一、无人机影像的裁剪
目的：
将所研究的对象裁剪出来，方便以后参数的计算，并且提高参数的精度
具体落实：
将图像导入ENVI，在Layer Manager处右击，选择New Region of Interest,接着选择多变形的框图，开始框选，框选后右击选择第一个就会看到所裁剪的区域；
图1
图2
图3
图4
图5
二、无人机影响的辐射定标
2.1 核心原理
辐射定标本质是线性转换：L=Gain×DN+Offset（辐射亮度）或 ρ=a×DN+b（地表反射率）。现场校准板的作用是提供 "已知真实值（ρ标准）" 和 "影像对应 DN 值（DN实测）"，通过至少 2 块不同反射率的校准板，建立方程组求解线性系数（Gain/Offset 或 a/b），最终应用于整幅影像。
1. 标准校准板要求
核心参数：需已知各波段反射率（实验是：25% 50% 75%，精度越高越好）
2. 无人机数据准备
原始影像：需包含校准板的单张无人机影像（.DNG/.JPG 格式，用于提取校准板 DN 值；若已用 Pix4D 拼接，需确保拼接影像中校准板区域完整、无拼接畸变）；
Pix4D 拼接影像：最终处理对象（TIFF/GeoTIFF 格式，含地理坐标，需确认校准板在拼接影像中可清晰识别）；
辅助参数：从 Pix4D 飞行日志或无人机飞控中提取太阳高度角（用于反射率计算）、飞行高度（可选）。
2.2核心流程
步骤 1：在拼接影像中定位校准板
无论用 ENVI 还是 QGIS，先找到校准板在拼接影像中的位置：
导入 Pix4D 拼接后的多光谱正射影像；
- 结合现场拍摄的校准板照片，通过 "地理坐标" 或 "地物特征"（如校准板周围的标志物），在影像中精准圈定校准板区域（避免包含背景地物）。
步骤 2：提取校准板的影像 DN 值（关键！确保准确性）
需为每块校准板、每个波段提取 "均匀区域的 DN 值均值"（避免边缘和噪声影响）：
方法 1：ENVI 提取 DN 值
- 打开 ENVI，导入 Pix4D 拼接影像；
- 打开【ROI Tool】（快捷键 R），选择【Polygon ROI】（多边形 ROI），沿校准板边缘绘制 ROI（仅包含校准板中心均匀区域，避开边缘 1~2 像素）；
- 右键 ROI→【Rename】，标注校准板反射率（如 "ROI_30% 灰板"）；
- 重复步骤 2-3，为所有校准板绘制独立 ROI；
- 点击【Basic Tools】→【Statistics】→【Compute Statistics】，选择拼接影像和所有 ROI，勾选【Per Band】（逐波段统计），点击【OK】；
- 在统计结果中提取每块校准板、每个波段的【Mean】（DN 值均值，记为DN30%、DN50%、DN80%）。
具体图片操作不够准确，还未计算出反射率参数