珞珈一号夜光遥感影像预处理工具

• 1.代码
• 2.测试
• 3.灰度拉伸

珞珈一号夜光遥感影像可以从这个网址下载到，但由于数据传输、存储等问题，下载下来的原始数据并不是想象中可以直接拿来用的灰度值，而是需要进行一些转换，如下面网页提示。

实际转换可以使用ArcGIS、ENVI等软件操作，也可以通过编写代码实现。本篇博客主要介绍利用Python实现需求，读写TIFF文件代码参考这篇博客。

1.代码

转换主要分为两步，第一步是按照网页中给出的公式将下载下来影像中的灰度值转换为L(绝对辐射校正后辐射亮度值)，这里得到的L是非常小的浮点型小数，是没有办法直接拿来应用的，需要对其进行灰度离散和量化。 第二步就是依据用户的需求，将L映射到指定灰度范围。新增的转换相关代码如下。

def convertData(data):
    cvt_data = np.power(data, 1.5) * pow(10, -10)
    return cvt_data


def discreteGrayscale(data, bits=10):
    max_value = np.max(data)
    min_value = np.min(data)
    scale = (pow(2, bits) - 1) / (max_value - min_value)
    res = data * scale
    if 1 <= bits <= 8:
        res_int = res.astype(np.uint8)
    elif 9 <= bits <= 16:
        res_int = res.astype(np.uint16)
    elif 17 <= bits <= 32:
        res_int = res.astype(np.uint32)
    else:
        res_int = res.astype(np.int)
    return res_int

完整代码见Github项目，点击查看。为了使用方便，将相关输入以脚本启动参数的形式输入，这样便于自动以及批量化执行。 启动需要两个参数，第一个参数是待转换影像的路径，第二个参数是转换后影像的量化级数，如变成8bit量化或10bit量化或其它等等。

2.测试

启动PowerShell，依次输入参数并运行，如下。 用ENVI打开转换后的影像，可以看到影像已经变成了想要的灰度值。 可以看到影像的最大值已经变成了之前输入的10bit量化的最大值1023。这样便十分简单地满足了我们的需求。

3.灰度拉伸

利用上述代码转换出来的影像其实看起来不是很好看，因为考虑到这只是个转换工具，不应该修改数据导致损失，因此没有对影像进行“灰度拉伸”。 后续处理中完全可以在ENVI中用2%线性拉伸处理一下效果就会好很多了。