ENVI提取地形特征要素

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地图编制中的地理要素提取与特征提取

地图编制中的地理要素提取与特征提取地理要素提取和特征提取在地图编制中起着至关重要的作用。

地图编制是指将地理信息转换为可视化的地图形式，这需要对地理要素进行提取和特征提取。

本文将介绍地图编制中的地理要素提取和特征提取的概念、方法和应用。

地理要素提取指的是从原始地理数据中提取出具有特定含义和价值的地理要素。

地理要素可以是河流、湖泊、山脉、道路、建筑物等。

地理要素提取的目的是将地理现象转化为图形和属性数据，以便在地图上呈现出来。

地理要素提取的方法主要有人工解译、基于遥感影像的自动识别和基于地理信息系统的数据处理等。

人工解译是最早也是最常用的地理要素提取方法之一。

它依靠专业人员对遥感影像进行目视解译，通过观察和判断识别出不同的地理要素。

虽然这种方法需要耗费大量时间和人力，但由于人的直观感知和专业知识，可以提取出高质量的地理要素。

近年来，随着遥感技术的发展，基于遥感影像的自动识别成为地理要素提取的重要方法。

这种方法利用计算机算法和数学模型，对遥感影像进行图像分割、特征提取、分类等步骤，自动提取出地理要素。

其中，图像分割是将遥感影像划分为不同的区域，特征提取是对每个区域提取特定的属性，分类是将每个区域归类为相应的地理要素。

这种方法具有快速、准确、大规模处理的优势，能够提高地理要素提取的效率和精度。

地理特征提取是在地理要素提取的基础上，对地理要素进行进一步的属性提取和描述。

地理特征包括形状特征、空间关系特征、属性特征等。

形状特征描述地理要素的形状、大小、比例等特征，空间关系特征描述地理要素之间的相对位置和空间关系，属性特征包括地理要素的属性信息，如高程、土壤类型、土地利用等。

地理特征提取可以通过空间分析和地理信息系统等方法实现。

地理要素提取和特征提取在地图编制中有着广泛的应用。

首先，它们是制作地理数据库和地图的重要环节。

地理数据库是包含丰富地理要素和特征的空间数据库，可以为地理信息系统、城市规划、环境监测等领域提供数据支持。

envi提取特征波段

envi提取特征波段ENVI（Environment for Visualizing Images）是一种用于处理和分析遥感数据的软件。

在ENVI中，可以使用不同的方法来提取特征波段，具体取决于你需要提取的特定特征。

以下是一些常用的特征波段提取方法：1. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：PCA是一种常见的特征提取方法，它通过获取输入影像中的主要变化模式，将多个波段的信息压缩到较少的几个波段中。

在ENVI中，可以使用`ENVIPCA`函数进行PCA分析。

2. 比值（Ratioing）：比值方法通过计算两个或多个波段之间的比值来提取特定的地物信息，例如NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）。

在ENVI中，可以使用`ENVIRatioVegetationIndex`函数来计算NDVI等比值指数。

3. 指数（Indexing）：指数方法根据特定物质对不同波长的反射或吸收特性，计算一个组合指数来提取特定特征。

例如，NDWI（Normalized Difference Water Index，归一化水体指数）可以用于提取水体信息。

ENVI中可以使用`ENVIWaterDetectionIndices`函数计算水体指数。

4. 归一化（Normalization）：归一化方法将波段的原始值转换为归一化的范围，以减少不同波段之间的亮度差异。

这可以有助于更好地比较不同波段的特征。

在ENVI中，可以使用`ENVINormalizeRaster`函数来进行归一化处理。

这只是提取特征波段的一些常见方法，根据具体应用场景和数据类型，还可能会有其他方法适用。

建议参考ENVI的官方文档或用户手册，了解更多关于特征波段提取的详细信息和示例。

特征地形要素的提取

A′
A-A′两点间得通视剖面图深色实线条为可视区,浅色虚线为不可视区
可视域
可视性分析最基本得用途
可视查询地形可视结构计算(即可视域得计算) 水平可视计算
基于地形表面几何形态分析原理得算法
找出DEM得纵向与横向得两个断面上得极大、极小值点,作为地形特征线上得备选点; 根据一定得条件或准则将这些备选点划归各自所属得地形特征线。
基于地形表面流水物理模拟分析原理得算法
点上得汇水量,然后按汇水量单调增加得顺序,由高到低找出区域中得每一条汇水线
基于地形表面几何形态分析与流水物理模拟分析相结合得算法
4、水系得提取
水系提取有关得概念
集水流域集水出口子流域分水岭水流网络
基于地表径流漫流模型得水系提取算法
四个基本问题
洼地得处理; 平地得处理; 水流方向及水流累积量得确定; 水道起始位置得确定。
经处理后得平地单元格
水流方向及水流累积量得确定
5、流域得提取
原始DEM数据
经填充后得无洼地DEM
特征地形要素的提取
主要内容
地形特征点得提取山脊线、山谷线得提取沟沿线得提取水系得提取流域得提取可视性分析
1、地形特征点得提取
山顶点(peak) 凹陷点(pit) 脊点(ridge) 谷点(channel) 鞍点(pass) 平地点(plane)等
2、山脊线、山谷线得提取
山脊线与山谷线构成了地形起伏变化得分界线 (骨架线)
概略DEM得建立地形流水物理模拟概略地形特征线提取地形几何分析地形特征线精确确定。
大家学习辛苦了，还是要坚持
继续保持安静
平面曲率与坡位组合法
利用DEM数据提取地面得平面曲率及地面得正负地形,取正地形上平面曲率得大值即为山脊,负地形上平面曲率得大值为山谷

ENVI地形分析

第11章地形分析数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM），是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。

DEM是数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）的一个分支，其它各种地形特征值均可由此派生，如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性。

DEM还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。

建立DEM的方法有多种。

按数据源及采集方式主要有：（1）直接从地面测量，例如用GPS、全站仪、野外测量等；（2）根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取，如立体坐标量测仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等；（3）从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集，然后通过内插生成DEM等方法。

DEM的内插方法很多，常用的有整体内插、分块内插和逐点内插三种。

下表对比了几种创建DEM的主要方法。

表11.1 几种DEM创建方法汇总i方法优点缺点航空摄影测量成熟的方法，精度高，可获取大比例尺DEM。

成本高，周期长，且受航空管制。

高程点或者等高线差值成本低，操作简单。

受数据源限制大，很多地区无高程点或等高线数据。

卫星遥感可以大范围获取DEM。

受天气影响较大，目前可获取的比例尺较小。

干涉雷达技术可以大范围获取DEM，不受天气影响。

目前获取大比例尺DEM较困难，随着德国高分辨率雷达卫星TanDEM-X的上天会有所突破。

激光雷达技术精度高，可获取大比例尺DEM。

起步阶段，技术门槛高。

要想快速的获取大范围的DEM数据，卫星遥感是一种较好的方法。

随着卫星传感器的飞速发展，获取的DEM精度越来越高。

如目前商业卫星最高分辨率的0.41米GeoEye-1，在使用高质量控制资料时，垂直精度的中误差可达到0.5米，可满足1:5000的地图比例尺生产。

可以立体成像的卫星主要有ASTER，ALOS PRISM，CARTOSAT-1，FORMOSAT-2，IKONOS，KOMPSAT-2， OrbView-3， QuickBird，RapidEye， GeoEye-1，WorldView-1/2，SPOT 5/6，Pleiades，以及国产的资源三号、资源一号02C星、天绘卫星等。

测绘技术中的地形要素提取方法

测绘技术中的地形要素提取方法摘要：地形要素提取是测绘技术中的一个重要领域，它通过分析地形数据，提取出地表上的各种要素信息，为地理信息系统、土地利用规划、环境保护等领域提供了重要的支持。

本文将介绍地形要素提取的基本原理和常用方法，并对其应用进行探讨。

一、地形要素提取的基本原理地形要素提取是通过遥感技术获取地表特征信息，并加以分析和处理，得出地形要素的空间分布和属性特征。

其基本原理是通过分析地形数据中的高程、坡度、坡向等信息，提取出地表上的山脊、河流、湖泊、道路等地形要素。

二、地形要素提取的常用方法1. 基于高程数据的地形要素提取方法基于高程数据的地形要素提取方法是最常用的方法之一。

通过对高程数据进行滤波、插值和分析处理，可以提取出地表的高程信息。

常用的方法包括数字高程模型（DEM）分析和等高线提取法。

2. 基于影像数据的地形要素提取方法基于影像数据的地形要素提取方法利用遥感影像中的颜色、纹理、形状等特征来提取地表要素信息。

常用的方法包括对象提取法、纹理分析法和形状识别法。

其中，对象提取法是应用最广泛的方法之一，它通过定义特征和阈值，将影像中的地物目标提取出来。

3. 基于点云数据的地形要素提取方法点云数据是一种三维点阵数据，可以直接反映地物表面的形态和位置信息。

基于点云数据的地形要素提取方法是近年来发展起来的新技术。

它通过对点云数据进行过滤、分类和分析处理，可以提取出地表上的各种地形要素。

常用的方法包括基于特征的点云分类法和基于拟合的点云分割法。

四、地形要素提取的应用地形要素提取在地理信息系统、土地利用规划、环境保护等领域有广泛的应用价值。

如在地理信息系统中，地形要素提取可以帮助建立精确的地理基础数据库，为地理空间分析提供数据支持。

在土地利用规划中，地形要素提取可以辅助规划人员快速了解土地利用现状，评估土地利用潜力。

在环境保护中，地形要素提取可以帮助监测地表的水资源、土壤质量和植被覆盖等，提供科学依据。

envi城市绿地提取步骤

envi城市绿地提取步骤Envi城市绿地提取步骤一、引言城市绿地对于改善城市环境、提高居民生活质量具有重要作用。

为了有效提取城市绿地信息，需要进行一系列步骤。

本文将介绍Envi 软件在城市绿地提取中的具体步骤。

二、数据准备在进行城市绿地提取之前，首先需要准备相关的数据。

这包括高分辨率的遥感影像数据、数字地图数据以及地面真实样本数据等。

这些数据将用于训练和验证绿地提取模型。

三、预处理在进行绿地提取之前，需要对原始遥感影像数据进行预处理。

这包括去除大气、辐射定标、几何校正等步骤，以保证数据的准确性和一致性。

四、特征选择在进行绿地提取时，需要选择合适的特征用于建立绿地提取模型。

常用的特征包括光谱信息、纹理信息、形态信息等。

通过对不同特征的分析和比较，选择最能反映绿地特征的特征进行提取。

五、训练模型选择好特征后，需要使用地面真实样本数据对绿地提取模型进行训练。

这可以通过监督分类算法实现，例如支持向量机、随机森林等。

利用训练样本数据，模型可以学习到绿地和非绿地的特征，并建立相应的分类规则。

六、模型验证在训练完成后，需要使用验证数据对绿地提取模型进行验证。

这可以通过计算模型的精度、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。

如果模型的表现不佳，则需要调整模型参数或重新选择特征进行训练。

七、绿地提取在完成模型验证后，可以使用该模型对整个城市遥感影像进行绿地提取。

将遥感影像数据输入到模型中，模型将根据之前学习到的分类规则将绿地区域和非绿地区域进行分类。

八、后处理在进行绿地提取后，可能会出现一些误分类的情况。

为了提高绿地提取的准确性，需要进行后处理。

常用的后处理方法包括形态学处理、空间过滤等。

这些方法可以去除噪声、填补空洞，使提取结果更加准确。

九、结果评估在完成绿地提取后，需要对提取结果进行评估。

这可以通过与实地调查结果进行对比来实现。

如果提取结果与实地调查结果一致，则说明绿地提取工作较为准确可靠。

十、总结本文介绍了Envi城市绿地提取的具体步骤，包括数据准备、预处理、特征选择、模型训练、模型验证、绿地提取、后处理和结果评估等。

envi提取特征波段

envi提取特征波段【引言】随着遥感技术的发展，遥感图像处理软件日益丰富，ENVI（Environment for Visualization and Imagery）作为一款功能强大的遥感图像处理软件，广泛应用于遥感领域。

本文将介绍如何利用ENVI提取特征波段，为遥感图像分析与处理提供基础。

【ENVI简介】ENVI（Environment for Visualization and Imagery）是一款由Harris Geospatial公司开发的遥感图像处理与分析软件。

ENVI具有丰富的功能，包括图像显示、处理、分析、分类、聚类等，为遥感图像处理提供了便利。

在我国，ENVI软件在环保、农业、林业、地质勘查等多个领域都有广泛应用。

【提取特征波段的方法】在ENVI中提取特征波段主要通过以下几个步骤：1.导入遥感图像：首先，在ENVI中导入需要提取特征波段的遥感图像。

2.图像预处理：针对遥感图像中可能存在的噪声、失真等问题，进行预处理，如滤波、去噪等。

3.波段选择：利用ENVI提供的波段选择工具，根据图像的光谱特性、地形地貌、实际需求等因素，选取具有代表性的波段。

4.特征提取：采用ENVI中的特征提取工具，如Principal Component Analysis（PCA）、Linear Discriminant Analysis（LDA）等，从选取的波段中提取有用信息。

5.结果分析：分析提取到的特征波段，评估其可解释性和实用性。

【应用案例及分析】以某地区土地利用遥感图像为例，首先对图像进行预处理，然后选取具有代表性的波段，如红光、近红外、短波红外等。

利用PCA方法提取特征波段，得到新的特征空间，降维后的特征波段具有较高的可解释性。

通过对比原始图像与提取到的特征波段，发现特征波段能够较好地反映土地利用类型差异，为后续的土地利用分类、变化检测等应用提供了有效信息。

【总结与展望】本文介绍了如何在ENVI中提取特征波段的方法及应用。

envi阈值法提取地物类型

envi阈值法提取地物类型
在ENVI中，阈值法是一种常用的提取地物类型的方法。

以下是基本步骤：
1. 数据准备：首先，需要准备要进行地物提取的遥感影像数据。

2. 设置阈值：根据地物类型的特征，设置合适的阈值范围。

例如，如果想要提取水体，可以根据水体在影像中的亮度或反射率特征，设置一个较低的阈值，以及一个较高的阈值。

3. 选择工具：在ENVI中选择适当的工具进行阈值处理。

例如，“Multiband Threshold”或“Singleband Threshold”。

4. 执行提取：将阈值设置完成后，执行提取操作。

根据所选择的工具和数据类型，这一步可能会自动完成，或者需要手动进行。

5. 后处理：提取完成后，可能需要进行一些后处理操作，例如去除噪声、平滑边缘等。

6. 结果输出：最后，将提取的地物类型结果输出为矢量格式（如Shapefile 或GeoTIFF），以便在其他GIS软件中进行进一步的分析和应用。

需要注意的是，阈值法的提取效果取决于阈值的选择和地物的特征。

对于复杂的地物类型，可能需要结合其他方法和技术来进行准确提取。

同时，对于不同的遥感影像和数据源，可能还需要进行预处理（如辐射定标、大气校正
等）和图像增强（如对比度增强、色彩拉伸等）等步骤，以提高提取的精度和效果。

17.使用ENVI4.3的智能数字化工具提取线状地物

使用ENVI4.3的智能数字化工具提取线状地物ENVI4.3的智能数字化工具可以方便用户将道路、河流等线状特征的地物快速数字化为矢量数据。

使用者用智能数字化模块沿特征路径在影像上选择特征点，ENVI会根据选取的这些特征点自动找到介于它们之间的无数点，最终组成线状地物。

当地物特征不明显或有很大干扰时，用户可以在ENVI原有的矢量工具中加入线状特征提取功能，这样可以让特征提取的精度更高。

智能数字化工具是在ENVI标准矢量工具的基础上添加的新功能。

用户在ENVI标准矢量工具中可以进行手动数字化、基本的矢量编辑和矢量数据格式转换等操作，同时在智能数字化工具的帮助下可以大大提高特征提取的精度。

操作方法如下：1．打开影像选择单波段影像在ENVI主菜单下选择：Vector > Intelligent Digitizer随即弹出智能数字化文件输入窗口：选择输入的文件名（或者选择要输入的波段）后点击“OK”，随即打开选择的影像，同时弹出“Vector Parameters”窗口，并默认新建了名为“Intelligent Digitizer: N ew Layer”的矢量层：选择多波段影像选择多波段影像有两种操作方法：通过ENVI主菜单进入智能数字化工具；在打开的影像窗口中进入数字化工具。

通过ENVI主菜单进入智能数字化工具在ENVI主菜单下选择：Vector > Intelligent Digitizer，在弹出的文件输入对话框中输入目标文件，并点击“OK”。

如果选择的文件只包含三个或三个以下波段，ENVI将自动以彩色形式将影像打开并显示，同时默认新建了名为“Intelligent Digitizer: New Layer”的矢量层；如果选择的文件含有三个以上波段，ENVI将自动弹出波段子集选择窗口（“File Spectral Subset”），并为用户自动选择参考子集——i.如果影像包含四个波段，ENVI自动选择第3、4波段，因为通常情况下第3、4波段代表红光和近红外波段；ii.如果影像包含四个以上波段，同时具备波长信息，ENVI将自动选择彩红外组合波段。

实验五地形模型(基本地形因子)提取

实验五地形模型提取一实验目的（ENVI）利用ENVI软件从DEM数据中提取地貌特性和地形特征，作为通视域分析和三维地形可视化的基础数据并熟练掌握处理步骤。

二实验环境安装ENVY软件的计算机一台。

三实验步骤使用8米的DEM数据和4米的正射影像图，数据情况如下：DEM.tif：8米空间分辨率的DEM数据Orthoimagery.tif：4米空间分辨率的航空正射影像数据Orthoimagery.hdr：头文件（一）地形模型的提取——工具ENVI地形模型工具作用在图像格式的DEM文件1.在Toolbox中，启动/Terrain/Topographic Modeling，选择DEM.tif文件，然后单击OK2.在Topo Model Parameters对话框中，选择地形核大小Topographic Kernel Size为5(分辨率低，地形核大。

）3.在Select topographic Measures to Compute列表中点击，选择要计算的地形模型4.如果选择了“Shaded Relief”，需要输入或计算太阳高度角和方位角。

单击Compute Sun Elevation and Azimuth，输入日期和时间，ENVI会自动地计算出太阳高度角和方位角。

5.选择输出路径及文件名，单击OK按钮，执行地形模型计算。

6.得到的结果是一个多波段图像文件，每一个地形模型组成一个波段在Select topographic Measures to Compute列表中，既可以选择一个地形模型，也可选择多个模型生成一个文件7.在使用时可以打开其中任何一个地形模型，并进行分类。

以下是地形模型的提取结果（二）地形模型的提取——结果1.坡度（Slope）2. 坡向（Aspect）3. 阴影地貌图像（Shaded Relief）4. 剖面曲率（Profile Convexity）5.水平曲率（Plan Convexity）6. 纵向曲率（Longitudnal Convexity）7.横向曲率（Cross Sectional Convexity）8.最小曲率（Minimum Curvature）9. 最大曲率（Maximum Curvature）10. 均方根误差（RMS Error）MAPGIS实验五坡面地形因子的提取一、实验目的了解坡面地形因子的定义，掌握用MAPGIS K9软件提取坡面地形因子的方法。

实验五地形模型(基本地形因子)提取

二实验环境安装ENVY软件的计算机一台。

）3.在Select topographic Measures to Compute列表中点击，选择要计算的地形模型4.如果选择了“Shaded Relief”，需要输入或计算太阳高度角和方位角。

单击Compute Sun Elevation and Azimuth，输入日期和时间，ENVI会自动地计算出太阳高度角和方位角。

5.选择输出路径及文件名，单击OK按钮，执行地形模型计算。

envi提取特征波段

envi提取特征波段【实用版】目录1.引言2.ENVI 软件介绍3.提取特征波段的方法4.应用实例5.总结正文【引言】在地球观测领域，遥感图像的处理与分析已成为一项重要任务。

为了更好地挖掘遥感图像中的信息，我们需要对图像进行特征提取。

ENVI （Enhanced Visualization and Image Interpretation）是一款功能强大的遥感图像处理软件，可以方便地进行特征提取。

本文将介绍如何使用ENVI 软件提取特征波段。

【ENVI 软件介绍】ENVI 是由美国 Exelis 公司开发的一款遥感图像处理软件，具有丰富的图像处理功能和强大的数据分析能力。

在我国，ENVI 被广泛应用于地质勘查、环境监测、城市规划等领域。

【提取特征波段的方法】在 ENVI 中，我们可以通过以下步骤提取特征波段：1.打开 ENVI 软件，并导入需要处理的遥感图像。

2.在 ENVI 主界面的左侧，找到“波段列表”工具，点击并将鼠标移至需要提取特征的波段上。

3.在波段上右键单击，选择“属性”以查看波段信息。

4.根据需求，设置特征波段的范围、极化方式等参数。

5.在波段列表中选择需要提取特征的波段，然后点击“提取”按钮。

6.在弹出的“提取特征”对话框中，设置提取特征的类型（如：主成分分析、最小噪声分离等），并点击“确定”。

7.ENVI 将自动提取特征波段，并在主界面中显示结果。

【应用实例】以一幅高分辨率遥感图像为例，我们可以通过 ENVI 软件提取特征波段，以便更好地识别地物和进行分类。

假设图像中包含水体、建筑和植被等不同地物，我们可以使用主成分分析法提取特征波段，从而区分这些地物。

经过特征提取后，我们可以得到一个新的波段，其中包含了水体、建筑和植被的特征信息。

接下来，我们可以利用这个新波段进行地物分类和分析。

【总结】总之，ENVI 软件为我们提供了方便的特征提取功能，可以帮助我们更好地挖掘遥感图像中的信息。

envi阈值法提取地物类型

envi阈值法提取地物类型环境敏感度评价是一种用来评估地表覆盖变化对环境敏感性的方法。

其中，ENVI阈值法是一种常用的地物类型提取方法。

本文将介绍ENVI阈值法的原理和步骤，并且通过实例演示其在地物类型提取中的应用。

ENVI阈值法是基于像元的分类方法，它通过将图像中的像元灰度值与预先设定的阈值进行比较，从而将像元划分为不同的地物类型。

其主要步骤包括：图像预处理、阈值设定和像元分类。

下面将详细介绍这些步骤。

首先，图像预处理是ENVI阈值法的前提步骤。

图像预处理的目的是去除噪声、增强地物特征，并提高像元的可区分性。

常用的图像预处理方法包括辐射校正、大气校正、直方图均衡化等。

其次，阈值设定是ENVI阈值法的关键步骤。

阈值的选择直接影响地物类型的提取效果。

阈值的设定需要根据图像的特点和研究目的来进行。

常用的阈值选择方法包括直方图法、最大类间方差法、自适应阈值法等。

最后，像元分类是ENVI阈值法的最终步骤。

在此步骤中，根据预先设定的阈值，将图像中的像元划分为不同的地物类型。

通常情况下，像元可以分为水体、植被、建筑等不同的地物类型。

在像元分类过程中，可以根据实际需要进行后处理，如去除孤立的像元、填补空洞等。

以下是一个具体的实例，以说明ENVI阈值法在地物类型提取中的应用。

假设我们有一幅遥感图像，我们的任务是提取其中的水体和植被。

首先，我们对图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等。

然后，我们根据图像的特点和研究目的，选择合适的阈值。

在本例中，我们选择自适应阈值法来设定阈值。

最后，根据设定的阈值，我们将图像中的像元划分为水体和植被。

在像元分类的过程中，我们可以通过后处理，如去除孤立的像元、填补空洞等，来进一步提高分类的准确性。

总结起来，ENVI阈值法是一种常用的地物类型提取方法。

它通过将图像中的像元灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像元划分为不同的地物类型。

ENVI阈值法的步骤包括图像预处理、阈值设定和像元分类。

如何使用地形分析工具进行地表特征提取

如何使用地形分析工具进行地表特征提取地形分析工具在地理信息系统（GIS）领域中扮演着重要的角色，能够帮助人们更好地理解地球地表和地貌特征。

本文将介绍地形分析工具的基本原理和使用方法，并探讨如何利用这些工具进行地表特征的提取。

1. 地形数据的获取和处理地形数据是进行地表特征提取的基础，常用的数据来源包括卫星遥感、激光雷达、测量仪器等。

这些数据可以通过地理信息技术进行处理和整合，以生成数字高程模型（DEM）或数字地形模型（DTM）。

利用GIS软件，我们可以对这些地形数据进行编辑、裁剪和拼接，以满足研究或应用的需求。

2. 地形参数的计算地形参数是地表特征分析的基础，它们可以揭示地形形态和地貌特征。

常见的地形参数包括高程、坡度、坡向、地形曲率、流域等级等。

通过地形分析工具，我们可以方便地计算这些参数，并将结果可视化展示。

例如，在ArcGIS软件中，可以利用“Spatial Analyst”工具包中的“Environment”，配合“Surface”工具，进行基本地形参数的计算。

3. 地形特征的提取地表特征提取是地形分析的重要应用之一。

具体操作包括选择合适的提取方法和阈值，并结合地形参数进行地表特征的分类、分割和识别。

例如，利用河流提取工具可以根据地形参数中的坡度和流量信息，快速识别出河流网络，并根据特定算法进行河流的分级和路径提取。

类似地，可以通过不同的提取算法和工具，实现山地、湖泊、平原、山脉等地表特征的提取和分类。

4. 基于地形分析的应用案例地形分析工具的应用非常广泛，涵盖了土地利用规划、水资源管理、环境保护等众多领域。

以土地利用规划为例，可以利用地形分析工具综合考虑地形特征和其他自然和人文因素，进行土地适宜性评价和用地规划。

通过对不同地形参数进行加权分析，可以确定适宜种植农作物的地区、适宜建设居民区的区域等。

5. 地形分析的局限性和挑战尽管地形分析工具在地表特征提取中具有很大的优势，但也面临一些局限性和挑战。

ENVI提取地形特征要素

ENVI 实验六基本地形因子提取一、实验目的1熟悉ENVI软件能够从DEM 中提取地形特征。

2掌握DEM提取地形特征的方法。

二、实验要求完成运用ENVI 进行从DEM 中提取地形特征，包括山顶、山脊、平原、水平面、山沟和凹谷。

三、实验仪器每人计算机一台。

四、实验内容1在Toolbox中，启动/Terrain/Topographic Features，在Topographic Feature Input DEM对话框中，选择DEM.tif 文件，点击OK，打开Topographic Features Parameters 对话框，需要设置一些参数。

（1）坡度容差：1。

以度为单位；（2）曲率容差：0.1；（3）地形核大小：7。

2在Select Feature to Classify 列表中选择所有的地形特征。

3选择输出路径及文件名，单击OK 执行地形特征提取。

4通视域分析：使用Viewshed Analysis Workflow 工具，设置点、线、面作为观测源进行可视域分析。

将通视分析结果输出为矢量和图像结果有三种方法：（1）点观测源a. 在Toolbox 中，启动/Terrain/Viewshed Analysis Workflow，打开文件选择面板File Selection；b. 分别选择对应的文件DEM File：DEM.tif；Image File：Orthoimagery.tif，单击Next进入Viewshed Analysis 面板；c.在Viewshed Analysis 面板中，设置以下几个参数：可视距离Default View Range：1000可视高度Default View Height：100d.默认鼠标的状态是绘制“点注记”，在正射影像上绘制几个观测点。

如果鼠标当前状态是其他，可在工具栏中选择对应的工具绘制：，绘制4 个点；e.选择Any Source （四个观测点的并集），勾选Preview预览结果，红色表示可视区域，黑色表示不可视区域；f.分别选择All Sources（四个观测点的交集），预览结果；g.单击Next进入Viewshed Export面板，可以将通视分析结果输出为矢量和图像结果。

ENVI提取地形特征要素

ENVI提取地形特征要素ENVI (Environment for Visualizing Images) is a popular software tool used for analyzing and extracting information from remote sensing data. It has a wide range of capabilities thatcan be utilized for extracting various types of features, including terrain features.Terrain features refer to the physical characteristics ofthe Earth's surface, such as elevation, slope, aspect, and landforms. Extracting these features is important for a varietyof applications, including geological mapping, land use planning, flood modeling, and transportation network planning.1. Digital Elevation Models (DEMs): DEMs are raster datasets representing the elevation of the Earth's surface. ENVI provides tools to import, process, and analyze DEMs. These tools can be used to calculate slope, aspect, curvature, and otherderivatives derived from elevation data.2. Landforms: ENVI has tools that can identify and delineate landforms from elevation data. For example, it can automatically identify and extract features such as valleys, ridges, hills,and mountains. These tools utilize algorithms such as the Topographic Position Index (TPI) and Topographic Wetness Index (TWI).3. Hydrological Analysis: ENVI provides tools for hydrological analysis, which can be used to extract features related to water flow and drainage patterns. These tools can delineate streams, rivers, and watersheds, and calculate flow accumulation, flow direction, and flow length.5. Classification: ENVI supports various classification methods, such as supervised and unsupervised classification, which can be applied to terrain datasets. These methods can be used to classify terrain features into different categories based on their spectral characteristics.The extracted terrain features can be further analyzed and used for various applications. For instance, slope analysis can help in predicting soil erosion potential, aspect analysis can assist in studying solar irradiance for renewable energy planning, and landform analysis can aid in geological mapping.In summary, ENVI is a powerful software tool for extracting terrain features from remote sensing data. It provides a range of tools and techniques for analyzing elevation data, identifying landforms, performing hydrological analysis, detecting changes, and classifying terrain features. The extracted features can be utilized for various applications in fields like geology, hydrology, urban planning, and environmental management.。

ENVI支持下的遥感荒漠化地信息提取

ENVI支持下的遥感荒漠化地信息提取背景土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱半干旱和亚湿润干地区的土地退化。

及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。

目前遥感技术在土地荒漠化监测中起到了不可替代的作用。

使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，通过遥感影像所表现的不同信息，可以判断土地荒漠化的发生与否以及发展程度等。

在进行土地荒漠化信息提取时，常用的方法有人工目视解译方法、监督分类方法、非监督分类方法、决策树分层分类方法、神经网络自动提取方法等。

在实际应用中，通常选择其中的一种或结合几种方法进行分类提取。

目前，一种比较新的方法是通过构造“植被指数(NDVI)——反照率(Albedo)特征空间”来进行荒漠化信息遥感提取。

荒漠化过程及其地表特性的变化能在Albedo-NDVI特征空间中得到明显直观的反映。

在Albedo-NDVI特征空间中，可以利用植被指数和地表反照率的组合信息，通过选择反映荒漠化程度的合理指数，就可以将不同荒漠化土地有效地加以区分，从而实现荒漠化时空分布与动态变化的定量监测与研究。

而这个问题的合理解决，实际上就是如何根据需要采用一定的综合指标来划分Albedo-NDVI特征空间。

根据Verstraete and Pinty的研究结论，如果在代表荒漠化变化趋势的垂直方向上划分Albedo-NDVI特征空间，可以将不同的荒漠化土地有效地区分开来。

而垂线方向在Albedo-NDVI特征空间的位置可以用特征空间中简单的二元线性多项式加以表达，即DDI=k*NDVI - Albedo，其中: DDI可称为荒漠化分级指数，k由特征空间中拟合的曲线斜率确定。

本文主要介绍在ENVI下实现Albedo-NDVI特征空间遥感荒漠化信息提取的操作流程。

2．处理流程介绍流程说明：（1）数据获取（2）数据预处理包括数据定标处理、大气校正、几何配准、研究区域的裁剪。

ENVI提取地形特征要素

ENVI提取地形特征要素ENVI是一款专门用于遥感图像处理和分析的软件。

它提供了丰富的工具和功能，可以用于从卫星图像中提取地形特征要素。

在这篇文章中，我们将探讨如何使用ENVI进行地形特征要素提取。

首先，ENVI可以用来生成数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），也就是地形表面的三维模型。

生成DEM是提取地形特征要素的第一步。

ENVI提供了多种算法来生成DEM，包括基于光学影像的立体匹配算法、雷达影像的合成孔径雷达干涉测量等。

通过生成DEM，可以获得地形的高程信息，为后续的地形特征要素提取提供基础。

接下来，ENVI可以通过一系列的工具和算法来提取地形特征要素。

其中一种常用的特征要素是地表的山脊和河流。

ENVI提供了边缘检测算法，可以用来检测山脊和河流的边界。

通过对DEM进行边缘检测，可以得到地表上的山脊和河流的特征信息。

此外，ENVI还可以用来提取地表的斜坡和坡向。

斜坡是地表的倾斜程度，坡向是地表的倾斜方向。

这些信息对于地形分析和规划非常重要。

ENVI提供了坡度计算和坡向计算工具，可以通过DEM计算出地表的斜坡和坡向信息。

除了山脊、河流、斜坡和坡向之外，ENVI还可以提取其他地形特征要素，如谷底、高原和陡坡等。

通过结合上述的工具和算法，可以提取出更多的地形特征要素信息。

最后，ENVI还可以进行地形特征要素的可视化和分析。

提取出的地形特征要素可以通过ENVI的渲染和可视化功能进行展示和分析。

此外，ENVI还提供了一些其他的地形分析工具，如流动性分析、坡面指数计算和地形湿度指数计算等，可以进一步深入地进行地形特征要素的分析和研究。

总之，ENVI是一款强大的软件，可以用于提取地形特征要素。

通过生成DEM和使用一系列的工具和算法，可以从卫星图像中提取出地表的各种特征要素信息。

这些信息对于地理信息系统、土地利用规划和环境监测等领域都有着重要的应用价值。

envi提取特征波段 -回复

envi提取特征波段-回复环境遥感是一种利用卫星、飞机或无人机等遥感技术获取地球表面环境信息的方法。

其核心是通过提取不同波段的遥感影像特征来研究并监测地球表面的环境变化。

在环境遥感中，特别重要的是对地表特征进行准确提取，因此各种特定波段的遥感影像被广泛应用于环境研究领域。

在环境遥感中，有一些特定的波段被认为是提取特定地表特征的最佳选择。

以下将逐一介绍这些波段及其应用。

首先，红外波段在环境遥感中具有重要作用。

红外波段的一个主要应用是测量地表温度。

地表温度是环境变化的重要指标之一，它直接反映了地表热量分布与能量交换。

通过红外波段的遥感影像，可以获取地表温度分布图，进一步分析环境中的热岛效应、城市热环境及气候变化等问题。

其次，近红外波段也是环境遥感中常用的一个波段。

近红外波段的特点是对植被的反射较强，因此可以用于植被覆盖变化的监测。

近红外波段可以提供植被的生长信息，如植被绿度和植被的健康状况等。

通过近红外波段的遥感影像，可以监测植被覆盖的动态变化及退化情况，为生态环境保护和可持续发展提供科学依据。

同时，可见光波段也是环境遥感中不可或缺的波段。

可见光波段的特点是具有丰富的颜色信息，可以提供地表的形态和结构信息。

通过可见光波段的遥感影像，可以获取地表的地貌、土壤类型及城市建筑等信息。

这些信息对于土地利用规划、城市规划和资源管理等方面具有重要的指导意义。

此外，紫外光波段在环境遥感中也有应用。

紫外光波段对于水质监测和大气污染监测具有独特优势。

通过紫外光波段的遥感影像，可以定量监测水体的浑浊度、有机污染物和溶解氧等指标，对于水环境的监测与保护起到重要作用。

同时，紫外光波段也可以用于监测大气中的臭氧、二氧化硫等污染物，为大气污染防治提供数据支持。

最后，热红外波段也是环境遥感中的一种重要波段。

热红外波段可以用于地表覆盖类型的识别和分类。

通过热红外波段的遥感影像，可以获取地表上不同物体的热辐射特征，进而识别、分类地表覆盖类型，如冰川、湖泊、草地等。