1. 由于ENVI 4.4 中有专门进行辐射定标的模块，因此实际的操作十分简单。将原始TM 影像打开以后，选择 Basic Tools–Preprocessing–Calibration Utilities–Landsat TM 2. 进入下一步参数选择：根据传感器类型选择Landsat 4,5 或者7。从遥感影像的头文件中获取Data Acquisition 的时间，Sun elevation。如果你是用File–Open External File–Landsat–Fast 的方法打开header.dat 的话，sun elevation 就已经填好了。这里Calibration Type 注意选择为Radiance。输出文件，定标就完成了。

文中在研究遥感影像像素级融合算法的基础上,采用IHS、PCA、Brovey、HPF及Wavelet五种遥感影像像素级融合方法对ETM+数据的多光谱与全色影像进行融合实验,并从融合影像的光谱质量、信息损失、对比度扭曲、空间分辨力几个方面进行比较分析。结果表明,五种融合方法都有效的提高了影像的空间分辨率,但在一定程度上IHS、PCA、Brovey融合影像光谱信息较原始影像存在一定的失真。Wavelet融合法和HPF融合法在信息量和光谱保真性方面较好。在兼顾光谱信息和空间信息综合效应的基础上,认为HPF融合法是ETM+多光谱与全色数据最佳的融合方法。

5.3版本用户解压文件后放在：~\Exelis\ENVI53\extensions目录下 4.x版本用户解压文件后放在：~\IDL71\products\envi4x\save_add 放置完成后重启envi即可

研究生期间写的matlab批量填补Landsat影像云污染像元，适用于TM/ETM+/OLI传感器，只需输入需要填补的影像文件夹和参考影像文件夹即可

实现Landsat遥感图像tif格式文件的分类

城市扩展影响了地方到全球范围内的生态系统功能和服务，预计将来会对景观产生更大的影响。 利用1987-2017年的多时态Landsat TM，ETM +和OLI数据，结合地理信息系统技术和景观分析方法，对玉溪市红塔区相对较长的时空格局进行了详细研究。 结果表明，密封表面（城市面积）从1.4％扩大到11.8％，年增长率为7.63％。 在此期间，树木，农场面积和荒地都略有减少，从而使23.8％的农场和9.8％的裸地转移到密封表面。 着眼于城市扩张模式，它呈现出单核极化多边形模式，说明了随着时间的推移城市化向各个方向蔓延。 在NNE和SSE方向上看到最大的扩展，主要是由于地形限制。 正在研究在城市化与可持续发展之间进行权衡，方法是在山脉上开垦贫瘠的土壤，从低海拔平原转移耕种面积，为城市发展腾出空间。

资源来源于USGS，下载网址在另一篇文章中，需要的小伙伴可以自行下载

基于landsat-8的地表温度反演

使用MATLAB读取landsat影像文件夹，并将其合成为指定波段的文件，进行显示

gee-Landsat影像 随机森林分类代码