ENVI培训第二篇-遥感常规数据处理流程课件

ENVI常规数据处理方法

以IKONOS高分辨率数据为例

仰满荣suppor航天星图科技（北京）有限公司

ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程常规数据处理方法介绍（以IKNOS数据为例）

启动ENVI,设置好ENVI参数，输入数据第一步：辐射校正第二步：几何校正，正射校正第三步:数据融合第四步：数据裁剪与镶嵌第五步：信息提取与分析第六步：专题制图主要内容ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程辐射校正，便于做高级光谱分析ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程制作真彩色数据ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程新疆库车卫星影像图（Landsat7742波段与第八波段融合）ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程疆北地区遥感影像图(中巴资源卫星最初八景影像镶嵌效果（2000.1）)ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程信息提取土地利用调查ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程植被分析ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程高级光谱分析ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程三维地形分析ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程制作专题图ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程第一步：辐射校正

遥感成像过程十分复杂，经历从辐射－大气层－地球表面－大气层－传感器等一系列复杂的过程，这一过程每个环节都受到各种因素（遥感器、大气、太阳高度角、地形等）的干扰。导致遥感器获得的测量值与地表真实反射信息是不一样的。如果我们想要了解某一物体表面的真实光谱属性，我们必须消除这些辐射失真。获得地表真实反射率数据。一般情况下，由于条件不满足，或者项目不是很需要，我们可以跳过这一步

ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程利用ENVI进行辐射校正ENVI辐射校正方法有:辐射定标,大气纠正以及高光谱影像辐射纠正方法.BasicTools/Preprocessing辐射定标（遥感器的校正,可以消除偏移和增益因子）（１）Calibrationutilities（辐射值L＝A*DN+B,B:偏移，A:增益）（２）GeneralPurposeUtilities／Applygainandofffset(适用于以上公式）（３）直接运用波段运算工具

大气校正（消除大气中各种因素的影响）（１）直方图最小值去除法,消除大气散射的影响（２）采用大气纠正模型的方法FLAASH

高光谱影像辐射校正（有别于其他多波段影像，赵英时P175)（１）对数残差log（２）平场域（flatfield)（３）IAR反射率（４）经验线性ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程大气校正效果相对辐射校正效果：增强图像对比度,可以去除一些薄雾,但是不能去云.视觉效果不会很明显,但是光谱特征差别很大校正前后ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程对数残差辐射校正对数残差定标前后波谱曲线对比ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程第二步：几何校正

遥感器在获取数据时,会引起影像变形，传感器自身的移动、如地球曲率等影响都会引起像点发生位移，投影方式不同会引起部分影像被拉伸等

几何校正就是利用地面控制点(GCP)纠正各种因素引起的遥感图像的几何变形，对影像进行地理坐标定位，获得真实坐标信息。从而实现与标准图像或地图的几何整合。

ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程利用ENVI进行几何校正几何校正一般包括几何粗校正和几何精校正。粗校正及系统误差校正，一般由卫星地面站来完成。粗校正处理后图像仍有较大的残差，需要对图像进行进一步的处理，即几何精校正。Map/Registration

ImagetoImageImagetomapMul_jz.imgENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程第三步：数据融合

数据融合实质上是将高分辨率影像空间特征与低分辨率影像多光谱特征组合到一副影像,使得融合后影像即具有高分辨率影像空间特征,又具有低分辨率影像多光谱特征.Transform/Imagesharpen/GS高保真融合ＴＭ

SPOT+=ＴＭ＋ＳＰＯＴENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程GS高保真融合方法原理根据低分辨率多光谱影像对高分辨率影像模拟一个全色影像;(参数设置里有四种方法可供选择)平均值法：利用多个波段的平均值模拟一个低分辨率全色图像。选择输入文件：选择多光谱图像的其中一个波段作为低分辨全色数据。通过传感器类型创建：为相应的传感器模拟一个全色图像，从传感器下拉列表中选择传感器类型，IKONOS,IRS1,Landsat7,QuickBird,SPOT5等用户自定义滤波函数：为选择的滤波函数模拟一个全色图像。利用ENVI进行数据融合merge.imgENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程第四步：数据的镶嵌与裁剪对ENVI提供多种裁剪方式:Basictools/resizedataImage适合裁剪一个目视区域

map适合精确裁剪

ROI/evf裁剪已知范围

File裁剪一个与已知文件具有相同大小的文件波谱子集的裁剪注意：１、利用该工具可以进行图像重新采样２、ENVI的裁剪工具不仅可以裁剪大小还可以裁剪波段Basictools/subsetdataviaROI

利用ROI进行快速裁剪，可以进行无规则多边形裁剪,(如省界裁剪，打开省界矢量转成ROI,然后进行裁剪)注意：可以进行无规则多边形裁剪县界.shpENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程第四步：数据的镶嵌与裁剪ENVI镶嵌的方式有两种

(1)基于像元的镶嵌(手工定位)(2)基于地理坐标的镶嵌(自动定位)Basictools/mosaicing或者map/mosaicing参数设置：忽略零值、边缘羽化添加裁切线、颜色平衡注意：设置裁切线时要先看清楚裁切线怎么走，然后在要去掉的影像的那一边要标上一个符号，保存注记。裁两块进行镶嵌ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程第五步：信息提取与分析土地利用调查：影像分类以及分类后处理。各种类型地物信息提取与分析等，如建筑物，水体，植被等。ndvi.imgndvi.dsr提取植被有很多种方法植被指数+密度分割工具Spear/植被指数工具FX工具ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程水体的提取ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程道路的提取ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程半自动数字化工具提取线状地物

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（LinearFeatureWidth）容差（SnapTolerance）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ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程ENVIRXAnomalyDetectionToolSpectral/RXAnomalyDetection

限于多光谱或者高光谱影像自动检测不同于背景的目标物提取出来的目标非常小计算快,操作简单,精度高用于检测区域异常信息,并非彼此差异信息检测,被广泛用于军事\农业等行业微弱信息提取ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程高光谱分析利用ENVI的波谱库做高光谱分析，识别地物过程包括:（1）MNF变换,去噪解相关（2）PPI提取纯净像元（3）N维可视化分析,提取终端端元,生成终端端元平均波谱曲线,做波谱分析,与波谱库波谱曲线对比来识别地物.（4）将终端端元做为训练样本进行分类ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程三维地形分析ENVI培训第二篇_遥感常规数据处理流程第六步：专题图制作map.grd

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