要具体详细的操作步骤，让一个新手小白也能操作明白

<think>我们参考用户提供的引用和之前的问题，来整理一个针对Landsat 5 Level-2数据（LT05_L2SP）在ENVI中处理的详细步骤。注意，用户要求的是适合新手的步骤说明。 根据引用[1]和引用[3]：我们可以直接通过MTL文件打开数据，但有时可能会遇到打不开的情况（如引用[3]描述的问题）。因此，我们首先需要确保ENVI能正确打开MTL文件。如果遇到问题，可能需要修改MTL文件（但引用[1]说无需修改，而引用[3]提供了解决办法，这里我们以正常打开为前提，如果打不开再考虑修改MTL）。 步骤说明： 1. **下载数据**： 用户已经获取了数据，文件名为：LT05_L2SP_148032_20080614_20200829_02_T1_MTL.txt。该数据是Landsat 5的Level-2地表反射率产品。 2. **打开数据**： - 启动ENVI软件。 - 点击菜单栏的“File” -> “Open”，然后找到解压后的文件夹，选择“LT05_L2SP_148032_20080614_20200829_02_T1_MTL.txt”文件并打开。 - 如果ENVI无法打开（如出现类似引用[3]中的错误），则需要修改MTL文件。修改方法（参考引用[3]的解决办法）： - 用文本编辑器（如记事本）打开MTL文件。 - 将文件中所有的“GROUP = LANDSAT_METADATA_FILE”替换为“GROUP = L1_METADATA_FILE”（因为ENVI经典版可能只识别这个组名）。 - 保存文件，然后在ENVI中重新打开。 3. **数据加载后的界面**： - 成功打开后，数据会出现在“Layer Manager”中。你会看到多个波段，包括： - SR_B1, SR_B2, SR_B3, SR_B4, SR_B5, SR_B7：这些是地表反射率波段（注意：Landsat 5没有B6热红外波段作为反射率，但有一个热红外波段B6，在Level-2产品中，热红外波段是单独提供的，即ST_B6）。 - ST_B6：地表温度波段（单位为开尔文）。 - QA_PIXEL：质量评估波段。 4. **应用缩放因子（转换为真实反射率）**： - Level-2数据已经过大气校正，但反射率数据是以整型存储的，需要乘以0.0001转换为真实反射率（范围在0-1之间）。 - 操作步骤： - 打开“Band Math”工具（在Toolbox中搜索“Band Math”）。 - 在表达式输入框中输入：`float(b1)*0.0001`，其中`b1`代表你要处理的波段（例如SR_B1）。 - 点击“Add to List”按钮，然后为这个表达式命名（如“SR_B1_ref”）。 - 在变量选择界面，将`b1`变量指定为原始数据中的SR_B1波段。 - 点击“OK”执行，生成新的浮点型反射率波段。 - 重复上述步骤，为每个反射率波段（SR_B1到SR_B7）都进行转换。 - 注意：也可以使用一个表达式同时处理多个波段，但需要先了解波段运算的多波段处理。对于新手，建议逐个波段处理，避免混淆。 5. **真彩色合成显示**： - 将转换后的三个波段组合成真彩色图像： - 波段组合：红（R）：转换后的SR_B3，绿（G）：转换后的SR_B2，蓝（B）：转换后的SR_B1。 - 操作：在“Layer Manager”中，右键点击其中一个波段，选择“New RGB View”，然后在弹出的对话框中选择对应的三个波段。 6. **利用QA_PIXEL波段进行云掩膜**： - QA_PIXEL波段提供了每个像素的质量信息，我们可以用它来去除云、云阴影等。 - 操作步骤： - 打开“Band Math”工具。 - 输入表达式：`(qa_band eq 0) or (qa_band and 2b) eq 0`，其中`qa_band`是QA_PIXEL波段。这个表达式表示：只保留质量好（无云）的像素。具体位掩码的含义可以参考官方文档（例如，位0表示填充，位1表示膨胀云，位2表示卷云，位3表示云）。我们这里简单处理，只保留没有云（包括膨胀云和卷云）的像素。 - 将表达式应用到QA_PIXEL波段，生成掩膜（结果是一个二值图像，1表示好数据，0表示坏数据）。 - 然后，用这个掩膜去乘以反射率波段（使用Band Math：`b1 * b2`，其中b1是反射率波段，b2是掩膜，掩膜中1的地方保留，0的地方变为0）。 7. **计算NDVI（植被指数）**： - NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red) - 对于Landsat 5，NIR对应SR_B4，Red对应SR_B3（注意：这两个波段需要是已经转换后的反射率）。 - 打开“Band Math”，输入表达式：`(float(b4)-float(b3))/(float(b4)+float(b3))`，其中b4是SR_B4，b3是SR_B3。注意：由于转换后的反射率已经是浮点数，所以可以直接用：`(b4 - b3) / (b4 + b3)`。 - 执行后得到NDVI图像（值在-1到1之间）。 8. **地表温度处理**： - ST_B6波段是地表温度，单位为开尔文（K）。我们可能想转换为摄氏度（℃）。 - 打开“Band Math”，输入表达式：`b1 - 273.15`，其中b1是ST_B6波段。 - 执行后得到摄氏度的温度图像。 9. **裁剪和保存**： - 如果需要裁剪研究区域，可以使用ROI工具绘制感兴趣区域，然后使用“Subset Data via ROIs”进行裁剪。 - 保存结果：在“Layer Manager”中右键点击需要保存的图层，选择“Save As” -> “Image File”，然后选择保存格式（如ENVI格式、GeoTIFF等）。 注意：以上步骤是基本流程，具体操作中可能根据研究目的有所调整。 相关问题： 1. 如何批量处理多个Landsat 5 Level-2数据？ 2. 在ENVI中如何利用QA_PIXEL波段精确去除云和云阴影？ 3. Landsat 5地表反射率产品还有哪些常见的植被指数可以计算？ 4. 如何将处理后的Landsat 5数据用于土地利用分类？</think>### 详细 ENVI 处理 Landsat 5 Level-2 数据（LT05_L2SP）指南 #### 一、数据下载与准备 1. **下载数据** - 访问 USGS EarthExplorer 官网（https://earthexplorer.usgs.gov） - 搜索条件： - 数据集：`Landsat Collection 2 Level-2` - 行列号：`Path 148, Row 032` - 日期：`2008-06-14` - 下载文件：`LT05_L2SP_148032_20080614_20200829_02_T1.zip`[^1] 2. **文件解压** - 解压后得到关键文件： - `LT05_L2SP_148032_20080614_20200829_02_T1_MTL.txt`（元数据） - `LT05_L2SP_148032_20080614_20200829_02_T1_SR_B*.TIF`（反射率波段） - `LT05_L2SP_148032_20080614_20200829_02_T1_ST_B6.TIF`（温度波段） - `LT05_L2SP_148032_20080614_20200829_02_T1_QA_PIXEL.TIF`（质量波段） #### 二、ENVI 数据加载（关键步骤） 1. **正确打开 MTL 文件** ```plaintext File → Open → 选择 LT05_L2SP_148032_20080614_20200829_02_T1_MTL.txt ``` - 若打开失败（常见于旧版ENVI），需修改MTL文件： - 用文本编辑器打开MTL文件 - 将 `GROUP = LANDSAT_METADATA_FILE` 改为 `GROUP = L1_METADATA_FILE`[^3] - 保存后重新加载 2. **验证加载结果** - 自动加载的波段列表应包含： - 地表反射率：SR_B1~SR_B7（缩放因子0.0001） - 地表温度：ST_B6（开尔文单位） - 质量控制：QA_PIXEL（关键掩膜） #### 三、地表反射率处理 1. **应用缩放因子** ```plaintext Toolbox → Band Algebra → Band Math ``` - 输入表达式（以B1为例）： $$ \text{float(b1) * 0.0001} $$ - 将b1指定为SR_B1，输出命名：`Reflectance_B1` 2. **真彩色合成** ```plaintext Toolbox → Raster Management → Build Band List ``` - 按顺序选择： - Red: 转换后的SR_B3 - Green: 转换后的SR_B2 - Blue: 转换后的SR_B1 - 右键 → `Display → New RGB View` #### 四、质量掩膜（QA_PIXEL应用） ```plaintext Toolbox → Band Algebra → Band Math ``` - **云掩膜表达式**： $$ \text{(qa_band and 2b) eq 0} $$ （清除云污染像素，qa_band=QA_PIXEL波段）[^2] - **应用掩膜**： ```plaintext Toolbox → Masking → Apply Mask ``` 选择反射率波段和生成的掩膜 #### 五、植被指数计算（NDVI示例） ```plaintext Toolbox → Band Algebra → Band Math ``` - **NDVI公式**： $$ \text{NDVI} = \frac{\text{Refl_B4} - \text{Refl_B3}}{\text{Refl_B4} + \text{Refl_B3}} $$ （Refl_B4=转换后的SR_B4，Refl_B3=转换后的SR_B3） - **可视化**： 右键NDVI图层 → `Color Mapping` → 选择绿-红色阶 #### 六、地表温度处理 ```plaintext Toolbox → Band Algebra → Band Math ``` - **开尔文转摄氏度**： $$ \text{Temp_C} = \text{ST_B6} - 273.15 $$ - **热岛效应分析**： 叠加真彩色影像与温度图层（透明度调整至50%） #### 七、成果输出 ```plaintext 右键图层 → File → Save As → ENVI/GeoTIFF ``` - 推荐格式： - 反射率结果：GeoTIFF（兼容GIS软件） - 指数结果：ENVI格式（保留浮点精度） > ⚠️ **新手注意事项** > 1. Level-2数据**无需辐射定标**（已包含地表反射率）[^1] > 2. QA_PIXEL掩膜是核心步骤，可显著提升分析质量[^2] > 3. 所有反射率波段必须×0.0001转换真实值 > 4. 温度单位转换不可忽略（开尔文→摄氏度） --- ### 相关问题 1. 如何批量处理多景Landsat 5 Level-2数据？ 2. QA_PIXEL波段的具体位掩码含义是什么？如何精确提取云阴影区域？ 3. Landsat 5的SR_B6与其他波段有何不同？为何不能用于反射率分析？ 4. 在ENVI中如何将处理后的Landsat数据与矢量边界叠加分析？