遥感ENVI水体信息提取实验
提取水体面积实验报告
实验报告提取水体面积一、实验目的：通过监督分类、OTSU算法以及阈值提取法来提取水体，并计算水体面积。
二、实验要求：自行下载遥感数据，用两种以上的方法来提取2013年、2015年、2019年和2021年的水体。
根据数据特征，进行数据预处理、水体提取，波段计算以及分层设色出图。
三、实验材料：Landsat8遥感影像、佛山市shape file文件四、实验平台：ArcMap10.8和Google Earth Engine五、实验步骤：1)水体指数阈值法提取NDWI（归一化差异水体指数）:MNDWI（改进的归一化差异水体指数）：LSWI（地表水指数）：AWEI（自动水体提取指数）以上公式中:p是Landsat光谱波段的反射值，band2(蓝色)、band3(绿色)、band5(NIR)、band6(短波红外)、band7(短波红外)。
·AWEInsh主要用来去除容易与水体混淆的黑色建筑地表，而AWEIs主要是通过移除AWElInsh中不能有效去除的阴影像元而进一步提升水体提取的精度。
·AWEInsh的下标nsh表示该指数适合于阴影不是主要问题的地方AWE: +单下标sh表示该指教主要用来移除阴影，从而提升阴影区域或者其他黑色地表的水体提取精度。
1)导入佛山市的shp文件2)影像去云3)增加水体指数（AWEI、NDWI、MNDWI、LSWI）4)设置研究区域为佛山，并让影像真彩色显示5)显示我们设置的水体指数6)使用地形高程（DEM）数据来对雪和阴影进行掩蔽，只有同时满足AWEI大于-0.005和slope小于10的像素值被保留下来，其他像素值被掩蔽。
7)通过阈值提取水体➢AWEI提取（阈值设置为0.5）➢NDWI提取（阈值设置为0.1）➢MNDWI提取（阈值设置为0.2）8)计算水体面积，并打印出结果9)导出提取的水体影像10)点击run，运行代码结果：AWEI提取水体面积2013年水体面积 2015年水体面积2019年水体面积 2021年水体面积NDWI提取水体面积2013年水体面积 2015年水体面积2019年水体面积 2021年水体面积MNDWI提取水体面积2013年水体面积 2015年水体面积2019年水体面积 2021年水体面积11)在ArcGIS里进行图幅整饰(使用AWEI提取的水体)2)监督分类的svm法提取1)佛山市的shp文件，并显示边框边界显示：2)建立样本数据集共建立了四个样本数据集，分别为water、forest、city和cropland并对每个样本进行颜色选择和属性定义设置完样本：3)对Landsat8影像数据进行去云处理4)选择裁剪范围5)选择栅格数据集6)定义光谱指数7)选择下列波段作为特征8)通过要素集在Landsat-8中选取样本，把landcover属性赋予样本9)精度评价10)计算混合矩阵11)计算并导出水体面积12)点击run，运行代码精度验证2013年 2015年2019年 2021年水体面积2013年 2015年2019年 2021年13)在ArcGIS里进行图幅整饰3)大津算法OTSU的MNDWI水体提取1)导入佛山市的shp文件2)影像去云3)设置landsat8影像的边界，时间范围，云量设置，并让它中值合成，真彩色显示。
envi遥感实验报告
envi遥感实验报告一、实验目的本次 envi 遥感实验的主要目的是通过实际操作和数据分析，熟悉envi 软件的基本功能和操作流程，掌握遥感图像的预处理、信息提取和分析方法，提高对遥感技术的应用能力和数据处理能力。
二、实验数据本次实验所使用的数据为 Landsat 8 卫星的多光谱遥感影像，包括波段 1-7 以及全色波段。
数据覆盖了_____地区，成像时间为_____。
三、实验环境实验使用的计算机配置为：处理器_____，内存_____，操作系统_____。
Envi 软件版本为_____。
四、实验步骤1、数据导入启动 envi 软件，选择“File”菜单中的“Open Image File”选项。
在弹出的文件选择对话框中，找到并选中要导入的遥感影像文件，点击“打开”按钮。
2、辐射定标在 envi 主菜单中，选择“Radiometric Correction”＞“Radiometric Calibration”。
在弹出的“Radiometric Calibration”对话框中，选择要定标的影像文件，设置输出路径和文件名。
根据影像的传感器类型和波段信息，设置相应的参数，如增益、偏移等。
点击“OK”按钮，完成辐射定标。
3、大气校正选择“Radiometric Correction”＞“Atmospheric Correction”＞“FLAASH Atmospheric Correction”。
在弹出的“FLAASH Atmospheric Correction Input Parameters”对话框中，设置输入影像文件、输出路径和文件名、传感器类型、成像时间、地理位置等参数。
点击“OK”按钮，开始进行大气校正。
4、几何校正选择“Geometric Correction”＞“Registration”＞“Image to Image”。
在弹出的“Image to Image Registration”对话框中，选择基准影像和待校正影像，设置匹配点的数量和分布。
遥感影像水体提取实验
基于高分一号卫星多时相数据的洪水监测摘要：本文利用两幅高分一号多光谱影像数据，通过ENVI4.8软件，采用NDVI对黑龙江地区水体进行了提取，并在图像上展示了水体变化区域，计算了水体变化面积。
结果表明：9月9日黑龙江水域面积比8月27日增加了226.6822km。
最后又采用了假彩色合成法展示了水体增加区域。
结果表明：两种方法对水体变化信息的提取具有一致性。
1 数据介绍本作业获得了两幅高分一号TIF数据，分别是8月27日，9月9日。
每幅影像有4个波段，查阅资料得知：1波段波长为0.45-0.52um，属于蓝、青光，2波段波长为0.52-0.59um，属于黄、绿光，3波段波长为0.63-0.69um，属于红光，4波段为0.77-0.89，属于近红外。
图1 0827影像信息图2 0909影像信息2 研究区域由所给数据的经纬度坐标可知，研究区域为抚远县，其地处黑龙江、乌苏里江交汇的三角地带。
地理方位是东经133° 40′ 08″至135° 5′20″,北纬47° 25′30″至48° 27′40″。
图3 研究区域的百度卫星地图2 水体提取方法选择单波段：水体在近红外波段的反射率很低，所以可以设置阈值进行提取。
归一化水体指数 )/()(NIR Green NIR Green NDWI ρρρρ+-=归一化植被指数 )/()(NDVI Re Re d NIR d NIR ρρρρ+-=但单波段方法中阈值的设置需要反复调整，而高分一号数据的1、2波段不完全是蓝、绿光，而3、4波段完全是红、近红外。
所以选择归一化植被指数提取水体。
-1=<NDVI<=1,植被为正值，岩石为0，水体为负值（本方法中有部分将居民区误认为水体了，所以水体的DN 值应该小于某个负值）。
3 图像处理（1）由于两幅影像的分辨率不一致，所以需要对两幅影像进行配准，以0827影像为基础对0909影像配准。
遥感影像各参数提取和运算
遥感影像各参数提取和运算一．实验目的熟悉使用ENVI软件的一些常用功能；学会利用ENVI软件对遥感影像的NDVI和NDWI进行计算，对典型地物的参数信息进行提取和分析。
二．实验内容计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据和热红外的2个波段的亮度温度值；计算NDVI和NDWI；选择水体、土壤、植被和人工建筑等典型地物，每种典型地物至少选择50个样点，提取各个样点的7个TOA反射率值、2个亮温值和2个光谱指数值；针对各个典型地物的遥感参数进行统计分析，至少计算各个参数的Minimum, Maximum, Range and Standard Deviation，利用图表的形式对其进行专业分析。
三．实验数据与实验平台数据：LANDSAT 7 ETM+影像、平台：ENVI 软件四．实验过程与结果分析. 计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据和热红外的1个波段的亮度温度值。
实验步骤：（1）计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率：Parameters→输出文件名Main menu →Basic Tools →Preprocessing→Calibration Utilities →LandsatCalibration→选择波段数为6的，点击OK → Reflectance → Edit Calibration图反射率参数设置图反射率转换结果图与原图对比（7,4,3波段，左图为结果图，右图为原图）（2）转换成亮度温度值步骤：Main menu → Basic Tools → Preprocessing →Calibration Utilities → Landsat Calibration →选择波段数为2的，点击OK → Radiance → Edit Calibration Parameters→输出文件名图亮度温度值参数设置图热红外的1个波段的亮度温度值影像计算NDVI和NDWI（1） NDVI计算步骤：Transform →NDVI →选择新生成的6波段反射率文件→OK→输出文件名（2） NDWI计算步骤：Transform → NDVI →选择新生成的6波段反射率文件→OK → NDVI Bands:Red:4;Near IR:2 →输出文件名图对植被和水体的提取影像对比左图是对水体的提取，水体部分高亮度显示，亮度值为1，其他地物为暗色，亮度值为0；右图是对植被的提取，植被部分高亮度显示，亮度值为1，其他地物为暗色，亮度值为0；典型地物遥感参数提取参数提取步骤：Main menu → Basic Tools → Resize Data →选择生成的亮温值波段→Set Output Dims by Pixel Size:Output X/Y by Pixel Size设置为→OK →输出文件名Main menu→ File → Save File As → ENVI Standard → Import File:分别选择：6波段反射率文件、改变像素后的亮温值波段文件、6波段的ndvi文件、6波段的ndwi文件→文件输出建立ROI区域采样:打开上个步骤的汇总文件6、4、3波段→右击图像，选择ROI Tools →ROI_Type：Point →Window：Zoom；→选取不同地物的点→File → Output ROIs to ASCII →选择汇总文件→ Select ALL Items →输出文件名图建立ROI区域采样各个典型地物的遥感参数统计分析（利用ENVI中的spectral Library Builder）步骤：首先打开6波段的反射率影像→ Spectral → Spectral Libraries →spectral Library Builder →first input spectrum →import →form ROI/EVF form input file → 6波段的反射率影像→ Select All Items → OK所提取地物的光谱曲线展示如下图（在旁边标识曲线时，如果用中文名会显示不出来，所以可以在建立光谱库后要改成英文名）对应影像比较分析地物的波谱曲线①完成上个步骤的光谱库后，选中所要打开的地物光谱曲线，点击plot即可显示②导入野外测试的ASD光谱：import → from ASD binary file → ASD文件相对应地物的野外观测光谱数据标准光谱库植被光谱：import →from Spectral library file →spectral library →相对应的标准地物光谱曲线图不同测量手段植被光谱曲线的对比（x轴表示波段范围，y轴表示反射率）结果分析：通过对ETM+遥感影像、野外观测以及标准光谱库中植被光谱曲线的对比可以看出，几种方法处理得出的曲线趋势相似，在ETM+遥感影像中的植被光谱曲线与野外观测的植被光谱曲线比较接近，但ASD光谱仪野外观测的光谱曲线与ETM+遥感影像上的光谱曲线这两种曲线在近红外波段与标准植被光谱反射率大小相差较大，原因在于在野外观测过程中和利用遥感手段获取的影像过程中，会受到天气情况以及大气层反射折射的影响。
遥感地学分析实验——实验四：水体波谱特征与水环境质量分析
实验四：水体波谱特征与水环境质量分析（3学时）
原理与方法
水既可以吸收也可以散射通过水汽界面的波谱辐射能量 (Ed)，但水的散射会增加天空辐射能量(Eu)，而水的吸收则会同时减少 Ed和 Eu。
遥感探测的波谱信息就是这种吸收和散射过程综合作用的结果。
水环境质量分析水质监测:对所测水体的地面光谱反射率数据通过系列波谱分析处理方法，提取不同污染类型水体的特征光谱曲线，与同步测量的悬浮物浓度、高锰酸盐指数等进行相关分析，建立光谱反射率与水质指标参数之间的定量模型。
实习仪器
学生实习机房
图象处理软件（ENVI3.5）
ASD野外光谱仪
水下光谱仪
实验目的
1、掌握应用遥感图像处理软件进行水体波谱的差异性分析
2、水体环境质量的分析方法。
实验报告
内容包括：实验目的、水体悬浮质浓度和水环境质量遥感分析。
遥感ENVI水体信息提取实验
实习一：水体信息提取姓名：XXxx学号：!!!!!!!!!!!!!!!!!!!专业：地理信息科学教师：XXXXX成绩：环境与规划学院二〇一六年四月实验报告一实验目的学习水体光谱的征曲线，掌握应用遥感图像处理软件进行水体波普的差异性分析。
掌握水体提取的常用方法；能够使用ENVI软件进行水体信息提取。
二实验内容遥感探测的水体波谱信息：水可以吸收也可以散射通过水汽界面的波谱辐射能量（Ed），但水的散射会增加天空辐射能量（Eu），而水的吸收则会同时减少Ed和Eu。
遥感影像记录了地表物体的反射信息及其自身向外的辐射信息。
相对于其他地物而言，水体在整个光谱范围内都呈现出较弱的反射率。
在近红外、中红外及短波红外部分，水体几乎吸收了去不得入射能量，因此水体在这些的反射率特别低，而土壤、植被、建筑物等在这些波段吸收能量较小，具有较高的反射率，是的水体与他们具有明显的区别。
水体信息提取有助于确定水体边界、了解水域面积变化、水文水资源要素，提取结果可用于水资源信息统计及相关的辅助决策三实验方案单波段法（阈值）；多波段法（谱间关系法、比值法、归一化差异水体指数（NDWI）、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）1．图像预处理（1）辐射定标：将DN值转成辐亮度File--->open image file--->。
MTL.txt--->spectral--->Preprocessing--->CalibrationUtilities--->Landsat Calibration--->（选择文件），OK--Radiance，File，choose（选择保存地址并命名），Ok（2）BSQ转成BILBasic Tools-->Convert data （BSQ、BIL、BIP）-->-BIL，choose（选择保存地址并命名），Ok（3）Flaash大气校正Spectral--->Preprocessing--->Calibration Utilities--->Flaash—>Mul....Setting-->kanf......--->Band7,Band3,ok-->save，choose（选择保存地址并命名），Apply 加载出真彩色图，并与原始影像作对比2.大气校正前后光谱特征差异：在原始影像和经过大气校正厚的图像上选取相同位置的点，分别点击在显示窗口里Tools-->Profiles-->z profile结果对比分析：从上述的结果展示以及曲线图对比可以看出，校正后的影像数据比校正前的更为清晰，曲线图上可以看出校正后的整体曲线平滑至上与实际的地物波普曲线趋势相同，结果精度满足需求。
ENVI图像校正与水体提取
ENVI实习报告课程：《遥感原理与应用》专业：班级：学生姓名：学号：指导教师：指导教师职称：完成时间：实习项目列表上机实习一 ENVI 基本操作与遥感图像认知一、实习目的1）学习ENVI基本操作如打开图像、格式转换、波段组合、拉伸显示等；2）利用ENVI自带的光谱库制作典型地物光谱反射曲线并观察；3）从高光谱图像和多光谱图像上制作典型地物反射特性曲线；4）观察不同影像上各类地物的光谱特征和空间特征。
二、实验数据Landsat8、worldview、QuickBird、IKONOS、ALOS等卫星影像以及机载超光谱影像。
三、上机实习要求与思考题（1）打开各种不同图像，查看源文件信息，改变显示波段，改变显示拉升格式，并将文件输出保存为TIF格式。
图1.1查看源信息图1.2保存为tif（2）打开Landsat8影像选择不同的显示波段组合，观察不同组合下各类地物的不同颜色，思考分析原因；对worldview影像也进行类似操作。
图1.2观察不同显示波段对worldview影像也进行类似操作。
图1.4观察worldView不同显示波段（3）打开QuickBird影像后，选择不同的不同的拉升方式，观察显示效果，思考为何要进行拉升？当选择无拉升方式时，QuickBird影像显示为一片白色，分析原因。
图1.5 影像拉伸影像拉伸：增大对比度，加大灰度值范围，使影像细节更加清晰。
（4）利用ENVI自带的ASTER光谱库数据，制作几种典型地物的光谱曲线图，地物包括：落叶林、草地、水（例如自来水Tap water）、土壤（可选光谱库里任意一种土壤）、水泥（concrete）、沥青（asphalt）图1.6 光谱曲线图（5）在Landsat8影像和机载超光谱影像等各种影像上制作典型地物光谱曲线图。
图1.6 光谱曲线图四、提取原理与过程1. 图像打开与显示：（1）打开文件点击File –> Open菜单或者按钮打开 ENVI 图像文件或其它所支持的格式遥感图像文件。
ENVI教学-信息提取、GIS分析与制图
• 面向对象的分类方法-FX特征提取（envi4.4新功能）
监督分类
（1）首先要选择训练样本
从ROI TOOLS 菜单里选用 ROI ；
（2） 选择分类方法
应用不同的分类方法，按照训练样本的属性对未知 地物进行归类。
平行六面体 最小距离 马氏距离 最大似然 波谱角分类 二进制编码 神经网络 支持向量机分类
支持向量机分类
业界领先的分类方法
支持向量机分类（Support Vector Machine或SVM）是一种 建立在统计学习理论（Statistical Learning Theory或SLT） 基础上的机器学习方法。
对噪音不敏感，提高了分类精度 适合进行非线性分类 分类结果整洁，适合用于GIS 非常适合于4波段的高分辨率数据 其它遥感软件中尚未提供
地物信息提取-道路
智能数字化工具(vector/Intelligent..) ENVI SPEAR/LOC road（red soil,pca等）
半自动数字化工具提取线状地物
ENVI vector/Intelligent Digitizer
ENVI4.3的半自动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。 半自动数字化参数包括：
线状特征宽度（Linear Feature Width） 容差（Snap Tolerance） 滤波方式(smoothing)。
对提取的矢量可以进行自动编辑或者 手动编辑
自动编辑矢量
微弱信息提取
ENVI RX Anomaly Detection Tool
Spectral/ RX Anomaly Detection
• 变化检测（``/change detection）
遥感水体提取
遥感应用ENVI水体提取目录一、设计目的 (3)二、设计资料 (3)三、设计内容 (3)1.辐射定标 (3)2.数据转换 (4)3.大气校正 (6)4.图像融合 (9)5.图像裁剪 (10)6.几何校正 (12)7.水体提取 (15)8.水体提取结果转换 (20)四、水体提取成果 (23)五、设计心得 (24)一、设计目的1.掌握遥感应用中数据处理到信息提取的完整流程。
2.掌握遥感图像辐射处理基本原理与操作流程，掌握图像融合基本原理与操作流程。
3.掌握遥感图像几何纠正基本原理，掌握ＥＮＶＩ相关操作基本过程、控制点选取的原则，要求纠正后图像误差要小于半个像素。
4.掌握基于水体指数提取水体的基本原理，掌握ENVI软件中水体计算、阈值计算、后处理、矢量化等相关操作。
分别用水体指数和改进水体指数完成水体提取结果并进行比较分析。
二、设计资料武汉地区Landset8的原始影像LC81230392017303LGN00；武汉地区基准图像wuhan_base_image；ENVI遥感图像处理软件。
三、设计内容1.辐射定标(1)打开ENVI，选择File→0pen，选中LC08_L1TP_123039_20171030_2017110901_T1_MTL.txt文件，加载影像。
(2)在工具箱中选择【Radiometric Correction】→【Radiometric Calibration】，选择所有波段，点击确定。
（3）设置辐射定标参数：参数如下图。
（4）设置文件保存路径，点击确定，完成辐射定标，结果如图：2.数据格式转换（1）由于定标好的影像的数据排列格式为BSQ，而大气校正默认的数据排列格式为BIL或BIP，因此需要转换数据存储格式。
打开工具箱，选择【Raster Management】→【Convert Interleave】，打开【Convert File Input File】对话框，选择辐射定标完成的文件。
envi水提取操作文档
1.打开band math
BasicTools> band math>
在红圈中输入公式(b2-b4)/(b2+b4),然后点击add to list，然后点击ok
2.选择B2，然后点击Band 2，选择B4，然后点击Band 4，最后点击memory,点击OK，
出现一个新的对话框依然点击memory。
.
3建立新的窗口，将memory的影像显示出来
4．将两个窗口的影像进行地理连接
右键基准窗口，点击geographic link,点击红圈中按钮，当显示为on时，连接成功。
5．对水提指数影像进行拉伸，悬着
选择Enhance，[image]Equation进行拉伸
6．找到水的位置，察看水体值
7．进行如下设置，0.4根据影像水体的最小值进行设置，然后进行第二步操作，
8．得到结果，白色就是水体，水体是1，非水体是0。
基于TM影像的水体信息提取实习报告
目录实习目的 (2)实习内容 (2)一、操作环境 (2)二、常用的水提取方法 (2)1、非监督分类法 (2)2、监督分类法 (2)3、单波段阈值法 (2)4、谱间关系法 (2)5、归一化水体指数法 (3)三、具体操作步骤及效果比较 (3)1、非监督分类法 (3)2、监督分类法 (4)3、单波段阈值法 (5)3.1步骤 (5)3.2单波段阈值法分析 (6)4、谱间关系法 (7)4.1步骤 (7)4.2 分析 (7)5、水体指数法 (7)5.1 步骤 (7)5.2 分析 (9)四、水体提取的综合应用 (9)1、水体及背景地物的光谱值分析 (9)2、水体提取方法综合运用 (10)五、制图与输出 (12)实习总结 (12)实习目的1、熟悉ENVI软件的具体安装和操作；2、理解并能掌握水体信息的提取方法、步骤及其结果评价方法；3、掌握遥感专题图的制图输出；4、通过实习，加深对所学遥感专业知识的理解与掌握，使理论知识融会贯通，提高实践动手能力和综合解决实际问题的能力。
实习内容一、操作环境软件：ENVI 4.7影像：某地区的TM影像二、常用的水提取方法1、非监督分类法也称聚类分析，是一种“盲目”的分类；仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律，即自然聚类的特性，进行分类；2、监督分类法根据已知训练区提供的水体样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类；3、单波段阈值法单波段阈值法主要利用对水陆界线反映较好的TM影像的第5波段（中红外波段）, 根据影像的灰度特征经过数据采样确定其阈值。
进行水体的提取。
提取模型如式1所示, 其中TM5表示第五波段的灰度值, T为水体提取的灰度阈值:TM 5 < T (1)4、谱间关系法谱间关系法是周成虎等人提出, 通过分析水体与其他地物的在TM影像各波段上灰度曲线图, 发现水体具有独特的谱间关系特征, 即波段2灰度值加波段3灰度值大于波段4灰度值加波段5灰度值。
基于Landsat8水体信息提取实验报告
基于 Landsat8 水体信息提取一、数据来源地理空间数据云下载的Landsat 8 OLI_TIRS 卫星数字产品Landsat4-5 TM 卫星数字产品与Landsat 8 OLI_TIRS 卫星数字产品的区别++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++二、图像预处理2.1 数据的打开与拉伸打开拉伸2.2 辐射定标(Radiometric Calibration)一般来讲，辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等物理量的处理过程。
辐射定标参数一般存放在元数据文件中，ENVI 中的通用辐射定标工具（Radiometric Calibration）能自动从元数据文件中读取参数，从而完成辐射定标。
242.3 大气校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，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。
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，这就需要进行大气校正过程。
2468三、水体信息的提取方法3.1 监督分类与非监督分类(1) 非监督分类也称为聚类分析，是一种“盲目”的分类；仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规律，即自然聚类的特性，进行分类。
234(2) 监督分类根据已知训练区提供的水体样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类。
1 选择兴趣区2343.2 单波段阈值法1 选择兴趣区单波段阈值法主要利用对水陆界线反映较好的影像的第6波段（MIR中红外波段）, 根据影像的灰度特征经过数据采样确定其阈值。
2021年遥感ENVI实验报告
目录序言 (3)一、试验目 (3)二、试验内容 (3)三、试验时间 (3)四、组织人员 (3)1.专题概述 (4)2. 处理步骤介绍 (4)2.1图像获取 (4)2.2数据读取和定标 (4)2.3图像配准 (5)2.4大气校正 (5)2.5反演模型构建及模型应用 (5)2.6植被改变 (6)3.具体处理过程 (7)3.1数据预处理 (7)3.1.1安装环境小卫星数据处理补丁 (7)3.1.2数据处理和定标 (7)3.1.3工程区裁剪 (9)3.1.4图像配准 (14)3.1.5大气校正 (17)3.1.6裁剪浑善达克区 (23)3.2植被覆盖度反演 (27)3.2.1计算归一化植被指数 (27)3.2.2计算植被覆盖度 (28)3.3植被改变监测 (29)3.3.1植被覆盖区提取 (29)3.3.2植被改变检测 (31)3.4结果后期处理与应用 (32)3.4.1植被改变区域图背景值处理 (32)3.4.2植被改变区域制图 (33)试验心得 (36)序言一、试验目1、掌握ENVI软件基础操作。
2、掌握卫星影像预处理基础步骤。
3、经过实习, 学会自己去处理部分问题。
4、深入提升学生分析问题、处理问题能力, 增强实践技能, 并培养学生勇于动手、勤于动手、热爱本专业思想。
5、深刻地了解和巩固基础理论知识, 掌握基础技能和动手操作能力, 提升综合观察分析问题能力二、实习内容1、了解ENVI基础操作。
2、实现影像图像几何校正、融合、镶嵌及剪裁。
3、掌握ENVI对影像信息提取4、了解ENVI部分应用分析专题: 基于环境小卫星草原荒漠化监测一、专题概述浑善达克地域位于内蒙古草原阴山北麓锡林郭勒高原中部, 是亚洲草原荒漠化土地东部边缘区关键组成部分, 经纬度在东经 114°55’~116°38’, 北纬 41°46’~43°07’之间, 平均海拔高度在 1100 米左右。
envi水体提取公式
envi水体提取公式
在ENVI中，可以使用归一化水体指数（NDWI）来提取水体信息。
NDWI
的计算公式如下：
NDWI = (p(Green) - p(NIR)) / (p(Green) + p(NIR))
其中，p(Green)代表绿光波段的像素值，p(NIR)代表近红外波段的像素值。
在ENVI中，可以使用Band Math工具来计算NDWI。
具体步骤如下：
1. 打开ENVI软件，并打开需要提取水体的遥感影像。
2. 在主菜单中，选择“Toolbox” -> “Band Ratio” -> “Band Math”。
3. 在Band Math对话框中，输入NDWI的计算公式，例如：(b1 - b2) / (b1 + b2)。
4. 分别将b1和b2赋值为绿光波段和近红外波段的像素值。
在ENVI中，
可以使用“Band”工具来查看每个波段的像素值。
5. 点击“OK”按钮，ENVI将计算出NDWI值，并生成一个新的NDWI波段。
6. 使用阈值法提取水体。
在ENVI中，可以使用“Region of Interest”工
具来设置阈值。
一般来说，可以将NDWI大于0的区域视为水体。
7. 点击“OK”按钮，ENVI将提取出水体，并生成一个新的水体掩模波段。
需要注意的是，由于不同遥感影像的波段范围和数据类型可能不同，因此在计算NDWI时需要根据实际情况进行调整。
同时，阈值法的结果可能受到阴影、阴影遮挡、地形起伏等因素的影响，因此在提取水体时需要综合考虑多种因素。
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。
envi单波段阈值法提取水体信息
envi单波段阈值法提取水体信息水是地球上最为珍贵的资源之一，对于人类的生存和发展具有重要的意义。
因此，如何准确、高效地提取水体信息成为了遥感技术中的一个重要研究方向。
envi单波段阈值法作为其中的一种方法，具有简单、易操作、计算速度快的特点，被广泛应用于水体信息提取中。
envi单波段阈值法的原理是基于图像中水体和非水体的像元灰度差异，将水体的像元值与阈值进行比较，达到提取水体信息的目的。
具体步骤如下：第一步，导入遥感影像。
在ENVI软件中打开需要处理的遥感影像，确保影像的空间分辨率和波段信息准确无误。
第二步，选择合适的波段。
根据水体的特征和所需提取的信息，选择合适的波段进行处理。
通常，近红外波段和短波红外波段对水体信息提取具有较好的效果。
第三步，计算像元灰度差异。
通过计算每个像元的灰度值与阈值之间的差异，确定每个像元是水体还是非水体。
第四步，设置阈值。
根据实际情况和需要，设置合适的阈值。
一般情况下，可以通过试错法确定最佳阈值。
第五步，根据阈值提取水体信息。
将像元灰度差异与阈值进行比较，将达到阈值条件的像元标记为水体，其他像元标记为非水体。
第六步，可选的后处理。
根据实际需求，对提取结果进行后处理。
例如，去除噪声、填补孔洞等。
envi单波段阈值法的优点是简单易行，计算速度快。
但是，它也存在一些局限性。
首先，阈值的选择对结果影响较大，需要根据实际情况进行调试。
其次，该方法对于复杂的地物背景和混合像元的处理效果不佳。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的方法。
在实际应用中，envi单波段阈值法被广泛应用于水体信息提取。
例如，对于城市规划和环境监测，可以利用该方法提取城市水体面积和分布情况，为城市发展和环境保护提供数据支持。
对于水资源管理和水环境保护，可以利用该方法提取水体的空间分布和变化信息，为水资源的合理利用和保护提供科学依据。
此外，envi单波段阈值法还可以应用于湖泊、河流、海洋等水体的监测和研究。
ENVI实验报告
ENVI实验报告一、实验目得ENVI就是一套功能齐全得遥感图像处理系统,就是处理、分析并显示多光谱数据、高光谱数据与雷达数据得高级工具。
此次实习主要就是学习一些关于EＮVI得基本操作,如:图像预处理,影像分析,图像增强,几何校正,监督分类以及专题制图等步骤。
二、实验数据LE714402９20００２6８SGS０0.tar.gｚELEVATＩON＿SＯURCE=”ＧLS2000"PROCESSＩNG_SOＦTWAＲE＝”LPGS_9。
1＂EＰHEMEＲIＳ_TYＰＥ=＂DEFIＮIＴＩＶE＂ＳPＡＣECRＡFT＿ID="Ｌａndsat7＂ＳENSOR_ID=”ETM+"SENＳOR_MODＥ="SＡM＂AＣQＵISIＴION_ＤAＴE=200０—09—24WＲS_PATH=１4４ＢAND_CＯMBＩNATION=＂1２34５6６７8”ＰRＯDUＣT_UL_CＯRNER_ＬAT=4５、5７8682８PRODUＣT_UL＿CORＮＥR_LON=８４。
０75０064PＲODＵＣＴ_UR＿CORNＥR_ＬAＴ=４5.61579６4ＰRODＵCT＿UR＿COＲNER_ＬON=87.2821725PROＤUＣT_LL_COＲNER＿LAＴ＝４３。
５718357PＲODUCＴ_LＬ_CＯＲNEＲ_LON=8４、1739９７２PRODUCT_LR_COＲＮER_LＡT=４3、606４5２５PＲODUCT_LR＿CORNＥR＿LON=８７.27２6０７３PRODUCT_UＬ_CＯRNEＲ_MAPX＝271８00、000PRODUCT＿UL_CＯRNＥR_MAPY=５051400.0０0PROＤUＣＴ_UR_CORNＥR_MAPX=522０００。
00０ＰRODUCT＿ＵＲ＿CORNER_MAＰY=5051400、00０PRODUCT_LL_CORＮER_MAPX＝27１800、0００PＲOＤUCT＿LL_CORＮER＿MAPY=482８20０、000PRODUCT_LＲ_CORNEＲ＿ＭAPX=52２０00、００0PRODUＣT＿LR_ＣＯRNＥR_MAPＹ＝482８2０0.0０0三、实验内容2、数据格式转化及多波段得合成３.图像边框得裁剪4、图像得镶嵌6、图像几何校正7。
一种基于遥感数据快速提取水体信息的新方法
收稿日期:2008211221;修订日期:2009201212基金项目:国家自然科学基金资助项目(40371096)、福建省自然科学基金项目(W0650006;2006J0281)、福建省教育厅科技项目(JB05303)。
作者简介:丁凤(1973-),女,副研究员,在职博士生,主要从事遥感与地理信息系统研究。
E 2mail :fding @ 。
一种基于遥感数据快速提取水体信息的新方法丁 凤1,2(1.福建师范大学地理科学学院,福建福州 350007;2.福州大学环境与资源学院,福建福州 350108)摘要:“数字流域”建设已成为水利现代化的重要组成部分。
利用遥感技术进行水体信息提取可为构建数字流域提供重要的数据来源。
在对Landsat ETM +影像上的水体及其背景地物进行光谱特征分析的基础上,发现水体在近红外和中红外波段(对应于Landsat 数据的Band 4、Band 5和Band 7)同时具有强吸收这一典型特征,据此提出了一种新型的水体指数NWI (New Water In 2dex )。
其中,将Band 7用于水体指数模型的构建和水体信息的提取目前较少见于文献报道。
以厦门岛为研究区,将该指数在经过大气校正的遥感影像上进行实验的结果表明:N WI 可用于水体信息的快速有效提取,且具有较高的精度。
关 键 词:数字流域;遥感数据;水体信息提取;大气校正;NWI中图分类号:TP 751 文献标志码:A 文章编号:100420323(2009)022*******1 引 言进入21世纪以来,“数字流域”的建设已逐渐成为我国水利现代化的重要组成部分[1]。
数字流域的基础是数据,感测范围广,可周期性获取的卫星遥感数据成为流域下垫面信息的重要数据来源。
遥感技术的引入为研究和解决江河水利与水害问题提供了新的技术手段。
其中,水体信息的快速有效提取成为水利界和遥感界共同关注的研究热点之一。
在众多遥感数据中,Landsat 数据以其瞬时覆盖面积大、空间分辨率较高、连续记录存档时间长的综合优势,成为国内外许多学者进行水利遥感研究的首选。
遥感图像ENVI水体提取步骤
遥感图像ENVI水体提取步骤数据要求：1.下载的影像数据，尽量为同日期或者尽量靠近，不能相差时间太长，提供的影像为2004年第259天，1994年第295天，2004年第268天。
其中1994年的影像肯定不行2.下载的影像数据，尽量没有云层覆盖类似这种研究区域中水体部分存在云层时，该影像不能用，需用接近该日期的影像替代。
水体提取步骤如下（一）7个单波段合并成一个文件1.ENVI软件中File-Open Image File,弹出以下对话框，选择文件夹下b1-b7影像并打开，如下：2.将7个波段合成一个影像文件，操作如下图：3.点击Import File,选择所有波段5.点击Reorder Files鼠标拖动，确保波段1-7序号，从b1-b7，排序如下：6．右边窗口设置坐标系如下：UTM,WGS-84,49N7.定义文件名后，生成一个整的影像文件同理，依次将其他文件夹下的7个波段合并成各自文件。
（二）多个文件镶嵌拼接成一个整的文件注意：该步操作比较复杂，拼接文件可能存在色差不均衡问题，具体请多网上查些资料；1.基于地理坐标进行拼接，操作如下：2.Import Files将上步生成的三个文件导入进来3.分别右键文件名，选择Edit Entry（三个文件操作一致）4.设置Data Value to Ignore背景值为0，羽化距离根据需要设置（不固定）；Color Balancing(颜色平衡参数，其中Fixed为以该文件为标准，其他影像进行调整，可对其中一个文件设置为Fixed，其他两个文件设置为Adjust)5.File-Apply，影像拼接拼接结果如下：（三）水体区域提取1.Envi中波段运算，如下：2.输入以下表达式(b2*1.0-b4)/(b2+b4) gt 0 (可用其他方法，依实际情况而定)3.分别设置算法中各个变量对应的波段，b2表示第3个波段，b4为第5个波段4.根据研究区域进行裁剪，并统计其中为1的像元个数，影像加载显示后，加载矢量文件：5.加载区域shp文件，第一次加载时后缀选择.shp6.将文件转换成ROI兴趣区7.基于Roi文件对影像进行裁剪;8.裁剪后范围如下：9.对裁剪后影像中所有水体进行统计（值为1的像元个数）勾选”Histogram”,如下：其中1的像元个数为水体，Npts*30*30（30为分辨率，表示一个像元的大小）为水体面积值。
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实习一：水体信息提取姓名：XXxx
学号：!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
专业：地理信息科学
教师：XXXXX
成绩：
环境与规划学院
二〇一六年四月
实验报告
一实验目的
学习水体光谱的征曲线，掌握应用遥感图像处理软件进行水体波普的差异性分析。
掌握水体提取的常用方法；能够使用ENVI软件进行水体信息提取。
二实验内容
遥感探测的水体波谱信息：水可以吸收也可以散射通过水汽界面的波谱辐射能量（Ed），但水的散射会增加天空辐射能量（Eu），而水的吸收则会同时减少Ed和Eu。
遥感影像记录了地表物体的反射信息及其自身向外的辐射信息。
相对于其他地物而言，水体在整个光谱范围内都呈现出较弱的反射率。
在近红外、中红外及短波红外部分，水体几乎吸收了去不得入射能量，因此水体在这些的反射率特别低，而土壤、植被、建筑物等在这些波段吸收能量较小，具有较高的反射率，是的水体与他们具有明显的区别。
水体信息提取有助于确定水体边界、了解水域面积变化、水文水资源要素，提取结果可用于水资源信息统计及相关的辅助决策
三实验方案
单波段法（阈值）；
多波段法（谱间关系法、比值法、归一化差异水体指数（NDWI）、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）
1．图像预处理
（1）辐射定标：将DN值转成辐亮度
>open image >。
MTL.txt--->spectral--->Preprocessing--->Calibration Utilities--->Landsat Calibration--->（选择文件），OK--Radiance，（选择保存地址并命名），Ok
（2）BSQ转成BIL
Basic Tools-->Convert data （BSQ、BIL、BIP）-->-BIL，choose（选择保存地址并命名），Ok
（3）Flaash大气校正
Spectral--->Preprocessing--->Calibration Utilities--->Flaash
—>
Mul....Setting-->kanf......--->Band7,Band3,ok-->save，choose（选择保存地址并命名），Apply 加载出真彩色图，并与原始影像作对比
2.大气校正前后光谱特征差异：
在原始影像和经过大气校正厚的图像上选取相同位置的点，分别点击在显示窗口里Tools-->Pro>z profile
结果对比分析：
从上述的结果展示以及曲线图对比可以看出，校正后的影像数据比校正前的更为清晰，曲线图上可以看出校正后的整体曲线平滑至上与实际的地物波普曲线趋势相同，结果精度满足需求。
地物的光谱信息被还原，才能进行定量化的遥感处理。
1.计算水体指数
Basic Tools-->Band Math->在Enter an expression下面输入公式->add to list->OK->选择对应波段，choose，（选择保存地址并命名），OK。
加载出二值图
(1)TM 5< T的水体提取结果，率定后阈值为0.07。
（公式：b1<700）
(2)TM2 / TM5的水体提取结果：固定阈值为1.3。
（公式：b2/b5>1.3）
(3)TM2 + TM3 > TM4 + TM5的水体提取结果。
（公式：b2+b3>b4+b5）
(4)NDWI=（TM2-TM4）/（TM2+TM4）。
（公式：
fix(((flort(b2)-b4)/(b2+b4))*10000) ）
NDWI NDWI >0
(5)MNDWI=(TM2-TM5) / (TM2+TM5) （公式类似上面）
MNDWI MNDWI > 0
四结果分析
NDWI MNDWI TM5<T TM2/TM5 (TM2+TM3)>
(TM4+TM5)
整体
图
太湖
区域
长江
周边
细小
水体
分析得到，
在水体提取的整体效果方面，总体上用MNDWI提取的水体信息最多，单波段阈值法提取效果最差，因此适用于地形起伏较大阴影较多的山区地区的信息提取。
在局部地区（太湖流域），比值法取得的信息可以更多的反应信息。
在提取小面积水体方面，MNDWI对水面宽度较窄的河流等小水体混合像元效果最好，比值法和NDWI反映到的水体信息较少，表明在提取细小水体上不适合采用这两种方法。
比值法可以提取到更多的细小水体信息。
在地类复杂的区域中，NDWI只在非山地的植被区域较好；MNDWI、NDWI在建筑居民用地区域较好，却难以区分部分山体阴影和水体；而(TM2+TM3)>(TM4+TM5)在山体和农林区域较好却难以区分部分建筑居民地和水体。