FY-4A遙感影像(Disk/Regc區域)的幾何校正


FY-4A遙感影像(Disk/Regc區域)的幾何校正

思路

  1. 選擇區域經緯度范圍,根據公式計算算出對應的行列號,並賦值

  2. 構建經緯度查找表,進行GLT幾何校正

    相較法1,法2速度快,且構建的GLT可以重復利用。故本節主要介紹構建經緯度查找表進行GLT幾何校正的方法

1. N_DISK全圓盤(4km)

有兩種生成經緯度查找表的方法

一、直接讀取官網提供的角度數據集raw,生成lon/lat數據集。

二、讀取FY4A-AGRI_N_DISK_1047E_L1-GEO-MULT_NOM數據集,其中有圓盤的行列號數據集,無值區域為-1/有值區域為對應的行列號,然后根據公式由行列號計算出對應的經緯度,生成經緯度數據集。

步驟

  1. 生成經緯度查找表數據集(法2)

    根據官網下載的經緯度查找表(4km),利用python讀取raw文件(包含lon/lat數據集),生成longitude和latitude的hdf數據集。參考自(https://blog.csdn.net/tk20190411/article/details/115907130?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-3.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-3.control)

​ latitude

           longitude
  1. 選定ROI區域,裁剪經緯度查找表和風雲4A影像

    subset data fromROIs

    注意:裁剪區域必須在有值區域內,即不能包含圓盤以外的9999的無效值,否則ENVI在構建GLT的過程中會卡死。

  2. Build GLT

    注意:先選擇lon,再選擇lat,最后的Rotation選擇0


  3. Georeference from GLT

    依次選擇GLT文件、待校正數據,進行GLT幾何校正。

結果展示

​ 幾何校正后的FY-4A裁剪區域

2. N_REGC中國區域(4km)

由於官網沒有提供REGC的角度數據集,而只提供了REGC的GEO文件(FY4A-_AGRI--N_REGC_1047E_L1-GEO-_MULT_NOM_20210608071500_20210608071917_4000M_V0001),所以這里需要讀取行列號計算經緯度,生成經緯度數據集。

步驟

  1. 生成經緯度數據集(不同之處)

    參考自(https://blog.csdn.net/qq_37970770/article/details/89479906?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromBaidu~default-6.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromBaidu~default-6.control)

以下步驟均相同。

  1. 選取ROI區域,裁剪經緯度查找表和風雲4A影像

  2. Build GLT

  3. Georeference from GLT

結果展示

展望

  1. 通過gdalwarp.exe構建VRT的方式完成批量幾何校正,待研究。

    參考李民錄老師的csdn博客

  2. 裁剪ROI的目的是為了確保構建GLT的部分是有值區域(數組沒有無效值(0/nan)和錯值(lon>360,lat not in [-90, 90]),否則ENVI在創建GLT的過程中會報錯。

    其實也可不裁剪,對經度/緯度數據集進行插值,插補圓盤無效值區域,將圓盤邊角全部填滿。目前暫未成功。

    https://blog.csdn.net/qq_33339770/article/details/102957857?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-11.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~BlogCommendFromMachineLearnPai2~default-11.control


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