MODIS数据预处理方法

张 怡，何政伟，薛东剑

（1.地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，四川 成都 610059；2.成都理工大学 地球科学学院，四川 成都 610059）

遥感数据的预处理主要包括对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。MODIS数据拥有覆盖面积和涉及波段广、免费获取、数据更新频率高等优点，已广泛应用于科学研究、农业生产评估、地质灾害预警等领域。本文对天山公路附近区域的MODIS数据进行了预处理，为之后的雪深反演、积雪面积计算、雪害评价研究等作好数据准备。

1 MODIS数据及软件介绍

美国地球观测卫星(EOS)系列中的第一颗上午太阳同步Terra卫星携带的中分辨率成像光谱仪MODIS是EOS卫星系列中最主要和最有特色的仪器。MODIS具有较高的光谱分辨率，为36个波段，地面分辨率分别为250 m (1～2波段)，500 m(3～7波段)，1 000 m(8～36波段)，扫描观测宽度达2 330 km，影像数据可以每天上、下午获取，并免费接收[1-3]。MODIS拥有的这36个光谱波段的地球综合信息对于开展自然灾害与生态环境监测、全球环境和气候变化研究以及进行全球变化的综合性研究等具有重要意义。为了有效地提取雪的覆盖面积和反演雪深深度，本文采用的主要是500 m分辨率的二级数据产品MODIS 1B数据。MODIS数据根据处理程度划分成多级，MODIS 1B数据属于二级产品，即在原始数据上进行了定标定位后产生的数据，可被软件直接读取和处理。

本文采用的是ENVI软件，是美国ITT VIS公司的旗舰产品，它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件工具[4]。其具有强大的图像处理功能；专业的高光谱分析功能；独有的IDL支持强大的扩展功能，能够进行二次开发，加入其他所需的功能；与ESRI公司的全面合作，能与ArcGIS完美地整合，为遥感和GIS的一体化集成提供了一个最佳的解决方案。

2 MODIS数据预处理

2.1 图像的几何校正

几何校正是指对由于MODIS探测器对地球观测的视野几何特性、地球表面的曲率、地形起伏和探测器运动中的抖动等因素的共同影响产生的影像几何畸变进行校正的过程[5]。由于上述因素的共同影响，MODIS 1B数据存在几何畸变，特别是MODIS 1B数据的扫描条带之间的错位现象十分严重，俗称“双眼皮”。“双眼皮”现象随着观测角度的增大而变得严重。计算表明，在视角为24°时，条带之间的重叠度为10%，而在条带的两端重叠度达到50%[6,7]。因此针对MODIS数据除了要进行几何校正外，还需去除其“双眼皮”现象，也叫Bow-tie处理。而在ENVI中既有专门的MODIS数据几何校正功能模块Georeference MODIS，也有去除“双眼皮”现象的Perform Bow Tie Correction模块。

ENVI根据MODIS数据本身的坐标经纬度信息进行地理坐标定位。利用每行数据有的51个经纬度值，进行地理坐标定位从而对图像校正。在我们选择了所需的图像波段后，会弹出MODIS数据几何校正界面，在进行几何校正前，需要输入图像的投影信息。由于我们选择的是UTM坐标系统，在标有“Zone”的文本框里，输入区域号，或点击“Set Zone”按钮，键入经纬度值，自动计算出区域号。

图1是几何校正前图像的局部图，能够看出明显的“双眼皮”现象，其错位的条带严重影响了图像的视觉效果，也对之后进行的各种积雪分析造成影响。图2为几何校正后的局部图。图3和图4是整幅图像几何校正前后的对比，校正后的图像有较大的拉伸及变形，消除了图像的几何畸变，更好地还原了图像，真实地反映了图像所表示的各项地理信息。从图4可看出，条带错位现象已经被消除，图像有被拉伸的情况。

图1 几何校正前局部图

图2 几何校正后局部图

图3 几何校正前整幅图

图4 几何校正后整幅图

2.2 图像的拼接

图像拼接又被称为图像镶嵌，是将相邻几幅遥感图像合成1幅图。由于本文的研究区南北狭长，经纬跨度为 80°E～85°E、40°N～45°N，覆盖该区域有 h24v04、h23v04 2个数据块，需要进行拼接处理。ENVI的Mosaicking工具能根据图像所带的地理坐标进行自动拼接，拼接前需要进行直方图调节，使拼接后的效果良好。除了常见的遥感处理软件ENVI，ERDAS能对MODIS数据进行拼接处理，还有一种能专门针对MODIS数据进行基本处理的软件MRT，即MODIS Reprojection Tool，能自动拼接MODIS 数据，输出多种格式数据，如raw-binary、GeoTiff和HDF-EOS，图5为本文研究的两景MODIS数据所在。

2.3 图像的裁剪

一幅MODIS数据的扫描范围为1 275 km×2 330 km，而本文中所需的研究区为天山公路附近区域，因此需要对拼接好的图像进行裁剪。在ENVI中提供了多种裁剪方式：①直接输入行列数进行裁剪；②Image裁剪，直接在图像上框选区域进行裁剪；③Map裁剪，直接输入经纬度，以左上点、右下点坐标为基准进行裁剪；④Flie裁剪，用其他的图像对其进行裁剪；⑤ROI/EVF裁剪，即感兴趣区裁剪，先在ArcGIS下将研究的矢量面文件进行投影变换，将研究区矢量面shape文件的Krasovsky_1940_Transverse_Mercator 坐标系统转换成WGS84的地理坐标系；在ENVI中将矢量面文件转换成ROI，然后通过Subset data via ROI完成对MODIS影像的裁剪。如图6所示，裁剪后的图像由143波段合成真彩色，可清晰地看到白色的积雪、山脉、云等。

图5 研究区积雪所需行列显示

图6 裁剪后图像

3 结 语

由于MODIS数据分辨率高、覆盖范围广、免费等优点，已经被广泛应用于各行各业。本文根据需要对MODIS数据进行了几何校正，拼接和裁剪等预处理，为之后计算积雪覆盖面积，反演积雪深度，建立空间数据库等提供了良好的基础数据。

[1]赵英时,章申,秦大河,等. 遥感应用分析原理与方法[M].北京:科学出版社,2004

[2]总装备部卫星有效载荷及应用技术专业组应用技术分组. 卫星应用现状与发展[M]. 北京: 中国科学技术出版社, 2001

[3]杜启胜，刘志平，王新生，等. 基于ENVI的MODIS数据预处理方法[J].地理空间信息，2009,7（4）：98-100

[4]武艺，文先华.利用ENVI软件处理遥感影像[J].科技信息，2011，2（16）：376-377

[5]袁金国.遥感图像数字处理[M].北京：中国环境科学出版社，2006

[6]马建文，韩秀珍.东亚飞蝗灾害遥感监测机理与方法[M].北京：科学出版社，2003

[7]Wolf OE，Roy DP，Vermote E. MODIS Land Data Storage，Gridding，and ComPositing Methodology:level 2 Grid[J].IEEE Transaetions on Geoseience and Remote Sensing，1998，36(4):1 324-1 338