预处理——HJ卫星数据

（遥感数据打开后，为了呈现更好的显示结果，都进行2%的拉伸，下面不再赘述）
（一）图像裁剪
1、打开2016年的HJ1A-CCD2卫星数据→File→Save as→Spatial Subset→选择要裁剪的东平湖区域→OK

2、同样的方法对Landsat8数据进行相同区域的裁剪用于几何配准的baseimage，注意在选择裁剪区域时点击下方的Subset By File文件选择上一步骤中裁剪好的HJ遥感影像数据。

（二）几何配准
使用portal工具查看HJ数据和Landsat8数据，发现湖的边界位置错开不重合，需要进行几何配准。

1、找到/Geometric Correction/Registration/Image Registration Workflow工具→base image选择裁剪好的landsat8数据、warp image选择裁剪好的HJ数据→next→切换到Advanced面板，把Matching Band in Warp Image改为Band4。

2、针对类似地形复杂的区域，手动选几个种子点能大大提高自动找点的准确度。
Seed tie points→start editing→在影像上均匀的选点，每选完一个点右击accept as individual，显示窗口会自动显示另一幅影像数据，然后选择对应的相同地物后右击accept as individual，进行下一个点的配准。

2、选完20个种子点后点击stop editing→next

3、系统自动完成选点30个→show table查看误差大小，删掉误差较大的点→最后保留了28个点误差大小为0.846844

4、warping→warping method:folynomial、resampling:cubic convolution、output pixel size from:warp image→next→选择保存位置

下图为集合配准后的结果，查看两幅数据，可以看到湖的边界很好的重合。

（三）大气校正
1、建波谱响应函数：display→new plot window→import→ASCII…→选择提前下载好的HJ1ACCD2数据→data units:nanometers→OK→4个波段的波普响应能力图像就绘制出来了

2、点击右侧的show→对四个波段进行进行重命名，依次为b1、b2、b3、b4→export→输出保存成波普库文件spectral library

3、convert interleave→选择几何校正后的HJ数据→OK→BIL、Yes→OK→是

4、flaash atmospheric correction→input radiance image→选择上个步骤中改为BIL的HJ数据→use single…、Single scale factor改为10→OK

5、设置输入输出文件→输入传感器高度：650KM、区域的平均海拔0.05KM、分辨率30m→输入数据获取时间，在XML文件中查看→输入大气模型参数，查询表格可知此数据应选MLS→气溶胶模型：rural 不需要反演选择none（详见下图板面设置的内容）

6、multispectral setting→GUI→filter function file→open→spectral library→选择之前保存的.sli文件→OK→OK

7、advanced setting→tile size改为100→OK→apply

可查看大气校正后的地物波谱曲线

（四）裁剪湖泊区域
1、spectral profile→/Feature Extraction/Rule Based Feature Extraction Workflow→输入进行过大气校正后的数据→custom bands:normalized difference选择3、4波段→next→输入东平湖的矢量边界.shp

2、subset data from rois→选择要进行裁剪的数据→选择矢量数据、Yes、选择存储位置→OK

3、将黑色的背景去掉
/Raster Management/Edit ENVI Header→选择要进行处理的数据→OK→edit attributes→data ignore value→data ignore value输入0→OK→OK

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