遥感ENVI实验报告

遥感ENVI实验报告
一、实验目的
本实验的目的是学习和掌握ENVI（Environment for Visualizing Images）软件在遥感图像处理方面的应用。

通过本次实验，我们将了解遥
感图像的基本概念和原理，并学习使用ENVI软件进行图像预处理、分类
和地物提取。

二、实验要求
1.学习ENVI软件的基本操作和功能；
2.能够对遥感图像进行预处理，如辐射校正和大气校正；
3.能够对遥感图像进行分类，如最大似然分类和支持向量机分类；
4.能够进行地物提取，如植被指数计算和特征提取。

三、实验步骤和结果
1.图像预处理
首先，我们导入了一幅Landsat 8卫星遥感图像，并进行了辐射校正
和大气校正。

辐射校正是将图像中的DN（数字化值）转换为辐射度值，
以便进行后续的大气校正和分类。

大气校正是根据大气传输模型对图像进
行校正，以消除大气影响。

经过预处理后，我们得到了一幅处理后的图像。

2.图像分类
接下来，我们使用ENVI软件进行了图像分类。

我们采用了最大似然
分类和支持向量机分类两种方法进行分类。

最大似然分类是一种统计分类
方法，通过最大化每类像素的似然度来划分不同类别，得到分类结果。

支
持向量机分类是一种基于机器学习的分类方法，通过训练样本来构建分类
模型，并用于对图像中的未分类像素进行分类。

3.地物提取
最后，我们对图像进行了地物提取。

我们计算了该图像的植被指数，
并使用阈值法将植被像素提取出来。

植被指数是通过计算不同波段之间的
光谱差异来反映植被覆盖程度的指标。

我们还对植被像素进行了形状和纹
理特征的提取，以获取更具有区分度的特征。

实验结果显示，经过图像预处理和分类，我们得到了一幅分类结果图。

通过该图像，我们可以清楚地看到不同地物类别的分布情况。

同时，通过
地物提取，我们成功提取出了图像中的植被像素，并获得了植被的形状和
纹理特征。

四、实验总结
通过本次实验，我们学习和掌握了ENVI软件在遥感图像处理方面的
应用。

我们了解了遥感图像的基本概念和原理，并学会了使用ENVI软件
进行图像预处理、分类和地物提取。

通过实际操作，我们深入理解了辐射
校正和大气校正的过程，掌握了最大似然分类和支持向量机分类的原理和
方法，以及植被指数的计算和特征提取技术。

综上所述，本次实验对于我们进一步了解遥感图像处理和ENVI软件
的应用具有重要意义。

通过系统学习和实践操作，我们不仅提高了遥感图
像处理的能力，还为今后的研究和应用打下了坚实的基础。