标签：Pleiades 处理 融合 ENVI5.2 图像 几点 数据

Pleiades数据的处理可能包括：数据打开、正射校正、图像融合、镶嵌、裁剪、16bit数据转成8bit数据等步骤。ENVI5.2中可以方便的进行这些处理。

数据打开与正射校正

非标准景的Pleiades数据可能有多个小图像组成，在ENVI5.2中，通过Open as->Pleiades，选择DIM_*.XML文件，自动打开所有图像，并虚拟镶嵌为一个大图像，后面的处理就是在这个大图像上进行，即不用去关心这个数据有几个小图像组成。

ENVI还自动识别元数据信息，包括中心波长、RPC文件（RPC_*.XML）、成像时间、辐射定标参数等。可以直接进行正射校正、辐射定标等处理。

图像融合

Pleiades拥有0.5米分辨率，传统的融合方法，如主成分分析等容易产生光谱和纹理信息丢失等情况。如下图为主成分分析的融合效果。

图：2米[RGB]

图：PCA融合结果0.5米[RGB]

我们可以使用ENVI5.2新增的NNDiffuse融合方法（/Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening）。如下图所示，很好的保留了纹理和光谱信息。

图：NNDiffuse融合结果0.5米[RGB]

16bit数据转成8bit

Pleiades以16bit类型提供，当Pleiades影像作为底图或者目视解译等应用时，为了减少数据储存大小，一般会将16bit数据降为8bit，可以减少一半大小。可以在影像镶嵌前处理，也可以在最后处理。

在ENVI中，可以使用/Raster Management/Stretch Data工具可以实现数据转换。如下图所示：

• 一般选择线性Linear拉伸方法
• 输入范围根据实际情况设定，一般可以选择0%-100%，为了让图像在不拉伸增强的情况下有更好的显示效果，可以设置为2%-98%。
• 输出范围：0和255
• 输出类型：Byte。

图：Data Stretching面板

如果影像经过其他处理，如镶嵌、融合等处理，有可能会出现像元值65525的情况，这些像素分布在不规则边缘地方，通过对影像的统计发现这些像元非常少，利用Stretch Data工具拉伸得到的结果会出现像素值非常低，如下图的情况。

图：拉伸结果全为1、2、3像素值

解决方法是使用Bandmath工具，首先在16bitPleiades图层右键选择Quick Stats统计图像，获得除65525之外的最大像元值，如下图所示。这里我们获取一个"实际"最大值：1799。

图：图像统计结果

Bandmath表达式：byte((B1/1799.0)*255)，其中B1为整个图像。

注：1799.0 加个小数点为了让除法运算结果为浮点型。

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来源： https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16529105.html

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