ENVI遥感图像处理方法
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遥感影像处理
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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。
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。
(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪
目录第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2)一、图像配准与校正 (2)（一）基础知识 (2)（二）ENVI操作 (4)二、图像镶嵌（图像拼接） (16)（一）基础知识 (16)（二）ENVI操作 (16)三、图像裁剪 (20)（一）基础知识 (20)（二）ENVI操作 (21)第二部分：下载影像及介绍 (26)（一）基本信息 (26)（二）日期信息 (26)（三）云量信息 (26)（四）空间信息 (26)第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪一、图像配准与校正（一）基础知识1、图像配准就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。
2、几何校正是指利用地面控制点和几何校正数学模型，来矫正非系统因素产生的误差，非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。
由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据，所以此过程包括了地理编码。
简单来说，图像校正是借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。
本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image，利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。
3、图像选点原则[1]选取图像上易分辨且较精细的特征点，如道路交叉点、河流弯曲或分叉处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。
[2]特征变化大的地区需要多选。
[3]图像边缘部分一定要选取控制点。
[4]尽可能满幅均匀选取。
[5]保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。
4、数理知识：[1]多项式模型x=a0+a1X+a2Y+a3X²+a4XY+ a5Y²+....y=b0+ b1X+b2Y+b3X²+ b4XY +b5Y²+ ....X，Y：校正前该点的位置；x，y：校正后该点的位置[2]最少控制点个数： ( n+1 )²[3]误差计算：RMSEerror= sqrt( (x' -x)²+ (y' -y)²)5、重采样方法（插值算法）[1]最近邻法概念：取与所计算点( x，y )周围相邻的4个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离最近就取哪个亮度值作为 ( x，y )点的亮度值优点：简单易用，计算显小缺点：图像的亮度具有不连续性，精度差[2]双线性内插法概念：取(x，y)点周围的4个邻点，在y方向内插2次，再在x方向内插1次，得到( x，y)点的亮度值 f ( x，y)优点：双线性内插法比最近邻法虽然计算虽有所增加，但精度明显提高，特别是对亮度不连续现象或线状特征的块状化现象有明显的改善。
遥感图像处理软件的使用方法
遥感图像处理软件的使用方法遥感图像处理软件是一种能够对遥感图像进行处理和分析的工具，它可以帮助用户提取图像中的信息，并用于地理空间分析、资源管理、环境监测等领域。
在本文中，我们将介绍一些常用的遥感图像处理软件，并说明它们的使用方法和功能。
一、ENVIENVI（Environment for Visualizing Images）是一种功能强大的遥感图像处理软件，它支持各种图像格式的导入和导出，并提供了丰富的图像处理和分析工具。
使用ENVI，用户可以进行图像增强、分类、变换等操作，还可以提取地物信息和绘制专题图。
以下是一些ENVI的基本操作方法：1. 导入图像：在ENVI中，用户可以通过点击菜单栏的“文件”选项，选择“打开”来导入图像。
ENVI支持多种格式的图像文件，包括TIFF、JPG、PNG等。
2. 图像增强：ENVI提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、滤波器、变换等。
用户可以根据需要选择合适的工具，并调整参数来增强图像的质量。
3. 地物提取：利用ENVI的分类工具，用户可以对图像进行自动分类或手动绘制样本区域进行分类。
分类可以帮助用户提取图像中的地物信息，如植被覆盖、水体分布等。
4. 绘图和分析：ENVI提供了丰富的绘图工具，用户可以在图像上绘制注释、添加图例、绘制专题图等。
此外，ENVI还支持基本的统计分析和地理空间分析。
二、Erdas ImagineErdas Imagine是一种适用于遥感图像处理和分析的软件，它具有强大的处理能力和广泛的应用领域。
Erdas Imagine的功能包括图像导入和导出、影像增强、地物提取、专题制图等。
以下是一些Erdas Imagine的使用方法：1. 图像导入和导出：Erdas Imagine支持多种图像格式的导入和导出，用户可以通过点击菜单栏的“导入”或“导出”选项选择合适的格式，并指定导入或导出的路径和文件名。
2. 图像增强：Erdas Imagine提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、波段变换、滤波器等。
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。
envi遥感图像的处理之图像的增强
ENVI遥感图像处理之图像增强一、对比度增强1、快速拉伸步骤：打开数据—>加载图像到窗口—>图像主窗口Enhance菜单进入图像增强的菜单选项。
原始显示的影像：进行线性拉伸后的影像：进行高斯拉伸后的影像：说明：本菜单栏中包含的图像快速拉伸的功能还有0-255的线性拉伸（这应该是实际的遥感影像的灰度值，而刚开始说的那个原始影像实际上已经经过了2%的线性拉伸的）、均衡化拉伸、均方根拉伸等。
2、交互式拉伸步骤：选择图像主窗口中的Enhance菜单—>Interactive Stretching进入交互式拉伸的界面在Stretch_Type菜单下可以选择交互拉伸的类型，有线性拉伸、分段线性拉伸等。
可以在Stretch旁边的文本框中直接输入拉伸的图像的灰度范围，亦可以在input histogram窗体中用鼠标左键拖动两条竖直虚线进行拉伸范围的选择。
原始图像：交互式线性拉伸后的图像：分段线性拉伸后的影像：高斯拉伸后的影像：3、直方图匹配步骤：进行直方图匹配之前必须打开两个窗口显示两个波段或两幅影像。
在两窗口中显示两幅遥感影像—>在待匹配的遥感影像主窗口中选择Enhance菜单—>选择Histogram matching…进入直方图匹配的对话框—>选择匹配到的窗口和匹配的方式，点击OK完成直方图的匹配。
匹配前直方图：待匹配影像直方图：匹配到影像直方图：匹配后的直方图：匹配的交互式对话框：匹配前影像：匹配后影像：二、空间增强1、锐化步骤：打开窗口主菜单中的Enhance菜单—>选择Filter选项—>Sharpen即可对图像进行锐化。
锐化前影像：锐化后影像：2、平滑步骤：打开窗口主菜单中的Enhance菜单—>选择Filter选项—>Smooth（后面的3*3、5*5等代表的是模板的大小）即可对图像进行平滑。
平滑前影像：平滑后影像：3、中值步骤：打开窗口主菜单中的Enhance菜单—>选择Filter选项—>Median（后面的3*3、5*5等代表的是模板的大小）即可对图像进行中值化。
3-ENVI遥感图像预处理
• （3）单击Change
• （4）选择自定义北京54坐标系 • （5）回到Available
信息
ENVI/IDL
3.4 图像投影转换——投影转换
• （1）主菜单
> Map > Convert Map Projection
• （2）Convert
Map Projection对话框中，点击 Change Proj，打开Projection Selection对话 框
-
•
Image to Image几何校正
-
•
Image to Map几何校正
-
•
Image to Image自动图像配准
-
自动寻找同名点，可用于相同图像由于校正误差不重叠情况
主菜单->Map->Registration->Automatic Registration:Image to Image ENVI/IDL
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-Image to Map几何校正
• 采集控制点方式相比Image
to Image更加灵活，如 果控制点需要从不同途径收集或者直接从图上读取 后键盘输入，可以采取这种方法。如地形图校正。
• 第四步
利用GLT文件几何校正影像
• 选择:主菜单->Map->Georeference
from Input Geometry-> Georeference from GLT。在弹出对话框中 选择GLT文件和待校正文件，选择输出路径和文件名。
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-基于GLT的FY3几何校正
ENVI/IDL
3.5 图像几何校正-基于GLT的FY3几何校正
遥感软件ENVI使用方法
实验报告一、实验内容：1.遥感影像读入与裁剪；2.遥感影像融合；3.遥感影像非监督分类；4.分类结果转成矢量（shapefile）二、实验内容实验一1.将实验所需数据复制到新建的C盘test文件2.打开ENVI Classic——file——preferences修改前三个选项，都改为C盘test3点击file——open image file——enter data filenames选中这九个图像文件4.弹出对话框并选B50——loadband，出图5返回菜单，点击basic tools——layer stacking——import file选中B10—B706.点击spatial subset——Image，框选一个范围，并修改下面两个数字7.逐步点击ok，到layer stacking parameters——reorder files 进行从小到大排序8.点击ok，选中chose——test将文件命名为stack_b1-6162-7.img9.点击RGB Color，如图依次选择B50，B40，B3010. 点击display——New Display——load RGB，出图11. 回到主菜单，点选Transform——Image Sharpening——HSV——display212.在主菜单上点击Basic Tools——rezise Data——点选B80进行如下操作13.将文件保存为b8.img14.在RGB Color进行B50，B40，B30排序15.产生display3，出图16.点击Transform——Image sharpening——HSV，选择display217.依次确定后跳出如下对话框，将图片命名为hsv_543.img保存18.完成后生成新的display219.图片点右键——Geographic Link全部点选on20.实验一结束，关闭所有图片实验二1．在主菜单点击Classification——Unsupervised——ISODATA，选择stack_b1-6162-7.img2.弹出如下对话框，第三个数字改为5，保存文件名为iso.img3.生成新的display4．点击主菜单上Classification——post Classification——Majority\Minority analysis，如图选择iso.img,5.弹出如下对话框之后，点选所有class，将kernel size数值调为76.将文件保存，并命名为iso_maj77.img7.生成新的display8.在图片上单击右键——Geographic Link全部点选on9.继续在主菜单点击Classification——post Classification—— Classification to vector，选择iso_maj77.img10.选择所有class，output一栏选择single layer，保存文件，命名为iso_maj77toevf.evf11.计算机进行分析，分析完成后出现如下对话框12.选择RTV，对弹出对话框进行如下选择13.在生成图片的菜单上选择file——export active layer to shapefile，选择命名为iso_maj77toshp.shp保存。
(完整word版)ENVI遥感图像处理方法
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 )从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。
目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。
ENVI (The Environment for Visualizing Images)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。
ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。
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众多领域。
与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。
针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。
全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。
各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。
全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、图像增强等预处理，图像分类、矢量处理、制图和三维可视化等图像基本处理，这5章又可独立阅读；第9、10、11、12章为专业操作，包括正射校正、面向对象图形特征提取、地形分析、遥感动态监测；第13、14章是光谱分析和高光谱处理方面的内容，包括辐射定标与大气校正、高光谱与光谱分析技术；第15章介绍了ENVI非常灵活的波段运算和波谱运算；第16章介绍了ENVI基本的雷达图像处理功能；第17章介绍了ENVI的二次开发功能。
ENVI遥感图像增强处理
ENVI遥感图像增强处理任务五图像增强⽬录1.空间域增强处理 (1)1.1卷积滤波 (1)2.辐射增强处理 (2)2.1交互式直⽅图拉伸 (2)3.光谱增强处理 (4)3.1波段⽐的计算 (4)3.2⾊彩空间变换 (5)3.3NDVI计算 (6)4.傅⾥叶变换 (6)4.1快速傅⾥叶变换 (6)4.2定义FFT滤波器 (7)4.3反向FFT变换 (8)5.波段组合 (8)5.1RGB合成显⽰ (8)图像增强的主要⽬的是提⾼图像的⽬视效果，以便处理结果图像⽐原图像更适合于特定的应⽤要求，⽅便⼈⼯⽬视解译、图像分类中的样本选取等。
ENVI图像增强的内容主要包括：●空间域增强处理●辐射增强处理●光谱增强处理●傅⾥叶变换●波段组合1.空间域增强处理空间域增强处理是通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像。
1.1卷积滤波卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像。
它们的核⼼部分是卷积核，ENVI提供很多卷积核，包括⾼通滤波、低通滤波、拉普拉斯算⼦、⽅向滤波、⾼斯⾼通滤波、⾼斯低通滤波、中值滤波、Sobel、Roberts，还可以⾃定义卷积核。
使⽤数据：lena.jpg具体操作：通过尝试ENVI提供的各种图像增强算⼦，观察⽐较图像增强的效果。
（1）打开图像⽂件lena.jpg。
（2）在主菜单中，选择Filter→Convolutions and Morphology。
（3）在Convolutions and Morphology Tool中，选择Convolutions→滤波类型。
（4）不同的滤波类型对应不同的参数，主要包括三项参数：●Kernel Size（卷积核的⼤⼩）卷积核的⼤⼩，以奇数来表⽰，如3×3、5×5等，有些卷积核不能改变⼤⼩，包括Sobel和Roberts。
●Image Add Back（输⼊加回值）将原始图像中的⼀部分“加回”到卷积滤波结果图像上，有助于保持图像的空间连续性。
1-遥感图像处理基本流程与ENVI基础
➢ 例如：Map—Mosaicking的镶嵌窗口下：Apply；Save Template等；Classification等功能下：Output Result to等。
2.2 数据显示
❖ 波段列表
▪ 每次打开的文件都显示在Available Bands List中，列表中可以完成当 前在ENVI中打开的或存储在内存中的文件的信息，还可以进行包括：打 开新文件、关闭文件、将内存数据项保存到磁盘，以及编辑ENVI头文件 等操作。
图像裁剪
❖ 图像裁减
▪ 图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除，常用的是 按照行政区划边界或自然区划边界进行图像的裁剪。
❖ 关键技术
▪ 裁剪区的确定 ▪ 无数据区处理
影像信息提取技术概述
❖ 遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映 地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间 信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同影 像地物的物理基础。
❖ 基础数据
▪ 基础测绘数据 ▪ 数字线画图（DLG） ▪ 数字栅格图（DRG）
❖ 影像数据
▪ 正射影像（DOM）
❖ 实地测量
控制点质量控制
❖ 图像选点原则
▪ 选取图像上易分辨且较精细的特征点：道路交叉点， 河流弯曲或分叉处，海岸线弯曲处，飞机场，城廓边 缘等
▪ 特征变化大的地区需要多选 ▪ 图像边缘部分一定要选取控制点 ▪ 尽可能满幅均匀选取
SPOT4
1999
法国
绿、红、近红外、中远红外
全色：10 多光谱:20
中巴资源卫星-01/02 1999
中国
蓝、绿、红、近红外
多光谱：19.5
Resourcesat（P6） 2003
ALOS TerraSAR-X COSMO-SkyMed RADARSAT II NOAA气象卫星
envi二值化处理步骤
envi二值化处理步骤引言：二值化是一种常用的图像处理技术，用于将灰度图像转换为二值图像。
在遥感图像处理中，二值化可以用于目标检测、图像分割等任务。
本文将介绍envi软件中的二值化处理步骤，包括图像预处理、阈值选择和二值化操作。
一、图像预处理在进行二值化处理之前，首先需要对图像进行预处理，以提高二值化的效果。
envi提供了多种图像预处理方法，如直方图均衡化、滤波等。
根据实际需求选择合适的预处理方法。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，可以提高图像的对比度。
在envi中，可以通过菜单栏中的"图像"-"直方图"-"直方图均衡化"来进行直方图均衡化操作。
2. 图像滤波图像滤波可以去除图像中的噪声，提高图像的质量。
envi提供了多种滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。
可以通过菜单栏中的"图像"-"滤波"来选择合适的滤波方法进行操作。
二、阈值选择阈值选择是二值化处理的关键步骤，它决定了图像中哪些像素值被认为是目标，哪些像素值被认为是背景。
envi提供了多种阈值选择方法，如手动选择、自动选择等。
1. 手动选择阈值手动选择阈值是一种简单直观的方法，可以根据图像的特点进行阈值选择。
在envi中，可以通过菜单栏中的"图像"-"直方图"-"手动选择阈值"来进行手动选择阈值的操作。
2. 自动选择阈值自动选择阈值是一种基于计算的方法，可以根据图像的统计特征选择合适的阈值。
envi提供了多种自动选择阈值的方法，如基于最大类间方差、基于迭代法等。
可以通过菜单栏中的"图像"-"直方图"-"自动选择阈值"来选择合适的自动选择阈值方法进行操作。
三、二值化操作阈值选择完成后，就可以进行二值化操作了。
ENVI遥感图像处理方法
ENVI遥感图像处理方法部门： xxx时间： xxx制作人：xxx整理范文，仅供参考，可下载自行修改《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2018年6月正式出版上一篇 / 下一篇2018-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI查看( 643 > / 评论( 5 > / 评分( 0 / 0 >从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。
目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。
ENVI (The Environment for Visualizing Images>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。
ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。
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众多领域。
与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。
b5E2RGbCAP针对上述情况，在ESRI中国<北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。
全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。
各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。
全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI 软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、图像增强等预处理，图像分类、矢量处理、制图和三维可视化等图像基本处理，这5章又可独立阅读；第9、10、11、12章为专业操作，包括正射校正、面向对象图形特征提取、地形分析、遥感动态监测；第13、14章是光谱分析和高光谱处理方面的内容，包括辐射定标与大气校正、高光谱与光谱分析技术；第15章介绍了ENVI非常灵活的波段运算和波谱运算；第16章介绍了ENVI基本的雷达图像处理功能；第17章介绍了ENVI的二次开发功能。
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8成绩日期实习内容：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。
b)在主菜单中，选择File——Save File as——ENVI Standard，弹出New FileBuilder对话框。
c)在New File Builder对话框中，单击Import File按钮，弹出Create New FileInput File对话框。
d)在Create New File Input 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 By Image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对话框中可以看到剪裁区域信息，单击OK按钮。
h)在Create New File Input 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。
ENVI常规数据处理方法
ENVI常规数据处理方法ENVI是一种广泛使用的遥感图像处理软件，可用于处理和分析来自卫星、飞机和无人机的遥感数据。
它提供了许多常规数据处理方法，可以帮助用户从原始遥感图像中提取有用的信息。
以下是一些常见的ENVI数据处理方法：1.图像增强：ENVI提供了各种图像增强技术，如直方图均衡、直方图匹配和滤波器等。
这些方法可以提高图像的对比度和清晰度，使信息更易于观察和分析。
2.波段算术：ENVI允许用户应用波段算术来处理遥感图像。
用户可以使用加法、减法、乘法和除法等操作来组合或转换波段，以增强特定的目标和特征。
3.地物分类：ENVI提供了各种地物分类方法，如最大似然分类、支持向量机和随机森林等。
这些方法可以根据图像的光谱特征将像素分类为不同的地物类别，例如植被、水体和建筑物。
4. 物理参数提取：ENVI可以通过光谱反射率分析来提取从遥感图像中得到的物理参数。
用户可以使用ENVI Spectral Indices工具来计算不同的指标，如NDVI（归一化植被指数）和EVI（增强型植被指数），以评估土壤湿度、植被生长和植被健康状况等。
5.变化检测：ENVI可以用于检测遥感图像之间的变化。
用户可以使用像素差异、比例差异或图像差异方法来比较两个或多个时间点的图像，以便检测地表的变化，如植被覆盖变化、土地利用变化和自然灾害后的损失等。
6.高程提取：ENVI提供了用于高程提取的工具，如视差法和立体匹配。
这些工具可用于从多个角度或视角的遥感图像中提取地表的三维信息，以获得地形高程模型（DEM）或数字高程模型（DSM）。
7.影像拼接：ENVI允许用户将多个遥感图像进行拼接，以创建更大范围的图像。
用户可以使用自动拼接工具来对齐和融合图像，以创建完整的场景。
8.视觉化和数据可视化：ENVI提供了各种视觉化和数据可视化方法，以帮助用户更好地理解和解读遥感数据。
用户可以使用ENVI中的伪彩色合成、分光成像和数据直方图等工具来可视化和分析图像数据。
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《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 )从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法和新手段。
目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。
ENVI (The Environment for Visualizing Images)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。
ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是和ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。
ENVI已经广泛使用于科研、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、测绘勘察和城市和区域规划等众多领域。
和此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和使用软件带来诸多不便。
针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感使用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。
全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。
各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。
全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、图像增强等预处理，图像分类、矢量处理、制图和三维可视化等图像基本处理，这5章又可独立阅读；第9、10、11、12章为专业操作，包括正射校正、面向对象图形特征提取、地形分析、遥感动态监测；第13、14章是光谱分析和高光谱处理方面的内容，包括辐射定标和大气校正、高光谱和光谱分析技术；第15章介绍了ENVI非常灵活的波段运算和波谱运算；第16章介绍了ENVI基本的雷达图像处理功能；第17章介绍了ENVI的二次开发功能。
部分章节设有一些完整实例，包括耕地信息提取、林冠状态遥感动态监测、森林开采监测、农业用地变化监测等。
书中所有的操作和实例数据都在随书DVD光盘中，可参照书中内容一步步练习。
全书的编写力求实现内容科学准确、系统完整、通俗易懂，让初学者能快速掌握ENVI软件的操作和使用，同时对专家级用户也具有一定的参考价值。
可作为ENVI软件用户的学习指南，对其他从事遥感使用研究的专业人员，以及测绘/遥感/地理信息系统/地理学等相关专业也具有一定的参考价值。
全书不仅包括了ENVI主模块的全部功能，还介绍了大气校正模块（Atmospheric Correction）、立体像对高程提取模块（DEM Extraction）、面向对象空间特征提取模块(ENVI EX)三个扩展模块。
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社——目录内容上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:40:29 / 个人分类：ENVI查看( 396 ) / 评论( 9 ) / 评分( 11 / 0 )第1章ENVI软件概述1.1 ENVI的背景1.2 ENVI功能结构和特点1.3 ENVI工程化使用1.4 ENVI可利用资源第2章ENVI遥感图像处理基础2.1文件系统和储存2.1.1 栅格文件系统2.1.2 栅格文件储存2.1.3 ENVI的文件命名约定2.2 常用系统配置说明2.2.1安装目录结构2.2.2 常用参数选择2.3 主菜单命令及其功能2.4 数据输入和输出2.4.1 ENVI支持数据格式2.4.2常见数据的输入2.4.3特定数据的输入2.4.4 数据的输出2.5 常见卫星数据第3章数据显示操作3.1文件列表管理3.1.1可用波段列表3.1.2可用文件列表3.1.3 编辑头文件3.2 显示窗口功能简介3.3 FILE菜单操作3.3.1 File菜单功能3.3.2 保存显示图像3.4 OVERLAY菜单操作3.4.1 Annotation(注记层)3.4.2 Classification(分类结果)3.4.3 Contour Lines（等值线）3.4.4 Density Slice（密度分割）3.4.5 Grid Lines（网格线）3.4.6 Region of Interest（感兴趣区）3.4.7 Vector（矢量）3.5 ENHANCE菜单操作3.6 TOOLS菜单操作3.6.1 Tools菜单命令及其功能3.6.2窗口链接/覆盖显示3.6.3 图像剖面工具3.6.4 光标查询功能3.6.5 点位置收集3.6.6 量测功能3.7 快捷菜单操作3.8 ENVI ZOOM第4章遥感图像预处理4.1自定义坐标系4.1.1 地理投影基本原理4.1.2 北京54和西安80坐标系4.1.3 坐标系参数获取4.1.4 ENVI中自定义坐标系4.1.5 图像投影转换4.2图像几何校正4.2.1 图像几何校正概述4.2.2 基于自带定位信息的几何校正4.2.3基于GLT的FY3气象卫星几何校正4.2.4 Image to Image几何校正4.2.5 Image to Map几何校正4.2.6 Image To Image自动图像配准4.4图像融合4.5图像镶嵌4.5.1 ENVI图像镶嵌4.5.1 有地理参考的图像镶嵌4.5.2 基于像素的图像镶嵌4.6图像裁剪4.6.1 规则分幅裁剪4.6.2 不规则分幅裁剪4.6.3 掩膜(Mask)第5章图像增强5.1 空间域增强处理5.1.1 卷积滤波5.1.2 数学形态学滤波5.1.3 纹理分析5.2 辐射增强处理5.2.1交互式直方图拉伸5.2.2 直方图匹配5.2.3 坏道填补5.2.4 去条带处理5.3 光谱增强处理5.3.1 波段比的计算5.3.2主成份分析(PCA)5.3.3 独立主成份分析(ICA)5.3.4 色彩空间变换5.3.5 色彩拉伸5.3.6 NDVI计算5.3.7缨帽变换5.4 傅里叶变换5.4.1快速傅里叶变换(FFT)5.4.2定义FFT滤波器5.4.3反向FFT变换5.5 波段组合5.5.1 RGB合成显示5.5.2 基于波段组合的假彩色合成第6章图像分类6.1 遥感分类6.2监督分类6.2.1 定义训练样本6.2.2 执行监督分类6.2.3 评价分类结果6.3非监督分类6.3.1 执行非监督分类6.3.2 类别定义和子类合并6.4基于专家知识的决策树分类6.4.1 定义分类规则6.4.2 规则表达式6.4.3 创建决策树6.4.4 执行决策树6.5分类后处理6.5.1 更改分类颜色6.5.2 majority和minority分析6.5.3 聚类处理(clump)6.5.4 过滤处理(Sieve)6.5.5 分类统计6.5.6 分类叠加6.5.7 分类结果转矢量第7章矢量处理7.1 矢量数据基本操作7.1.1 打开矢量数据7.1.2 可用矢量列表7.1.3 矢量显示窗口7.1.4 浏览矢量数据7.2 创建矢量数据7.2.1 屏幕数字化7.2.2 创建世界范围内矢量边界7.3 编辑矢量数据7.3.1 空间数据修改7.3.2属性数据修改第8章制图和三维可视化8.1 地图制图8.1.1 快速制图8.1.2 自定义制图元素8.1.3 保存制图结果8.2 三维可视化8.2.1 生成三维场景8.1.2 三维场景窗口8.1.3 交互式三维场景浏览8.1.4 飞行浏览8.1.5 三维场景浏览工具的分析功能第9章正射校正9.1 ENVI正射校正概述9.2卫星图像正射校正9.2.1 无控制点的正射校正9.2.2 有控制点的正射校正9.3 自定义RPC正射校正9.3.1 Build RPCs9.3.2 常见相机（传感器）参数9.3.3 SPOT4 PAN的正射校正第10章面向对象图像特征提取10.1 面向对象图像分类技术10.2发现对象（FIND OBJECT）10.2.1 准备工作10.2.2 发现对象10.3特征提取（EXTRACT FEATURES）10.3.1 直接输出矢量10.3.2 监督分类10.3.3 规则分类10.4 实例：耕地信息提取第11章地形分析11.1立体像对DEM自动提取11.1.1 DEM Extraction模块11.1.2 DEM自动提取向导11.1.3编辑DEM11.1.4立体3D量测工具11.1.5核线图像3D光标工具11.2 插值生成DEM11.2.1 矢量等高线插值DEM11.2.2 高程点文件插值DEM11.3 地形模型计算11.4 地形特征提取第12章遥感动态监测12.1遥感动态监测技术12.2图像直接比较法工具12.2.1 Compute Difference Map工具12.2.2 Image Difference工具12.3 分类后比较法工具12.3.1 Change Detection Statistics工具12.3.2 Thematic Change工具12.4 林冠状态遥感动态监测12.4.1林区提取12.4.2林冠变化检测12.4.3提取森林健康变化信息12.5 实例：农业用地变化监测第13章辐射定标和大气校正13.1 辐射定标13.1.1 传感器辐射定标13.1.2 Terra MODIS/ASTER定标13.1.3 热红外数据定标13.2 LANDSAT数据定标13.2.1 Landsat定标参数获取13.2.2 Landsat定标工具13.3 AVHRR数据定标13.3.1 NOAA AVHRR介绍13.3.2 辐射定标13.3.2 海面温度（SST）计算13.4 大气校正13.4.1 ENVI大气校正功能13.4.2 简化黑暗像元法大气校正13.4.3 基于统计学模型的反射率反演13.4.4 不变目标法相对大气校正13.4.5 热红外大气校正13.5大气校正模块（ATMOSPHERIC CORRECTION）13.5.1 FLAASH大气校正工具13.5.2 FLAASH输入数据要求13.5.3 FLAASH输入参数说明13.5.4 FLAASH输出结果13.5.5 QUAC快速大气校正工具13.6 LANDSAT FLAASH大气校正13.6.1 数据准备13.6.2 输入FLAASH参数13.6.3浏览结果13.7 ASTER FLAASH大气校正13.7.1 ASTER数据准备13.7.2 输入FLAASH参数13.8 高光谱数据FLAASH大气校正13.8.1浏览高光谱数据13.8.2AVIRIS数据大气校正13.8.3浏览结果第14章高光谱和光谱分析技术14.1地物波谱和波谱库14.1.1 标准波谱库14.1.2 波谱库创建14.1.3 波谱库交互浏览14.1.4 波谱重采样14.1.5 图像波谱分割14.1.6 图谱立方体14.2端元波谱提取技术14.2.1 最小噪声分离（MNF）14.2.2 纯净像元指数（PPI）14.2.3 n维可视化（n-D Visualizer）14.2.4 波谱分析工具14.2.5 基于几何顶点的端元提取14.2.6 基于PPI的端元提取14.2.7 基于SMACC的端元提取14.3高光谱图像分类和分析技术14.3.1 端元波谱收集器14.3.2 常见高光谱分类14.3.3 高级高光谱分析14.3.4基于MNF的MTMF混合像元分解14.4地物识别和目标探测14.4.1 波谱识别流程14.4.2 基于波谱沙漏工具的矿物识别14.4.3 去伪装目标探测14.5植被分析14.5.1 植被和植被光谱特征14.5.2 植被指数14.5.3 植被指数计算器14.5.4 农作物胁迫行分析14.5.5 植被易燃性分布分析14.5.6 森林健康分析14.5.7 植被抑制工具第15章波段运算和波谱运算15.1 波段运算(BAND MATH)15.1.1 概述15.1.2 Band Math工具15.1.3波段运算的IDL知识15.1.4运算表达式典型例子15.2基于IDL用户函数的波段运算15.3 波谱运算(SPECTRAL MATH) 第16章雷达图像处理16.1 雷达图像处理功能简介16.2 雷达数据基本处理16.2.1打开雷达数据文件16.2.2 雷达文件定标16.2.3消除天线增益畸变16.2.4斜距校正16.2.5入射角图像16.2.6斑点噪声压缩16.2.7合成彩色图像第17章ENVI的二次开发17.1 ENVI二次开发简介17.2 ENVI库程序17.2.1 ENVI库程序17.2.2关键字和自变量(Argument)17.2.3库程序中的通用关键字17.2.4 Batch Mode17.2.5 编写Batch Mode程序17.3 ENVI功能扩展17.3.1 ENVI菜单定制17.3.2 ENVI组件17.3.3 程序中错误处理17.4 ENVI功能扩展实例17.4.1 useradd.txt文件17.4.2自定义投影类型17.4.3 RPC文件读取扩展17.5 程序发布和部署17.5.1 程序发布17.5.2 程序部署。