LandsatTM影像处理最完整流程

一.界面系统介绍1.主菜单：菜单项，File、BasicTool、Classification、Tranform、Spectral实

习所涉及的（粗略介绍）2.Help工具的使用3.主菜单设立（preferences）：内存设立二.文献的存取与显示1．图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。1）主图像Image窗口：（400*400）100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可

交互式分析、查询信息。主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键，

切换隐藏子菜单的启动和关闭。该"Functions"菜单控制所有的ENVI交互显示功能，

这涉及：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI

的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特性；诸如注记、网格、图像等值线

和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特性。2）滚动Scroll窗口：全局，重采样(减少分辨率)显示一幅图像。只有要显示的图像比

主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。滚动窗口位置和大小最初在

envi.cfg文献中被设立并且可以被修改。3）缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。缩放系数（用户自定义）出现在

窗口标题栏的括号中。2．图像的头文献资料的获取和编辑ENVI：File>>EditENVIHeader，选择相应的文献。从HeaderInfo对话框里，你可以点击EditAttributes下拉菜单中的选项，调用

编辑特定文献头参数的独立对话框。这些参数涉及波段名、波长、地图信息等。3．图像的存取File>OpenImageFile.当你打开任何文献，可用波段列表（ABL）自动地出现。

ABL列出该图像文献的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、

打开新文献、关闭文献，以及设立显示边框。要选择当前活动显示，请按以下环节：从ABL（AvailableBandsList）内，点击“Display#X”按钮菜单（其中“X”

是与显示窗口标题栏内数字相相应的数字），再从列表中选择所需要的显示。要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“NewDisplay”。点击“LoadBand”或“LoadRGB”，以把选定的波段导入选定的显示。4.灰度图像和彩色图像的显示ENVI：File>>OpenImage>>AvailableBandsList（ABL

）中选择GrayScale或RGBColor模式5．剖面和波谱图（ProfilesandSpectralPlots）Image:>>Tools>>Profiles。ENVI允许抽取水平的（X）、垂直的（Y）、波谱的（对

每个像元为Z）以及任意的剖面图。剖面图显示在单独的图表窗口，并且X、Y和Z

剖面图可以同时是激活的。鼠标用来移动一个十字准线并交互地选择剖面图。图表窗

口内Options菜单下的AutoScaleY-Axis非常有用。三.图像预解决1．图像的切割（取子区）ENVI：BasicTools>>ResizeData>>ResizeDataInputFile对话框（如下图）。①选择需要切割的原始图像；②选择SpatialSubset或SpectralSubset方式；③若设

置空间切割方式（SpatialSubset>>selectSpatialSubset）点击“Image”；④出

现SubsetbyImage对话框，Subset的尺寸用2种形式，移动图像上的方框或直接填写

samples/lines（列/行）值；③’若设立波段范围（SpectralSubset>>File

SpectralSubset），选择波段；若要根据已选择的感爱好区域进行切割，可用ENVI：

BasicTools>>SubsetDataviaROIs。若要使用与上次输入的空间大小相同的文献的

空间子集，点击“Previous”按钮。注：ResizeData还可以进行图像重采样（如下），若仅仅进行子区的选择，则不要调

整OutputFileDimensions。*图像左上角为原点(1.1---列.行)。“Masking”---把一个空间掩膜应用到图像的某个部分，涉及记录、分类、分离

（unmixing）、匹配滤波、连续删除（continuumremoval）和波谱特性拟合

（spectralfeaturefitting）。2．图像的重采样ENVI：BasicTools>>ResizeData>>ResizeDataInputFile对话框选择需要采样的原始图像—OK>>ResizeDataParameters——调整OutputFileDimensions的像元数；选择采用方法>>文献输出四.影像分析影像记录分析1.记录特性分析ENVI：BasicTools>>Statistics>>ComputerStatisticsCalculateStatisticsParameters对话框---选择记录类型（Basic、Histogram、

Covariance）2.主成分分析(ENVI:Transform>>principlecompents)Transforms>PrincipalComponents>ForwardPCRotation>ComputeNew

StatisticsandRotate.----选择输入文献---选择输出PC波段数---“Select

SubsetfromEigenvalues”---出现PCEigenValues绘图窗口（每个节点是PC各分

量的特性值，可进一步计算PC各分量的方差比例）。3.相关分析ENVI：BasicTools>>Statistics>>ComputerStatistics五.图像增强(Image:Enhance)1.直方图调整(1)直方图匹配(Image:Enhance>>HistogramMatching)至少显示两幅图像，从想更改直方图的图像（如“Display#1—PC1”）中，选择

Enhance>>HistogramMatching---‘MatchTo’选择想匹配直方图的图

像“Display#2--V”---“OK”，保存直方图匹配后的PC1’。查看两图像（PC1’与V）直方图：点右键InteractiveStretching或选择Functions

>InteractiveStretching显示直方图；若需‘图像替代’则规定两直方图输入值相

同，—可根据两直方图输入值的关系，通过‘BandMath’使两直方图数值相同（PC1

’变为PC1’’）---保存PC1’’，可为下一步PC1’’图像替代V，进行HSV-RGB反变

换作准备。(2)直方图的交互式拉伸(Image:Enhance>>InteractiveStretching)ENVI用2%的系统默认线性拉伸值来显示所有图像(两边均舍去信息量的2%)，通过这

样解决后合成的假彩色图像层次分明、地物差异大，各类地物易于判别。注：多在Scroll窗口对全局调整，分别调整R、G、B，使彩色更丰富（一般R、G敏感，

B线性即可）。2.彩色变换（ENVI:Transform>>ColorTransform）涉及‘HSV-色调、饱和度、数值

’变换，‘HLS--色调、亮度、饱和度’变换等。3.MNF变换最小噪声分离（MinimumNoiseFraction，MNF）变换是同主分量变换相似的一种方法

，它被用来分离数据中的噪声，拟定数据内在的维数，减少随后解决的计算量（Green

等人，1988；Boardman和Kruse，1994）。六.专题信息提取1.波段运算获取不同专题信息ENVI:BasicTools>>bandmath例：Newband=band5-band4具体操作是：打开BandMath对话框(如右图)，在Enteranexpression中键入：b5-b4，点击OK后将

会出现VariablestoBandsPairings对话框。从可运用波段列表中，分别选择b5和b4

代表的波段，并键入待输出的文献名，点击OK即可。2.NDVI的提取:>NDVI(vegetationIndex)各个指数的意义，具体公式，再查找NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）归一化植被指数：是一个普遍应

用的植被指数，将多波谱数据变换成唯一的图像波段显示植被分布。NDVI值指示着像

元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着较多的绿色植被。NDVI变换可以用于

AVHRR、LandsatMSS、LandsatTM、SPOT或AVIRIS数据，也可以输入其他数据类型

的波段来使用。3.缨帽变换ENVI:Transform>>TasseledCap5.定义感爱好区(ROI)及分类监督分类（SupervisedClassification）监督分类：按照分类以前自定义的样本进行分类。1.训练样本的选择和优化1）训练样本的提取（ROI区的选择）ENVI:BasicTools>>RegionOfInterest>>ROItool调出感爱好区工具窗口进行

样本选择（注意：必须事先打开一幅图像），可以进行样本编辑（名称，颜色，填充

方式等），样本选择越精确，分类结果越好。感爱好区工具窗口的打开方式尚有：

Image：Overlay>>RegionofInterest，或者直接在图像窗口上点击鼠标右键，再选

择ROITool。根据前面的背景资料和预解决结果选择分类图像，建立各类地物的训练区。各类地物

的解译标志，即地物的明显特性是最重要的选择标准。根据其在影像上表现出的色调

、纹理等特性，通过目视解译方法用鼠标在工作区影像图上选择其训练区，并使训练

区的分布尽量均匀。在实际的工作中，由于存在“同物异谱”的情况，因此对于同一

种类型也许有多种不同的特性。为此，我们可以对同一地物选择多个训练区，分类后

再合并。感爱好工具窗口见下图。提取训练样本的具体操作如下：（1）拟定ROI的提取类型（ROI>Polygon,Polyline,Point,Rectangel,Ellipse）

和待操作窗口（主图像窗口、滚动窗口或缩放窗口）。（2）在图像窗口上画出感爱好区，单击鼠标右键拟定选择形状（此时可以拖动感爱好

区域，用Ctrl＋鼠标左键可以删除），再次单击右键拟定此训练区（此时若要删除训

练区，需要点击ROITool窗口中的Delete控键，此操作将删除所有该类型的感爱好区

域）。ROITool窗口中将会显示选择区域的颜色和相关信息，其中，感爱好区域名称

（ROIName）和色彩可以修改。可就某一类训练区选择多个感爱好区域。（3）该类训练区的选择完毕后，点击ROITool窗口的NewRegion控键，再进行另一类

训练样本的选择，其颜色将自动改变。按以上操作完毕所有训练区的选择。2）训练样本的优化和提纯ROI上述环节中选择的某类训练样本，也许混入了其他类型的样本，为了提高图像分类精

度，需要对训练样本进行提纯。N维可视化分析器（N—DimensionalVisualizer）

即是对选择的训练区像元进行提纯。当某些像元始终聚集在一起运动时，这些就是所

需的最纯像元；若在运动时，像元提成了两个部分，则说明选择了两类地物的训练区

，需把此训练区像元分开解决。ROI>ExportROIston-DVisualizer>>n-DControl;n-DVisualizer让训练区像元在n维空间内自由转动（可以控制转动速度Speed），当转到最能区分各

类型训练区像元的位置时，停止转动，进行样本提纯操作。即：（1）在n-DVisualizer窗口中用鼠标选择某类训练区的纯像元并点击鼠标右键拟定（

可进行多次选择），再次单击右键>>ExportClass，提纯后的训练区将出现在ROI

Tool窗口中。（2）进行下一个类型训练区的提纯时，一方面要在n-DVisualizer窗口中单击右键

>>NewClass，下面的操作如前。如此，完毕所有训练区的提纯。（3）训练区的保存：ROI>SaveROIs…2.选择分类方式分类方式涉及平行六面体法、最短距离法、马氏距离法、最大似然法、波谱角分类以

及二进制编码法等，选择合适的分类方式。1)最大似然法（MaximumLikeloodClassification）ENVI:Classification>>supervised>>Maximumlikelihood>>Classification

InputFile选择分类的图像>>MaximumlikelihoodParameters选择训练样本，设

置说明最大似然分类假定每个波段每一类记录呈均匀分布，并计算给定像元属于一特定类别

的也许性。除非选择一个也许性阈值，所有像元都将参与分类。每一个像元被归到可

能性最大的那一类里。在MaximumLikelihoodParameters对话框中设立一般分类参数，在“Set

ProbabilityThreshold”文本框里，键入一个阈值（0~1）。选项参数被用来控制像

元准确分类的也许性。假如像元的也许性低于所有类的阈值，则它被归为“无类别”

，在此，我们一般选择默认值。2)波谱角分类法（SpectralAngleMapper—SAM）ENVI:Classification>>supervised>>SpectralAngleMapper>>

ClassificationInputFile选择分类的图像>>SpectralAngleMapper

Parameters选择训练样本，设立说明波谱角分类法是以物理学为基础的一种分类法，通过比较终端光谱向量和每个像元的

矢量在N维空间中的角度，将像元分派到相应的区间中去，角度值越小，分类越精确。输入由上步提纯得到的像元数据，选择适宜的参数[MaximumAngle（radians）]值，

小于此值的像元将不参与分类，经多次实验。默认值是0.1（弧度）。3.分类引入影像—>拟定分类范围和波段—>选择训练样本—>给定阈值—>拟定存储途径和文

件名—OK。下图为最大似然法分类对话框。非监督分类（UnsupervisedClassification）非监督分类：仅仅用记录方法对数据集中的像元进行分类，不需要样本。方法：（1）IsoData:>unsupervised>>IsoData>>IsoDataParameters对话框：参数设立说

明在ISODATAParameters对话框中，输入NumberofClasses（分类数），Min（最少分

类数）8、Max（最大分类数）15，MaximumIteration（最大迭代数）10，Chang

Threshold（像元变化的阀值）5.00，Minimum＃PixelinClass（每类中的最小像元

数）1，MaximumClassStdv（最大标准差）3.00，MinimumClassDistance（最小

类间距）4.00，Maximum＃MergePairs（最大合并数）2等8个基本参数（根据实际图

像和先验知识更改参数的设立）（2）K-Means:>unsupervised>>K-Means>>K-MeansParameters参数设立说明分类后解决（PostClassification）1.分类记录：ENVI:Classification>>PostClassification>>ClassStatistics：包

括每一类的点数、最小值、最大值、平均值以及类的每个波段的标准差等。其中每一

类的最小值、最大值、平均值以及标准差可以以图的方式进行显示。可以显示出每一

类的直方图，并且计算其协方差矩阵、相关矩阵、特性值和特性矢量等。2.两个分类结果的比较：ENVI:Classification>>PostClassification>>Confusion

Matrix：分类结果的精度，显示在一个混淆矩阵里。通过用分类结果与地表真实图像

（GroundTruthImage）或地表真实感爱好区（GroundTruthROIs）相比较来计算混

淆矩阵。分类结果记录了总体精度、准确度、Kappa系数、混淆矩阵、commission误

差（每类中额外像元占的比例）和冗长误差（类左边的像元占的比例）等等。当

用地表真实图像计算混淆矩阵时，还可以输出每类图像中没有被对的分类的那些像元

。3.类别集群：ENVI:Classification>>PostClassification>>ClumpClasses细小块

的合并，将一些碎块进行合并（平滑解决）。注：未被选上用于聚块（clumping）的类，在输出图像上无变化。4.类别筛选：ENVI:Classification>>PostClassification>>SieveClasses通过

用斑点分组消除这些隔离的被分类的像元。该功能菜单将删除分类中的孤岛像元，并

用黑像元表达，可以用成块分类功能代替黑像元。注：在“GroupMinThreshold”文本框里，输入一个类组需要包含的最少像元数（

4或8）。任何一组小于这一数值的像元将从类中被删除。5.类的合并：ENVI:Classification>>PostClassification>>CombineClasses：

将分过的类进行选择性的合并，可以合并为一类或几类。6.类的叠合：ENVI:Classification>>PostClassification>>OverlayClass：用

一幅彩色合成影像或灰阶影像生成一幅影像地图，并且类的颜色叠置在一起，输出一

幅3波段的RGB图像。7.修改类的颜色：Image:Tools>>ColorMapping>>classcolormapping：当一个分

类后的图像被导入一个显示窗口时，每类自动呈现出不同的颜色。每类的颜色与监督

分类中选择的感爱好区的颜色或非监督分类中预先选择的每类颜色相相应。未分类区

域在图像中呈黑色，可以改变每类的颜色。七.制图输出图形的整饰1.经纬网格线>Grid>…来设立网格线的属性及图像边界。注：设图面大小---Annotation---Options>DisplayBorders---输入左、上、右

和低部图像边框所需要的边框宽度（按像元）2.注记Image:overlay>>annotation(标题；图例；比例尺；南北指针)(1)添加注记：Image:overlay>>annotation。注记可以被放置在主图像窗口、滚动

窗口或缩放窗口。通过从各自的Options菜单中选择Annotation，每种图表，涉及

X、Y、Z剖面图或表面图，可以被注记。当出现#nAnnotation对话框时（其中

“#n”指正被注记的那个显示），选择Object>>所需要的注记对象。1〉文本注记（Text）：Object>>text，选择注记的属性（如font、size等），在文

本框中输入待添加文本，用鼠标在图像中点击注记位置，按右键拟定。2〉图例注记（mapkey）：Object>>mapkey可以直接将各类的图例加载上去，并且可

以进行颜色、名称等编辑。3〉比例尺注记（ScaleBar）：Object>>Scalebar4〉偏差图注记（Declination）：Object>>Declination，Declination选项允许你在

图像上放置一个磁偏角图表。磁偏角图表涉及指向真北（TrueNorth，用星号显示）

、坐标北（GridNorth，GN）和磁北（MagneticNorth，MN）的箭头的任意组合。5〉覆盖分类结果：Image:Overlay>>classification6〉边界设立（SetDisplayBorder）：Option>>SetDisplayBorder7〉其他注记略8〉若要对注记进行选择或编辑：Object>>Selection/Edit注：每一种注记添加到图像中后，单击鼠标右键进行拟定。所有注记对象都有