1 前言
相信跟我一样刚刚接触遥感的计算机人士来讲，突然转行开始弄遥感，刚开始肯定会一头雾水。更别说什么土地利用分类的制作了。在这里，我将会用最为直接的图形流程操作来给像我一样初识遥感的童鞋们讲解一下制作土地利用的整个过程。
首先，我先用一幅流程图来概括一下制作土地利用的整个过程。如下图1所示：
图1土地利用分类流程图
这个流程操作适用于一般影像制作土地利用过程。然而对于高分影像数据而言，制作土地利用流程需要进行一些修改。在文章的最后，我会将高分影像数据制作土地利用的流程图附上。现在，让我们开始高分影像数据土地利用制作的过程。
注：在教程中，我有些地方使用了envi5.3。如若想获取envi5.3的请在评论中留下邮箱，届时我将发送链接分享。该软件分享仅作为科研使用，如若进行商用，请使用正版，否则后果自负。
2 裁剪
先对影像进行裁剪，这里我对影像进行裁剪的目的有两个：
1、减少接下来工作量
2、这样可以选择较高分辨率的DEM（DEM可能不能覆盖影像，这里我通过shp图来进行裁剪影像，便可以确定使得下载的DEM更小些）
裁剪步骤如下图所示：
图 2 裁剪工具
图3 选择裁剪影像
图4 结果输出
这样就可以将影像裁剪出来了，展示一下我裁剪的影像图：
图5 裁剪影像图
同理，将研究区所有的影像进行裁剪（直接对影像拼接会出现问题，具体说明看正射校正部分）。
3 正射校正
（这里明天进行一下对比验证）
4 辐射定标和大气校正
在开始之前，我这里先说明一下辐射定标和大气校正。同样，这里引用上边所引用的文章几何校正；正射校正；几何配准；影像配准，空间配准；辐射定标；大气校正；辐射校正的概念解释一下各定义。
4.1 辐射定标说明
- 将初始DN值转化为辐射亮度，其中Lb是辐射亮度值，单位是： W/cm2.μm.sr（瓦特/平方厘米.微米.球面度），Gain和Bias是增益和偏差，单位和辐射亮度值相同，可以看出，辐射亮度和DN值是线性关系。
- 将辐射亮度值转换为大气表观反射率，式中Lλ为辐射亮度值，d为天文单位的日地距离，ESUNλ为太阳表观辐射率均值，θs是以度为单位的太阳高度角。不过总的来说，这部分的工作基本上不需要用户自己做，相关的系数都包含在数据的头文件或者元数据中了。
4.2 大气校正说明
大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据。用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。
什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。通俗来讲，如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况，那么需要做大气校正。一般购买的影像，说明文档会注明经过辐射校正，其实这个辐射校正是指的粗的辐射校正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
大气校正跟辐射校正是相互联系的，在envi中做大气校正前提就是需要辐射定标后的结果，实际过程就是将影像的辐射亮度值，最终转换为地表反射率。
4.3 辐射校正说明
4.4 辐射定标
4.5 大气校正–FLAASH工具
最后说明一点，前边好多操作其实可以省略的包括中心波长的编辑。如果你的版本是envi5.3的话直接打开xml文件就可以进行接下来的操作。由于刚开始我使用的envi5.1版本，因此手动编辑的内容要多一些。
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