility(km)：初始能见度。根据影像获取时大气情况设置，如果气溶胶无法反演时，该值将作为初始值参与大气校正，此处保持默认即可；

  Spectral Polishing：光谱平滑。保持默认Yes；

  Width (number of bands)：光谱平滑窗口大小。数值越大，输出反射率数据光谱越平滑，奇数值较偶数值计算效率略高。此处保持默认。

  Wavelength Recalibration：输入波长校准。AVIRIS、HYDICE、HyMap、HYPERION、 CASI和AISA传感器ENVI会自动校准，其他高光谱传感器需要提供额外的光谱仪定义文件。此处保持默认No。

（5）参数面板下方点击Hyperspectral Settings…，打开高光谱参数设置面板；反演水汽通道的波段，默认自动找相应的波段。

图 多光谱设置面板

（6）参数面板下方点击Advanced settings…，打开高级参数设置面板；

分块处理（Use Tiled Processing）: No，这里不建议选择Yes，因为影像各波段前几列或者后几列存在大量的0值，可能会带来错误；

其他各参数保持默认，点击OK。

高级参数设置面板

（7）在基本设置界面上点击Apply，运行FLAASH大气校正，得到地表反射率。

大气校正前（左图）后（右图）

4 无控制点正射校正

数据经过以上处理之后，RPC信息仍然保留，可直接进行正射校正。

图 经过辐射定标和大气校正之后的数据保留了RPC信息

（1）Toolbox中打开/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow；

（2）Input File输入上一步大气校正得到的结果，DEM File默认ENVI自带的全球DEM（若有高分辨率的DEM数据可以在此处使用），点击Next；

图 输入数据

（3）此处进行无控制点的正射校正，切换到Advanced，Output Pixel size设置为10，输出坐标系保持默认，切换到Export，设置输出结果，点击Finish。

图 设置输出分辨率

图 设置输出结果文件

（4）得到正射校正之后的结果，对背景进行透明显示设置。查看结果。

图 经过预处理的OHS高光谱数据

5 基于参考影像的正射校正

与同一区域的哨兵2A数据进行对比，检查无控制点对OHS数据的正射校正精度，在东西方向存在偏移，如下图所示：

图 无控制点校正之后的OHS数据与哨兵2A数据对比

下面使用基于参考影像的正射校正工具，以哨兵2A为参考影像，对OHS高光谱数据进行正射校正。

（1）Toolbox中打开/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Using Reference Image；

（2）在RPC Orthorectification Using Reference Image面板中，设置如下参数：

  Input Raster：具有RPC信息的待校正的OHS数据，此处输入经过辐射定标和大气校正的结果

  Input Reference Raster：具有准确地理位置信息的参考影像，此处输入哨兵2数据作为参考影像

  Input DEM Raster：覆盖待校正影像区域的DEM数据，此处使用ENVI自带的DEM

  DEM is Height above Ellipsoid：No，（DEM是否是椭球高），如果这里使用ENVI自带的全球900米分辨率的DEM，则按照默认No

  Requested Number of GCPs：25，需要采集的控制点最大数量

  Search Window Size：351，采集控制点时的搜索窗口

  Output Coordinate System：可选项，如果不设置，则输出的正射校正结果默认是UTM WGS84坐标系的

  Output Pixel Size：X 10，Y 10，输出像元大小为可选项，如果不设置，则输出的像元大小为根据RPC自动计算的平均像元大小，建议手动设置输出数据的分辨率。

  Resampling Method：Nearest Neighbor ，重采样方法，高光谱数据保持光谱信息不变，此处选择了最临近法。

  Grid Spacing：10，像素栅格间距。保持默认10；这个值越大，校正速度越快，精度越低。

  Output Raster：正射校正结果输出路径及文件名。软件会自动设置，可手动修改

  Output GCPs：控制点文件输出路径及文件名，软件会自动设置，可手动修改；

（3）点击OK，进行自动基于基准影像选GCP进行正射校正。

图 基于参考影像的正射校正

校正之后得到的结果，再和哨兵2A数据对比，结果如下：

图 基于哨兵2基准影像进行OHS正射校正的结果