envi波谱分析
ENVI高光谱分析

使用ENVI大气校正模块——输入文件准备
• 数据是经过定标后的辐射亮度(辐射率)数据 • 数据带有中心波长(wavelenth)值,如果是高光谱还必
HYMAP
• Spectral coverage: • VIS:400-800nm,15nm bands; • NIR:881-1335nm, 14nm bands; • SWIR1:1400-1813nm, 12nm bands; • SWIR2:1950-2543nm, 16nm bands; • Spectral bands: 126 • FOV: 60° • IFOV: 2.5 mrad(along_track) • 2.0 mrad(across_track) • Pixels per line: 512
为什么做大气纠正?
• 太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射 回传感器
• 原始影像包含物体表面,大气,以及太阳的信息 • 如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性,我们必须将
它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来。
大气散射
邻接反射
LOWTRAN模型 – MORTRAN模型 – ATCOR模型 – 6S模型
• ENVI提供针对特定传感器的定标,包括ASTER、 AVHRR、MODIS、MSS、TM、IKONOS、QuickBird、 WorldView等;通用方法,包括:平场域定标、对数残差、 内部平均反射率法和经验线性;针对热红外数据,还提供 大气校正工具、相对通道发射率、归一化发射率、Α残差 等定标工具。
ENVI高光谱分析技术

ENVI高光谱分析技术ENVI高光谱分析技术指的是利用ENVI软件和高光谱数据对地球表面进行分析和解译的技术。
高光谱分析技术是一种通过检测和记录地球表面上的物质反射和辐射特征来获取地物信息的方法。
通过分析不同波长的光谱数据,可以对地表进行分类、监测和测量,同时提供了对地球表面物质和环境变化的深入理解。
ENVI软件是一款功能强大、易于使用的高光谱遥感图像处理和分析软件。
它可以对高光谱数据进行校正、预处理、分割、分类、特征提取和变化检测等操作,进一步提取和分析高光谱数据中的信息。
ENVI软件可以处理来自多个传感器和平台的高光谱数据,包括卫星、航空和地面平台。
高光谱分析技术的主要步骤包括:1.数据获取和预处理:包括获取高光谱数据源,对数据进行几何校正、大气校正和辐射校正等预处理,以消除大气和仪器引起的影响。
2.高光谱数据展示和可视化:通过ENVI软件可以将高光谱数据以图像或光谱曲线的形式进行可视化,直观展示不同波段的反射率或辐射亮度。
3.特征提取和分类:通过ENVI软件中的分类算法,可以对高光谱数据进行地物分类,将不同类型的地物分开并标记出来。
常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类等。
4.目标检测和提取:通过高光谱分析技术,可以识别和提取特定目标或特征,如植被指数、污染物浓度等。
5.变化检测和监测:通过对不同时期的高光谱数据进行比较,可以检测地表发生的变化,如土地利用变化、植被覆盖变化等。
6.数据分析和解释:通过对高光谱数据中的光谱曲线进行分析,可以推断地表物质的成分和性质,并进行解释和评估。
高光谱分析技术在许多领域中得到广泛应用。
在农业领域,可以通过分析作物的生长状态、养分含量和病虫害情况,提供精准的农作物管理和决策支持。
在环境监测领域,可以监测水质、土壤质量、植被变化等环境指标,提供环境保护和可持续发展的数据支持。
在城市规划和土地管理领域,可以分析土地利用类型、城市扩张和更新等信息,为城市发展提供科学依据。
高光谱ENVI使用方法简介

高光谱制图—FLAASH大气校正
FLAASH是目前精度最高的大气辐射校正模型, 使用了 MODTRAN 4+ 辐射传输模型的代码,基 于像素级的校正 FLAASH可对Landsat, SPOT, AVHRR, ASTER, MODIS, MERIS, AATSR, IRS等多光谱、高光谱 数据、航空影像及自定义格式的高光谱影像进行 快速大气校正分析。能有效消除大气和光照等因 素对地物反射的影响,获得地物较为准确的反射 率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数
高光谱制图—FLAASH大气校正(5)
如果要自动保存前面所输入的FLAASH参 数 如果需要生成相关诊断文件(如通道定义 文件等)
高光谱影像地理坐标定位
空间遥感平台在传感器采集数据的同时也精确地 记录了自身的几何信息,使用这些几何信息如星 历、姿态数据以及传感器探元与成像数据上像元 间的几何关系等,可以计算出影像上每一个像元 所对应的经纬度,其结果将作为影像数据的辅助 地理信息一并打包发布给用户。利用这些详细的 输入几何信息(Input Geometry)使得影像不需 要选择大量地面控制点就可以进行几何精纠正, 即ENVI所谓的地理坐标定位Georeference)。
比较N维散点图和二维散点图 利用N维散点图进行端元选取,理解使用菜 单Class Controls的使用 N维可视化仪同光谱剖面的链接,使用鼠 标中键来进行光谱曲线的绘制 光谱分析与N维可视化仪连接起来
高光谱影像分析-光谱切面
光谱切面包括水平切面、垂直切面和任意 方向切面。 切面是一幅ENVI影像,沿水平方向的切面, 样本数等于光谱波段数,行数等于采样数; 沿垂直方向的切面,样本数等于行数;对 于任意方向的切面,样本数等于沿ROI折 线的像元总数
ENVI中自带地物波谱库介绍

ENVI中自带地物波谱库介绍一切地物,由于其种类和环境条件不同,反射和辐射电磁波的特征随波长而变化。
通常用二维几何空间内的曲线表示,横坐标表示波长λ(或者波段序号),纵坐标表示反射率ρ(或者像素值),称为波谱曲线。
地物波谱可以通过仪器测量,如波谱仪,也可以通过高光谱/超光谱图像上获取。
ENVI的波谱库文件是以图像文件格式保存,包括一个二进制的数据文件(后缀默认.sli)和一个头文件(.hdr),当做一个图像显示时候,图像的行表示一个波谱曲线,列表示采样点(X轴波段序号),像素值表示反射率或者其他值。
ENVI自带5种标准波谱库,存放在…\ITT\IDL80\products\envi48\spec_lib,分别在5个文件夹中,储存为ENVI图像格式,有两个文件组成:.sli和.hdr。
具体情况如下:GS矿物波谱波长范围0.4~2.5μm,包括近500种典型的矿物,近红外波长精度为0.5 nm,可见光波长精度为0.2 nm,存放位置:spec_lib\usgs_min,波谱文件usgs_min.sli和头文件usgs_min.hdr。
2.植被波谱存放位置:spec_lib\veg_lib,来自两个地方。
USGS植被波谱库波长范围0.4~2.5μm,包括17种植被波谱,近红外波长精度为0.5 nm,可见光波长精度为0.2 nm,波谱文件usgs_veg.sli和头文件usgs_veg.hdr。
Chris Elvidge植被波谱库波长范围0.4~2.5μm,包括干植被(veg_1dry.sli)和绿色植被两个波谱库(veg_2grn.sli),0.4 ~0.8μm波长精度为1nm,0.8 ~ 2.5μm波长精度为4nm。
3.JPL波谱库波长范围0.4~2.5μm,来自三种不同粒径160种“纯”矿物的波谱。
存放位置:spec_lib\jpl_lib,包括以下三个波谱库:jpl1.sli 粒径<45 μmjpl2.sli 粒径45-125 μmjpl3.sli 粒径125-500 μm0.4~0.8μm波长精度为1nm,0.8~2.5μm波长精度为4nm。
envi波谱分析

Spectral Analyst (波谱分析)ENVI的波谱分析TM有利于根据材料的波谱特征识别它们。
它运用ENVI技术,如二进制编码、波谱角度制图仪以及波谱特征拟合等,对波谱库中的未知波谱与材料的匹配进行排序(见see“Binary Encoding”,“Spectral Angle Mapper”和“Spectral Feature Fitting”中对于方法的详细描述)。
你也可以限定你自己的波谱类似(spectral similarity)技术,并将它们添加到波谱分析中(见ENVI程序指南中的“Spectral Analyst Functions”)。
波谱分析的输出是一张输入的波谱库列表,匹配的顺序由最好依次到最差。
记录了一个总体的类似度“得分”和每个方法中个别的0~1得分。
详情见“Tips For Successful Use of the Spectral Analyst”。
警告这一函数并不识别波谱,仅仅为识别推荐可能的侯选者。
当用到类似的方法或改变了权重时,结果也许会改变。
进行实际的识别主要还在于你。
运用波谱分析:1 选择Spectral Tools > Spectral Analyst2 出现Spectrum Analyst Input Spectral Library对话框,选择用于比较的波谱库,点击“OK”出现Edit Identify Methods Weighting对话框。
3 在“Weight”文本框,为每种类似(近似)方法键入需要的权重系数权重系数可以为任何值,到波谱库的完全匹配将有一个输出的权重总和的“得分”。
一个推荐的起始点是在波谱特征拟合TM中用一个1.0的权重。
4 如果需要,为每种方法编辑“Min”和“Max”系数。
“Min”和“Max”系数用于表明什么数值被认为是完全匹配(通过将它们缩放到0与1之间)。
对于波谱角度制图仪(SAM)方法,到波谱库的类似(接近)由角度(弧度)来衡量,键入的最小值和最大值都用弧度表示。
ENVI高光谱数据分析操作手册

感兴趣区和掩膜的选择和使用可具体情况具体分析,运行一项或两项均可。
北京卓立汉光仪器有限公司
4. 滤波
打开图像,FilterConvolutions and Morphology。在Convolutions and Morphology Tools 中,选择 Convolutions滤波类型(高通滤波 器、低通滤波 器、拉普拉斯算子、方向滤波器、高斯高通滤波器、高斯低通滤波器、中值滤波 器、Sobel、Roberts、自定义卷积核)。
2.3.2.3. 保存波谱库
北京卓立汉光仪器有限公司 在Spectral Libraries Resampling Parameters对话框中,为Resample Wavelength To选择匹配源,一般选择图像文件为参考。 输出重采样波谱库.sli
北京卓立汉光仪器有限公司
3. 感兴趣区和掩膜
3.1. 感兴趣区(ROI)
Display 窗 口 中 , Overlay → Region of Interest , 在 ROI 对 话 框 中 , 单 击 ROI_Type→Polygon. 绘制窗口中,选择Image,绘制一个多边形,右键结束,可根据需要多绘制 几个。
主菜单→Basic Tools→Subset Data via ROIs,选择裁剪图像。 在Saptial Subset via ROIs Parameters中,设置参数。 Select Input ROIs,选择绘制的ROI。 Mask Pixel Outside of ROIs选择yes。
4.1. 设置参数
Kernel Size(卷积核大小):奇数。 Image Add Back(加回值):将原始图像中的部分加回到卷积滤波结果图像中, Editable Kernel(卷积核中各项的值)。
ENVI高光谱分析技术

Water Vapor (std atm-cm)
518 1Байду номын сангаас60
1762 2589 3636
5119
Water Vapor (g/cm2) 0.42 0.85
HYDICEAISA、DAIS、CASI、HYMAP
AVIRIS
• Spectral coverage: • VIS to NIR (400-2500nm) • Spectral bands: 224 • Spectral resolution: <10nm • FOV: 30° • IFOV: 1.0 mrad • Digitization:12 bits
• 基于统计学模型
– 平场域定标 – 对数残差 – 内部平均反射率法 – 经验线性
• 基于简化辐射传输模型的黑暗像元法 • 基于统计的不变目标法 • 基于植被指数的大气阻抗植被指数法 • ……
ENVI大气校正模块
• ENVI的大气校正模块的模型为MODTRAN 4+模型,它是 由Spectral Sciences, Inc. (SSI)和Air Force Research Labs (AFRL)合作开发,ITT VIS进行整合和图形化。
使用ENVI大气校正模块——基本参数设置
• 传感器基本信息设置
使用ENVI大气校正模块——大气模型
Model Atmosphere
Sub-Arctic Winter (SAW) Mid-Latitude Winter (MLW) U.S. Standard (US) Sub-Arctic Summer (SAS) Mid-Latitude Summer (MLS) Tropical (T)
• 多光谱与高光谱的模型基础一样:MODTRAN 4+。这个 模块通过高光谱像素光谱上的特征来估计大气的属性,可 以有效地去除水蒸气, 气溶胶散射,漫反射的邻域效应。 采用向导式操作流程,还包括快速大气校正功能。
标准范本-ENVI高光谱分析技术

使用ENVI大气校正模块——输入文件准备
• 数据是经过定标后的辐射亮度(辐射率)数据 • 数据带有中心波长(wavelenth)值,如果是高光谱还必
水气去除设置Water Retrieval
• 水气去除设置,采用两种方式对水气进行去除:
– 利用水气去除模型恢复影像中每个像元的水气量 • 使用水气去除模型,数据必须具有15nm以上波谱分辨率,且 至少覆盖以下波谱范围之一: 1050-1210 nm (对应 1135 nm) 870-1020 nm (对应940 nm) 770-870 nm (对应820 nm)
ENVI高光谱分析技术
邓书斌
主要内容
• 1、高光谱简介 • 2、高光谱数据预处理 • 3、物质制图与识别、探测 • 4、植被分析
1、高光谱遥感简介
• 光学遥感技术的发展:
– 全色(黑白)--彩色摄影--多光谱扫描成像--高光谱遥感
• 高光谱分辨率遥感(HyperspectralRemote Sensing)
和几个植被波谱
– Johns hopkins university 0.4~14um 矿物波谱
– IGCP264 (项目) 到
26个质优样品应用波谱仪测量得
• 打开波谱库(spectral/spectral libraries/…view)
• 显示波谱曲线(点击)
• 创建波谱库(spectral/spectral libraries/…builder)
3、物质制图与识别、探测
高光谱数据分析ENVI操作手册

高光谱数据分析ENVI操作手册1.常见参数选择主菜单→File→Preferences●用户自定义文件(User Defined Files)图形颜色文件,颜色表文件,ENVI的菜单文件,地图投影文件等。
需重启ENVI ●默认文件目录(Default Directories)默认数据目录,临时文件目录,默认输出文件目录,ENVI补丁文件、光谱库文件、备用头文件目录等,需重启ENVI。
●显示设置(Display Default)可以设置三窗口中各个分窗口的显示大小,窗口显示式样等。
其中可以设置数据显示拉伸方式(Display Default Stretch),默认为2%线性拉伸。
●其他设置(Miscollaneous)制图单位(Page Unit),默认为英寸(Inches),可设置为厘米(Centimeters)还有缓冲大小(cache size),可以设置为物理内存的50-75%左右。
Image Tile Size不能超过4M。
2.显示图像及其波谱2.1.打开文件●主菜单,Open Image File→文件名.raw。
●或Window→Available Bands List→File →Open Image File→文件名.raw。
2.2.显示图像●显示单波段灰度级图像:Gray color,选择的波段一般是图像显示最清晰的波段。
●显示伪彩色图像:RGB color,选择具有明显吸收谷、强烈反射作用和所含信息量较大的波段作为彩色合成RGB波段。
●显示真彩色图像:波段列表(Available Bands List)中,右键→Load TrueColor 。
●图像保存:Display窗口,File→Save Image As→Image File,选择输出格式、路径和名称,OK。
●动画显示:Display窗口,Tools→Animation,动态显示各波段图像,能很快的分辨出包含信息量较多的波段。
ENVI遥感图像处理-高光谱数据的处理与分析

1.1 ENVI Classic标准波谱库
保留原来的5种标准波谱库,存放在 …\Harris\ENVI54\classic\spec_lib,分别在5个文件夹 中,储存为ENVI波谱库格式
✓ USGS矿物波谱 ✓ 植被波谱 ✓ JPL波谱库 ✓ IGCP264波谱库 ✓ JHU波谱库
1.2 波谱库创建
元波谱收集 • 基于连续最大角凸锥(Sequential Maximum Angle Convex Cone——简
称SMACC)的端元自动提取。
4、高光谱图像物质识别
4 物质识别
ENVI提供许多波谱分析方法,包括:二进制编码、波谱 角分类、线性波段预测(LS-Fit)、线性波谱分离、光谱 信息散度、匹配滤波、混合调谐匹配滤波(MTMF)、 包络线去除、光谱特征拟合、多范围光谱特征拟合等
5.2 波谱识别
波谱角分类 /Classification/Supervised Classification/Spectral
Angle Mapper Classification
5.3 分类结果浏览及后处理
得到的结果就是ENVI的分类文件的格式,自动加载显示 在图中。
分类后处理
5.4 向导式目标识别——沙漏分析工具
4 物质识别
专题内容:
✓ 用波谱角分析方法从高光谱图像中识别物质
数据
✓ “301-技术专题:高光谱数据处理与分析\2-物质识别”
端元波谱收集
物质识别
5、高光谱图像分类
5 高光谱图像分类流程
影像文件
最小噪声分离 MNF
数据维数判断
是否从图像获得端
否
元波谱
计算纯净像元指数
N维可视化和端元选择
ENVI高光谱数据处理流程

ENVI高光谱数据处理流程一、显示图像波谱1.打开文件:主菜单中,File→Open Image File→文件名.raw或者Window→Available Bands List→File →Open Image File→文件。
2.显示真彩色图像:波段列表(Available Bands Lis)中,右键→Load TrueColor。
3.*设置像素大小:主窗口(Display)中,右键→Pixel Locator。
4.绘制波谱:主窗口中,右键→Z Profile(Spectrum)。
5.收集任意点波谱:Spectral Profile中,Options→Collect Spectra,点击图像任6.光谱平滑:Spectral Profile中,Options→Set Z Profile Avg Window,将window7.部分光谱:主菜单→Basic Tools→Resize Data(Spatial/Spectral)→Spectral Subset,选择需要的光谱波段。
生成新的文件,右键→Load True Color to<new>。
显示新图像。
8.关闭所有文件:File→Close All Files。
二、标准波谱库主菜单→Spectral→Spectral Libraries→Spectral Library Viewer→安装文件夹下,ITT\IDL\IDL80\products\envi48\spec_lib。
共有usgs_min、veg _lib、jpl_lib、jhu_lib四个标准波谱库。
在Spectral Library Viewer中,单击波谱名称,自动显示波谱。
三、自定义波谱库1.输入波长范围:在菜单中,Spectral Spectral Library→Spectral Library Builder2.波谱收集:以从影像数据中收集波谱为例:a)打开高光谱图像,收集任意点波谱。
ENVI5.1新增波谱库及波谱曲线工具

ENVI5.1新增波谱库及波谱曲线工具1. 概述ENVI 5.1波谱库中新增了2443种的Aster的波谱文件,同时对应的波谱工具也有了很大的该进,可以帮助用户直观的看到每一种波谱库中的文件个数,以及更为方便的查看每一种波谱文件的波谱曲线。
ENVI 5.1的波谱库浏览器具有的特点:界面更清新波谱库文件统计更方便、直观新增2443种Aster波谱文件ENVI5.1新增波谱库及波谱曲线工具图1.1 ENVI 5.1波谱库中的波谱文件除了上述功能特点以外,ENVI5.1采用全新的光谱曲线显示工具,可浏览波谱库数据和绘制新的波谱曲线图,内置植被指数图例。
支持属性的修改、支持多个显示窗口的拖放,可显示X、Y、Z以及任意方向的剖面图。
图1.2 新的波谱曲线图窗口2. 详细功能操作下面以具体数据学习这些工具的使用。
数据地址:..\Exelis\ENVI51\classic\data波谱库地址:..\ Exelis\ENVI51\classic\spec_lib2.1 新增2443种Aster波谱文件一切地物,由于其种类和环境条件不同,反射和辐射电磁波的特征随波长而变化。
通常用二维几何空间内的曲线表示,横坐标表示波长λ(或者波段序号),纵坐标表示反射率ρ(或者像素值),称为波谱曲线。
地物波谱可以通过仪器测量,如波谱仪,也可以通过高光谱/超光谱图像上获取。
ENVI的波谱库文件是以图像文件格式保存,包括一个二进制的数据文件(后缀默认.sli)和一个头文件(.hdr),当作一个图像显示时候,图像表示的波谱曲线,X轴为波长/波段号/波数,Y轴像素值表示反射率或者其他值。
ENVI 5.1中新增的Aster波谱文件中总共包括了2443种波谱文件,其中包括manmade、meteorite、mineral、rock、soil、vegetation以及water波谱库等32种大地类的波谱库,详细内容见下图。
图2.1 新增Aster波谱文件2.2 波谱库浏览器Spectral Library ViewENVI 5.1 主菜单-> Display -> Spectral Library View -> 直接弹出对话框:ENVI自带的波谱库文件;ENVI5.1新增波谱库及波谱曲线工具图2.2 ENVI自带波谱库文件1) 选择打开Veg_lib(99)中的几个植被波谱文件;在vegetation波谱库中选择6种不同植被的波谱曲线,在下图可以看到起对应的波谱曲线,以及波谱文件的属性信息,包括常规信息和曲线信息。
ENVI高光谱分析

ENVI高光谱分析ENVI(Environment for Visualizing Images)是一种用于遥感数据分析和处理的软件平台,通过其高光谱分析工具,可以对高光谱数据进行处理和解释。
高光谱分析是一种基于光谱信息的数据分析方法,可以通过测量目标物体反射或辐射出的电磁波谱,来获取物体的光谱特性以及与之相关的信息。
高光谱数据是由接收传感器采集的波长范围较宽的连续光谱数据。
与常规的彩色图像数据相比,高光谱数据包含了更多的细节和信息。
通过对高光谱数据进行分析,可以提供更准确和全面的目标物体特征、组成和状态信息。
ENVI高光谱分析提供了一系列功能强大的工具和算法,用于处理和分析高光谱数据。
首先,可以利用ENVI对高光谱数据进行预处理,如去噪、辐射校正和几何校正等。
然后,可以通过ENVI的分类分析功能对高光谱数据进行分类,将目标物体按照其光谱特性划分为不同的类别,如植被、水体、建筑物等。
此外,ENVI还提供了目标检测和变化检测的功能,可以帮助用户发现目标物体的存在和变化。
ENVI高光谱分析还支持光谱曲线的提取和分析。
用户可以选择感兴趣的区域或像素,提取其代表性的光谱曲线,并进行分析。
通过对光谱曲线进行分析,可以获取目标物体的物理特性信息,如物质组成、粒径分布等。
此外,ENVI还支持光谱相似性和光谱混合分析等功能,帮助用户更好地理解和解释高光谱数据。
ENVI高光谱分析还提供了数据可视化和结果输出的功能。
用户可以利用ENVI的图像显示和分析工具,对高光谱数据进行可视化,以便更直观地观察和分析数据。
同时,用户还可以将分析结果输出为图像文件或报告,以便与其他人共享和交流。
总而言之,ENVI高光谱分析为用户提供了一种强大且全面的工具,用于处理和解释高光谱数据。
通过利用ENVI的功能和算法,用户可以更准确地分析高光谱数据,获取目标物体的光谱特性和相关信息,从而在不同领域的应用中取得更好的效果和成效。
无论是在农业、环境、地质、气象还是其他领域,ENVI高光谱分析都可以帮助用户更好地理解和利用高光谱数据,并为实现可持续发展和智能决策提供有力支持。
ENVI培训第四篇-高光谱专题

波谱分析首先需要打开一个波谱库,然后将未 知波谱与波谱库中的波谱进行匹配处理,该工 具运用波谱角分类,波谱特征拟和二进制编码 技术,对一未知波谱与波谱库中要素的匹配进 行排序,输出一个列表,按照波谱匹配的好坏依 次排列,并纪录一个总体的得分. 匹配时需要设置三种方法所占的权重,权重是 任意的,最后输出一个总体得分,得分越高,表明 匹配效果越好.
MNF变换
主要有两个作用: 分离图像中噪声 图像解相关(散点图, Animation)
计算时需要输入的参数 统计信息的图像范围 shift diff subset 噪声统计文件(可以用到另一副图像上做变换) MNF统计文件(反变换的时候要用) Mnf变换输出波段选择(根据特征值选择输出波段)
微弱信息提取
ENVI RX Anomaly Detection Tool
Spectral/ RX Anomaly Detection
• • • • •
限于多光谱或者高光谱影像 自动检测不同于背景的目标物 提取出来的目标非常小 计算快,操作简单,精度高 Algorithm运算法 RXD standard RXD 运算法
N维可视化器 提取PPI_ROI后打开N维可视化器,选择 MNF变换结果,系统默认导入PPI_ROI PPI_ROI端元提取 波谱曲线对比编辑ROI 生成地物平均波谱 波谱分析,端元识别
分类
波谱角分类SAM
植被指数工具
提供了生物物理学交叉检验(BIOPHYSICAL CROSS CHECK) 通过植被指数计算器统一进行计算 能够根据影像信息自动显示可计算的植被指数 还提供了3种植被指数分析工具可广泛用于精准农业、 林业管理和火点监测的专题分类制图。另外,植被分 析工具箱还包括了植被指数的计算公式和取值范围等 相关知识和编程参考。
ENVI上机大实验报告

ENVI上机⼤实验报告遥感原理与应⽤⽬录1、实验⼀⾼光谱数据分析 (2)2、实验⼆影像镶嵌 (15)3、实验三影像配准 (26)4、实验四⾮监督分类 (38)5、实验五监督分类 (41)6、实习总结 (49)- 1 -实验⼀⾼光谱数据分析⼀、实验⽬的本专题旨在向⽤户介绍波谱库的概念,并描述如何从感兴趣区中提取波谱信息,然后还将进⾏彩⾊合成,并使⽤⼆维散点图进⾏简单的分类。
让学⽣学会如何使⽤ENVI 先进的⾼光谱⼯具对多光谱数据进⾏分析。
更好地理解⾼光谱处理的概念及其⼯具。
本专题将从特定矿物质的感兴趣区中提取其波谱曲线,并与波谱库中的波谱曲线进⾏⽐较,找出显⽰波谱信息的最佳RGB 彩⾊组合。
使⽤⼆维散点图定位独特的像元,探究其数据的分布特点,然后进⾏简单的分类。
⼆、实验数据介绍Imaging Spectrometer,简称为A VIRIS)所采集的表观反射率数据,该数据是美国内华达州(Nevada)Cuprite 地区的表观反射率数据,它使⽤ATREM ⼤⽓纠正建模软件进⾏了校正。
这个数据⼦集共包含50 个波段,波谱分辨率近似为10nm 宽,其波长范围为1.99~2.48µm。
三、实验内容本部分将介绍以下内容:波谱库操作、浏览和提取影像反射率波谱、ENVI 中感兴趣区(ROI)的定义及进⾏彩⾊合成影像的选取,其⽬的是为了鉴别波谱类型。
1加载A VIRIS影像数据并显⽰灰阶影像在 ENVI 主菜单中,选择 File → Open Image File,然后选择进⼊envi47/data⽬录。
选择zhumuqian 95_at.int ⽂件作为输⼊⽂件名,点击Open 弹出可⽤波段列表,它将列出 50 个波段的名字。
在可⽤波段列表对话框中,选择 Band 193(2.2008um),点击 Gray Scale 单选按钮,然后点击 Load Band。
将灰度影像加载到显⽰窗⼝中。
从主影像窗⼝菜单中选择 Tools> Profiles>Z Profile (Spectrum),提取表观反射率波谱曲线。
ENVI高光谱分析

ENVI高光谱分析ENVI高光谱分析是一种用于图像处理和数据分析的软件平台,主要用于处理和分析在大气、地球表面和水体等领域获取的高光谱数据。
高光谱数据是指在较窄波段范围内获取的光谱信息,通常包含数百个波段。
ENVI高光谱分析利用这些波段信息,可以提供更详细、更精确的数据结果,有助于理解地球表面的复杂变化和环境过程。
1.数据预处理:ENVI高光谱分析可以对高光谱数据进行预处理,包括大气校正、辐射校正、几何纠正等。
这些预处理步骤可以消除由于大气、仪器和环境等因素引起的杂乱噪声,并提高数据的质量和可靠性。
2.特征提取:ENVI高光谱分析可以通过使用不同的数学和统计算法,从高光谱数据中提取目标的特征信息。
这些特征可以用于分类、目标检测、遥感变化检测等应用。
3.数据可视化:ENVI高光谱分析可将高光谱数据以多种方式进行可视化,包括光谱曲线、散点图、等高线、伪彩色图等。
这些可视化方法有助于用户直观地理解数据的内在规律和潜在关系。
4.数学建模和分析:ENVI高光谱分析提供了多种数学建模和分析工具,包括主成分分析、线性回归、非线性回归、聚类分析等。
这些工具可以帮助用户识别数据中的模式和趋势,从而进行进一步的数据分析和解释。
5.地物分类:ENVI高光谱分析可进行高光谱图像的地物分类,包括监督分类和非监督分类。
监督分类需要用户提供一些参考样本,用于训练分类器;非监督分类则通过统计分析和像元聚类等方法,自动划分不同地物类型。
6.数据挖掘:ENVI高光谱分析可以挖掘高光谱数据中的隐藏信息和趋势,帮助用户发现新的知识和洞见。
数据挖掘算法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。
ENVI高光谱分析在许多领域具有广泛的应用,包括地球科学、环境监测、农业、气象、地质勘探等。
例如,在农业领域,ENVI高光谱分析可以帮助农民分析土壤和植被的光谱特征,以优化施肥、灌溉和作物管理等决策。
在环境监测领域,ENVI高光谱分析可以检测和监测大气污染、水体污染、土壤侵蚀等环境问题。
ENVI高光谱数据处理流程

ENVI高光谱数据处理流程一、显示图像波谱1.打开文件:主菜单中,File→Open Image File→文件名.raw或者Window→Available Bands List→File →Open Image File→文件。
2.显示真彩色图像:波段列表(Available Bands Lis)中,右键→Load TrueColor。
3.*设置像素大小:主窗口(Display)中,右键→Pixel Locator。
4.绘制波谱:主窗口中,右键→Z Profile(Spectrum)。
5.收集任意点波谱:Spectral Profile中,Options→Collect Spectra,点击图像任6.光谱平滑:Spectral Profile中,Options→Set Z Profile Avg Window,将window7.部分光谱:主菜单→Basic Tools→Resize Data(Spatial/Spectral)→Spectral Subset,选择需要的光谱波段。
生成新的文件,右键→Load True Color to<new>。
显示新图像。
8.关闭所有文件:File→Close All Files。
二、标准波谱库主菜单→Spectral→Spectral Libraries→Spectral Library Viewer→安装文件夹下,ITT\IDL\IDL80\products\envi48\spec_lib。
共有usgs_min、veg _lib、jpl_lib、jhu_lib四个标准波谱库。
在Spectral Library Viewer中,单击波谱名称,自动显示波谱。
三、自定义波谱库1.输入波长范围:在菜单中,Spectral Spectral Library→Spectral Library Builder2.波谱收集:以从影像数据中收集波谱为例:a)打开高光谱图像,收集任意点波谱。
高光谱数据分析ENVI操作手册

4.1. 设置参数
Kernel Size(卷积核大小):奇数。 Image Add Back(加回值):将原始图像中的部分加回到卷积滤波结果图像中, Editable Kernel(卷积核中各项的值)。
有助于保持图像的空间连续性。
滤波前
滤波后
北京卓立汉光仪器有限公司
5. 主成分分析列出各波段以及相应的百分比,可自主选择主成分波段。“No”系统会计 算特征值和显示供选择的输出波段。
5.2. 协方差矩阵、特征向量矩阵的统计
主菜单,Basic ToolsStatisticsView Statistics File,打开主成分分析中得到 的统计文件,可以得到各个波段的基本统计值、协方差矩阵、相关系数矩阵和特 征向量矩阵。 当协方差矩阵数据量较大时,不能直接在统计文件中显示,这时可通过输出 ASCII文件并导入到excel中来查看协方差矩阵和特征向量矩阵。 波长、 反射率和协方差矩阵、特征向量矩阵的数据分析可采用其他数值统计 分析软件进行。
2.2. 添加注记
在Spectral Library Plots窗口中,Option→Annotate Plot,手动添加注记,如文 Annotation窗口中,Object选择注记类型后,在Spectral Library Plots窗口中左 在Spectral Library Plots窗口中,右键→Plot Key,添加注记,名称和颜色在
选择Memory或在Enter Output Filename输入文件名生成新的文件。 右键→Load True Color to<new>,显示新图像。
北京卓立汉光仪器有限公司
1.6. 光谱数据输出
光谱曲线窗口中,File→Save Plot As→ASCII,在Output Plots to ASCII File文 件中,Selsct Plot To Output选中需要输出曲线的点,输出路径和名称,OK。
envi 波段特征指数

envi 波段特征指数摘要:一、引言二、envi波段特征指数介绍1.波段特征指数的定义2.envi波段特征指数的作用三、envi波段特征指数的计算方法1.波段差值法2.波段比值法四、envi波段特征指数的应用领域1.土地利用/覆盖分类2.生态环境监测3.城市规划与管理五、envi波段特征指数的优缺点分析六、总结正文:一、引言随着遥感技术的发展,地球观测卫星收集到的数据越来越丰富,波段特征指数作为遥感图像分析的一种重要方法,逐渐受到研究者和实践者的关注。
本文以envi波段特征指数为例,介绍其相关知识和应用。
二、envi波段特征指数介绍1.波段特征指数的定义波段特征指数是一种描述遥感图像波段之间差异的指标,通过计算不同波段间的比值或差值,可以得到一系列具有实际意义的波段特征指数。
2.envi波段特征指数的作用envi波段特征指数主要用于提取地表特征信息,例如植被、水体、土壤等,以便进一步进行分类和分析。
三、envi波段特征指数的计算方法1.波段差值法波段差值法是通过计算两个波段间的差值来得到特征指数,例如红光与近红光的反射率差值(NIR-R)可以表示植被的含水量。
2.波段比值法波段比值法是通过计算两个波段间的比值来得到特征指数,例如红光与近红光的反射率比值(R/NIR)可以表示植被的生物量。
四、envi波段特征指数的应用领域1.土地利用/覆盖分类通过计算envi波段特征指数,可以有效地对不同土地利用/覆盖类型进行分类,如森林、草地、水域等。
2.生态环境监测envi波段特征指数可以用于生态环境监测,如植被生长状况、水体污染程度等。
3.城市规划与管理在城市规划与管理领域,envi波段特征指数可以辅助分析城市绿化、水域分布等情况,为城市规划提供依据。
五、envi波段特征指数的优缺点分析优点:计算简便、结果直观,适用于不同类型的遥感图像。
缺点:受遥感图像质量和大气影响较大,对于特殊地物(如建筑、道路等)的分类效果不佳。
envi 波普运算最大最小值

波普运算是一种用于计算数据集最大值和最小值的统计方法。
波普运算的目的是通过对数据集进行有效的分析,寻找出数据的极值点,进而发现数据中的规律性和特征。
波普运算可以帮助人们理解数据集的分布情况,挖掘数据的潜在价值,为决策提供有力支持。
一、波普运算的相关概念1.波普运算的定义波普运算是一种统计分析方法,用于计算数据集中的最大值和最小值。
通过对数据进行波普运算,可以方便地了解数据的取值范围,并进一步进行数据处理和分析。
2.波普运算的应用领域波普运算广泛应用于金融、地质、气象、环境等领域。
在金融领域,波普运算可以帮助投资者识别资产的风险和机会;在地质领域,波普运算可以帮助地质学家理解地质现象的变化规律;在气象领域,波普运算可以帮助气象学家预测天气变化趋势;在环境领域,波普运算可以帮助环境保护者监测污染物的浓度变化。
二、波普运算的具体方法1.最大值的计算对于给定的数据集,最大值的计算是通过比较数据集中的各个数值,找出其中的最大值。
常用的方法有遍历法和分治法。
遍历法是逐个比较数据集中的数值,找出最大值;分治法是将数据集划分成若干子集,分别找出每个子集中的最大值,再从中选出全局最大值。
2.最小值的计算对于给定的数据集,最小值的计算与最大值的计算类似,也可采用遍历法和分治法。
找出数据集中的最小值,可以帮助理解数据的下限,并确定数据的波动范围。
三、波普运算的优缺点1.优点(1)简单易行。
波普运算的计算方法简单,容易理解和操作。
(2)直观易懂。
通过波普运算,可以直观地了解数据的取值范围和分布规律。
(3)适用范围广。
波普运算适用于各种类型的数据集,包括数字、时间序列、地理信息等。
2.缺点(1)数据量大时计算复杂。
对于大规模的数据集,波普运算的计算量较大,需要消耗较多的时间和计算资源。
(2)只能反映极值情况。
波普运算只能得出数据集的最大值和最小值,无法全面反映数据的分布情况。
四、结语波普运算是一种重要的统计分析方法,能够帮助人们快速了解数据的最大值和最小值。
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Spectral Analyst (波谱分析)
ENVI的波谱分析TM有利于根据材料的波谱特征识别它们。
它运用ENVI技术,如二进制编码、波谱角度制图仪以及波谱特征拟合等,对波谱库中的未知波谱与材料的匹配进行排序(见see“Binary Encoding”,“Spectral Angle Mapper”和“Spectral Feature Fitting”中对于方法的详细描述)。
你也可以限定你自己的波谱类似(spectral similarity)技术,并将它们添加到波谱分析中(见ENVI程序指南中的“Spectral Analyst Functions”)。
波谱分析的输出是一张输入的波谱库列表,匹配的顺序由最好依次到最差。
记录了一个总体的类似度“得分”和每个方法中个别的0~1得分。
详情见“Tips For Successful Use of the Spectral Analyst”。
警告
这一函数并不识别波谱,仅仅为识别推荐可能的侯选者。
当用到类似的方法或改变了权重时,结果也许会改变。
进行实际的识别主要还在于你。
运用波谱分析:
1 选择Spectral Tools > Spectral Analyst
2 出现Spectrum Analyst Input Spectral Library对话框,选择用于比较的波谱库,点击“OK”
出现Edit Identify Methods Weighting对话框。
3 在“Weight”文本框,为每种类似(近似)方法键入需要的权重系数
权重系数可以为任何值,到波谱库的完全匹配将有一个输出的权重总和的“得分”。
一个推荐的起始点是在波谱特征拟合TM中用一个1.0的权重。
4 如果需要,为每种方法编辑“Min”和“Max”系数。
“Min”和“Max”系数用于表明什么数值被认为是完全匹配(通过将它们缩放到0与1之间)。
对于波谱角度制图仪(SAM)方法,到波谱库的类似(接近)由角度(弧度)来衡量,键入的最小值和最大值都用弧度表示。
对于波谱特征拟合(SFF)方法,类似度由RMS拟合误差以及键入的最小值和最大值(用RMS误差单位)衡量。
对于二进制编码方法,最小值和最大值是正确匹配的波段百分比(0-1)。
若SAM或SFF的结果小于或等于最小值,表示进行了完美的匹配,得分为1。
若SAM或SFF的结果大于或等于最大值,得分将等于0。
如果二进制编码的结果小于或等于最小值,得分将等于0,若二进制编码的结果大于或等于最大值,得分将等于1。
见“Binary Encoding”,“Spectral Angle Mapper”和“Spectral Feature Fitting”中有关方法的描述。
5 在Edit Identify Methods Weighting对话框,点击“OK” 。
Spectral Analyst 对话框
波谱分析对话框显示了类似度(近似度)测量的结果。
它有两个下拉菜单:File和Options, 允许你打开一个新的波谱库,编辑权重、最小值和最大值,输入x、y放大系数,从一幅Z剖面图中得到输入波谱。
当显示一个波谱时,波谱分析就会检查显示的要进行分析的图示范围。
你可以用鼠标左键点击对话框的任何一角,将其拖曳到需要的大小和形状。
1 出现Spectral Analyst对话框时,点击“Apply”输入一个波谱。
·如果打开了一个波谱图,则这个波谱将被自动输入到波谱分析中。
·如果不只一个波谱被图示,选择需要的波谱名。
·波谱也可直接从一个Z-剖面窗口中输入(见下面)。
ENVI将对波谱库进行重采样,以便与输入波谱的分辨率相匹配。
2 选择下列选项:
·使用一个特定的波长范围,用鼠标中键将图幅窗口缩放到需要的波长范围,在Spectral Analyst 对话框中,点击“Apply”。
·在Spectral Analyst列表中的波谱库名上,双击鼠标左键,显示一幅具有输入波谱和一个选定的波谱库的图(经过连续波谱消除的)。
·打开一个新的波谱库文件,以便于在比较中应用:
A 选择File > New Spectral Library File.
B 出现Spectral Analyst Input Spectral Library对话框时,选择用于比较的波谱库。
·编辑方法中用到的权重系数,以及最小值和最大值:
A 选择Options > Edit Method Weights.
B 出现Edit Identify Methods Weighting对话框时,根据需要编辑权重系数,以及最小值和最大值。
·键入或编辑用于缩放输入波谱,使其与波谱库具有相同空间的X 和Y 缩放系数:
A 选择Options > Edit (x,y) Scale Factors.
B 出现Edit (x,y) Scale Factors对话框时,键入需要的X和Y缩放系数。
·直接从一个Z-剖面窗口中键入波谱:
A 选择Options > Auto Input via Z-profile.
B 在图像内或缩放窗口里点击,抽取需要的Z-剖面(见“Image Spectral Plots (Z Profiles)”)。
信息将出现在Spectral Analyst 窗口中。
当你将缩放框移如主显示窗口(Main display),Spectral Analyst信息将随之发生变化。
提示
如果你显示了两幅图像,在用Spectral Analyst 第二次显示之前,必须选择Options > Clear Auto Inputs。
波谱分析的输出
波谱分析的输出是输入波谱库中的每种材料的得分排序或赋有权重的得分。
最高得分表示匹配最好,波谱相似度(近似度)的可信度高。
类似的材料也许得分相对较高,但是不相关的材料得分较低。
对成功应用波谱分析的提示
波谱分析建立在波谱匹配技术(对成功运作有具体的要求)的应用上。
下面的条目总结了控制性能有效使用所考虑的事项。
波长范围
许多材料在一个波长范围内是类似的,但是在其它范围具有很大差异。
包含诊断吸收特征的波长范围将产生最好的结果。
当显示一个波谱时,Spectral Analyst将检查图示中显示的被分析的范围。
如果需要一个亚范围,在图中用鼠标中键放大需要的波长范围(用于分析),然后点击Spectral Analyst 中的“Apply”。
特征的出现
判定材料是否有吸收特征。
如果它们有,最好用波谱特征拟合。
此外,波谱角度制图仪和二进制编码也能得到较好的结果。
库中材料的出现(与其它材料的类似)
不在参照波谱库中的材料将不被识别。
这时,类似的材料也许得分值相对较高。
多重材料(混合物)
多重材料的高分也许表明是混合物,尤其对于在波谱的不同部分有吸收特征的矿物(材料)。
Spectral Analyst功能对于判定终端单元(“纯”的终端单元波谱)效果是最好的。
得分巨大与得分分离
较高的得分预示着较大的可信度,因为满足的规则较多。
在临近得分之间存在的较大分离预示着在相似度(近似度)方面可信度较高。
例如,一种材料0.98的得分后面是另一种材料0.96的得分,这预示着未知材料与设置的规则非常相似。
然而,一种材料0.98的得分后面是另一种材料0.50的得分,这便预示着波谱更可能代表第一种材料。
多重匹配(得分相同)
许多情况下,波谱分析在规则基础上可以对不同材料显示多个相同的得分。
这预示着这种分析在用于识别时不能区别两种材料。
或者尝试不同的波长范围,或用不同权重的方法生成唯一的答案。
不匹配(0分)
有时,波谱分析对库中的材料全部显示0 分(不匹配)。
这巧妙地预示了材料不在用到的波谱库中,也不与库中的其它材料相类似。
上下文(Context)
最后,在图像设置的上下文和已知信息中检查波谱顺序。
如果已知信息暗含出识别的结果好象是假的,那么它有可能就是不正确的。
波谱分析作为一个起点
这一工具不是完全有把握的。
这意味着仅仅作为一个起点让你继续做进一步的判断。
恰当地应用,一个好的波谱库可以为识别提供极其有用的暗示。
盲目地应用,很可能产生整体错误的结果。