ENVI软件基础知识以及监督 分类详细步骤
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
该对话框参数设置如下：
在“Stats X/Y Resize Factor”文本框键入小于1的调整系数，对计算统计值的数据进行二次抽样。键入一个小于1的调整系数，以提高统计计算的速度。例如，在统计计算时，用一个0.1的调整系数将只用到十分之一的像元。若需要，键入一个输出统计文件名。点击按钮，选择基本“Covariance Matrix”或“Correlation Matrix”。
2.假彩色增强
将不同波段的影像分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。如分别赋予TM图像1、2、3波段色彩R、G、B；从Available Bands List内，选择“RGB Color”切换按钮。在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名。将波段名称导入“R.G.B”后载入图像得到合成的假彩色图像。
3.彩色变换
左键下点，右键结束
因光谱值有差异，不在同一片地方选样本
再在另一片地方选一下样本：
正常情况下是通过别的方式选样本，如：野外调查或波峰影像上选样本，本次因条件限制就直接在图上选了。
选的差不多了，就选第二种灌木、草地样本，点 的New Region按钮，
选法一样，直至六类都选完：
样本选完后验证样本对不对，静不精确
2.非线性变换
高斯拉伸：选择Stretch_Type>Gaussian.输入拉伸的最小和最大值,要手动地输入所需要的标准差值，选择Options > SetGaussian Stdv.
设置高斯标准差
平方根拉伸：选择Stretch_Type>Square Root.输入拉伸的最小和最大值,要手动地输入所需要的标准差值。
5.图像平滑
选择filter中的smooth(5*5)选项进行图像平滑处理。
6.图像锐化
选择filter中的sharpen(10)选项进行图像平滑处理。
二．彩色增强
1.伪彩色增强
将亮度值等间隔分割分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。在主图像窗口，选择overlay > Density Slice。将出现#1 Density Slice对话框，在“Defined Density Slice Ranges”下列有八个系统默认范围。在适当的文本框中输入所需要的最小和最大值，来改变密度分割的范围。如要重新设置数据范围到初始值，点击“Reset”。
主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。这一技术对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。由于多波段数据经常是高度相关的，主成分变换寻找一个原点在数据均值的新的坐标系统，通过坐标轴的旋转来使数据的方差达到最大，从而生成互不相关的输出波段。主成分（PC）波段是原始波谱波段的线性合成，它们之间是互不相关的。可以计算输出主成分波段。第一主成分包含最大的数据方差百分比，第二主成分包含第二大的方差，以此类推，最后的主成分波段由于包含很小的方差（大多数由原始波谱的噪声引起），因此显示为噪声。由于数据的不相关，主成分波段可以生成更多种颜色的彩色合成图像。
3.混合运算法：选择Basic Tools > Band Math.在“Enter an expression”的文本框内输入float(B2)/float(B3)+B4，点击add to list,确定后定义B2，B3，B4为波段b2,b3,b4选择memory后确定。
四．多光谱图像变换
1.主成分变换
计算主成分时，有代表性地要用到协方差矩阵。当波段之间数据范围差异较大时，要用到相关系数矩阵，并且需要标准化。
选用“File”或“Memory”输出。若选择输出到“File”，在标有“Enter Output Filename”的文本框里键入要输出的文件名；或用“Choose”按钮选择一个输出文件名。
选择Memory输出，其他的默认，输出6个主成分波段，自动加载到波段中同时出现一个主成分特征值的plot图：
在该对话框中选择Edit>Data Values，查看各成分的特征值的大小：
特征值反映了各主成分所占信息量的大小，从上到下逐渐减少，表明各波段信息量逐渐减少，我们可以据此计算各成分信息量占总信息量的百分比，例如，从上面数据可以得知，PC1图像所占的信息量为127.0377/（127.0377+22.9922+6.0091+1.0852+0.5730+0.2061）×100%=80.45%。
H(色百度文库)
S(饱和度)V(亮度)
三．多图像代数运算
Band Math功能提供了一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在任何其它的图像处理系统中获得的。由于每个用户都有独特的需求，因此该功能允许用户自己定义处理算法，并将之应用到打开的波段或整个图像中，可以根据需要自定义简单或复杂的处理程序。
选择Basic Tools > Band Math.在“Enter an expression”的文本框内，输入变量名和所需要的数学运算符。变量名必须以字符“b”或“B”开头，后面跟着5个以内的数字字符。
B在“Number of Output PC Bands”文本框里，键入一个数字或点击按钮，确定输出的波段数。特征值大的PC波段包含最大量的数据差异。较小的特征值包含较少的数据信息和较多的噪声。有时，为存储磁盘空间，最好仅仅输出特征值大的那些波段。
C在Select Output PC Bands对话框里，点击“OK”。
从“Output Data Type”菜单里，选择需要的输出类型（字节型，整型，无符号整型，长整型，无符号长整型，浮点型，双精度型）。
用下列选项，选择输出PC波段数。限定输出PC波段数，键入需要的数字，或用“Number of Output PC Bands”标签附近的按钮确定输出的PC波段数。默认的输出波段数等于输入的波段数。
“Gray Scale”为灰色显示，“RGB Color”为彩色合成，并且可以选择彩色合成的波段，单击“Load”就可显示图像，打开的图像由三部分组成：Scroll（滚动）窗口、主图像窗口、以及缩放（Zoom）窗口,可以使用多个显示窗口组，组中每个窗口的大小都可以调整。其中菜单中的“New Diaplay”可以打开一个新的图像。
1.差值法：选择Basic Tools > Band Math.在“Enter an expression”的文本框内输入B1-B2，点击add to list,确定后定义B1，B2为波段b1,b2,选择memory后确定。
2.比值法：选择Basic Tools > Band Math.在“Enter an expression”的文本框内输入float(B2)/float(B3)，点击add to list,确定后定义B2，B3为波段b2,b3,选择memory后确定。
3．在“Available BandsList”菜单中选择“Available Files List”还可以可以显示出遥感图像的基本信息，具体如图所示：
4.若要保存图像，需要在图像所在窗口中选择File-Save Image As-Image File，弹出Output Display to ImageFile对话框。对于单波段图像，选择8-bit Color，而多波段彩色合成图像则选择24-bit Color图像的保存方式有两种：一是直接保存为文件；二是选“Memory”，记忆在“Available BandsList”菜单中。
Ⅰ.软件的基本操作
ENVI主工具条：
1．图像的输入与输出.首先启动ENVI,选择File-Open Image File,出现Enter Data
Filename对话框，选择文件的正确路径，点击文件名，再点击“OK”打开文件。
2．在打开的Available Band List菜单中，可以显示图像的各个波段的基本信息，其中
3.直方图均衡化
选择Stretch_Type > Equalization.输入直方图显示未被修改的数据分布。输出直方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。
4.直方图规定化
选择Stretch_Type > Arbitrary.通过点击或按住鼠标左键绘制输出直方图的线段，在Output Histogram窗口内绘制输出直方图。任意的直方图将用绿色来显示。输出直方图用红色显示你的直方图，匹配的数据函数用白色曲线。
在ENVI主菜单中选择Transforms-Principal Components-Forward PC Rotation-Compute New Statistics and Rotate，选择liubo07082972.img作为输入数据。出现如下Forward PC
Rotation Parameters对话框：
ENVI4.5监督分类步骤
单击file—Open Image File打开图像，我的是TM7波段图像，加载5、4、3波段。根据lay选样本，OverLay—Region Of Interesting
森林灌木、草地裸地耕地沙地其他（如水体、阴影之类的）
选样本
在Zoon放大窗口里选，这样可以选的更精确一些。
由于主成分图像有6个波段，我选取了有代表性的前三个波段显示如下：
PC1:
PC2:
PC3:
检验主成分与原始数据之间的定量关系：
下面我们来检验各主成分到底与原始的6个波段数据之间到底是什么定量关系，我想这对我们解释各主成分的含义时很有用。我们得知主成分变换的系数矩阵是原始数据协方差矩阵的特征向量矩阵的一个转置，我们先通过统计计算得到特征向量矩阵如下（方法参照前面所述），注意数据源选择原始数据liubo07082972.img：
在图像处理中通常应用的有两种彩色坐标系统。一种是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色构成的彩色空间或坐标系统，这是我们之前所讲的彩色变化和增强处理的基础；另一种是彩色空间是由色调（H）、饱和度（S）和明度（I）三个变量构成的。彩色系统变换主要是指这两种坐标系统之间的变换。具体操作如下：RGB向HSV的转换：在主菜单中点击Transforms-Color Transforms（在做正变换的选项中有RGB to HSV、RGB to HLS和RGB to HSV(USGS Munsell)三中方法），点击RGB to HSV。接着选择已经彩色合成好的遥感图像，接着在弹出的对话框中选择display1，出现RGB to HSV（HLS、USGS Munsell）Parameters对话框，选择保存路径后，软件就自动完成了HSV变换。
在上面的对话框里选择森林，然后点击Goto，浏览每一个样本，将不好的样本删掉，再重新选一遍，然后再重新计算，直到达到要求为止。
上面是定量的评价，还有一个是定性的看：
点 的Options后出现的下来菜单，选倒数第二个 Compute ROI Separability
点击后出现上面的对话框，选择我所要分类的图像，单击“OK”。出现下面的对话框：
，点击Select All Iterm选择全部的可分离性的样本，然后点击“OK”，出来下表：
在这个表里，凡是最后的那个数值大于1.8的就说明符合要求，由此看出第一个是不符合要求的，应该是选的时候有问题（估计主要问题是灌木没有选好），按要求有问题就应该重新选，不过灌木和森林容易混淆，不容易选对，就不再重新选样本了。只列出修改方法：
通过检查特征值，选择输出的PC波段数。
A点击“Select Subset from Eigenvalues”标签附近的按钮，选择“YES”。特征值将被计算，出现Select Output PC Bands对话框，列表显示着每一个波段和其相应的特征值。同时也为所有波段显示出每个波段中包含的数据变化的累积百分比。
Ⅱ.图像增强与变换
一．空间域增强
1.线性变换
线性拉伸：线性拉伸的最小和最大值分别设置为0和255，两者之间的所有其它值设置为中间的线性输出值，选择Stretch_Type > Linear Contrast Stretch。
分段线性拉伸：分段线性对比度拉伸可以通过使用鼠标在输入直方图中放置几个点进行交互地限定。当在点之间提供线性拉伸时，线段在点处连接起来，选择Stretch_Type > Piecewise Linear。
在“Stats X/Y Resize Factor”文本框键入小于1的调整系数，对计算统计值的数据进行二次抽样。键入一个小于1的调整系数，以提高统计计算的速度。例如，在统计计算时，用一个0.1的调整系数将只用到十分之一的像元。若需要，键入一个输出统计文件名。点击按钮，选择基本“Covariance Matrix”或“Correlation Matrix”。
2.假彩色增强
将不同波段的影像分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。如分别赋予TM图像1、2、3波段色彩R、G、B；从Available Bands List内，选择“RGB Color”切换按钮。在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名。将波段名称导入“R.G.B”后载入图像得到合成的假彩色图像。
3.彩色变换
左键下点，右键结束
因光谱值有差异，不在同一片地方选样本
再在另一片地方选一下样本：
正常情况下是通过别的方式选样本，如：野外调查或波峰影像上选样本，本次因条件限制就直接在图上选了。
选的差不多了，就选第二种灌木、草地样本，点 的New Region按钮，
选法一样，直至六类都选完：
样本选完后验证样本对不对，静不精确
2.非线性变换
高斯拉伸：选择Stretch_Type>Gaussian.输入拉伸的最小和最大值,要手动地输入所需要的标准差值，选择Options > SetGaussian Stdv.
设置高斯标准差
平方根拉伸：选择Stretch_Type>Square Root.输入拉伸的最小和最大值,要手动地输入所需要的标准差值。
5.图像平滑
选择filter中的smooth(5*5)选项进行图像平滑处理。
6.图像锐化
选择filter中的sharpen(10)选项进行图像平滑处理。
二．彩色增强
1.伪彩色增强
将亮度值等间隔分割分别赋予不同的色彩，合成处理的过程。在主图像窗口，选择overlay > Density Slice。将出现#1 Density Slice对话框，在“Defined Density Slice Ranges”下列有八个系统默认范围。在适当的文本框中输入所需要的最小和最大值，来改变密度分割的范围。如要重新设置数据范围到初始值，点击“Reset”。
主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。这一技术对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。由于多波段数据经常是高度相关的，主成分变换寻找一个原点在数据均值的新的坐标系统，通过坐标轴的旋转来使数据的方差达到最大，从而生成互不相关的输出波段。主成分（PC）波段是原始波谱波段的线性合成，它们之间是互不相关的。可以计算输出主成分波段。第一主成分包含最大的数据方差百分比，第二主成分包含第二大的方差，以此类推，最后的主成分波段由于包含很小的方差（大多数由原始波谱的噪声引起），因此显示为噪声。由于数据的不相关，主成分波段可以生成更多种颜色的彩色合成图像。
3.混合运算法：选择Basic Tools > Band Math.在“Enter an expression”的文本框内输入float(B2)/float(B3)+B4，点击add to list,确定后定义B2，B3，B4为波段b2,b3,b4选择memory后确定。
四．多光谱图像变换
1.主成分变换
计算主成分时，有代表性地要用到协方差矩阵。当波段之间数据范围差异较大时，要用到相关系数矩阵，并且需要标准化。
选用“File”或“Memory”输出。若选择输出到“File”，在标有“Enter Output Filename”的文本框里键入要输出的文件名；或用“Choose”按钮选择一个输出文件名。
选择Memory输出，其他的默认，输出6个主成分波段，自动加载到波段中同时出现一个主成分特征值的plot图：
在该对话框中选择Edit>Data Values，查看各成分的特征值的大小：
特征值反映了各主成分所占信息量的大小，从上到下逐渐减少，表明各波段信息量逐渐减少，我们可以据此计算各成分信息量占总信息量的百分比，例如，从上面数据可以得知，PC1图像所占的信息量为127.0377/（127.0377+22.9922+6.0091+1.0852+0.5730+0.2061）×100%=80.45%。
H(色百度文库)
S(饱和度)V(亮度)
三．多图像代数运算
Band Math功能提供了一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在任何其它的图像处理系统中获得的。由于每个用户都有独特的需求，因此该功能允许用户自己定义处理算法，并将之应用到打开的波段或整个图像中，可以根据需要自定义简单或复杂的处理程序。
选择Basic Tools > Band Math.在“Enter an expression”的文本框内，输入变量名和所需要的数学运算符。变量名必须以字符“b”或“B”开头，后面跟着5个以内的数字字符。
B在“Number of Output PC Bands”文本框里，键入一个数字或点击按钮，确定输出的波段数。特征值大的PC波段包含最大量的数据差异。较小的特征值包含较少的数据信息和较多的噪声。有时，为存储磁盘空间，最好仅仅输出特征值大的那些波段。
C在Select Output PC Bands对话框里，点击“OK”。
从“Output Data Type”菜单里，选择需要的输出类型（字节型，整型，无符号整型，长整型，无符号长整型，浮点型，双精度型）。
用下列选项，选择输出PC波段数。限定输出PC波段数，键入需要的数字，或用“Number of Output PC Bands”标签附近的按钮确定输出的PC波段数。默认的输出波段数等于输入的波段数。
“Gray Scale”为灰色显示，“RGB Color”为彩色合成，并且可以选择彩色合成的波段，单击“Load”就可显示图像，打开的图像由三部分组成：Scroll（滚动）窗口、主图像窗口、以及缩放（Zoom）窗口,可以使用多个显示窗口组，组中每个窗口的大小都可以调整。其中菜单中的“New Diaplay”可以打开一个新的图像。
1.差值法：选择Basic Tools > Band Math.在“Enter an expression”的文本框内输入B1-B2，点击add to list,确定后定义B1，B2为波段b1,b2,选择memory后确定。
2.比值法：选择Basic Tools > Band Math.在“Enter an expression”的文本框内输入float(B2)/float(B3)，点击add to list,确定后定义B2，B3为波段b2,b3,选择memory后确定。
3．在“Available BandsList”菜单中选择“Available Files List”还可以可以显示出遥感图像的基本信息，具体如图所示：
4.若要保存图像，需要在图像所在窗口中选择File-Save Image As-Image File，弹出Output Display to ImageFile对话框。对于单波段图像，选择8-bit Color，而多波段彩色合成图像则选择24-bit Color图像的保存方式有两种：一是直接保存为文件；二是选“Memory”，记忆在“Available BandsList”菜单中。
Ⅰ.软件的基本操作
ENVI主工具条：
1．图像的输入与输出.首先启动ENVI,选择File-Open Image File,出现Enter Data
Filename对话框，选择文件的正确路径，点击文件名，再点击“OK”打开文件。
2．在打开的Available Band List菜单中，可以显示图像的各个波段的基本信息，其中
3.直方图均衡化
选择Stretch_Type > Equalization.输入直方图显示未被修改的数据分布。输出直方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。
4.直方图规定化
选择Stretch_Type > Arbitrary.通过点击或按住鼠标左键绘制输出直方图的线段，在Output Histogram窗口内绘制输出直方图。任意的直方图将用绿色来显示。输出直方图用红色显示你的直方图，匹配的数据函数用白色曲线。
在ENVI主菜单中选择Transforms-Principal Components-Forward PC Rotation-Compute New Statistics and Rotate，选择liubo07082972.img作为输入数据。出现如下Forward PC
Rotation Parameters对话框：
ENVI4.5监督分类步骤
单击file—Open Image File打开图像，我的是TM7波段图像，加载5、4、3波段。根据lay选样本，OverLay—Region Of Interesting
森林灌木、草地裸地耕地沙地其他（如水体、阴影之类的）
选样本
在Zoon放大窗口里选，这样可以选的更精确一些。
由于主成分图像有6个波段，我选取了有代表性的前三个波段显示如下：
PC1:
PC2:
PC3:
检验主成分与原始数据之间的定量关系：
下面我们来检验各主成分到底与原始的6个波段数据之间到底是什么定量关系，我想这对我们解释各主成分的含义时很有用。我们得知主成分变换的系数矩阵是原始数据协方差矩阵的特征向量矩阵的一个转置，我们先通过统计计算得到特征向量矩阵如下（方法参照前面所述），注意数据源选择原始数据liubo07082972.img：
在图像处理中通常应用的有两种彩色坐标系统。一种是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色构成的彩色空间或坐标系统，这是我们之前所讲的彩色变化和增强处理的基础；另一种是彩色空间是由色调（H）、饱和度（S）和明度（I）三个变量构成的。彩色系统变换主要是指这两种坐标系统之间的变换。具体操作如下：RGB向HSV的转换：在主菜单中点击Transforms-Color Transforms（在做正变换的选项中有RGB to HSV、RGB to HLS和RGB to HSV(USGS Munsell)三中方法），点击RGB to HSV。接着选择已经彩色合成好的遥感图像，接着在弹出的对话框中选择display1，出现RGB to HSV（HLS、USGS Munsell）Parameters对话框，选择保存路径后，软件就自动完成了HSV变换。
在上面的对话框里选择森林，然后点击Goto，浏览每一个样本，将不好的样本删掉，再重新选一遍，然后再重新计算，直到达到要求为止。
上面是定量的评价，还有一个是定性的看：
点 的Options后出现的下来菜单，选倒数第二个 Compute ROI Separability
点击后出现上面的对话框，选择我所要分类的图像，单击“OK”。出现下面的对话框：
，点击Select All Iterm选择全部的可分离性的样本，然后点击“OK”，出来下表：
在这个表里，凡是最后的那个数值大于1.8的就说明符合要求，由此看出第一个是不符合要求的，应该是选的时候有问题（估计主要问题是灌木没有选好），按要求有问题就应该重新选，不过灌木和森林容易混淆，不容易选对，就不再重新选样本了。只列出修改方法：
通过检查特征值，选择输出的PC波段数。
A点击“Select Subset from Eigenvalues”标签附近的按钮，选择“YES”。特征值将被计算，出现Select Output PC Bands对话框，列表显示着每一个波段和其相应的特征值。同时也为所有波段显示出每个波段中包含的数据变化的累积百分比。
Ⅱ.图像增强与变换
一．空间域增强
1.线性变换
线性拉伸：线性拉伸的最小和最大值分别设置为0和255，两者之间的所有其它值设置为中间的线性输出值，选择Stretch_Type > Linear Contrast Stretch。
分段线性拉伸：分段线性对比度拉伸可以通过使用鼠标在输入直方图中放置几个点进行交互地限定。当在点之间提供线性拉伸时，线段在点处连接起来，选择Stretch_Type > Piecewise Linear。