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python - 为什么辐射校正后波段 5、6 和 7 会出现负值？

问题描述

我正在尝试使用 Python 手动校正 Landsat 8 图像；我正在使用 Rasterio 和 numpy 数组使用 LVL 1 集合 1 数据中提供的 MTL 文件中的波段乘法和加法值来修改每个波段的数字数字，但我的 NIR SWIR1 和 SWIR2 值是负数。

 for x in B_list: 
    with rasterio.open(x,"r") as b:
        band=b.read(1)
        band_masked = numpy.ma.masked_array(band, mask=(band == 0))
        TOA_x=(.00002000*band_masked)+(-.100000)
        TOA=TOA_x/math.sin(sun_elevation)
        scaled=TOA*10000 # scale the numbers by 10000
        rad_cor_bands.append(scaled) # append the new rasters to a list

这些是与 ENVI FLAASH 结果比较的结果：

（我的结果）

{'min'：870.353812730424，'max'：9149.756477515453，'mean'：1282.322945234995，'std'：320.7381911648936}

{'min'：622.4013889713156，'max'：10142.046235327802，'mean'：1079.4094047219655，'std'：350.35757713331907}

{'min'：343.96497894172603，'max'：11529.667689104577，'mean'：896.144857921475，'std'：378.5729920045608}

{'min'：134.17754586770752，'max'：11543.109446830142，'mean'：742.6455972788715，'std'：453.6422724804889}

{'min'：-110.65446984796611，'max'：10970.634586553786，'mean'：1557.865121879584，'std'：1162.4318852778347}

{'min'：-82.33076606909405，'max'：14530.300069949319，'mean'：1092.5736223521078，'std'：926.4220337052117}

{'min'：-41.045367340568724，'max'：14530.300069949319，'mean'：667.2732393332138，'std'：626.3179561231228}

（ENVI 的结果）

带 1 859.540771 9036.083008 1266.391450 316.757106

带 2 614.668823 10016.045898 1065.998458 346.008481

带 3 339.691589 11386.427734 885.012531 373.876933

带 4 132.510468 11399.702148 733.421884 448.012152

带 5 0.711042 10834.339844 1538.519843 1147.988763

带 6 0.236943 14349.781250 1078.952402 914.906030

带 7 1.896288 14349.781250 658.963308 618.535988

ENVI 快速统计结果的显示顺序与我为我的 numpy 数组制作的字典中的顺序相同。有谁知道为什么我的 NIR SWIR1 和 SWIR2 为负值？所有其他值都与 ENVI Quick 统计数据极为相似。

标签： pythongis

解决方案

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