python计算landsat，Python计算器代码

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envi计算ndvi的具体操作方法加上截图

在ENVI中加载数据后，点击“Transform”—“NDVI”，打开一个输入窗，直接选择刚刚加载的数据，如图。然后就打开了参数设置窗口，这里是Landsat TM影像，然后计算的波段为3波段（红波段）和4波段（近红外），如图。

在ENVI软件界面右侧工具箱中找到波段计算工具：Band Algebra/Band Math 双击Band Math，在弹出对话框界，面输入NDVI计算公式。

具体操作步骤：打开需要计算ndvi的遥感影像，打开ndvi工具选择所需要计算ndvi的遥感影像选择或键入波段参数，选择输出位置，选择输出数据类型，输出数据类型如果选择byte，将需要输入最大最小值对图像进行拉伸。

对于TM影像通常是波段3，Near IR输入近红外波段，TM通常是波段4，确认后选择输出文件的路径（ENVI将为你计算NDVI后并保存为栅格图层）。Output Data Type一般不用修改，点击OK即可得到结果。

打开ndvi影像，然后在图中双击鼠标左键，就会弹出对话框，框中显示有ndvi值。

标准差异植被指数)，也称为生物量指标变化，可使植被从水和土中分离出来。具体计算公式如下：在envi红利用band math就可以做ndvi，当然envi有专门ndvi的工具，直接用就可以了。

计算条件要计算的影像数据必须含有相关的波段。Band1主要用于海岸检测，Band7主要用于地质调查，Band8为全色波段主要用于图像融合，Band9主要用于云检测。

ENVI5 SP3的融合功能新增了Landsat8传感器，用GS融合方法将8波段30米的多光谱数据和15米的全色数据进行融合，能得到非常好的融合效果。

对影像进行合成，然后显示的时候选择需要的波段按照RGB合成显示出所需的波段组合成伪彩色图像就可以了。

在ENVI中的，Basic Tool-Statistics-Compute Statistics可以统计单个图像的特征。遥感图像预处理图像预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。

landsat8遥感影像l1TP表示该数据已经进行地形校正和几何校正。数据集文件名为LC08L1TP124036202003192020031901RT，LC08表示卫星名称为Landsat8，L1TPLevel1PrecisionTerrain表示L1级数据TP表示该数据已经进行地形校正。

你的正上方是90度，水平方向是0度，是根据你当前的位置计算的。比如一棵卫星在你的正上方，对于你的位置是90度，对于另一个离你一千公里远的位置，有可能是30度了。

计算出的方位角A=0°时是正南方向，A0°时是正南偏东方向，A0°时是正南偏西方向。

已知A(X1，Y1)、B(X2，Y2)，先求出AB的象限角：θ=arctan((Y2-Y1)/(X2-X1))。再根据条件将象限角θ转换为方位角α：当X1-X20 时， Y1-Y20，α＝θ。

坐标方位角=磁方位角+ (±磁坐偏角)。方位角是卫星接收天线，在水平面上转0°-360°。设定方位角时，抛物面在水平面上左右移动。方位角（方位角，缩写为Az）是用于测量平面中物体之间的角度差的方法之一。

天线方位角是指：从接收点的正北方向开始，顺时针方向至天线中心线在水平面上正投影线的角答度。根据以下公式：z为天线所指卫星的径度；x为地面站径度；φ为地面站纬版度；R为地球半径；h为卫星高度；R/(R+h)=01513。

方位角又称地平经度(Azimuth (angle)缩写Az)，是在平面上量度物体之间的角度差的方法之一。是从某点的指北方向线起，依顺时针方向到目标方向线之间的水平夹角。

TM5为55～75微米，短波红外波段，该波段位于两个水体吸收带之间，对植物和土壤水分含量敏感，从而提高了区分作物的能力，信息量大，应用率较高。

研究所用数据为1989年10月18日接收的Landsat5卫星数据，其轨道号（Path）为146，行号为（Row）029。

landsat5 TM 为DN值，根据需要可依次进行辐射定标，大气校正。一般用ENVI(菜单里有L5的calibration选项，大气校正可用FLAASH做)；也可以编程，定标系数在TM的头文件里，大气校正网上也有SMAC以及6S模型的程序可供使用。

按波段通道数量可分为多波段遥感影像和单波段遥感影像。比如常用的landsat5的TM影像就是多通道遥感影像它有7个波段。在不合的波段地物会有不合的反射率可以作为地物分类的一个根据。

正常对landsat TM 5数据的大气校正方法使用于其第6波段的。

首先在ArcGIS中对栅格影像进行一个灰度值的统计，统计结果中会报告栅格影像的最大值，最小值，平均值，方差等统计量。根据统计结果，可以看出最低像素值是多少。

局部平均法是将高分辨率的遥感信息中一定大小窗口内的像元值平均后作为转换后对应的低分辨率遥感信息的像元值。中值采样法是取高分辨率的遥感信息中一定大小窗口内像元值的中值作为转换后对应的低分辨率遥感信息的像元值。

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