北京三号卫星A星于2021年6月11日，搭载了0.5米全色、2米多光谱（蓝、绿、红、近红外波段）相机，成像宽幅优于23km。
ENVI5.6.2中完全支持北京三号卫星A星图像数据处理，包括数据打开、辐射定标、大气校正、正射校正、图像融合等处理。本文介绍利用北京三号卫星A星生产DOM产品，包括正射校正和图像融合处理。其他版本类似的处理过程。
数据打
1、请使用“中国国产卫星支持工具”打开北京三号卫星A星数据。
建议使用ENVI App Store进行ENVI扩展工具的安装与管理。
ENVI App Store下载地址：
envi.geoscene.cn/appstore
（1）在App Store找到中国国产卫星支持工具，点击安装进行安装。
（2）重启 ENVI即可。
或手动安装扩展工具：envi.geoscene.cn/china
（1）启动ENVI。选择主菜单 File > Open As > China Satellites >BJ3A。选择XML文件打开数据。
（2）在Layer Manager中，右键选择菜单View metadata，选择各个选项可以看到自动读取的包括RPC、定标参数、拍摄参数、成像时间等元数据信息。
正射校正
2、正射校正可以选择无控制点/手动选择控制点正射校正和参考影像自动选择控制点正射校正两种工具。
2.1无控制点/手动选择控制点正射校正
在Toolbox中选择
/Geometric Correction/Orthorectification/ RPC Orthorectification Workflow工具，该工具是流程化操作方式操作比较简单，不选择控制点将以无控制点正射校正输出。
在RPC Orthorectification Workflow面板中，输出像元大小（Output Pixel Size）默认自动计算整个图像的平均值，可以手动修改为全色0.5米、多光谱2米。
注：NNDiffuse Pan Sharpening图像融合算法要求全色图像分辨率是多光谱图像的整数倍。
如下图为无控制点的正射校正结果叠加在天地图影像底图上，天地图影像放大最高级切片，局部地方有几米的几何偏差。在精度要求很高的应用场景还是需要利用控制点进行正射校正。
图：无控制点正射校正精度对比
2.2参考影像自动选择控制点正射校正
参考影像应选择与待正射校正接近分辨率的影像，如0.5~2米。
在Toolbox中选择
/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Using Reference Image，打开基于基准影像的RPC正射校正工具；在面板上进行数据选择和参数设置：
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Input Raster：选择前面打开的北京三号卫星A星全色或者多光谱图像；
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Input Reference Raster：具有准确地理位置信息的参考影像；
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Input DEM Raster：覆盖待校正影像区域的DEM数据；
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DEM Is Height Above Ellipsoid：DEM数据是否是椭球高；
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Requested Number of GCPs：需要采集的控制点最大数量；
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Search Windows Size：搜索窗口大小，窗口越大找点精度越高，时间越长；
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Output Coordinate System：可选项，如果不设置，则输出的正射校正结果是UTM WGS84坐标系的；
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Output Pixel Size：输出像元大小，北京三号卫星A星全色为0.5米，多光谱为2米。
注：输出像元大小为可选项，如果不设置，则输出的像元大小为根据RPC自动计算的平均像元大小，建议手动设置输出数据的分辨率。
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Image Resampling：重采样方法，默认双线性内插Bilinear；
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Grid Spacing：像素栅格间距。保持默认10；这个值越大，校正速度越快，精度越低。
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Output Raster：正射校正结果输出路径及文件名；
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Output GCPs：控制点文件输出路径及文件名；
参数设置好之后，点击OK开始执行。
图像融合
3、推荐使用NNDiffuse 图像融合方法，该方法能很好的保留纹理和光谱信息。由于NNDiffuse方法对储存顺序为BIP或者BIL的多光谱图像处理效率更高，处理效率大约为BSQ储存顺序2~3倍。因此我们可以利用/Raster Management/Convert Interleave工具对储存顺序为BSQ的多光谱图像转为BIP或者BIL。
在Toolbox中选择
/Image Sharpening/NNDiffuse Pan Sharpening，在NNDiffuse Pan Sharpening参数面板中分别选择全色和多光谱正射校正结果，其他参数选择默认。
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Pixel Size Ratio：多光谱与全色图像的分辨率比值，不设置情况自动计算。NNDiffuse算法要求是整数倍。
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Spatial Smoothness：设置空间重采样插值核参数，不填写默认为分辨率比值x0.62。
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Intensity Smoothness：平滑强度值，值越小得到的结果图像越清晰（类似高通滤波效果），可用于图像可视化。值越大得到的图像噪声越少，可用于图像分类或者定量反演。不填写默认为自动根据图像计算，可填写14.1~20之间的值。
图：NNDiffuse Pan Sharpening参数面板
如下图为真彩色和标准假彩色合成展示融合结果。
图：真彩色合成结果
图：标准假彩色合成结果
如下图为融合前后的效果对比。
图：耕地
图：清晰可见的电力塔和电力线
图：丘陵林地