遥感图像处理

1、目录实验一：利用高分辨率图像提取城市绿地信息1一、实验背景1二、实验工具1三、实验流程1四、实验内容24.1数据预处理24.1.1图像融合24.1.2图像正射纠正34.1.3大气校正74.2面向对象绿地信息提取84.3矢量后处理14实验二：基于环境小卫星的草原荒漠化监测16一、实验背景16二、实验工具16三、实验流程16四、实验内容174.1数据预处理174.1.1数据读取和定标184.1.2工程区裁剪194.1.3图像配准204.1.4大气校正224.1.5裁剪浑善达克地区264.2植被覆盖度反演274.2.1归一化植被指数274.2.2植被覆盖度计算274.3植被变化监测284.3.1两图

2、像植被覆盖区域提取284.3.2变化区域计算294.4成果后处理及应用294.4.1植被变化区域图的背景值处理294.4.2植被变化区域制图30实验一：利用高分辨率图像提取城市绿地信息一、实验背景城市绿地在改善城市生态环境和人居环境起着积极的作用，城市绿地含量逐渐成为衡量城市生活质量的一个重要指标。此外，城市绿地的空间分布格局与其生态效应有着密切的关系。因此，必须客观、准确地掌握城市绿地信息。目前，随着航天遥感技术的发展，高分辨率遥感图像在国内已经得到广泛的应用。而这些高分辨率图像的出现，也给城市绿地信息提取提供了更为有效而便捷的手段。b5E2RGbCAP二、实验工具1、ENVI主模块2、大气

3、校正扩展模块中的快速大气校正工具QUAC）3、ENVIEX扩展模块中的FeatureExtraction工具三、实验流程流程说明：1）图像获取：WorldView-2图像数据选择带RPC文件的LV2A级数据，其中多光谱数据是由8个波段组成，也可以是包含红色、近红外等4个波段组成的产品；成像时间为69月份，这期间植被长势最好。p1EanqFDPw2）图像融合：根据WorldView-2卫星的特点，先做全色和多光谱图像的融合，再利用全色图像的RPC文件对融合图像进行正射纠正，得到的融合图像正射纠正结果与全色图像正射纠正结果在相同条件下的精度是一致的。这样的顺序能减少流程而提高效率，并且进行全色和多

4、光谱的图像融合时，能保证他们之间精确的空间配准。DXDiTa9E3d3）正射纠正：基于控制点+RPC+DEM完成正射纠正过程，控制点从参考影像中选择，也可以使用野外测量获取的控制点。RTCrpUDGiT4）大气校正：使用快速大气校正工具QUAC）去除部分大气的影响，在进行面向对象绿地信息提取环节中，提高计算对象的NDVI、光谱属性值的精度，。5PCzVD7HxA5）面向对象绿地信息提取：选择一部分区域作为实验区，获取分类规则，包括对象分割和合并阈值、对象提取规则，然后将实验区的分类规则应用到整个图像中。jLBHrnAILg启动ENVIEX，在ENVIEX中打开WorldView-2多光谱和全色

5、图像在Toolbox中，双击PanSharpening工具。在第一个弹出对话框中单击选择多光谱图像文件，单击OK按钮。dvzfvkwMI1(3在弹出的对话框中选择全色图像文件，单击OK按钮，进入PanSharpening参数面板4）自动识别传感器类型Sensor）:WorldView-2；选择输出路径及文件名，其他参数选择默认，单击OK执行PanSharpening融合。EmxvxOtOco4.1.2图像正射纠正在正射纠正之前，需要确定控制点以及输出正射纠正图像的坐标系，本专题中都采用北京54坐标系，首先在ENVI中定义北京54坐标系。SixE2yXPq5手动添加北京54坐标系的椭球体和基准面

6、：打开安装目录下HOMEITTIDL7xproductsenvi4xmap_projellipse.txt文件，将“Krasovsky，6378245.0，6356863.0”添加到末端；打开安装目录HOMEITTIDL7xproductsenvi4xmap_projdatum.txt文件，将“D_BEIJING_1954,Krasovsky,0,0,0”添加到末端。6ewMyirQFL启动ENVI软件，选择主菜单MapCustomizeMapProjection如图2）1）投影坐标系名称ProjectionName）：BJ-546Degree123E。2）选择投影类型ProjectionTy

7、pe）：TransverseMercator。3）选择基准面类型ProjectionDatum）：选择D_BEIJING_1954。 4）东偏距离Falseeastion）：500000。5）Falsenorthing：06）中央纬线Latitude）：07）中央经线Longitude）：1238）中央经线长度比Scalefactor）：0.9996。选择ProjectionAddNewProjection,将投影添加到ENVI所用的投影列表中。选择FileSaveProjections，存储自定义的投影坐标，一个自定义投影坐标完成。kavU42VRUs图2）说明：为了更好的与ArcGIS系列

8、产品兼容，从ENVI4.7开始，所有产品包括ENVI、ENVI+IDL、ENVIZoom和ENVIEX，全部采用ArcGIS投影转换引擎ENVI4.7之前的版本用的是GCTP常规制图转换包），对我们来说，ENVI菜单中所有的投影操作不变，同时还直接支持ArcGIS中的投影类型。但是自定义北京54及西安80坐标系有一些改变，即定义两个坐标系的基准面打开第一步中的融合结果图像，在Display窗口中RGB:532真彩色显示。(2在ENVI主菜单中，选择MapOrthorectificationWorldViewOrthorectifyWorldViewwithGroundControl，在文件对话

9、框中选择WV-2_pansharpening融合结果，单击OK，打开GroundControlPointsSelection面板。M2ub6vSTnP(3在GroundControlPointsSelection面板中，单击ChangeProj按钮。0YujCfmUCw(4在打开的ProjectionSelection面板中，选择前面定义好的坐标系：BJ-546Degree123E。单击OK回到GroundControlPointsSelection面板中。开始选择地面控制点，下面使用两种选择控制点的方法。eUts8ZQVRd在校正图像Display中移动方框位置，寻找明显的地物特征点作为输入

10、GCP。b在Zoom窗口中，移动定位十字光标在GroundControlPointsSelection面板上，将这个点坐标xE）、yN）、高程Elev）值键盘输入，单击AddPoint按钮添加控制点。sQsAEJkW5T2）从参考图像上选择控制点从参考图像上获得坐标xE）、yN）、高程打开参考图像文件gcpimage.img和DEM数据Aster-dem.tif，在波段列表中打开参考图像EditHeader，选择EditAttributesAssociateDEMFile，将参考图像文件和DEM数据进行绑定，这样就可以在参考图像上获取x、y和相同位置的高程在显示校正图像WV-2_panshar

11、pening.img的Display窗口中，单击右键选择GeographicLink，将显示校正图像和参考图像的Display进行地理链接。TIrRGchYzgc在校正图像Display中找到明显地物特征点，并在Zoom窗口中用十字光标定位。由于校正图像有RPC文件进行基本地理定位，在参考图像的Display中会自动定位到大致位置。7EqZcWLZNXd在参考图像Display窗口中，单击右键选择GeographicLink，断开两个Display窗口的地理链接，在Zoom窗口中移动十字光标精确定位到相同位置。lzq7IGf02Ee在参考图像的Display窗口中右键选择PixelLocato

12、r菜单，在弹出的面板中有当前十字光标的坐标信息，单击Export按钮自动将xE）、yN）、高程在GroundControlPointsSelection面板中，单击AddPoint按钮添加控制点。NrpoJac3v1(5整景图像上选择812个点即可。(6在GroundControlPointsSelection面板上，单击ShowList按钮，打开选择的控制点列表，可以用鼠标选择逐个浏览每个控制点情况。1nowfTG4KI(7控制点的RMS为3.6个像素左右，约为1.8M的误差，基本符合精度要求。图3(8在GroundControlPointsSelection面板上，选择OptionsOrt

13、horectifyFile，在文件选择对话框中选择待校正的WorldView文件，单击OK弹出对话框选择WorldView全色图像的RPC文件在OrthorectificationParameters面板中，单击SelectDEMFile按钮，选择DEM文件；单击Changeproj按钮选择输出投影坐标系：BJ-546Degree123E；选择输出路径及文件名：wv-2_Pansharpening_ ortho.img；其他选择默认，如图4所示。单击OK执行正射校正。tfnNhnE6e5图4说明：这里正射纠正使用的DEM是像元分辨率30M免费ASTERG-Dem，这个分辨率的DEM远不能满足0

14、.5M图像的正射纠正要求，在实际生产中需要至少1：5000比例尺的DEM数据。HbmVN777sL参考图像、控制点、DEM数据的坐标系与正射纠正结果保持一致，能减少一定的系统误差。4.1.3大气校正使用快速大气校正工具SpectralQUickAtmosphericCorrection，在文件选择对话框中选择wv-2_Pansharpening_ortho.img文件，单击OK。V7l4jRB8Hs(2在打开的QUickAtmosphericCorrectionParameters面板，在SensorType中选择Unknown。83lcPA59W9(3选择文件名wv-2_Pansharpen

15、ing_ortho_QUAC.img）和路径，单击OK执行。分别在Display中显示大气校正前和大气校正后的图像，对两个Display进行地理链接，定位到植被区域，分别右键选择ZProfile菜单获取植被的波谱曲线，大气校正后的植被波谱曲线更接近真实波谱如图5）。mZkklkzaaP图5大气校正前后植被波谱曲线启动ENVIEX，打开wv-2_Pansharpening_ortho_QUAC.img，默认是RGB真彩色显示。在左边图层管理中右键选择Remove移除RGB真彩色显示图层。ORjBnOwcEd(1选择FileDataManager，在文件列表中的wv-2_Pansharpening

16、_ortho_QUAC.img项单击右键选择LoadCIR，显示标准假彩色，植被为红色显示便于区分。2MiJTy0dTT(3结合左上角快视图以及鼠标滚轮，选择一部分区域作为实验区，也就是视窗中显示的区域。(4在Workflows中，双击FeatureExtraction工具。在文件选择框中选上wv-2_Pansharpening_ortho_QUAC.img，并且单击SpatialSubset按钮。gIiSpiue7A(5在SpatialSubset对话框中如图6），单击UseDisplayExtent按钮，使用当前窗口显示区域作为实验区。单击OK按钮执行裁剪过程在ScaleLevel项中，通

17、过滑块或者手动输入一个分割阈值，阈值范围为0100，默认是50，值越小分割的块越多，将Preview前的复选框打上勾随时预览分割效果图。这里设置分割阈值为35，通过预览可以看到路边单棵树木被分割出来了，单击Next进入下一步。IAg9qLsgBX(7在MergeLevel项中，通过滑块或者手动输入一个合并阈值，阈值范围为0100，默认是0，值越大被合并的块越多。通过效果预览，这里设置阈值为60。单击Next进入下一步。说明：为了能提取很小范围内的绿地信息这一步选择默认参数单击Next进入下一步。(9在ComputeAttributes选项中，去掉空间Spatial）、纹理Texture）两类属

18、性；切换高级选项Advanced），去掉颜色空间ColorSpace）属性；单击波段比BandRatio）后面的按钮，默认选择B1为红色波段，B2为近红外波段单击Next按钮执行对象属性计算。(11计算完毕自动进入特征提取Extractfeatures）选项，选择规则分类启动ENVI，打开wv-2_Pansharpening_ortho_QUAC_subset图像文件。3cdXwckm15(3在ENVI主模块中，选择SpectralVegetationAnalysisVegetationIndexCalculator，以wv-2_Pansharpening_ortho_QUAC_subset为

19、数据源计算NDVI：wv-2_Pansharpening_ortho_QUAC_subset_NDVI。h8c52WOngM(4在ENVI主模块中，选择BasicToolsLayerStacking，单击ImportFile按钮导入wv-2_Pansharpening_ortho_QUAC_subset_NDVI和wv-2_Pansharpening_ortho_QUAC_subset两个文件，组成多波段文件：wv-2_Pansharpening_ortho_QUAC_subset_layerstack.imgv4bdyGious(5在Display中，以RGB标准假彩色显示波段组合的文件在主

20、窗口中选择OverlayRegionofInterest，打开ROITool面板，在ROIName列中双击鼠标修改感兴趣名为：绿地。XVauA9grYP(7在Window项中选择单选项Zoom，在放大窗口中目视选择一些绿地作为样本，如选择路边、住宅小区等区域的绿地。bR9C6TJscw(8在ROITool面板中，单击Stats按钮统计样本，如图专-1.10，可以看到绿地对应的NDVI的最小值为0.130351。pN9LBDdtrd图9绿地样本统计结果通过统计绿地样本得到一个参考阈值，下面将这个阈值应用在FX中。说明：不要关闭ENVI主模块、Display窗口及ROITool面板，让他们最小化。

21、打开对象属性选择面板，之后双击Customizedbandratio属性，设置阈值为0.13，FuzzyTolerance设置为0，勾选ShowRuleConfidenceImage，预览结果，大部分绿地都提取出来了，单击OK。QF81D7bvUA(3勾选Preview，在窗口中预览0.13）结果，发现绝大部分绿地被提取。但是，还有一些表面覆盖人造涂料的地表也一并提取出来，如工棚、操场塑胶跑道等。4B7a9QFw9h图10bandratio属性阈值设置下面还是利用样本统计法来获取区分人造涂料地表的阈值，回到打开上面步骤中的Display窗口及ROITool面板。ix6iFA8xoX(1在ROI

22、Tool面板中，单击NewRegion按钮新建一个感兴趣类型，在ROIName列中双击鼠标修改感兴趣名为：非绿地。wt6qbkCyDE(2在Window项中选择单选项Zoom，在放大窗口中目视选择一些覆盖人造涂料的地物作为样本，可参考ENVIEX中预览时被错分的地物，主要是人造工棚、屋顶颜色鲜艳的建筑物。Kp5zH46zRk(3在ROITool面板中，单击Stats按钮统计样本，如图专-1.12。结合前面绿地样本的统计，可以发现绿地区域在蓝色波段打开对象属性选择面板，之后双击Spectralavgband_2属性，设置阈值为勾选Preview，在窗口中预览最终结果。(3单击按钮保存规则文件为：

23、veg_ruleset.xml。(4单击Next按钮到结果输出面板，选择Shapefile矢量结果输出路径，可以看到最终从实验区提取的绿地矢量结果。qd3YfhxCzo通过以上选择一定图像区域进行实验，获得整景影像比较理想的面相对象分类规则：SegmentScaleLevel：35.0MergeLevel：60.0Refine：NoThresholdingAttributesComputed：SpectralBandRatioQUAC(Orthorectified(Band5:wv-2_Pansharpening_ortho.img(660.0000E836L11DO5QUAC(Orthore

24、ctified(Band7:wv-2_Pansharpening_ortho.img(832.5000S42ehLvE3MClassification:Rule-BasedRuleSet:bandratio0.1300avgband_2矢量结果检查与编辑在ArcMAP中打开WorldView-2图像数据、绿地矢量结果。启动ArcMAP矢量编辑功能，通过目视的方式检查绿地矢量结果，修改错误的地方。xS0DOYWHLP(2矢量数据拼接与裁剪从多景遥感图像上提取绿地矢量结果，可使用ArcMAP中的矢量合并功能完成矢量结果的拼接：ArcToolboxDataManagementToolsGeneral

25、Merge用行政区矢量数据裁剪上述得到的拼接结果，可使用ArcMAP中的以下工具：ArcToolboxAnalystToolsExtractCliplLOZMkIqI0w(3属性赋值绿地矢量结果包括了面积属性字段，还需要增加绿地类型字段。将获取的绿地矢量结果分为：公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地、其他绿地。完成这个过程需要一个矢量数据：城市用地分类。使用ArcMAP中的识别工具对两个矢量数据进行识别分析，将“城市用地分类”中与“绿地矢量”空间对应的图斑添加城市用地分类信息，参照中华人民共和国行业标准城市绿地分类标准CJJ/T852002进一步属性赋值。ArcMAP中的识别分析工具为：Ar

26、cToolboxAnalystToolsOverlayIdentityZKZUQsUJed实验二：基于环境小卫星的草原荒漠化监测一、实验背景浑善达克地区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的重要组成部分，经纬度在东经1145511638，北纬41464307之间，平均海拔高度在1100M左右。退化区属温带半干旱区、中温带干旱大陆性季风气候。浑善达克退化土地多为沙地，植被稀少，特别是春季地面回暖解冻，地表裸露，多细沙土，狂风起时沙尘弥漫，形成沙尘天气。近年来频频发生在京津地区春季的沙尘天气与该地区生态环境恶化，人地关系严重失调相关。据统计，京津地区沙尘暴70%的

27、沙源来自于这个区域。根据该区域不同时期的植被覆盖数据可以实现该区域的植被变化监测。dGY2mcoKtT本专题详细介绍了利用环境小卫星CCD-1A图像反演植被覆盖图的完整流程，基于最新ENVI5.0版本操作，专题涉及环境小卫星的数据读取、辐射定标、大气校正、植被覆盖反演模型的建立、遥感反演过程、植被覆盖变化监测等内容。除了使用ENVI主模块功能外，还需要用到FLAASH大气校正扩展模块、IDL开发的环境小卫星数据读取补丁、波段运算等功能。rCYbSWRLIA二、实验工具1、ENVI主模块2、FLAASH大气校正扩展模块3、IDL开发的环境小卫星数据读取补丁4、波段运算模块三、实验流程根据环境小卫

28、星CCD数据特点及草原植被变化监测的要求，采用的技术路线为：先对环境小卫星CCD数据进行数据预处理：数据读取、辐射定标、大气校正、研究区裁剪，建立反演模型，利用波段运算工具，反演出整个浑善达克地区的归一化植被指数、植被覆盖度，根据不同时期的植被覆盖数据，实现草原土地退化的遥感监测。FyXjoFlMWh四、实验内容4.1数据预处理图像预处理流程：4.1.1数据读取和定标安装环境小卫星数据读取和定标补丁ENVI_HJ1A1B_Tools.sav文件放在homeITTIDLIDL80productsenvi48save_add目录下TuWrUpPObX数据读取和定标：主菜单-File-OpenExt

29、ernalFile-HJ-1A/1BToolsFile-SaveFileAs-ENVIStandard，弹NewFileBuilder面板MdUZYnKS8I（3） 在NewFileBuilder面板中，单击ImportFile，弹出的CreateNewFileInputFile面板09T7t6eTno（4） 在CreateNewFileInputFile面板中，选中SelectInputFile列表中的裁剪数据，单击SpatialSubset按钮图2）e5TfZQIUB5图2（5） 在SelectSpatialSubset面板中，单击Image，弹出SubsetbyImage对话框（6） 在

30、SubsetbyImage对话框中，按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定裁剪区域，裁剪出包括浑善达克区域的一部分，单击OKMap-Registration-SelectGCPs:ImagetoImage，打开几何校正模块。图4）8PQN3NDYyP图4（3） 选择显示2006年土地利用分类图文件的Display为基准影像BaseImage），显示环境星文件的Display为待校正影像Link-Geograficlink，将两个窗口都选择为on，单击确定，找到定位的大致区域后，再Tools-Link-Geograficlink，改为off，关闭链接。AHP35hB02d（5） 在两个Displ

31、ay中找到相同区域，在Zoom窗口中，点击左小下角第三个按钮，打开定位十字光标，将十字光标到相同点上，点击GroundControlPointsSelection上的AddPoint按钮，将当前找到的点加入控制点列表。(图5NDOcB141gT图5（6） 用同样的方法继续寻找其余的点，当选择控制点的数量达到3时，RMS被自动计算。GroundControlPointsSelection上的Predict按钮可用，选择Options-AutoPredict，打开自动预测功能。这时在BaseImage上面定位点，WarpImage上会自动预测区域。1zOk7Ly2vA（7） 完成控制点的选择，RM

32、S值小于1个像素，点击GroundControlPointsSelection上的File-SaveCoefficientstoASCII，将控制点保存。WarpFile(asImageMap，选择校正文件(HJ数据文件。tqMB9ew4YX（9） 在校正参数面板中，默认投影参数和像元大小与基准影像一致，30M。（10） 重采样选择NearestNeighor，背景值Background）为0.（11） OutputImageExtent：默认是根据基准图像大小计算，可以做适当的调整。（12） 选择输出路径和文件名，单击Ok按纽。4.1.4大气校正1）制作波谱响应曲线环境小卫星提供了波谱响应函

33、数，以文本形式提供，第一列表示波长nm），后面四列分别表示4个波段对应波长的波谱响应值。需要制作波谱曲线来描述波谱响应函数，用于大气校正。HmMJFY05dE1）主菜单Window?StartNewPlotWindow，打开ENVIPlotWindow面板，在波谱绘制窗口中，选择File?InputData?ASCII，导入”681-hj1accd2.txt”文本文件，如图所示，自动将第一列作为X轴，后面4列作为Y轴，波长单位选择nanometers，单击OK。ViLRaIt6sk2）在绘制窗口生成了4条曲线，选择Edit?DataParameters，编辑每条线的名称为b1，b2，b3，b4

34、，便于区分。9eK0GsX7H13）选择FileSavePlotAsSpectralLibrary，在OutputPlottoSpectralLibrary面板中，单击SelectAllItems，单击OK。图7）naK8ccr8VI图74） 在OutputPlottoSpectralLibrary面板中，有输出曲线相关参数设置，按默认，选择输出路径和文件名，单击OK，将波谱曲线保存为波谱库文件：环境1A星CCD2光谱响应.sli。图8）B6JgIVV9ao图8（2） FLAASH大气校正1、数据准备FLAASH对图像文件有以下几个要求：1）数据是经过定标后的辐射亮度辐射率）数据，单位是：W）

35、/cm2*nm*sr）。2）数据带有中心波长wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度FWHM）,这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入EditHeader）。P2IpeFpap53）数据类型支持四种数据类型：浮点型、整型。数据存储类型：ENVI标准栅格格式文件，且是BIP或者BIL。3YIxKpScDM4） 波谱范围：4002500nm本次用的环境小卫星经过以上处理，已经定标为W*m(-2*sr(-1*um(-1单位、浮点型的辐射率数据，有中心波长信息，下面将BSQ格式转成BIL格式。选择主菜单BasicTools?ConvertData(BSQ,BIL,BIP，选择已经经过定标和

36、配准的数据20090811-cal-jz.img，在ConvertFileParameters中，OutputInterleave选择BIL，选择ConvertInPlace：yes，单击OK。gUHFg9mdSs2、 设置参数进行FLAASH大气校正（1） 主菜单SpectralFLAASH,打开FLAASH大气校正模块；图9）图92）点击InputRadianceImage，选择BIL格式的环境小卫星数据20090811-cal-jz.img，在RadianceScaleFactors面板中选择Usesinglescalefactorforallbands，由于定标的辐射量数据与FLAAS

37、H的辐射亮度的单位相差10倍，所以在此Singlescalefactor选择默认：10【通过定标的辐射量数据与FLAASH的辐射亮度的单位换算，可知二者相差10倍，故Singlescalefactor选择10】，单击OK；uQHOMTQe793）设置输出文件及路径设置4）传感器基本信息设置：成像中心点经纬度、传感器高度、成像区域平均高度、成像时间设置，这些都可以从数据头文件中读取HJ1A-CCD2-2-64-20090811-L20000154793.XML。IMGWiDkflP5）大气模型，选择MLS，气溶胶模型，选择Rural，气溶胶反演方法选择None，能见度设置为40km。WHF4Om

38、OgAw6）单击MultispectralSetting按钮，在FilterFunctionFile导入之前做好的光谱响应曲线“环境1A星CCD2光谱响应.sli”，单击OK。图10）aDFdk6hhPd图107）单击AdvancedSettings，在高级设置中，TileSize默认的是Cashsize的大小，手动改为100Mb，单击OK；ozElQQLi4T8）设置好后，在大气校正模块面板中，单击Apply。spectralProfile打开光谱曲线窗口，显示两幅图像同一位置的光谱曲线图OpenVectorFile，打开hunshandake.evf；QrDCRkJkxh（2） 在Avai

39、lableVectorsList面板中选择该矢量文件，点击LoadSelected，选择显示图像的Display，单击OK，矢量叠加在影像上；4nCKn3dlMX（3） 在AvailableVectorsList面板中，选择File-ExportLayerstoROI,在SelectDataFiletoAssociatewithnew面板中，选择20090811-cal-jz-FLAASH.img，单击OK，在ExportEVFLayerstoROI中，选择ConvertallrecordsofanEvflayertooneROI，单击OK，将矢量转为一个ROI；ijCSTNGm0E（4） 在

40、图像窗口，选择Overlay?RegionofInterest,打开ROI面板，浑善达克ROI显示在图像上，在ROITool模版中，选择File-SubsetDataviaROIs，在SelectInputFiletoSubsetviaROI面板中，选择20090811-cal-jz-FLAASH.img，单击OK；vfB1pxanfk（5） 在SpatialSubsetviaROIParameters面板中选择浑善达克ROI，MaskpixelsoutsideofROI选择Yes；JbA9VhEou1（6） 设置输出路径及文件名20090811-yanjiuqu.img，单击OK。4.2植被

41、覆盖度反演4.2.1归一化植被指数（1） 选择主菜单-File-Transform-NDVI，打开NDVI计算模块。（2） 选择裁剪后的数据：20090811-yanjiuqu.img。（3） 在NDVICalculationParameters面板中进行相应设置，环境星波段参数与TM数据相似，应用被植被强吸收的红光波段环境星第3波段）和被植被强反射的近红外波段环境星第四波段）计算归一化植被指数。数据类型默认为浮点型。图13）X7Ahr18pJI（4） 选择文件保存名(NDVIVeg-NDVISoil其中，NDVI为归一化植被指数，NDVISoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIVeg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。取经验值NDVIVeg=0.70和NDVISoil=0.00，且有，当某个像元的NDVI大于0.70时，FC取值为1；当NDVI小于0.00，FC取值为0。pZyytu5rc5利用ENVI主