ENVI遥感影像处理
ENVI矢量处理普通遥感影像处理
ENVI⽮量处理普通遥感影像处理⽮量处理·在‘Available Vectors List’中能简单直观地控制⽮量层：编辑⽮量层名，编辑和转换⽮量投影·光栅—⽮量转换功能（⽤户可以把分类图及其它光栅数据转成⽮量数据）·⽮量—光栅转换功能·灵活的⽮量编辑功能·⽮量属性查询及属性编辑·⽮量图中光标位置查询·缓冲区分析（ENVI3.4版本新增）·在⽤户功能中，可读写ENVI⽮量⽂件（.evf），可删除ROIs·掩模⼯具⾥可输⼊ENVI⽮量⽂件·⽮量可输出为感兴趣区·允许⽤户将覆盖在ENVI窗⼝的上的等⾼线输出为ENVI⽮量⽂件格式(EVF)。
并可将EVF⽂件转为ArcView Shape⽂件，这样ENVI产⽣的等⾼线能被其他GIS软件包使⽤。
·当⽤ENVI⾃带的⾼分辨率世界地图数据来构建⽮量层时，可以按指定经纬度范围来提取特定区域的⾼分辨率⽮量信息。
· 提供直接GPS⽀持，GPS-Link使得从⼀个GPS上接受NMEA格式的lat/lon值成为可能。
ENVI的视窗增加了GPS-Link窗⼝，当接收到⼀个新点时，显⽰窗⼝会及时更新当前象元。
也可以将收集到的点输出到校正窗⼝，成为⼀个.evf⽂件,或是⼀ASCII⽂件。
⽤户可对每点添加注释并将它与列表中的其他点建⽴关联。
4．普通遥感影像处理4.1 地图投影与制图地图投影类型：Albers Equal AreaAzimuthial Equal AreaLambert Conformal ConicOblique Mercator (A & B)StereographicTransverse MercatorArbitrary (x,y)Geographic (lat/long)Gauss KrugerState Plane NAD 27 & NAD 83UTM User DefinedSpace Oblique Mercator A (generic)Intergerized SinusoidalNew Zealand Map GridRectified Skew Orthomorphic (RSO)·坐标转换·地图投影转换·⽀持所有标准椭圆（>35）和基准⾯(>100)·地图注记：— 磁偏⾓简图（真实、⽹状、磁北极）— 影像插图（灰度图、彩图）— 影像⽐例尺（⽶、英尺、公⾥）— TrueType字体— ⽤户⾃定义箭头·⽹格线(象元、经纬度、UTM⽹格)，⽀持旋转的⽹格线。
ENVI基本影像处理流程操作
ENVI基本影像处理流程操作ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款基于科研的遥感数据处理软件，该软件可以进行多光谱、高光谱和雷达影像的处理、分析以及可视化等操作。
本文将介绍ENVI基本影像处理流程的操作步骤，并提供一些实用技巧。
1. ENVI软件的安装ENVI软件的安装包可以通过官方网站下载，安装过程需要注意以下几点：•系统要求：ENVI软件需要安装在一台配备了Windows操作系统的计算机上。
安装前请确认您的计算机符合软件的系统要求。
•授权方式：ENVI采用了USB加密狗的授权方式，安装时需要连入加密狗。
•安装路径：ENVI软件的安装路径需要选择到英文全路径，建议安装在较大的磁盘上。
2. ENVI软件的启动ENVI软件具有图形界面和命令行两种启动方式，这里只介绍图形界面启动方式。
操作步骤如下：1.在Windows桌面上找到ENVI的快捷方式，鼠标双击打开ENVI软件；2.程序启动后，会出现ENVI Main窗口，该窗口分为菜单栏和工具栏两部分；3.在菜单栏中选择基本操作>打开文件，弹出Open File窗口；4.选择需要打开的影像文件，点击打开按钮，ENVI软件会自动加载文件。
3. ENVI基本影像处理流程ENVI软件提供了多种基本影像处理流程，这里将介绍最常用的三种：图像增强、变换和分类。
下面的操作步骤均在ENVI软件的主界面中完成。
3.1 图像增强图像增强是指通过某些方法，使影像的细节更明显、对比度更强、噪声更小，从而使影像更易于解译。
下面介绍ENVI中的直方图均衡化增强方式。
1.打开需要增强的影像文件；2.在ENVI菜单栏中选择基本操作>图像增强>直方图均衡化；3.弹出直方图均衡化窗口，选择需要增强的波段，点击确定按钮；4.ENVI软件会自动完成直方图均衡化操作，并在新窗口中显示增强后的影像。
3.2 变换变换是指将原始影像进行变换，获得不同的波段组合，以便更好地提取地物信息。
envi遥感影像精度检验步骤
envi遥感影像精度检验步骤
以下是使用ENVI进行遥感影像精度检验的步骤：
1.加载图像：在ENVI中加载需要进行精度检验的遥感影像。
2.创建训练样本集：根据实际需要，使用ROI工具创建训练样本集。
训练样
本集应该包含真实的地物信息，用于后续的分类精度评估。
3.分类：在ENVI中进行图像分类，得到分类结果。
常用的分类方法包括监督
分类、非监督分类等。
4.精度评估：使用ENVI中的混淆矩阵工具，对分类结果进行精度评估。
混淆
矩阵可以显示分类结果中的各类地物正确和错误的分类情况。
5.分析精度：根据混淆矩阵的分析结果，可以得出分类精度、总体精度、
Kappa系数等精度指标，进而评估分类结果的可靠性。
6.优化分类：根据精度评估结果，对分类过程进行优化，例如调整分类参数、
改进训练样本集等，以提高分类精度。
7.应用改进后的分类方法：将优化后的分类方法应用到实际遥感影像中进行
分类，并对分类结果进行精度评估，确认是否达到了精度要求。
通过以上步骤，可以对遥感影像的分类结果进行准确的精度评估，为后续的数据处理和应用提供可靠的基础。
需要注意的是，以上步骤只是其中的一部分流程，具体的操作方法和参数设置可能因遥感影像的数据特点和实际需求而有所不同。
envi操作手册
envi操作手册
ENVI，全称为Environment，是一种遥感图像处理软件。
以下是ENVI软
件的基本操作手册：
1. 打开影像：在ENVI中，可以通过File菜单的Open选项或者直接点击工具栏上的Open按钮来打开影像。
在弹出的对话框中选择要打开的影像文件，然后点击OK即可。
2. 显示影像：打开影像后，可以通过点击工具栏上的Display按钮来显示影像。
在弹出的对话框中可以选择显示方式、颜色方案、透明度等参数，然后点击OK即可。
3. 调整影像大小：可以通过工具栏上的Zoom和Pan按钮来调整影像的大
小和位置。
Zoom按钮可以放大或缩小影像，Pan按钮可以平移影像。
4. 创建ROI（感兴趣区域）：在ENVI中，可以通过工具栏上的ROI按钮来创建感兴趣区域。
在创建ROI时，可以选择不同的形状、大小和位置，并
且可以在ROI上添加标签和注解。
5. 提取光谱信息：在ENVI中，可以通过Spectral Analysis工具来提取光
谱信息。
可以选择不同的光谱分析方法，如光谱曲线、光谱角、光谱匹配等，并可以自定义波段和阈值等参数。
6. 生成图像地图：在ENVI中，可以通过Map工具来生成图像地图。
可以
选择不同的地图投影和坐标系，并可以添加图层、标注、符号等元素。
7. 导出数据：在ENVI中，可以将处理后的数据导出为多种格式，如TIFF、JPEG、BMP等。
在导出数据时，可以选择导出的范围、数据类型、分辨率等参数，并可以设置输出文件的格式和质量。
以上是ENVI软件的基本操作手册，希望对您有所帮助。
ENVI遥感图像处理实验教程 实验三 几何校正(影像、地形图)ok
实验三 ENVI影像的几何校正本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的几何校正。
遥感图像的几何纠正是指消除影像中的几何形变，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。
一般常见的几何纠正有从影像到地图的纠正，以及从影像到影像的纠正，后者也称为影像的配准。
遥感影像中需要改正的几何形变主要来自相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及大气折射等。
几何纠正包括两个核心环节：一是像素坐标的变换，即将影像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。
本实验将针对不同的数据源和辅助数据，提供以下几种校正方法：Image to Map几何校正：通过地面控制点对遥感图像几何进行平面化的过程，控制点可以是键盘输入、从矢量文件中获取。
地形图校正就采取这种方法。
Image to image几何校正：以一副已经经过几何校正的栅格影像作为基准图，通过从两幅图像上选择同名点（GCP）来配准另一幅栅格影像，使相同地物出现在校正后的图像相同位置。
大多数几何校正都是利用此方法完成的。
Image to image自动图像配准：根据像元灰度值自动寻找两幅图像上的同名点，根据同名点完成两幅图像的配准过程。
当同一地区的两幅图像由于各自校正误差的影像，使得图上的相同地物不重叠时，可利用此方法进行调整1. 地形图的几何校正（1）打开并显示地形图从ENVI主菜单中，选择file →open image file，打开3-几何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。
（2）定义坐标从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to map。
在image to Map Registration对话框中，点击并选择New,定义一个坐标系从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。
ENVI遥感影像处置
使用注记功能添加分类图例
• 从主影像窗口菜单栏中，选择Overlay>>Annotation。 • 选择Object>>Map Key，在影像上添加图例。经过
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专题二 分类
• 1、非监督分类 • Classification>>Unsuoervised>>K-Means
或IsoData生成非监督分类旳影像
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监督分类
• Classification>>Supervised>>[method]， 在这里[Method]是下拉菜单中所列旳某个监 督分类法（Parallelepiped, Minimum Distance, Mahalanobis Distance, Maximum Likelihood, Spectral Angle Mapper, Binary Encoding或者Neural Net)
• 放置注记：在Text文本框中输入相 应旳文本，变化字体颜色、大小等， 然后在主影像窗口中合适旳位置上， 点击鼠标左键，接着文本会在所选 点旳位置上显示出来。使用左键拖 动文本注记小圆柄，在窗口中放置 文本注记。右键结束。
• File>>Save Annotation来保存。
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添加网格
• 在主影像窗口中选择 Overlay>>Grid Lines。
• 能够变化显示叠合区域旳大小，只需按住鼠标中 键，并拖到一种合适旳区域即可。
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矢量叠合与处理
• ENVI提供了一套矢量可视化和分析工具，涉及Arcview Shape文件旳输入、矢量编辑和矢量查询。
• 在可用波段列表中，单击TM旳波段4，选择Gray Scale， 单击Load Band，显示灰度影像；
ENVI基本操作之影像镶嵌
ENVI基本操作之影像镶嵌ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款常用的遥感影像处理和分析软件。
影像镶嵌是ENVI的一项基本操作，通过将多个影像拼接在一起，可以获得高分辨率和更全面的信息。
影像镶嵌在地理信息系统（GIS）分析、环境监测、农业研究等领域有着广泛的应用。
下面将介绍如何使用ENVI进行影像镶嵌的基本操作。
1. 打开ENVI软件，并加载要进行影像镶嵌的文件。
在ENVI的主界面上，选择"FIle"->"Open File"，然后在打开文件对话框中选择要加载的影像文件。
2. 点击ENVI主界面上的"Tool"->"Raster Management"->"Mosaic"，打开影像镶嵌工具。
3. 在影像镶嵌工具对话框中，可以设置各种参数来控制镶嵌过程。
首先，选择要镶嵌的影像文件，可以通过点击"Browse"按钮来选择。
4. 在Projection and Resampling选项中，选择合适的投影方式和重采样方法。
通常情况下，保持默认值即可。
5. 在Output Image选项中，选择输出影像的文件名和保存路径。
可以通过点击"Save As"按钮来选择保存路径。
6. 在Images to Include选项中，可以选择要镶嵌的影像文件的子集。
如果要镶嵌所有的影像文件，可以保持默认值即可。
7. 在Spatial Subset选项中，可以选择一个空间子集来进行镶嵌。
如果要镶嵌整个影像，可以保持默认值即可。
8. 在Color Correction选项中，可以选择是否对镶嵌后的影像进行颜色校正。
根据具体需求进行选择。
9.确认所有参数设置后，点击"OK"按钮开始进行影像镶嵌。
ENVI将会自动处理镶嵌过程，并在完成后将结果显示在主界面上。
envi遥感预处理步骤
ENVI遥感预处理步骤通常包括以下几个主要步骤：
1. 数据导入：将遥感数据导入ENVI软件中。这可以包括多光谱影像、高光谱影像、雷达 数据等不同类型的遥感数据。
2. 大气校正：对于可见光和近红外波段的数据，大气校正是必要的。它通过去除大气散射 和吸收效应，使得数据更加准确和可比较。常用的大气校正方法包括大气点校正（ATCOR） 、大气校正模型（ACORN）等。
8. 数据校验和验证：对预处理后的数据进行质量检查和验证，确保数据的准确性和可靠性。
以上是ENVI遥感预处理的一般步骤，具体的步骤和方法可能会根据不同的研究目的和数据类 型而有所不同。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
5. 去噪处理：去噪处理是为了去除遥感数据中的噪声和杂波，以提高图像质量和准确性。 常用的去噪方法包括滤波、小波变换等。
envi遥感预处理步骤
6. 数据裁剪和子集提取：根据研究需求，对遥感数据进行裁剪和子集提取，以提取感兴趣区 域的数据，减少数据处理的复杂性。
7. 影像增强：影像增强是为了改善遥感图像的视觉效果和信息提取能力。常用的增强方法包 括直方图均衡化、拉伸、滤波、波段组合等。
envi遥感预处理步骤
3. 辐射校正：辐射校正是为了将原始遥感数据转换为反射率或辐射亮度，以消除不同时间 、不同地点的数据之间的辐射差异。这可以通过校正系数、大气透过率和太阳辐射等参数来 实现。
4. 几何校正：几何校正是为了将遥感数据与地理坐标系统对齐，以便进行地理空间分析。 这包括图像配准、地面控制点的选择、投影转换等步骤。
利用ENVI软件处理遥感影像
科技信息
专题论述
表 1 分类统计结果表
类别 Band Min Max Mean
StDev
pointsຫໍສະໝຸດ percentage1 0 43 0.510637 3.538195
Class1 2 0 45 0.383482 2.375020 17479926 32.43%
3 0 49 0.532577 3.173868
这样设置的目的是只对 TM 影像中跟 SPOT 影像相对应的区域进 行重采样，使得 TM 和 SPOT 影像都是同一区域，并且影像尺寸大小一 致，以便为接下来做影像融合打好基础。TMA 和 TMB 影像的重采样结 果图如图 3、图 4。
4.影像融合 影像融合是必须在重采样做完后进行处理，影像融合的目的是为 了融合 SPOT 影像和 TM 影像，使得融合后的影像同时拥有 SPOT 影像 的高分辨率和 TM 影像的多信息，使影像更真实、更美观。 在 ENVI 软件中分别打开影像 SPOTA、SPOTB 和重采样后的影像 TMA、TMB，进行影像融合，融合结果图如图 5、图 6。
种过程就叫影像镶嵌。
将融合好后的两幅影像在 ENVI 软件中打开进行影像镶嵌，本文进
行影像镶嵌的参数设置如下：
（1）背景值，在两幅影像的“Background Data Value to Ignore”文本框
里都键入“0”，即透明；
（2）羽化值，在两幅影像的“Feathering Distance”文本框都键入“35”；
图 4 TMB 重采样图
对于影像重采样，在 ENVI 软件中需要进行如下设置：
— 772 —
图 7 镶嵌结果图 6.影像分类 遥感影像分类的目的是将遥感影像中的像元按照地物类别进行划 分。例如将影像分成许多区域，这些区域分别代表森林、草地、湖泊、城 镇等实际地物类别。遥感影像的分类方法有非监督分类和监督分类两 种。非监督分类不需要任何关于分类对象的先验知识，完全根据数据自 身的统计规律进行分类。
envi无人机多光谱影像处理流程
envi无人机多光谱影像处理流程
处理遥感数据是一项复杂的任务，特别是在处理无人机多光谱影像方面。
下面是一个基本的无人机多光谱影像处理流程：
1. 数据采集：使用多光谱传感器的无人机进行数据采集。
无人机根据预先设置的飞行线路和参数进行飞行，在规定的区域内获取多光谱影像。
2. 数据预处理：对采集的多光谱影像进行预处理，包括去除散焦、轨迹畸变校正、几何校正、辐射校正等。
这些预处理步骤能够帮助提高影像质量和准确度。
3. 数据分割：将多光谱影像分割成不同的地物类别，如植被、水体、建筑等。
常用的分割方法包括阈值分割、区域生长法等。
4. 特征提取：从各个地物类别中提取特征，用于后续的分类和分析。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、频谱特征等。
5. 分类：使用机器学习或深度学习算法对特征进行分类，将不同的地物类别分类出来。
常用的分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）等。
6. 土地利用/土地覆盖分析：根据分类结果进行土地利用/土地
覆盖分析，估计不同类别的面积和分布情况。
这可以帮助决策者对土地资源进行合理规划和管理。
7. 结果展示：将处理后的数据结果进行可视化展示，以便于用户对结果进行分析和理解。
可以生成各种图表、地图等形式的结果。
需要注意的是，以上流程只是一个基本框架，具体的处理流程还会受到数据的特点和处理目标的影响，需要根据具体情况进行调整和完善。
利用ENVI软件处理遥感影像(精)
科技信息1.ENVI 软件简介ENVI 全称是 The Environment for Visualizing Images , 是美国 ITT VIS (ITT Visual Information Solutions 公司的旗舰产品, 是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言 IDL(InteractiveData Language 开发的一套功能强大的遥感影像处理软件。
它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件工具。
目前, 众多的影像分析师和科学家选择 ENVI 软件从遥感影像中提取信息。
ENVI 软件已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、勘察测绘和城市规划等领域。
2. 影像校正由于遥感器本身的内部结构、外部因素 (卫星的姿态、轨道、地球的运动和形状等等原因都可能引起影像的几何变形, 这叫几何失真。
为了纠正这些影像变形, 所以要对影像进行几何纠正。
而进行几何纠正通常是利用影像配准来实现的, 也就是在同一区域里利用基准影像 (或者地图对另一幅影像的校准, 以使两幅影像中的同名像元配准。
由此也可以清楚地看到影像配准的目的,就是使得我们能够获得比较准确的影像中的每一个像元所对应的地面的位置,这样在进行定性遥感中才能使得影像之间具有可比性,在定量遥感中才能使得我们能够确定具体目标。
在影像校正过程中, 首先是要选择所谓的地面控制点 (GCP , 这也是影像校正最关键、工作量最大的一步。
原则上 GCP 点的分布要求均匀, 并且数量要多, 这样校正的可靠性才比较高。
选择的 GCP 点一定是要在影像上容易辨识的, 地面上最好可以实测, 具有较固定的特征, 不会随时间的变化而变化的点。
本文实际采用某区域遥感得到的 SPOT 影像和 TM 影像,分别为 SPOTA 、TMA 、 SPOTB 、 TM B , 以所要分析的影像为例, 是选用 SPOT 影像为基准, 校正TM 影像, 分别打开 SPOT 影像和 TM 影像, 采用 ENVI 软件中的 Image to Image 校正功能。
遥感数字图像处理软件介绍
ENVI介绍1.简介：ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品。
它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。
它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。
ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。
ENVI的背景创建于1977年的RSI（现为Exelis Visual Information Solutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITT Visual Information Solutions的用户数超过200,000，遍布于80个国家与地区。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITT Visual Information Solutions公司。
ENVI和IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
2007年6月，ESRI公司和ITT Visual Information Solutions公司宣布两者的商务合作计划。
“与ITT Visual Information Solutions这样的行业领导者合作，对ArcGIS 地理信息系统平台进行功能拓展，可以大大地扩展和提高用户的影像处理能力。
”ENVI的优势ENVI具有以下几个优势：1.先进、可靠的影像分析工具——全套影像信息智能化提取工具,全面提升影像的价值。
2.专业的光谱分析——高光谱分析一直处于世界领先地位。
测绘技术中的遥感影像处理工具推荐
测绘技术中的遥感影像处理工具推荐遥感影像处理工具在测绘技术中发挥着非常重要的作用，它们能够帮助测绘工程师更加高效地处理和分析大量的遥感影像数据。
在现代测绘技术的快速发展中，一些优秀的遥感影像处理工具逐渐被广泛应用，并取得了令人瞩目的成果。
下面将介绍几款值得推荐的遥感影像处理工具。
首先推荐的是ENVI（Environment for Visualizing Images）软件，它是目前最为流行和广泛使用的遥感影像处理工具之一。
ENVI拥有强大的图像显示和处理功能，可以对多种空间、光谱和时间分辨率的遥感数据进行处理。
该软件提供了丰富的图像分析功能，包括图像分类、特征提取、变化检测等，能够满足不同场景下的需求。
此外，ENVI还支持与其他软件的数据交互，如ArcGIS和Google Earth，方便用户进行数据共享和整合。
第二款值得推荐的是Erdas Imagine软件。
Erdas Imagine是一款功能强大、可扩展性广的遥感数据处理与分析软件。
它具有先进的遥感数据处理算法和强大的数据分析工具，可以用于图像分类、变化检测、特征提取等工作。
Erdas Imagine支持各种遥感数据格式，包括多光谱、高光谱、雷达等，同时还提供了丰富的地理信息系统（GIS）功能，使用户能够将遥感影像数据与其他地理数据进行整合和分析。
除了ENVI和Erdas Imagine，还有一款被广泛应用的遥感影像处理工具是PCI Geomatics。
PCI Geomatics是一款专业的遥感软件套件，其核心组件包括Geomatica和 GXL。
Geomatica具有强大的遥感图像处理和分析能力，支持图像分类、特征提取、变化检测等应用。
而GXL则是用于大规模地图制图和空间分析的工具，可以处理海量的遥感图像数据，并进行高精度的地理参考和图像配准。
最后一款推荐的遥感影像处理工具是OpenCV（Open Source Computer Vision Library）。
ENVI遥感图像处理实验二——图像常规处理2
遥感图像预处理实习姓名徐丹学号120154088成绩日期2014、4、28实习内容:遥感图像的裁剪、镶嵌与几何校正1、在实际的工作中,为何经常需要对影像进行裁剪与镶嵌操作？在ENVI软件平台如何实现影像的裁剪与镶嵌,以一示例详细叙述裁剪与镶嵌的具体操作步骤。
由于遥感卫星就是在一个预先设计的轨道上运行,星载传感器沿着轨道在地面上的轨迹按一定宽度垂直于运行方向进行扫描,在实际工作中有时需要分析的地区并不完全处在同一幅图像内,这时候需要把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围无缝的图像,即图像镶嵌,而图像剪裁的目的则就是将研究之外的区域去除。
一、图像裁剪:(1)规则分幅裁剪a)在主菜单中,选择File ——Open Image File,打开裁剪图像bhtmref、img。
b)在主菜单中,选择File——Save ——ENVI Standard,弹出New 对话框。
c)在New 对话框中,单击Import File按钮,弹出Create New File对话框。
d)在Create New File对话框中,选中Select Input File列表中的裁剪图像,单击Spatial Subset按钮。
e)在Select Spatial Subset对话框中,单击Image按钮,弹出Subset ByImage对话框。
f)在Subset By Image对话框中,可以通过输入行列数确定剪裁尺寸并按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定剪裁区域,或直接用鼠标左键按红色边框拖动来确定剪裁尺寸以及位置,单击OK按钮。
g)在Select Spatial Subset对话框中可以瞧到剪裁区域信息,单击OK按钮。
h)在Create New File对话框中,可以通过Spectral Subset按钮选择输出波段子集,单击OK按钮。
i)选择输出路径及文件名或者选择Memory直接在窗口上显示,单击OK按钮,完成规则分幅裁剪过程。
遥感影像实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过遥感影像处理软件ENVI，学习遥感影像的基本处理方法，掌握遥感影像的辐射校正、几何校正、分类和变化检测等关键技术，提高遥感影像处理能力，为后续遥感应用研究打下基础。
二、实验内容1. 辐射校正（1）实验原理：辐射校正是指消除遥感影像中由于传感器、大气、太阳等因素引起的辐射失真，使影像数据真实反映地物辐射特性。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Radiometric Correction”模块；③ 选择“Flattening”方法进行辐射校正；④ 保存校正后的影像数据。
2. 几何校正（1）实验原理：几何校正是指消除遥感影像中由于传感器姿态、地球曲率等因素引起的几何失真，使影像数据真实反映地物空间位置。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Geometric Correction”模块；③ 选择“Warp”方法进行几何校正；④ 输入校正参数，如坐标系统、校正方法等；⑤ 保存校正后的影像数据。
3. 分类（1）实验原理：遥感影像分类是指根据遥感影像数据中地物光谱和纹理信息，将影像分割为不同地物类别的过程。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Classification”模块；③ 选择“Supervised Classification”方法进行监督分类；④ 输入训练样本，设置分类变量；⑤ 选择分类结果输出格式，如分类图层、分类报告等；⑥ 保存分类结果。
4. 变化检测（1）实验原理：遥感影像变化检测是指通过对比同一地区不同时期的遥感影像，分析地物变化信息的过程。
（2）实验步骤：① 打开ENVI软件，导入遥感影像数据；② 选择“Change Detection”模块；③ 选择“Image Difference”方法进行变化检测；④ 输入对比影像，设置变化阈值；⑤ 保存变化检测结果。
三、实验结果与分析1. 辐射校正：通过辐射校正，影像数据的光谱特性得到了有效恢复，地物辐射特性得到了真实反映。
envi遥感影像条带去除原理
envi遥感影像条带去除原理
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一、什么是条带化
条带化是一种遥感影像处理技术，指将彩色影像分解成三种不同的波段，分别以蓝色（blue band）、绿色（green band）和红色（red band）来代表，然后将所得的三个波段影像分别或同时显示出来，形成一种特别的色调，从而使得遥感影像中存在的不同的植被或水体可以更加清晰的显示出来。
二、基于条带化的去除原理
基于条带化的去除原理，可以通过改变影像的波段顺序，比如将红色波段的影像转移到蓝色波段的位置，将绿色波段的影像转移到红色波段的位置，然后以三种不同的波段影像重新组合在一起，以达到消除条带的效果。
此外，基于条带化的去除原理，还可以通过改变影像的色彩模式来实现，比如将影像从RGB模式转移到HSV模式，然后调整影像的色彩比例，以实现去除条带的效果。
- 1 -。
遥感影像处理软件的选择与操作指南
遥感影像处理软件的选择与操作指南引言：遥感影像处理软件的选择对于遥感数据的获取和分析具有重要意义。
本文将介绍几种常用的遥感影像处理软件，并提供一份操作指南，以帮助读者选择适合自己需求并熟练操作的软件。
一、遥感影像处理软件的选择1. ENVI（Environment for Visualizing Images）ENVI是一款功能强大的遥感影像处理软件，它提供了丰富的遥感图像处理和分析工具。
ENVI支持多种数据格式，包括卫星影像、航拍影像等，能够进行图像增强、分类、变换等操作。
ENVI还提供了Python编程接口，方便用户根据自己的需求进行定制化开发。
2. ERDAS IMAGINEERDAS IMAGINE是另一款广泛使用的遥感影像处理软件，具有强大的遥感数据处理能力。
它支持多种常用的遥感数据格式，并提供了丰富的图像处理和分析工具。
ERDAS IMAGINE还具有良好的多样性，可以进行3D可视化、地图制作等操作，适用于各种遥感应用领域。
3. ArcGISArcGIS是一套综合性的地理信息系统软件，其中包含了用于遥感图像处理的功能模块。
ArcGIS支持多种数据格式，包括遥感图像、矢量数据等，它提供了强大的地图制作、数据分析和空间分析功能，适用于对地理环境进行综合分析和决策支持的应用场景。
4. QGIS（Quantum GIS）QGIS是一款免费开源的地理信息系统软件，它也具备一定的遥感图像处理功能。
QGIS支持多种数据格式，并提供了丰富的数据处理和分析工具。
虽然QGIS在遥感影像处理方面功能相对较弱，但对于初学者来说，它是一个很好的入门选择。
二、操作指南1. 数据导入无论使用哪种软件，首先需要将遥感数据导入软件中。
通常可以通过“打开”或“导入”按钮选择要处理的数据文件，然后软件会自动将数据加载到工作界面中。
对于大规模的数据集，一些软件还提供了批量导入功能，可以一次性导入多个数据文件。
2. 图像预处理在进行进一步的数据分析之前，通常需要对遥感图像进行一些预处理。
ENVI 4.4-----遥感影像处理的首选平台
ENVI 4.4-----遥感影像处理的首选平台ENVI4.4在原有ENVI强大功能的基础上，采用先进的算法和面向工作流的处理方法，提供了新的空间特征提取模块，增加了对新的数据格式的支持，增强了对矢量数据的支持。
即使是非专业技术人员也能利用ENVI4.4快速地进行图像处理，从而使得图像处理和分析更加简单、高效。
ENVI4.4新增了以下主要功能：∙流程化图像处理工具——SPEAR∙流程化图像特征提取模块——FX∙先进的波谱处理工具——植被抑制工具∙新的数据格式支持∙ENVI ZOOM对矢量的支持功能加强∙ENVI ZOOM中新的可视化工具SPEAR工具SPEAR(Spectral Processing Exploitation and Analysis Resource) 是一个用于管理图像处理流程的工具，SPEAR包含PCA变化检测、Subtractive变化检测、道路提取、水体提取、数据融合、分类及分类后处理、水的相对深度、波谱相似地物提取、植被指数工具、船只提取10个流程化图像处理工具。
SPEAR工具的特点如下：∙流程化：向导的方式进行流程化图像处理和信息挖掘∙易用：让非专业人员也能够熟练使用ENVI高级空间光谱分析技术∙快速：用SPEAR模块进行图像处理,速度比以前快了3-4 倍SPEAR子模块界面风格如下图所示：FX模块FX模块（Feature Extraction）采用流程向导的方式，快速从高分辨率全色或者多光谱数据中提取各种特征地物，如车辆、建筑、道路、河流、桥、河流、湖泊以及田地等。
FX模块的主要特征有以下几点：∙简单：采用流程化操作，通过分割、合并、分类三步就可以快速提取地物信息，使操作更简单。
∙精确：采用面向对象的特征提取方法，运用空间特征+纹理特征+波谱特征来提取信息，使提取的信息更准确。
∙快速交互：提供交互式预览窗口，可实时查看分割、合并、分类结果。
∙共享：可以共享流程运行过程中产生的参数，为以后的特征提取提供专家知识支持。
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波段运算（Band Math）： 1. 选择 Basic Tools > Band Math. 将出现 Band Math 对话框。假如运算结果是一个二 维数组，它将接受任何有效的 IDL 数学表达式、函 数或程序。 2. 在标签为 “Enter an expression:” 的文本框内， Enter 输入变量名（将被赋值到整个图像波段或可能应用 到一个多波段文件中的每个波段） 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 3. 一旦一个有效的表达式被输入，点击 “OK”处理。 将出现 Variable/Band Name Pairings 对话框
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三个显示窗口
1、滚动窗口（Scroll Window):显示了经 重采样后分辨率降低了的完整范围的影像， 可以用鼠标移动更新影像 2、主影像窗口（Image Window):以实际 的分辨率（未经重采样）来显示影像的某 一部分，缩放控制矩形方框来指示缩放窗 口中显示的区域 3、缩放窗口（Zoom Window):
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选择感兴趣区（ROIs） 选择感兴趣区（ROIs）
• 从主影像显示窗口中选 择Overlay>>Region of Interest,或在影像中点击 鼠标右键，快捷菜单中 选择ROI Tools。接着 与该主影像显示窗口相 对应的ROI Tools就会 显示在屏幕上。
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绘制代表感兴趣区的多边形： 在主影像窗口中点击鼠标左键，建立感兴趣区的第 1个顶点，再次点击左键，按顺序选择更多的多边 形点，点击右键闭合多边形。再一次点击右键固定 多边形的位置。再右键双击填充多边形，建立完成 ROI。 通过选择ROI Tool对话框顶部的单选按钮，感兴趣 区也可以在缩放窗口和滚动窗口中被定义。当一个 ROI被定义后，该区域会显示出来。 要定义一个新的感区，点击New Region按钮。再 按上面的步骤操作。
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专题二 分类
• 1、非监督分类 • Classification>>Unsuoervised>>K-Means 或IsoData生成非监督分类的影像
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监督分类
• Classification>>Supervised>>[method]， 在这里[Method]是下拉菜单中所列的某个监 督分类法（Parallelepiped, Minimum Distance, Mahalanobis Distance, Maximum Likelihood, Spectral Angle Mapper, Binary Encoding或者Neural Net) • 使用上节课所讲的方法来建立训练样区 （ROIs)。
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矢量叠合与处理
• ENVI提供了一套矢量可视化和分析工具，包括Arcview Shape文件的输入、矢量编辑和矢量查询。 • 在可用波段列表中，单击TM的波段4，选择Gray Scale， 单击Load Band，显示灰度影像； • 要打开一个矢量文件，可以从ENVI的主菜单中选择 ENVI File>>Open Vector File>>ENVI Vector File;进入can_tm 目录，并选择包含该地区的矢量文件can_1st.evf • 单击每一个矢量层的名字，查看信息 • 在对话框的底部单击Select All Layers,来选择所有列出的 层。 • 点击Load Selected按钮，当出现Load Vector Layer后， 再点击Display#1,矢量全部显示在第一个影像的窗口中
ENVI遥感影像处理 ENVI遥感影像处理
邓文胜 湖北大学资源环境学院
专题一 ENVI简介 ENVI简介
• 打开：开始＞＞程序＞＞ ENVI4.4＞＞ENVI • 加载一幅影像：file>>Open Image File>>进入文件夹＞＞ 文件（如can_tmr.img）>>再 点击Open,选择波段4，单击 Gray Scale＞＞单击Load Band
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波谱角填图分类法 （Spectral Angle Mapper Classification, SAM):它是一 个基于物理的波谱分类法， 用N维角度将像元与参考波 谱相匹配。该算法将光谱看 做是空间中的矢量，矢量的 维数就等于波段的个数，通 过计算波谱间的角度，来判 断两个波谱间的相似度。 Import>>from ROI from input file>>select all>>Apply>>output file
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要定义第二种类，可以从散点图窗口菜单中选择 Class，并选择第二种颜色，重复以上步骤。 在散点图菜单中选择Options>>Export All，将导出 所有感兴趣的区域，并出现ROI Tool对话框。 也可以在主影像窗口菜单中选择Overlay>>Region of Interest,ROI Tool对话框将出现在屏幕上。在缺 省状态下，导入到ROI Tool对话框中感兴趣的名字 会以Scatter Plot Export 开头，然后在后面加上区 域的颜色和点的个数。 File >>Cancel来关闭散点图。
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动态链接影像
• 要将两幅影像链接动态显示，可以直接在一幅影 像上叠合另一幅影像来进行比较分析的方式来实 现。 • 从任意一幅影像的主窗口中 ，选择 Tools>>Link>>Link Displays.点击OK Displays. OK • 在任意一幅影像的主影像窗口中，将鼠标光标移 动到缩放控制框中之外，然后按住左键，并移动 鼠标。另一幅影像的一部分将在主影像窗口中显 示出来。 • 能够改变显示叠合区域的大小，只需按住鼠标中 键，并拖到一个合适的区域即可。
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波谱分类法（Endmember 波谱分类法（Endmember Collection)
• 利用影像或者波谱库的波谱曲线来进行监 督法的波谱分类。 Classification>>Endmember Collection>>点 击对话框底部的Open File按钮>>select a File>>选择can_tmr.img，点击OK；就会打 开Endmember Collection: Parallel对话框 （默认的）。所有的可用的分类方法都列 在菜单Algorithm>>[Method].
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保存和输出影像
• 从主影像窗口菜单栏中，选择File>>Save Image As>>Image File,Output Display to Image File,对话框就会出现在屏幕上。 • 选择24bit彩色或8bit灰阶输出，然后再选择 其他图形选项（包括注记和公里网）以及 边框设置。 • 使用所需的单选按钮，将影像结果输出到 Memory或File中。 • 点击OK，保存影像。
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使用对比拉伸
• 在缺省状态下，ENVI用2%的线性拉伸来显 示所有影像。 • 对比度拉伸：在主影像窗口中选择Enhance， 有6个选项；在列表中选择1项。 （如 Enhance>>Equalization)
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使用颜色映射表
• 在主影像窗口中选择Tools>>Color Mapping>>ENVI Color Tables,在对话框底 部选择一个颜色表。 • 在ENVI Color Tables对话框中，选择 Options>>Reset Color Table，颜色表变成 灰阶颜色表 • 选择File>>Cancel，关闭对话框。
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2、混淆矩阵 ENVI计算混淆矩阵是对两幅影像（分类影像和真实 影像），或者对分类影像和感兴趣区进行比较。 Classification>>Post Classification>>Confusion Matrix>>[Method]，基中[Method]为Using Ground Truth Image 或者Using Ground Truth ROIS
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对影像进行注记
• 从主影像菜单栏中选择Overlay >>Annotation>>Text对话框。 • 注记类型：从Object菜单进行选择， Text,Symbol,Rectangle,等默认的 是Text，对话框随注记类型改变。 • 放置注记：在Text文本框中输入相 应的文本，改变字体颜色、大小等， 然后在主影像窗口中合适的位置上， 点击鼠标左键，接着文本会在所选 点的位置上显示出来。使用左键拖 动文本注记小圆柄，在窗口中放置 文本注记。右键结束。 • File>>Save Annotation来保存。
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要把一个值赋给原先实例中 的变量 “b1”： ： 1. 在标签为 “Variables used in expression:” 的文本 框内，点击表达式 “B1”。 2. 在标签为 “可利用波段列 表:” 的列表中，点击所需要 的波段。 若选择输出到一个文件，键 入一个输出文件名，或使用 “Choose” 按钮选择一个文 件名，然后点击 “OK”。
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添加网格
• 在主影像窗口中选择 Overlay>>Grid Lines。 • 在Grid Lines Parameters 对话框中，选择 Options>>Edit Pixel Grid Attributes下拉菜单，打开 对话框。设置公里网的线宽、 颜色和公里网间隔，再点击 OK。最后点击Apply
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分类后处理
• 1、分类统计（Class Statistics) Classification>>Post classification>>Class Statistics，选择分类影像can_sam，然后点击OK。 接着选择被用来分类的原始影像can_tmr.img，点击 OK 使用Class Selection对话框来选择要进行统计的类， 点击Select all items，再点击OK。 在Compute Statistics Parameters中选择要统计的 信息，点击OK，出现统计图表。