ENVI基本影像处理流程操作培训课件

主要内容•1.快速认识ENVI•2.影像一般预处理•3.影像信息基本提取方法•4.制图与三维可视化1ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023数据的输入输出图像显示与分析图像预处理（几何纠正、融合、镶嵌等）影像信息提取（人工解译、自动分类、特征提取、动态检测等）专题制图/三维可视化分析（集成GIS现有数据)成果报告（GIS分析/共享）遥感图像处理的一般流程2ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.快速认识ENVI•1.1ENVI简介•1.2安装目录结构•1.3栅格文件系统和储存•1.4数据输入•1.5数据显示•1.6常见系统设置3ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023FeatureExtraction空间特征提取模块DEMExtraction立体像对高程提取模块AtmosphericCorrection大气校正模块1.1ENVI简介——ENVI/IDL体系结构ENVIIDL

扩展模块

主模块

开发语言IDLAdvanced数学与统计扩展工具包IDLDataMiner数据库连接工具包Orthorectification正射校正模块NITFNITF数据支持模块4ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.1ENVI简介——ENVI从图像中获得您所需的信息Image->InformationEXTENDIDL,C++,Java,.NetPanchromatic全色Multispectral 多光谱Hyperspectral高光谱TRadarLidarhermalTerrainGPSVector雷达激光雷达热量数据地形数据位置数据矢量数据制图工具矢量工具地形工具高光谱工具信息提取工具预处理工具雷达工具读取显示工具三维可视分析制图输出GeodatabaseGIS分析5ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.1ENVI简介——大气校正扩展模块(AtmosphericCorrection)•可以有效地去除水蒸气,气溶胶散射，漫反射的邻域效应。•获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数。•使影像变得“清晰”6ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.1ENVI简介——立体像对高程提取扩展模块—DEMExtraction•快速从ALOSPRISM,ASTER,CARTOSAT-1,FORMOSAT-2,GeoEye-1,IKONOS,KOMPSAT-2,OrbView-3,QuickBird,WorldView-1,SPOT1-5等以及航空影像立体像对中提取DEM。•全面支持RPC模型参数，尽可能少的控制点以达到有效的精度•使用DEM编辑工具对提取的DEM做局部编辑•交互量测特征地物的高度和收集3D信息并导出为3DShapefile文件格式7ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023提供面向对象方法、易于使用的向导操作流程从高分辨率全色和多光谱数据中提取地物信息。包括：•交通工具–飞机,坦克,汽车,船只•建筑物–建筑物轮廓,屋顶•基础设施–道路,桥梁,机场,海港码头•自然要素–河流,湖泊,森林,田地•云和雾1.1ENVI简介——空间特征提取扩展模块—FeatureExtraction（FX）8ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.1ENVI简介——正射校正扩展模块——Orthorectification•由瑞典的Spacemetric公司开发•采用的正射校正方法具有可靠和高精度的特点，并且该方法被行业所认可。•支持大区域范围内的多幅影像、多传感器的一次正射校正•具有镶嵌结果的功能，并提供接边线和颜色平衡辅助工具•采用流程化的向导式操作方式和工程化管理。•自定义传感器模型•提供接口函数，便于扩展功能。9ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.1ENVI简介——NITF数据支持扩展模块——NITF•读写、显示标准NITF格式文件•JPEG2000编码压缩NITF格式文件•支持NITF2.0、NITF2.1和NSIF1.0之间的转换•读写从商业卫星、NCDRD和第二图像格式（NSIF）中获得政府标准数据•广泛支持NSDE的分类或未分类的TREs，也包括自定义的TREs10ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.1ENVI简介——ENVI/IDL的特点1.先进、可靠的影像信息提取工具——全套影像信息智能化提取工具,全面提升影像的价值。2.专业的光谱分析——高光谱分析一直处于世界领先地位。3.随心所欲扩展新功能——底层的IDL语言可以帮助用户轻松地添加、扩展ENVI的功能，甚至开发定制自己的专业遥感平台。4.流程化图像处理工具——ENVI将众多主流的图像处理过程集成到流程化（Workflow）图像处理工具中，进一步提高了图像处理的效率。5.与ArcGIS的整合——从2007年开始，与ESRI公司的全面合作,为遥感和GIS的一体化集成提供了一个典型的解决方案。11ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.2安装目录结构•Bin：相应的ENVI运行目录。•Data：数据目录，保存一矢量文件夹（一些矢量数据）、两个TM5栅格数据、两个DEM数据和一个高光谱数据。Filt_func：ENVI常规传感器的光谱库文件。例如：aster、modis、spot、tm等。Help：ENVI的帮助文档。•

Lib：IDL生成的可编译的程序，用于二次开发。•

Map_proj：影像的投影信息，文本格式，客户可以进行定制。•

Menu：ENVI菜单文件，可以进行中、英文菜单互换。•

Save：应用IDL可视化语言编译好的、可执行的ENVI程序。•

Save_add：客户自主开发的、可执行程序，比如各种补丁程序。•

Spec_lib：波谱库，不同地区可以有不同的波谱库，用户可以自定义。12ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.3栅格文件系统和储存•ENVI栅格文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一个简单的二进制文件（asimpleflatbinary）和一个相关的ASCII（文本）的头文件。–ENVI头文件包含用于读取图像数据文件的信息，它通常创建于一个数据文件第一次被ENVI读取时。单独的ENVI头文本文件提供关于图像尺寸、嵌入的头文件（若存在）、数据格式及其它相关信息。所需信息通过交互式输入，或自动地用“文件吸取”创建，并且以后可以编辑修改。您可以在ENVI之外使用一个文本编辑器生成一个ENVI头文件–通用栅格数据都会存储为二进制的字节流，通常它将以BSQ（按波段顺序）、BIP（波段按像元交叉）或者BIL（波段按行交叉）的方式进行存储。•储存–窗口菜单界面–File—SaveFileAs，将影像按照需要的格式进行存储，保存的为原始数据，没有拉伸。–主影像窗口–File—SaveImagesAs，将影像按照需要的格式进行存储，存储的影像是显示的影像样式。–File—SaveZoomAs，将Zoom窗口显示的影像按照需要的格式进行存储。–其他窗口下的文件存储–例如：Map—Mosaicking的镶嵌窗口下：Apply；SaveTemplate等；Classification等功能下：OutputResultto等。13ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.4数据显示•波段列表–每次打开的文件都显示在AvailableBandsList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。•三视窗显示–当你打开一个图像文件时，会在一个ENVI的三视窗图像显示中，其中包括主图像窗口，缩放窗口和滚动窗口（应用于大的图像），如图1.5所示，目前大部分的ENVI图像处理操作都在这个窗口中完成。•ENVIZOOM显示–将图层管理、图像显示、鼠标信息等集中在一个窗体中，目前只有部分ENVI图像处理操作在这个窗口中完成，如面向对象的特征提取、Pansharping、异常检测等，在新的软件版本中会有更多的功能集成在此窗体中完成。14ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.4数据显示15ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.5数据输入——一般数据的打开AVHRRHDF

SeaWiFSMrSIDBMPJPEGNLAPSER Mapper, PCI(.pix)JPEG

2000PDSERDAS7.x

(.lan)Landsat 7 Fast(.fst)RADARSATERDAS

IMAGINE8.x

(.img)Landsat7

HDFSRFGeoTIFFMAS-50TIFFHDFMRLC

(.dda)使用OpenImageFile打开ENVI图像文件或其它已知格式的二进制图像文件。ENVI自动地识别和读取下列类型的文件：16ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.5数据输入——特定数据的打开•对于特定的已知文件类型，利用内部或外部的头文件信息通常会更加方便。使用OpenExternalFile选项，ENVI能够读取一些标准文件类型的若干格式，包括精选的遥感格式、军事格式、数字高程模型格式、图像处理软件格式及通用图像格式。ENVI从内部头文件读取必要的参数，因此不必在HeaderInformation对话框中输入任何信息。17ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.6常见系统设置——用户自定义文件•这里可以选择自定义的图形颜色文件、颜色表文件、ENVI的菜单文件（ENVIMenuFile、DisplayMenu、ShortcutFile）、地图投影文件等，需要重启ENVI。18ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.6常见系统设置——默认文件目录•设置一些ENVI默认打开的文件夹，如数据目录、临时文件目录、输出文件目录、ENVI补丁文件、光谱库文件、备用头文件目录等，需要重启ENVI。19ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.6常见系统设置——显示设置•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（DisplayDefaultStretch），默认为2%线性拉伸。20ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231.6常见系统设置——综合设置•这个选项设置的是一些杂项，值得设置的为制图单位（PageUnit），默认为英寸（Inches），可设置为厘米（Centimeters）；还有缓冲大小（cachesize），可以设置为物理内存的50-75%左右，文件碎片大小设置为cachesize的1/10。21ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.影像预处理•2.1一般预处理流程介绍•2.2预处理中基础知识•2.3自定义坐标系•2.4ENVI中的几何校正•2.5ENVI中的图像融合、镶嵌、裁剪22ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023校正模型选择影像参考源控制点选取误差检查不符合图像融合图像镶嵌图像裁剪配准影像其它影像同名点选取（人工/自动）影像配准影像重采样校正影像2.1数据预处理一般流程23ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——常见商业高分辨率卫星传感器发射时间国家多光谱波段空间分辨率(米)重返周期IKONOS1999美国红、绿、蓝、近红外全色：1多光谱：41.5-2.9SPOT52001法国红、绿、近红外、中远红外全色：5或2.5（超模式多光谱:1026QuickBird（快鸟2001美国红、绿、蓝、近红外全色：0.61多光谱：2.441-3.5FORMOSATII2004中国台湾红、绿、蓝、近红外全色：2多光谱：41EROS-B2006以色列/全色：0.7（立体）55CartoSAT-1（P5）2005印度/全色：2.5（立体）ALOS2005日本红、绿、蓝、近红外全色：2.5（立体）多光谱：102北京一号小卫星2005中国红、绿、近红外全色：4多光谱：323-5KOMPSAT-22006韩国红、绿、蓝、近红外全色：1多光谱：43WorldView-1/22008美国红、绿、蓝、近红外红边、海岸、黄、近红外2全色：0.5多光谱：2.41.1-3.7资源应用卫星-2B星2008中国/全色：2.37多光谱：19.526GeoEye-12008美国红、绿、蓝、近红外全色：0.41（0.5）多光谱：1.652-3RapidEye2008德国蓝、绿、红、红边、近红外5每天24ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023其他卫星传感器发射时间国家多光谱波段空间分辨率(米)Landsat1~772~99美国蓝、绿、红、近红外、短波红外、热红外15、30、60、80、120SPOT41999法国绿、红、近红外、中远红外全色：10多光谱:20中巴资源卫星-01/021999中国蓝、绿、红、近红外多光谱：19.5Resourcesat（P6）2003印度绿、红、近红外、短波红外多光谱24米全色5.8米ALOS2005日本微波、立体像对、多光谱2.5米立体像对、10米多光谱、3米RadarTerraSAR-X2007德国微波1mRadar、3m、5mCOSMO-SkyMed2007意大利微波3米、15米RADARSATII2008加拿大微波3m超细化模式1m景观光线模式NOAA气象卫星/美国红、近红外、中红外和两个热红外1.1km风云系列卫星/中国可见光4个，近红外2个，中远红外2个，热红外2个。1.1kmMODIS/美国36个波段250m、500m和1000m减小卫星A、B星2008中国多光谱近中红外(4波段)、高光谱(111波段)多光谱：30米高光谱：100米Hyperion/EO-12000美国0.4－2.5μm共有220波段30米25ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——数据源的选择图像选择经济成本专题目的专题地域环境专题图比例尺空间分辨率时间分辨率波谱分辨率26ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——影像格式•传感器文件格式–不同的卫星传感器研发或运行机构一般会给所分发的卫星数据设计一种分发格式，如Landsat系列的Fast格式、EOS系列卫星的HDF格式等。•商业软件文件格式–商业化的图像处理软件都会开发出软件本身的图像格式，如ENVI的Hdr&img格式，Erdas的IMG格式，PCI的pix格式等。•通用图像文件格式–很多图像格式成为国际通用，被大多数软件所支持。如TIFF、JPEG2000、BMP等。27ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——引起图像畸变因素•系统误差–有规律的、可预测的。比如扫描畸变•非系统误差–无规律的–如传感器平台的高度、经纬度、速度和姿态的不稳，地球曲率及空气折射，地形影响等28ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.3预处理中基础知识——几何校正中的几个概念•几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。•图像配准（Registration）：同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准，以使两幅图像中的同名像素配准。•图像纠正（Rectification）：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。又叫地理参照（Geo-referencing）•图像地理编码（Geo-coding）：特殊的图像纠正方式，把图像矫正到一种统一标准的坐标系。•图像正射校正（Ortho-rectification）：借助于地形高程模型（DEM），对图像中每个像元进行地形的校正，使图像符合正射投影的要求。29ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.4预处理中基础知识——实际中的概念•几何粗校正——校正系统误差，地面站完成•几何精校正——包括图像纠正、地理编码和部分图像配准•图像配准•正射校正30ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——卫星影像的校正•根据卫星轨道参数，包括位置、姿态、轨道及扫描特征，校正影像(有时加入DEM)。•地面控制点校正+校正模型•轨道参数+地面控制点+DEM31ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——多项式模型•多项式模型–x=a0+a1x+a2Y+a3x2+a4xy+a5y2+„„–y=b0+b1x+b2Y+b3x2+b4xy+b5y2+„„•最少控制点个数–N=（n+1）*（n+2）/2•误差计算–RMSEerror=sqrt（（x’-x）2+（y’-y）2）32ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——控制点获得途径•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33ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——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•数量原则–在图像边缘处，在地面特征变化大的地区，需要增加控制点–保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。如一景TM的控制点数量在30-50左右。34ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——重采样方法（插值算法）•最近邻法–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–简单易用，计算量小，图像的亮度具有不连续性，精度差35ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——重采样方法（插值算法）•双线性内插法–取（x,y）点周围的4邻点，在y方向内插二次，再在x方向内插一次，得到（x,y)点的亮度值f（x,y)–双线性内插法比最近邻发虽然计算量有所增加，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。–内插法会对图像起到平滑作用，从而使对比度明显的分界线变得模糊。Δx Δy双线内插算法原理示意图原始图像36ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——重采样方法（插值算法）•三次卷积内插法–进一步提高内插精度的一种方法，通过增加邻点来获得最佳插值函数–取与计算点周围相邻的16个点，先在某一方向内插，再根据计算结果在另一个方向上内插，得到一个连续内插函数–计算量大，精度高，细节表现更为清楚，对控制点要求较高ΔxΔy1234537ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——图像融合•图像融合–将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术。•关键技术–两个影像配准在亚像元范围内–融合方法选择–运算速度和交换缓冲空间38ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——图像融合方法彩色合成数学运算彩色技术空间配准高分辨率多光/谱图像变换HIS变换加与乘差值比值主成分分析滤波分析小波分析HSV变换39ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——图像镶嵌•图像镶嵌–指在一定地数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围的影像图的过程。•关键技术–颜色的平衡–接边处理–运算速度和交换缓冲空间40ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.2预处理中基础知识——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41ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.3自定义坐标系——坐标系原理•地理坐标系是以经纬度为单位的地球坐标系统，地理坐标系中有2个重要部分，即地球椭球体（spheroid）和大地基准面（datum）。–大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系（3个平移，3个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个参数来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个或多个大地基准面。•投影坐标系是利用一定的数学法则把地球表面上的经纬线网表示到平面上，属于平面坐标系。数学法则指的是投影类型，目前我国普遍采用的是高斯——克吕格投影，在英美国家称为横轴墨卡托投影（TransverseMercator）。42ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.3自定义坐标系——北京54与西安80坐标系•都是投影直角坐标系•北京54坐标系、西安80坐标系实际上指的是我国的两个大地基准面。坐标名称投影类型椭球体基准面北京54GaussKruger（TransverseMercator）Krasovsky北京54西安80GaussKruger（TransverseMercator）IAG75西安80椭球体名称年代长半轴（米）短半轴（米）扁率WGS8419846378137.06356752.31：298.257克拉索夫斯基（Krasovsky19406378245.06356863.01：298.3IAG-7519756378140.06356755.31：298.25743ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.3自定义坐标系——ENVI中自定义坐标系•ENVI中的坐标定义文件存放在HOME\ITT\IDLxx\products\envixx\map_proj文件夹下，三个文件记录了坐标信息：–ellipse.txt–datum.txt–map_proj.txt椭球体参数文件基准面参数文件坐标系参数文件•在ENVI中自定义坐标系分三步：定义椭球体、基准面和定义坐标参数44ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.3自定义坐标系——定义椭球体•语法为<椭球体名称>,<长半轴>,<短半轴>。这里将“Krasovsky，6378245.0，6356863.0”和“IAG-75，6378140.0，6356755.3”加入ellipse.txt末端。•注：ellipse.txt文件中已经有了克拉索夫斯基椭球，由于翻译原因，这里的英文名称是Krassovsky，为了让其他软件平台识别，这里新建一个Krasovsky椭球体。45ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.3自定义坐标系——添加基准面与定义坐标系•语法为<基准面名称>,<椭球体名称>,<平移三参数>。这里将“Beijing-54,Krasovsky,-12,-113,-41”和“Xi'an-80,IAG-75,0,0,0”加入datum.txt末端。•注：有的时候为了与其他软件平台兼容，基准面的名称直接写成所用的椭球体名称。•在ENVI任何用到投影坐标的功能模块中都可以新建坐标系(在任何地图投影选择对话框中，点击“New”按钮。)，或者直接选择主菜单->Map->CustomizeMapProjection46ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.3自定义坐标系——坐标系定义练习•利用自定义坐标系将一幅北京54坐标系转化为西安80坐标系。•试验的栅格数据情况为：一幅北京坐标系的栅格数据，投影参数如下：投影类型：TransverseMercator椭球：Krasovsky基准面：Krasovsky（自定义）中央经线：117东向偏移：500000m47ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.4ENVI中的几何校正——传感器参数校正•传感器(带有地理定位文件)–SPOT1-4–SeaWiFS–ASTER–AVHRR–ENVISAT–MODIS–RADARSAT•自定义地理定位文件–GLT–IGM48ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.4ENVI中的几何校正——传感器参数校正练习•数据源–Modis传感器的2级数据（“1-Modis”文件夹内)–EOS-HDF格式储存•处理过程–利用自带地理定位文件进行几何校正•输出–几何校正结果49ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.4ENVI中的几何校正——几何精校正流程显示图像文件采集地面控制点计算误差选择几何模型检验校正结果开始结束重采样输出误差太大50ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.5ENVI中的几何校正——几何精校正练习•数据源–已经做过几何校正的SPOT4全色10米分辨率影像（“2-几何精校正”文件夹）–待校正的Landsat5TM30米分辨率影像（“2-几何精校正”文件夹）•处理过程–用SPOT4影像作为基准影像，选择控制点来校正TM影像。•输出–校正结果51ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.5ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——融合•ENVI中的融合方法HSV变换、主成分分析、Brovey变换，CN

SpectralSharpening

，高保真的Gram-Schmidt，Pansharping，小波融合（补丁）

自定义•

有地理坐标和无地理坐标都可以融合•

操作方式–主模块–流程化操作–ENVI

ZOOM中52ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023•数据源–已经做过几何校正的SPOT4全色10米分辨率影像（“3-影像融合”文件夹）–待校正的Landsat5TM30米分辨率影像（“3-影像融合”文件夹）•处理过程–用主成分分析、HSV颜色变换等方法融合两个影像•输出–融合结果53ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.5ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——镶嵌•基于像素镶嵌和基于地理坐标镶嵌•自动颜色平衡，边缘直方图匹配•接边线、接边羽化•虚拟镶嵌•运算速度快•占用非常少的虚拟内存空间54ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.5ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——镶嵌练习•数据源–两幅已经校正好的SPOT410米全色影像（“4-影像镶嵌”文件夹中）•处理过程–用注记工具勾画两影像接边线，用羽化和颜色校正等使两幅影像镶嵌在一起。•输出–镶嵌结果55ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.5ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——裁剪•空间裁减–基于感兴趣区（ROI）的裁减–基于矢量/栅格数据文件的裁剪–自定义裁剪•波谱裁剪56ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232.5ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪——裁剪练习•数据源–一幅TM影像、影像区域的Shapefile矢量文件（“5-影像裁剪”文件夹中）•处理过程–用ROI工具在TM影像上绘制不规则的多边形感兴趣区域，后利用这个感兴趣区域裁剪TM影像–利用Shapefile矢量文件裁剪TM影像•输出–裁剪结果57ENVI基本影像处理流程操作7/23/20233.影像信息基本提取方法•3.1影像信息提取技术概述•3.2影像增强处理•3.3监督分类•3.4非监督分类58ENVI基本影像处理流程操作7/23/20233.1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。•遥感影像分类就是利用计算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感影像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感影像的分类。59ENVI基本影像处理流程操作7/23/20233.1影像信息提取技术概述——遥感分类技术的发展•可分为四个阶段人工解译基于光谱计算机自动分类基于专家知识的决策树分类面向对象特征自动提取四种方法并存60ENVI基本影像处理流程操作7/23/20233.2图像增强处理•图像变换–主成分（PCA）–独立主成分–最小噪声分离(MNF)–颜色空间变换（HSV,HLS）–穗帽变换–波段运算•图像拉伸–去相关、饱和度、彩色–直方图（匹配、拉伸）•滤波–卷积–形态学、纹理、自适应、自定义–频率域局部增强61ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023智能数字化工具•智能数字化工具–提高数字化的效率–增强ENVI矢量的功能–计算提取的线状地物的长度–过头去除以及两线相交62ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023ENVI中基于光谱分类方法•非监督分类–ISODATA–K-Means•监督分类–基于传统统计分析分类器•平行六面体•最小距离•马氏距离•最大似然–基于人工智能分类器•神经网络–基于模式识别分类器•支持向量机•模糊分类63ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023类别定义/特征判别影像分类分类器选择样本选择分类后处理结果验证平行六面体最小距离马氏距离最大似然波谱角二进制编码光谱信息散度神经网络支持向量机分类模糊分类3.3监督分类64ENVI基本影像处理流程操作7/23/20233.2监督分类——练习•数据源–以LandsatTM为数据源（“6-监督与非监督分类”文件夹内）。•处理过程–选择样本,后选择一种分类器进行分类。–分类后处理•类后处理Majority/Minority

分析ClumpSieve•

精度分析•

生成随机样本•

混淆矩阵•结果–分类结果65ENVI基本影像处理流程操作7/23/20233.4非监督分类•非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。分类器选择ISODATAK-means其他影像分类类别定义/类别合并码分类后处理结果验证影像分析66ENVI基本影像处理流程操作7/23/20233.4非监督分类——练习•数据源–以LandsatTM为数据源（“6-监督与非监督分类”文件夹内）•处理过程–分类器选择ISODATA或者K-mean对TM进行分类。–分类后处理•类别定义•类后处理Majority/Minority

分析、Clump、Sieve•

重新组合类别•

精度分析•

生成随机样本•

混淆矩阵•结果–分类结果67ENVI基本影像处理流程操作7/23/20234.制图与三维可视化•4.1ENVI的快速制图•4.2三维可视化68ENVI基本影像处理流程操作7/23/20234.1ENVI的快速制图—QuickMap•随意选择边界颜色•设置所有格网线属性–颜色、样式、字体等•整饰和必要的标注作为图像显示•自动标注•地图综合69ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023三维场景构建与3D曲面飞行•快速利用影像及DEM构建三维场景•叠其他数据，如矢量•用户自定义背景•可对DEM和影像进行重采样，提高浏览速度•放大时逐步增强细节•设置飞行路线，可将飞行录制成视频70ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023ENVI高级预处理71ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023主要内容•1、GLT几何校正•2、单景高分辨率影像的正射校正•3、影像自动配准72ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231、GLT几何校正•GLT几何校正法利用输入的几何文件生成一个地理位置查找表文件（geographiclookuptable，GLT），从该文件中可以了解到某个初始像元在最终输出结果中实际的地理位置。•地理位置查找表文件是一个二维图像文件，文件中所包含两个波段：地理校正影像的行和列，文件对应的灰度值表示原始影像每个像素对应的地理位置坐标信息，用有符号整型储存，它的符号说明输出像元是对应于真实的输入像元，还是由邻近像元生成的填实像元（infillpixel）。符号为正时说明使用了真实的像元位置值；符号为负时说明使用了邻近像元的位置值，值为0说明周围7个象元内没有邻近像元位置值。73ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023GLT校正风云三号气象卫星——安装补丁•先安装ENVI的HDF5读取补丁，将文件解压放在„\ITT\IDL70\products\envi45\save_add下，打开„\ITT\IDL70\products\envi45\menu\envi.men文件，在0{File}1{OpenImageFile}{openenvifile}{envi_menu_event}下添加以下菜单1{OpenHDF5File}{notused}{open_hdf5_event}启动ENVI,在菜单File下新增一个菜单OpenHDF5File。74ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023GLT校正风云三号气象卫星——打开文件•选择：主菜单->File->OpenHDF5File，选择文件打开。•文件中包含很多的信息，选择图像数据EV_RefSB，在右边可以预览。点击ImporttoENVI,加载到ENVI中的波段列表中。同样的方法将定位文件打开（Latitude和Longitude），75ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023GLT校正风云三号气象卫星——生成GLT文件•选择:主菜单->Map->GeoreferencefromInputGeometry->BuildGLT•在弹出的对话框中框，X波段选择经度longitude信息文件，Y波段选择纬度latitude信息文件。在接下来弹出的对话框中填写输出GLT文件的投影信息。•值得注意的是，由于X波段左边边缘为0值，因此有必要对边缘进行掩膜处理，这里选择空间子集去掉开始3个像素。•填写GLT输出参数，像元大小选择默认，旋转角度（Rotation）为0（正上方为北），选择保存路径和文件名输出。76ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023GLT校正风云三号气象卫星——利用GLT文件几何校正影像•选择:主菜单->Map->GeoreferencefromInputGeometry->GeoreferencefromGLT。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。77ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023GLT校正风云三号气象卫星——验证结果•利用ENVI下的GoogleEarthBridge功能，将校正结果在GoogleEarth下叠加显示，可以看到校正结果和GoogleEarth完全重合。78ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232、单景高分辨率影像的正射校正•2.1影像正射校正•2.2ENVI下的正射校正79ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023为什么要进行正射纠正?•在卫星影像和航空影像中会有一些几何误差•误差主要由以下原因引起:–比例尺变化–传感器的姿态/方位–传感器的系统误差•正射纠正可以消除这些误差80ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023比例尺变化•在所有的摄影影像中都会发生影像的各处比例尺是不相同的房子的宽度= 8m2cm比例尺为1:4006cm比例尺为1:13381ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023比例尺变化•在影像的铅直方向也有同样的影响房子的宽度是恒定的(8m),而在影像上的体现却各有不同,这说明各处的比例尺是变化的82ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023传感器姿态/方位要进行三角测量，就要给定软件计算或估计出的空间传感器的位置和方位1 2383ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023推帚扫描透视中心——传感器的系统误差•数据是沿扫描线获取的，每条扫描线都有自己的透视中心•每条扫描线的传感器位置和方向都不同•用多项式函数可以对每个透视中心和旋转角度进行修正•多项式的次数越大要进行三角测量所需的地面控制点（GCP）数目就越多•多项式的纠正只能针对分辨率比较低的卫星影像，而对于高分辨率的卫星影像我们需要严格的物理模型（如，dim原数据）或者是有理函数多项式进行模拟卫星参数（如RPC参数）。84ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023三种之间建立关联•影像空间和目标空间的数学关联主要靠控制点的测量X,Y,Zx,y通过数学函数可以在这些值间建立关联GCP#1GCP#2GCP#3目标X2,Y2,Z2X3,Y3,Z3左 右X1,Y1,Z1x1,y1x1,y1x2,y2x2,y2x3,y3x3,y3#1X,Y,Z#2X,Y,Z#385ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023ENVI正射校正传感器模型文件ALOS/PRISMRPCRPC文件ASTERRPCRPC文件CARTOSAT-1(P5)RPCRPC文件FORMOSAT-2PushbroomSensor星 历 参 数 文 件(METADATA.DIM)IKONOSRPCRPC文件（_rpc.txt）OrbView-3RPCRPC文件(_metadata.pvl)QuickBirdRPCRPC文件(.rpb)WorldView-1RPCRPC文件(.rpb)GeoEye-1RPC\KOMPSAT-2RPC\SPOT5 Level 1A and1BPushbroomSensor星历参数文件(METADATA.DIM)86ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023自定义RPC文件正射校正•ENVI还具有根据星历表参数建立RPC文件来正射校正数据的功能（Map->BuildRPCs）。也可以根据地面控制点（GCP）或者外方位元素（XS,YS,ZS,Omega,Phi,andKappa）建立RPC文件，校正一般的推扫式卫星传感器、框幅式航空相片和数码航空相片。87ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023打开文件•在主界面中，选择File->OpenExternalFile，选择对应的传感器类型和文件格式。88ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023选择校正模型•选择Map->Orthorectification，选择对应的传感器模型。89ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023选择控制点•有三种方式供选择，默认的为键盘输入参考点，第二种方式是从影像上选择控制点，第三种方法是从矢量数据中获得控制点。90ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023输出校正结果•在GroundControlPointsSelection工具面板中，选择Options->OrthorectifyFile输出校正结果。91ENVI基本影像处理流程操作7/23/20233、影像配准92ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023我们经常会遇到这种情况93ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023解决方法•选择重叠区同名点（链接点-Tie），利用数据模型进行校正。•ENVI提供影像自动配准功能（AutomaticRegistration），对于已经做过几何校正的两个影像，可以不用手工选择同名点；对于没有地理参考的影像，推荐手工选择至少三个同名点。94ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023Tie点选择策略•基于灰度95ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023Tie点选择策略•基于特征96ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023检查Tie•目视和根据RMS97ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023验证结果•链接显示，查看特征点。98ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023ENVI高级影像信息提取99ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023主要内容•1、基于专家知识的决策树分类•2、面向对象的影像特征提取•3、基于立体像对的DEM提取•4、多时相影像动态检测技术100ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231、基于专家知识的决策树分类101ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023专家分类与决策支持系统•根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元+DEM+++专家分类提供了土地利用而不仅仅是土地覆盖RMoadap？ZCooningverageLandcoverClassification陡坡上的植被缓坡上的植被高ft植被公园用地102ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023决策树分类步骤•专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。103ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023规则定义•规则获取：经验总结和样本总结（C4.5）•规则描述–类1：NDVI大于0.3，坡度大于或者等于20度–类2：NDVI大于0.3，坡度小于20度，阴坡–类3：NDVI大于0.3，坡度小于20度，阳坡–类4：NDVI小于或等于0.3，波段4值大于或等于20–类5：NDVI小于或等于0.3，波段4值小于20104ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023规则描述——表达式与变量表达式部分可用函数基本运算符+、-、*、/三角函数Sin、cos、tanasin、acos、atanSinh、cosh、tanh„.关系/逻辑LT、LE、EQ„.and、or、not„.最大值、最小值其他符号指数（^）、exp对数alog平方根（sqrt）、绝对值（adb）„„变量作用slope计算坡度aspect计算坡向ndvi计算归一化植被指数Tascap穗帽变换pc主成分分析mnf最小噪声变换lpc局部主成分分析Stdev标准差Mean平均值Min、max最大、最小值其他„„105ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023规则表达•二叉树表达106ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023运行结果•选择Options->Execute，执行决策树107ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232、面向对象的影像特征提取108ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023面向对象的图像分析•面向对象的技术–集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素–充分利用高分辨率的全色和多光谱数据，利用空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点–以高精度的分类结果或者矢量输出109ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023FX操作流程•分为两个部分–发现对象–特征提取规则分类特征提取监督分类导出要素查看报告和统计完成计算属性发现对象是定义要素影像分割合并分块精炼分块是输出对象为矢量文件？110ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023准备工作•空间分辨率的调整•光谱分辨率的调整•多源数据组合•空间滤波111ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023导入数据•基本影像（BaseImage）（必选）•辅助数据（AncillaryData）（可选）•掩膜文件（MaskFile）（可选）112ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023分割影像•FX根据临近像素亮度、纹理、颜色等对影像进行分割，它使用了一种基于边缘的分割算法，这种算法计算很快，并且只需一个输入参数，就能产生多尺度分割结果。•选择高尺度影像分割将会分出很少的图斑，选择一个低尺度影像分割将会分割出更多的图斑113ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023合并分块•影像分割时，由于阈值过低，一些特征会被错分，一个特征也有可能被分成很多部分。我们可以通过合并来解决这些问题。•FX利用了FullLambda-Schedule算法，该方法在结合光谱和空间信息的基础上迭代合并邻近的小斑块。•这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。114ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023分块精炼•FX提供了一种阈值法（Thresholding）进一步精炼分块的方法。它是基于亮度值的栅格操作，根据分割后结果中的一个波段的亮度值聚合分块。对于具有高对比度背景的特征非常有效（例如，明亮的飞机对黑暗的停机坪）。•这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。115ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023计算对象属性•计算4个类别的属性：光谱、空间、纹理、自定义（颜色空间和波段比）。其中“颜色空间”选择三个RGB波段转换为HSI颜色空间，“波段比”选择两个波段用于计算波段比（常用红色和近红外波段）。116ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023特征提取方法•监督分类、规则分类和直接矢量输出117ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023直接输出矢量•输出Shapefile矢量文件•属性118ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023监督分类法特征提取•根据一定样本数量以及其对应的属性信息，利用K邻近法和支持向量机监督分类法进行特征提取。119ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023规则分类法特征提取•每一个分类有若干个规则（Rule）组成，每一个规则有若干个属性表达式来描述。规则与规则直接是与的关系，属性表达式之间是并的关系。•如下是对水的一个描述：–面积大于500像素–延长线小于0.5–NDVI小于0.3120ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023房屋特征提取•第一条属性描述，划分植被覆盖和非覆盖区。–Customized->bandratio：0~0.3•第二条属性描述，去除道路影响。–Spatial->rect_fit：0.5~1–Spatial->Area:FuzzyTolerance=0，90<Area<1100–Spatial->elongation(延长):elongation<3•第三条属性描述，去除水泥地影响–Spectral->avgband_2:avgband_2<50121ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023预览结果122ENVI基本影像处理流程操作7/23/20233、基于立体像对的DEM提取123ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023立体像对高程提取—DEMExtraction•快速从ALOSPRISM,ASTER,CARTOSAT-1,FORMOSAT-2,GeoEye-1,IKONOS,KOMPSAT-2,OrbView-3,QuickBird,WorldView-1,SPOT1-5以及航空影像立体像对中提取DEM。•全面支持RPC模型参数，尽可能少的控制点以达到有效的精度•使用DEM编辑工具对提取的DEM做局部编辑•交互量测特征地物的高度和收集3D信息并导出为3DShapefile文件格式124ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023输入立体像对定义地面控制点定义连接点设定DEM提取参数输出DEM并检查结果编辑DEM采用向导操作方式一步步指导您通过以下步骤进行DEM提取125ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231、支持RPC、DIM等位置文件126ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023您可以定义或是加载已有的GCP点对，将DEM和地图坐标联系起来。也可以屏幕上选择GCP点2、定义控制点127ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023• ENVI可以自动产生匹配点，或者您自己从两幅图像中选择匹配点。3、定义连接点（Tie）128ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023•可以通过立体眼镜进行3D浏览。生成核图像129ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023设置DEM输出参数投影参数4、设置DEM输出参数130ENVI基本影像处理流程操作7/23/20235、输出DEM并检查结果当DEM提取向导完成后，可以将DEM加载查看。DEM提取向导也提供了编辑DEM选项，可以通过ENVI的DEM编辑工具进行编辑。131ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023浏览结果通过将ENVI的3D表面浏览工具将纹理影像叠加到DEM上检查DEM提取的结果。132ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023立体3D测量工具立体3D测量工具允许您通过单一的匹配点交互的计算高程值。133ENVI基本影像处理流程操作7/23/20234、多时相影像动态检测技术134ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023遥感变化检测技术•遥感变化检测就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析和确定地表变化的特征与过程。•检测方法–图像直接比较法–图像差值法、图像比值法、主成分分析法、光谱特征变异法、假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分析以及混合检测法等–分类后结果比较法–直接分类法–多时相主成分分析后分类法135ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023图像差值法•图像差值法就是将两个时相的遥感图像相减。其原理是：图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大差别。因此在差值图像上发生地类变化区域的灰度值会与背景值有较大差别，从而使变化信息从背景影像中显现出来。136ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023光谱特征变异法•同一地物反映在一时相影像上的信息与其反映在另外时相影像上的光谱信息是一一对应的。当将不同时相的影像进行融合时，如同一地物在两者上的信息表现不一致时，那么融合后的影像中此地物的光谱就表现得与正常地物的光谱有所差别，此时称地物发生了光谱特征变异，我们就可以根据发生变异的光谱特征确定变化信息。137ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023假彩色合成法•由于地表的变化，相同传感器对同一地点所获取的不同时相的影像在灰度上有较大的区别。在进行变化信息的发现时，将前、后两时相的数据精确配准，再利用假彩色合成的方法，将后一时相的一个波段数据赋予红色通道，前一时相的同一波段赋予蓝色和绿色通道。利用三原色原理，形成假彩色影像。其中，地表未发生变化的区域，合成后影像灰度值接近，而土地利用发生变化的区域则呈现出红色，即判定为变化区域。138ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023多波段主成分分析法•当地物属性发生变化时，必将导致其在影像某几个波段上的值发生变化，所以只要找出两时相影像中对应波段值的差别并确定这些差别的范围，便可发现变化信息。在具体工作中将两时相的影像各波段组合成一个两倍于原影像波段数的新影像，并对该影像作PC变换。由于变换结果前几个分量上集中了两个影像的主要信息，而后几个分量则反映出了两影像的差别信息，因此可以试着抽取后几个分量进行波段组合来发现变化信息。139ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023图像分类后比较法•该方法的核心是基于分类基础上发现变化信息。即首先运用统一的分类体系对每一时相遥感影像进行单独分类，然后通过对分类结果进行比较来直接发现土地覆被等的变化信息。140ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023波段替换法•在RGB假彩色合成中，G和B分量用前时相的两个波段，用后一时相的一个波段影像组成R分量，在合成的RGB假彩色图像上能够很容易地发现红色区域即为变化区域。141ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023信息提取技术•手工数字化法–屏幕数字化–区域生长法•图像自动分类–监督分类–非监督分类–面向对象的特征提取法•图像分割–手工阈值分割–自动阈值分割•组合法142ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023图像直接比较法—DifferenceMap•单波段间的差异运算–减法–除法•数据预处理–相对大气校正–像元归一化处理–像元单位标准化处理•变化等级的量化–阈值划分–直接分割结果143ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023分类后比较—ChangeDetectionStatistics•变化类型的差异分析•变化统计–像素–百分比–面积统计•生成掩膜图像144ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023流程化图像处理工具——动态监测•流程化操作，一步步引导您处理影像。•包括部分预处理流程，包括影像配准、相对大气校正等。•只是发现变化信息，还需要借助其他工具提取变化信息。145ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023ENVI高光谱分析技术146ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023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147ENVI基本影像处理流程操作7/23/20231、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（HyperspectralRemoteSensing）–用很窄（10-2λ ）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（ImagingSpectrometry）遥感。148ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023从光谱影像上获得光谱曲线高光谱图像空间成像的同时，记录下成百个连续光谱通道数据从每个像元均可提取一条连续的光谱曲线对高光谱图像的处理实质是对像元光谱曲线的定量化处理与分析149ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023高光谱成像技术•成像光谱仪：–与地面光谱辐射计相比，成像光谱仪不是在“点”上的光谱测量，而是在连续空间上进行光谱测量，因此它是光谱成像的；–与传统多光谱遥感相比，其光谱通道不是离散而是连续的，因此从它的每个像元均能提取一条平滑而完整的光谱曲线。150ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023成像光谱仪系统介绍•航空成像光谱仪系统•国内系统：MAIS、OMIS-1、OMIS-2、PHI、WHI、LASIS•国外系统：AIS、AVIRIS、TRWIS、GERIS、HYDICEAISA、DAIS、CASI、HYMAP151ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023AVIRISSpectral

coverage:VIStoNIR

(400-2500nm)Spectralbands:

224Spectralresolution:

<10nm•

FOV:30°IFOV:1.0

mradDigitization:12

bits152ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023HYMAPSpectral

coverage:VIS:400-800nm,15nm

bands;•

NIR:881-1335nm,14nmbands;•

SWIR1:1400-1813nm,12nmbands;•

SWIR2:1950-2543nm,16nmbands;Spectralbands:

126•

FOV:60°IFOV:2.5

mrad(along_track)2.0

mrad(across_track)Pixelsperline:

512153ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023航天成像光谱仪系统——Hyperion/EO-1•国家：美国•时间：2000年11月卫星发射成功•扫描带宽：7.5km,空间分辨率：30米，•在0.4－2.5μ m共有220波段:•可见光－近红外(400-1000nm):60波段，•短波红外(900-2500nm):160波段。154ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023环境与减灾小卫星星座（HJ-1B）155ENVI基本影像处理流程操作7/23/20232、高光谱数据预处理•传感器定标•大气校正156ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023传感器定标•传感器定标是针对设备本身，建立传感器每个探测元件输出的数据量化值（DN）与它所对应像元内的实际地物的辐射亮度之间的定量关系（陈述彭等，1998）。辐射亮度（辐射率）单位可为：（μ W）/（cm2*nm*sr）。•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。157ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023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。158ENVI基本影像处理流程操作7/23/2023大气散射直接反射邻接反射159ENVI基本影像处理流程操作7/23