遙感課程設(shè)計

1、<p><b>　　遙感綜合性課程設(shè)計</b></p><p><b>　　目錄</b></p><p><b>　　一、前言2</b></p><p>　　1.遙感的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀2</p><p>　　2.遙感的發(fā)展趨勢2</p><p&

2、gt;　　3.課程設(shè)計的目的和意義2</p><p>　　二、ENVI系統(tǒng)介紹3</p><p>　　1.ENVI簡介3</p><p>　　2.ENVI功能概覽3</p><p>　　3.ENVI的擴展模塊4</p><p>　　4.ENVI特點5</p><p>　　5.ENVI

3、優(yōu)勢5</p><p>　　三、Landsat影像數(shù)據(jù)的下載6</p><p><b>　　四、圖像預(yù)處理7</b></p><p>　　1.圖像的多波段合成7</p><p><b>　　2.圖像的切割7</b></p><p>　　3.圖像的重采樣8</

4、p><p>　　五、文件的存取與顯示8</p><p>　　1.影像文件的打開8</p><p><b>　　2.圖像顯示9</b></p><p>　　3.圖像的頭文件資料的獲取和編輯10</p><p>　　4.圖像的存取11</p><p>　　5.灰度圖像和彩

5、色圖像的顯示11</p><p>　　6.剖面和波譜圖11</p><p><b>　　六、影像分析12</b></p><p>　　1.影像統(tǒng)計分析12</p><p><b>　　2.圖像增強14</b></p><p>　　3.專題信息提取16</p&

6、gt;<p>　　七、定義感興趣區(qū)(ROI)及分類18</p><p><b>　　1.監(jiān)督分類18</b></p><p>　　2.非監(jiān)督分類22</p><p>　　八、分類后處理（PostClassification）24</p><p><b>　　1.分類統(tǒng)計24</b&

7、gt;</p><p>　　2.兩個分類結(jié)果的比較24</p><p><b>　　3.類別集群24</b></p><p><b>　　4.類別篩選25</b></p><p><b>　　5.類的合并25</b></p><p><b&

8、gt;　　6.類的疊合25</b></p><p>　　7.修改類的顏色25</p><p><b>　　九、制圖輸出26</b></p><p>　　1.圖形的整飾26</p><p><b>　　2.圖形輸出27</b></p><p>　　十、圖像

9、存取的舉例說明28</p><p>　　十一、課程設(shè)計總結(jié)29</p><p><b>　　一、前言</b></p><p>　　1.遙感的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀</p><p>　　當(dāng)前遙感技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入多平臺、多傳感器、多角度全方位立體觀測的發(fā)展階段，多空間尺度、多時間尺度以及多光譜尺度的海量衛(wèi)星遙感獲取技術(shù)已經(jīng)形成。遙感

10、觀測技術(shù)的迅猛發(fā)展對遙感的數(shù)據(jù)處理、分析與應(yīng)用提出了更高的要求，國內(nèi)外已經(jīng)開發(fā)出多套綜合性、專用性的遙感影像處理軟件。其中ENVI是一套功能強大的遙感影像綜合處理系統(tǒng)，在諸多功能方面有著其它同類軟件不可比擬的優(yōu)勢。</p><p><b>　　2.遙感的發(fā)展趨勢</b></p><p>　?。?）在傳感器研制中增加適用的波譜范圍</p><p>

11、;　?。?）不斷提高傳感器的空間分辨率</p><p>　　（3）遙感圖像處理軟硬件的不斷提高</p><p>　?。?）多層次遙感的應(yīng)用</p><p>　?。?）遙感與地理信息系統(tǒng)的結(jié)合</p><p>　　（6）遙感與全球定位系統(tǒng)的結(jié)合</p><p>　?。?）集成不同遙感信息源</p><

12、p>　?。?）遙感信息源與非遙感信息源的信息復(fù)合和融合技術(shù)大量研究。</p><p>　　3.課程設(shè)計的目的和意義</p><p>　?。?）加深理解和鞏固遙感的相關(guān)知識。</p><p>　?。?）培養(yǎng)運用ENVI軟件獨立分析問題、解決問題的實際工作能力；</p><p>　　學(xué)會統(tǒng)計選定區(qū)域影像的光譜特征，并用直方圖表示出來，提取主

13、成分信息，并進(jìn)行圖像色彩變換突出專題信息比較典型的地物。</p><p>　?。?）培養(yǎng)良好的工作習(xí)慣和科學(xué)素養(yǎng)，為今后工作打好基礎(chǔ)；</p><p>　?。?）提高遙感專題信息提取、遙感綜合應(yīng)用技術(shù)能力； </p><p>　?。?）鍛煉自主編程設(shè)計遙感圖像處理算法的能力。</p><p>　　二、ENVI系統(tǒng)介紹</p>

14、<p><b>　　1.ENVI簡介</b></p><p>　　ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages）軟件是一套開創(chuàng)性的圖像處理系統(tǒng)。它是為經(jīng)常使用衛(wèi)星和航空遙感數(shù)據(jù)的人員設(shè)計的，以滿足其眾多特定需要。通過創(chuàng)新并友好的界面，ENVI可以為任何尺寸和類型的圖像提供全面的數(shù)據(jù)可視化和分析。</p><p>　　2.

15、ENVI功能概覽</p><p>　　ENVI在提供靈活的顯示以及基于地理坐標(biāo)的圖像瀏覽功能的同時，簡化了對海量多波段數(shù)據(jù)集、圖像尺寸、波譜圖和波譜庫以及感興趣區(qū)圖像的全面交互式處理過程。ENVI提供了大量交互式功能，包括：X、Y、Z剖面；圖像裁切；線性和非線性直方圖以及對比度拉伸；顏色表等。</p><p>　　ENVI功能不僅局限于它的交互式模式——它可以作用于整個數(shù)據(jù)文件，也可以作用

16、于所選取的子集。ENVI為用戶提供了一整套的工具，用于處理全色圖像、AVHRR數(shù)據(jù)、LandsatMSS數(shù)據(jù)、LandsatTM數(shù)據(jù)、其它多光譜和高光譜圖像/以及來源于當(dāng)前和未來的改進(jìn)型SAR系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。</p><p>　　ENVI提供的非監(jiān)督分類方法包括K均值法和ISOdata方法。ENVI還提供各種分類后處理的工具，包括：對分類的聚合、篩選和合并；對分類的交互式顯示；生成用于估計分類精度的混淆矩陣和Kapp

17、系數(shù)統(tǒng)計；生成用于選擇決策閾值的ROC曲線。</p><p>　　ENVI為高光譜數(shù)據(jù)提供了一整套的處理工具，包括使用圖像或波譜庫端元進(jìn)行線性波譜分離和匹配濾波的特定制圖工具；訪問波譜庫，并將波譜庫波譜與圖像波譜相比較。</p><p>　　ENVI還包含全面的SAR處理功能。除了可以使用所有標(biāo)準(zhǔn)ENVI處理程序?qū)走_(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以外，ENVI還提供了許多特定的雷達(dá)數(shù)據(jù)分析工具，包括：獲取

18、標(biāo)準(zhǔn)SAR格式的Radarsat和ERS-1數(shù)據(jù)；從CEOS格式數(shù)據(jù)中瀏覽和讀取頭文件信息；消除天線增益畸變；斜距校正；生成入射角圖像；自適應(yīng)和紋理濾波；合成彩色圖像；大范圍的極化數(shù)據(jù)分析工具。</p><p>　　最后，ENVI提供了將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到最終地圖格式的工具。</p><p>　　3.ENVI的擴展模塊</p><p>　　(1)數(shù)字高程提?。―EMEx

19、traction）：</p><p>　　數(shù)字高程提取模塊允許用戶從立體像對影像中提取高程數(shù)據(jù)，如ASTER、IKONOS、OrbView-3、QuickBird以及SPOT衛(wèi)星數(shù)據(jù)。</p><p>　　(2)NITF和NSIF模塊：</p><p>　　該模塊支持讀取和寫入NITF格式以及NSIF格式的影像數(shù)據(jù)。ENVI的NITF模塊，允許需要NITF證的軟件環(huán)

20、境的用戶利用ENVI提供了影像分析功能。</p><p>　　(3)快速大氣糾正模塊FLAASH：</p><p>　　FLAASH是由世界領(lǐng)先的光學(xué)現(xiàn)象研究機構(gòu)光譜科學(xué)研究所，以及US空軍研究所(AFRL)以及光譜信技術(shù)應(yīng)用中心（SITAC）。FLAASH允許用戶精確的去除大氣的影響。查看FLAASH用戶向?qū)慝@取FLAASH模塊的詳細(xì)資料。</p><p>&l

21、t;b>　　4.ENVI特點</b></p><p>　　(1)先進(jìn)、可靠的影像分析工具——全套影像信息智能化提取工具,全面提升影像的價值。</p><p>　　(2)專業(yè)的光譜分析——高光譜分析一直處于世界領(lǐng)先地位。</p><p>　　(3)隨心所欲擴展新功能——底層的IDL語言可以幫助用戶輕松地添加、擴展ENVI的功能，甚至開發(fā)定制自己的專業(yè)

22、遙感平臺。</p><p>　　(4)流程化圖像處理工具——ENVI將眾多主流的圖像處理過程集成到流程化（Workflow）圖像處理工具中，進(jìn)一步提高了圖像處理的效率。</p><p>　　(5)與ArcGIS的整合——從2007年開始，與ESRI公司的全面合作,為遙感和GIS的一體化集成提供了一個典型的解決方案。</p><p><b>　　5.ENVI

23、優(yōu)勢</b></p><p>　　ENVI的優(yōu)勢之一在于它為圖像處理提供了獨一無二的技術(shù)——它使用交互式的功能將基于波段和基于文件的技術(shù)相結(jié)合。當(dāng)打開一個數(shù)據(jù)輸入文件時，它的波段被保存在一個列表中，可以在其他系統(tǒng)功能內(nèi)使用。如果打開了多個文件，不同數(shù)據(jù)類型的波段可以被當(dāng)作一組數(shù)據(jù)來處理。</p><p>　　ENVI的優(yōu)勢之二在于它功能強大的可視化界面，該界面是由全面的算法庫所

24、支撐的。用戶可以通過一個友好的圖形用戶界面（GUI），使用交互式點擊選擇的方法對ENVI提供的所有基礎(chǔ)圖像處理工具進(jìn)行訪問。</p><p>　　ENVI的優(yōu)勢之三在于它一直致力于解決圖像處理領(lǐng)域中的一些常見問題并取得了顯著成果，包括：非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型的輸入；大幅圖像的瀏覽和分析；用戶自定義的對分析功能的簡單擴展（插件程序）。ENVI軟件含眾多學(xué)科所需的許多圖像處理工具，而且為用戶根據(jù)自身策略自定義程序提供了很強的

25、靈活性。</p><p>　　三、Landsat影像數(shù)據(jù)的下載</p><p>　　學(xué)習(xí)遙感影像的處理首先要學(xué)會遙感影像數(shù)據(jù)的下載，而本次課程設(shè)計作業(yè)的主要內(nèi)容是利用ENVI軟件處理Landsat應(yīng)先數(shù)據(jù)，故在這里簡單描述一下Landsat影像數(shù)據(jù)的下載方法。</p><p>　　首先輸入Landsat影像數(shù)據(jù)的下載網(wǎng)址（http://www.landsat.org

26、/）點擊進(jìn)入主頁面（如右圖），然后點擊網(wǎng)頁最上面的（Search for imagery）從中選擇Landsat Ortho（Free）點擊進(jìn)入后按照網(wǎng)站要求的兩步做：</p><p>　　STEP 1：點擊Path-Row Finder，然后通過鼠標(biāo)的拖動和縮放找到唐山的Path-Row坐標(biāo)數(shù)據(jù)。（唐山Path：122，Row：032）</p><p>　　STEP 2：點擊Landsa

27、t TM Data即WPS2進(jìn)入后將已經(jīng)查到的Path-Row數(shù)據(jù)輸入然后點擊Download即可完成遙感數(shù)據(jù)的下載。</p><p><b>　　四、圖像預(yù)處理</b></p><p>　　1.圖像的多波段合成</p><p>　　由于從Landsat網(wǎng)站下載的影像數(shù)據(jù)為7個單波段的影像數(shù)據(jù)文件，要完成對影像的分析處理就必須首先將其合成一個多

28、波段的影像數(shù)據(jù)文件。其合成方法為首先將各單波段文件依次打開（打開時應(yīng)從Band 7到Band 1依次按順序打開）然后點擊（ENVI:File>>Save File As>>ENVI Standard）在New File Builder中選擇上述7個單波段文件，并輸入生成合成影像的文件名即可完成遙感影像的多波段合成工作。（同時點擊Available Band List：File>>Availiable

29、Files List點擊Options即可完成對波段名的更改）</p><p><b>　　2.圖像的切割</b></p><p>　　ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize Data Input File對話框。</p><p>　　①選擇需要切割的原始圖像；②選擇Spatia

30、l Subset或Spectral Subset方式；③若設(shè)置空間切割方式Spatial Subset或Spectral Subset點擊Image，（若設(shè)置波段范圍Spectral Subset>>File Spectral Subset選擇波段；若要根據(jù)已選擇的感興趣區(qū)域進(jìn)行切割，可用ENVI：Basic Tools>>Subset Data via ROIs；若要使用與上次輸入的空間大小相同的文件空間子集，

31、點擊 Previous 按鈕）；④出現(xiàn)Subset by Image對話框，Subset的尺寸用2種形式，移動圖像上的方框或直接填寫samples/lines（列/行）值。</p><p><b>　　3.圖像的重采樣</b></p><p>　　ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize Data Inp

32、ut File對話框選擇需要采樣的原始圖像—OK >>Resize Data Parameters——調(diào)整 Output File Dimensions的像元數(shù)；選擇采用方法 >> 文件輸出。</p><p>　　五、文件的存取與顯示</p><p><b>　　1.影像文件的打開</b></p><p>　　ENVI可

33、以自動讀取以下類型的文件：HDF、Landsat 7 Fast （.Fst)、ERDAS 8.x (.img)、ERDAS 7.x (.lan)、PCI(.pix)、AVHRR、TIFF、GeoTIFF、MrSID、RADARSAT、ER Mapper、SRF、HDF、PDS、MAS-50、NLAPS、SeaWiFs、MRLC(.dda)、JPEG、BMP。數(shù)據(jù)仍保留它原來的格式，必須的信息從數(shù)據(jù)頭文件中讀取。操作步驟如下：</p

34、><p>　　第一步：在主菜單上選擇File>>Open Image File,打開Enter Data Filename對話框。</p><p>　　第二步：點擊要選擇的文件名，單擊“Open”。假如打開的文件無相關(guān)文件特征的頭文件，則會彈出如下圖Header Information對話框，進(jìn)入第三步；假如打開文件自帶與文件特征相關(guān)的頭文件時，進(jìn)入第四步。</p>

35、<p>　　第三步：在“Head Info”對話框中輸入影像列數(shù)、行數(shù)、波段數(shù)、字節(jié)的偏移量。</p><p>　　第四步：點擊“OK”，可選的波段會包含在“可用的波段列表中Available Bands List中。</p><p>　　其它類型的文件如鏈接文件、外部文件以及以前文件的打開與上述影像文件的打開相類似，不再一一敘述。</p><p><

36、;b>　　2.圖像顯示</b></p><p>　　由一組三個不同的圖像窗口組成：主圖像窗口、滾動窗口、縮放窗口。</p><p>　?。?）主圖像Image窗口：（400*400）100％顯示（全分辨率顯示）scroll的方框，可交互式分析、查詢信息。主圖像窗口內(nèi)的功能菜單：在主圖像窗口內(nèi)點擊鼠標(biāo)右鍵，切換隱藏子菜單的開啟和關(guān)閉。該"Functions&quo

37、t;菜單控制所有的ENVI交互顯示功能，這包括：圖像鏈接和動態(tài)覆蓋；空間和波譜剖面圖；對比度拉伸；彩色制圖；諸如ROI的限定、光標(biāo)位置和值、散點圖和表面圖等交互特征；諸如注記、網(wǎng)格、圖像等值線和矢量層等的覆蓋（疊置）；動畫以及顯示特征。</p><p>　　2)滾動Scroll窗口：全局，重采樣(降低分辨率)顯示一幅圖像。只有要顯示的圖像比主圖像窗口能顯示的圖象大時，才會出現(xiàn)滾動窗口。滾動窗口位置和大小最初在en

38、vi.cfg文件中被設(shè)置并且可以被修改。</p><p>　　縮放Zoom窗口：（200*200）顯示image的方框?？s放系數(shù)（用戶自定義）出現(xiàn)在窗口標(biāo)題欄的括號中。</p><p>　　3.圖像的頭文件資料的獲取和編輯</p><p>　　ENVI:File>EditENVIHeader,選擇相應(yīng)的文件。</p><p>　　從He

39、aderInfo對話框里，可以點擊EditAttributes下拉菜單中的選項，調(diào)用編輯特定文件頭參數(shù)的獨立對話框。這些參數(shù)包括波段名、波長、地圖信息等。</p><p><b>　　4.圖像的存取</b></p><p>　　File>OpenImageFile當(dāng)你打開任何文件，可用波段列表（ABL）自動地出現(xiàn)。ABL列出該圖像文件的所有波段，并允許你顯示灰階

40、和彩色圖像、啟動新的顯示窗口、打開新文件、關(guān)閉文件，以及設(shè)置顯示邊框。</p><p>　　選擇當(dāng)前活動顯示：從ABL（AvailableBandsList）內(nèi)，點“Display#X”按鈕菜單（其中“X”是與顯示窗口標(biāo)題欄內(nèi)數(shù)字相對應(yīng)的數(shù)字），再從列表中選擇所需要的顯示。</p><p>　　開始一個新的顯示，從按鈕菜單選擇“NewDisplay”,點擊“LoadBand”或“LoadR

41、GB”，以把選定的波段導(dǎo)入選定的顯示。</p><p>　　5.灰度圖像和彩色圖像的顯示</p><p>　　ENVI:File>>OpenImage>>AvailableBandsList(ABL)中選GrayScale或RGBColor模式。</p><p><b>　　6.剖面和波譜圖</b></p>

42、<p>　　Image:>>Tools>>Profiles,ENVI允許抽取水平的（X）、垂直的（Y）、波譜的（對每個像元為Z）以及任意的剖面圖。剖面圖顯示在單獨的圖表窗口，并且X、Y和Z剖面圖可以同時是激活的。鼠標(biāo)用來移動一個十字準(zhǔn)線并交互地選擇剖面圖。圖表窗口內(nèi)Options菜單下的AutoScaleY-Axis非常有用。</p><p>　　六、影像分析

43、 </p><p><b>　　1.影像統(tǒng)計分析</b></p><p>　　（1）統(tǒng)計特征分析 （ENVI:BasicTools>>Statistics>>ComputerStatistics） 在CalculateStatisticsParameters對話框中選擇統(tǒng)計類型（Basic、Histogram、Cov

44、ariance）。</p><p><b>　?。?）主成分分析</b></p><p>　　主成分分析（PCA）用多波段數(shù)據(jù)的一個線性變換，變換數(shù)據(jù)到一個新的坐標(biāo)系統(tǒng)，以使數(shù)據(jù)的差異達(dá)到最大。這一技術(shù)對于增強信息含量、隔離噪聲、減少數(shù)據(jù)維數(shù)非常有用。ENVI能完成正向的和逆向的PC旋轉(zhuǎn)變化。分析結(jié)果如右圖：</p><p>　　Transfo

45、rms>PrincipalComponents>ForwardPCRotation>ComputeNewStatisticsandRotate.----選擇輸入文件---選擇輸出PC波段數(shù)---“SelectSubsetfromEigenvalues”---出現(xiàn)PCEigenValues繪圖窗口（每個節(jié)點是PC各分量的特征值，可進(jìn)一步計算PC各分量的方差百分比）。</p><p>　　注意：主成

46、分分析要求分析圖像至少有兩個波段。</p><p><b>　　（3）獨立成分分析</b></p><p>　　(ENVI:Transforms>>Independent Components>>Forward IC Rotation>>Computer New Statistics and Rotate)</p>

47、<p>　　對多光譜或高光譜數(shù)據(jù)集進(jìn)行獨立成分（IC）分析，可以將一組混合隨機信號轉(zhuǎn)換成相互獨立的成分。如果沒有信號混合的先驗信息，那么IC轉(zhuǎn)換可以作為一種盲源分離的工具。該變換基于獨立信號來源的非高斯假設(shè)，并利用高階統(tǒng)計來反映典型的非高斯分布的高光譜數(shù)據(jù)集中感興趣的特征。IC轉(zhuǎn)換能夠分立圖像中只含小部分像素的感興趣特征。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)沒有植被覆蓋的城市和裸地很容易識別出來</p><p>　　遙感影像

48、處理中IC變換應(yīng)用包括維數(shù)減少、圖像特征提取、異常和目標(biāo)檢測、特征分析、分類、純凈像元提取、噪聲去除和制圖。</p><p>　?。?）相關(guān)分析（ENVI:BasicTools>>Statistics>>ComputerStatistics）</p><p><b>　　2.圖像增強</b></p><p><b&

49、gt;　　（1）直方圖調(diào)整</b></p><p>　?、僦狈綀D匹配(Image:Enhance>>HistogramMatching)</p><p>　　至少顯示兩幅圖像，從想更改直方圖的圖像（如“Display#1—PC1”）中，選擇Enhance>>HistogramMatching---‘MatchTo’選擇想匹配直方圖的圖像“Display#

50、2--V”---“OK”，保存直方圖匹配后的PC1’。</p><p>　　查看兩圖像（PC1’與V）直方圖：點右鍵InteractiveStretching或選擇Functions>InteractiveStretching顯示直方圖；</p><p>　　若需‘圖像替代’則要求兩直方圖輸入值相同，—可根據(jù)兩直方圖輸入值的關(guān)系，通過‘BandMath’使兩直方圖數(shù)值相同（PC1&#

51、39;變?yōu)镻C1’’）---保存PC1’’，可為下一步PC1’’圖像替代V，進(jìn)行HSV-RGB反變換作準(zhǔn)備。</p><p>　?、谥狈綀D的交互式拉伸(Image:Enhance>>InteractiveStretching) </p><p>　　處理前 處理后</p><p>　　ENVI用2%

52、的系統(tǒng)默認(rèn)線性拉伸值來顯示所有圖像(兩邊均舍去信息量的2%)，經(jīng)過這樣處理后合成的假彩色圖像層次分明、地物差異大，各類地物易于判別。</p><p>　　注：多在Scroll窗口對全局調(diào)整，分別調(diào)整R、G、B，使彩色更豐富（一般R、G敏感、B線性即可）。</p><p>　　(2)彩色變換（ENVI:Transform>>ColorTransform）：包括‘HSV-色調(diào)、飽和

53、度、數(shù)值'變換,‘HLS--色調(diào)、亮度、飽和度’變換等。</p><p><b>　　(3)MNF變換</b></p><p>　　最小噪聲分離（MinimumNoiseFraction，MNF）變換是同主分量變換相似的一種方法，它被用來分離數(shù)據(jù)中的噪聲，確定數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)，減少隨后處理的計算量（Green等人，1988；Boardman和Kruse，1994

54、）。MNF本質(zhì)上是兩次層疊的主成分變換。</p><p><b>　　3.專題信息提取</b></p><p>　　1.波段運算獲取不同專題信息</p><p>　　ENVI>>BasicTools>>bandmath</p><p><b>　　具體操作是：</b><

55、/p><p>　　打開BandMath對話框(如右圖)，在Enteranexpression中鍵入：波段運算表達(dá)式，點擊OK后將會出現(xiàn)VariablestoBandsPairings對話框。從可利用波段列表中，分別選擇（b1—b7）代表的波段，并鍵入待輸出的文件名，點擊OK即可。</p><p>　?。?）城市與鄉(xiāng)鎮(zhèn)的提取: TM1+TM7+TM3+TM5+TM6+TM2-TM4</p&

56、gt;<p>　?。?）鄉(xiāng)鎮(zhèn)與村落: TM1+TM2+TM3+TM6+TM7-TM4-TM5</p><p>　?。?）河流的提取: TM5+TM6+TM7-TM1-TM2-TM4</p><p>　　（4）道路的提?。篢M6-（TM1＋TM2＋TM3＋TM4＋TM5＋TM7）</p><p>　　波段運算表達(dá)式的書寫應(yīng)注意以下幾點：</p>

57、;<p>　　①必須使用IDL語言書寫波段表達(dá)式；</p><p>　　②所有參與運算的波段必須具有相同的維數(shù)；</p><p>　　③在波段運算之前，必須對參與運算的波段進(jìn)行配準(zhǔn)；</p><p>　　④表達(dá)式中的波段必須以Bn或bn的形式表示。</p><p>　　合成彩色圖像：（ENVI:Transform>>

58、Synthetic Color Image) </p><p>　　用Synthetic Color Image變換選項，可以將一幅灰階圖像變換成一幅彩色合成圖像。ENVI通過對圖像進(jìn)行高通和低通濾波，將高頻和低頻信息分開，使灰階圖像變換成彩色圖像。低頻信息被賦予色調(diào)，高頻信息被賦予強度或顏色值，也用到了一個恒定的飽和度值。這些色調(diào)、飽和度和顏色值（HSV）數(shù)據(jù)被變換為紅、綠、藍(lán)（RGB）空間，生成一幅彩色圖像。

59、</p><p>　　3.歸一化植被指數(shù)（NDVI）的提取: （ENVI:Transform>>NDVI）</p><p>　　NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）歸一化植被指數(shù)：是一個普遍應(yīng)用的植被指數(shù)，將多波譜數(shù)據(jù)變換成唯一的圖像波段顯示植被分布。NDVI值指示著像元中綠色植被的數(shù)量，較高的NDVI值預(yù)示著較多的綠色植被，不同時

60、相的植被指數(shù)可以用來監(jiān)測某一地區(qū)的植被覆蓋變化。NDVI變換可以用于AVHRR、LandsatMSS、LandsatTM、SPOT或AVIRIS數(shù)據(jù)，也可以輸入其他數(shù)據(jù)類型的波段來使用。</p><p>　　4.纓帽變換(ENVI:Transform>>TasseledCap)</p><p>　　纓帽變換是一種通用的植被指數(shù)，可以被用于Landsat MMS或Landsat

61、TM數(shù)據(jù)。對于Landsat MMS數(shù)據(jù)，纓帽變換將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行正交變換，變成四維空間（土壤亮度指數(shù)、綠色植被指數(shù)、黃色成分指數(shù)、non-such指數(shù)）；對于Landsat TM數(shù)據(jù)，纓帽植被指數(shù)又三個因子組成（亮度、綠度、濕度）；對于Landsat 7 ETM纓帽變換生成6個輸出波段，包括（亮度、綠度、濕度、第四分量（噪聲）、第五分量、第六分量。</p><p>　　七、定義感興趣區(qū)(ROI)及分類</p

62、><p>　　1.監(jiān)督分類（SupervisedClassification）</p><p>　　監(jiān)督分類，又稱訓(xùn)練分類法，即用被確認(rèn)類別的樣本像元去識別其它未知類別像元的過程。已被確認(rèn)類別的樣本像元是指那些位于訓(xùn)練區(qū)的像元。</p><p>　?。?）訓(xùn)練樣本的選擇和優(yōu)化</p><p>　　1)訓(xùn)練樣本的提取（ROI區(qū)的選擇）</p&

63、gt;<p>　　（ENVI:BasicTools>>RegionOfInterest>>ROItool）調(diào)出感興趣區(qū)工具窗口進(jìn)行樣本選擇（注意：必須事先打開一幅圖像），可以進(jìn)行樣本編輯（名稱，顏色，填充方式等），樣本選擇越精確，分類結(jié)果越好。感興趣區(qū)工具窗口的打開方式還有：Image:Overlay>>regionofInterest，或者直接在圖像窗口上點擊鼠標(biāo)右鍵，再選擇ROITo

64、ol。</p><p>　　根據(jù)前面的背景資料和預(yù)處理結(jié)果選擇分類圖像，建立各類地物的訓(xùn)練區(qū)。各類地物的解譯標(biāo)志，即地物的明顯特征是最重要的選擇標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)其在影像上表現(xiàn)出的色調(diào)、紋理等特征，通過目視解譯方法用鼠標(biāo)在工作區(qū)影像圖上選擇其訓(xùn)練區(qū)，并使訓(xùn)練區(qū)的分布盡量均勻。在實際的工作中，由于存在“同物異譜”的情況，因此對于同一種類型可能有多種不同的特征。為此，我們可以對同一地物選擇多個訓(xùn)練區(qū)，分類后再合并。</

65、p><p>　　提取訓(xùn)練樣本的具體操作如下：</p><p>　　①確定ROI的提取類型（ROITool:ROI_Type>>Polgon,Polyline,Point,Rectangel,Ellipse）和待操作窗口（主圖像窗口、滾動窗口或縮放窗口）。</p><p>　?、谠趫D像窗口上畫出感興趣區(qū)，單擊鼠標(biāo)右鍵確定選擇形狀（此時可以拖動感興趣區(qū)域，用Ct

66、rl＋鼠標(biāo)左鍵可以刪除），再次單擊右鍵確定此訓(xùn)練區(qū)（此時若要刪除訓(xùn)練區(qū)，需要點擊ROITool窗口中的Delete控鍵，此操作將刪除所有該類型的感興趣區(qū)域）。ROITool窗口中將會顯示選擇區(qū)域的顏色和相關(guān)信息，其中，感興趣區(qū)域名稱（ROIName）和色彩可以修改?？删湍骋活愑?xùn)練區(qū)選擇多個感興趣區(qū)域。</p><p>　?、墼擃愑?xùn)練區(qū)的選擇完成后，點擊ROITool窗口的NewRegion控鍵，再進(jìn)行另一類訓(xùn)練樣

67、本的選擇，其顏色將自動改變。按以上操作完成所有訓(xùn)練區(qū)的選擇。</p><p>　　2）訓(xùn)練樣本的優(yōu)化和提純ROI</p><p>　　上述步驟中選擇的某類訓(xùn)練樣本，可能混入了其他類型的樣本，為了提高圖像分類精度，需要對訓(xùn)練樣本進(jìn)行提純。N維可視化分析器（N—DimensionalVisualizer）即是對選擇的訓(xùn)練區(qū)像元進(jìn)行提純。當(dāng)某些像元始終聚集在一起運動時，這些就是所需的最純像元；若

68、在運動時，像元分成了兩個部分，則說明選擇了兩類地物的訓(xùn)練區(qū)，需把此訓(xùn)練區(qū)像元分開處理。</p><p>　　ROITool:File>>ExportROIston-DVisualizer>>n_DControl;n-DVisualizer</p><p>　　讓訓(xùn)練區(qū)像元在n維空間內(nèi)自由轉(zhuǎn)動（可以控制轉(zhuǎn)動速度Speed），當(dāng)轉(zhuǎn)到最能區(qū)分各類型訓(xùn)練區(qū)像元的位置時，停止

69、轉(zhuǎn)動，進(jìn)行樣本提純操作。即：</p><p>　　①在n-DVisualizer窗口中用鼠標(biāo)選擇某類訓(xùn)練區(qū)的純像元并點擊鼠標(biāo)右鍵確定（可進(jìn)行多次選擇），再次單擊右鍵>>ExportClass，提純后的訓(xùn)練區(qū)將出現(xiàn)在ROITool窗口中。</p><p>　?、谶M(jìn)行下一個類型訓(xùn)練區(qū)的提純時，首先要在n-DVisualizer窗口中單擊右鍵>>NewClass，下面的操

70、作如前。如此，完成所有訓(xùn)練區(qū)的提純。</p><p>　　③訓(xùn)練區(qū)的保存：ROITool:File>>SaveROIs...</p><p><b>　?。?）選擇分類方式</b></p><p>　　分類方式包括平行六面體法（Parallelepiped）、最小距離法(Minimum Distance)、馬氏距離法(Mahalan

71、obis Distance)、最大似然法(Maximum Likelihood)、光譜角制圖法(Spectral Angle Mapper)、二進(jìn)制編碼法(Binary Encoding)、光譜信息散度法(Spectral Information Divergence)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(Neural Net)以及支持向量機(Suport Vector Matchine)分類法，選擇合適的分類方式。</p><p>　

72、　最大似然法（MaximumLikeloodClassification）</p><p>　　ENVI:Classification>>supervised>>Maximumlikelihood>>ClassificationInputFile選擇分類的圖像>>MaximumlikelihoodParameters選擇訓(xùn)練樣本，設(shè)置說明。</p>&

73、lt;p>　　最大似然分類假定每個波段每一類統(tǒng)計呈均勻分布，并計算給定像元屬于一特定類別的可能性。除非選擇一個可能性閾值，所有像元都將參與分類。每一個像元被歸到可能性最大的那一類里。</p><p><b>　?。?）分類</b></p><p>　　引入影像—>確定分類范圍和波段—>選擇訓(xùn)練樣本—>給定閾值—>確定存儲路徑和文件名—OK

74、。下圖為最大似然分類方法的結(jié)果與真彩色圖像的對比。</p><p>　　2.非監(jiān)督分類（UnsupervisedClassification）</p><p>　　非監(jiān)督分類：是指人們事先對分類過程不施加任何先驗知識，僅憑據(jù)遙感影像第五的光譜特征的分布規(guī)律，隨其自然地進(jìn)行盲目的分類。其分類結(jié)果，只是對不同的類別達(dá)到了區(qū)分，并不確定類別的屬性，其屬性是通過事后對各類的光譜響應(yīng)曲線進(jìn)行分析，以

75、及與實地調(diào)查相比較后確定的。（僅僅用統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)集中的像元進(jìn)行分類，不需要樣本）。ENVI非監(jiān)督分類方法：</p><p>　　（1）IsoData: ENVI:Classification>>unsupervised>>IsoData>>IsoDataParameters對話框：參數(shù)設(shè)置說明在ISODATAParameters對話框中，輸入NumberofClasses（分

76、類數(shù)），Min（最少分類數(shù)）8、Max（最大分類數(shù)）15，MaximumIteration（最大迭代數(shù)）10，ChangThreshold（像元變化的閥值）5.00，Minimum＃PixelinClass（每類中的最小像元數(shù)）1，MaximumClassStdv（最大標(biāo)準(zhǔn)差）3.00，MinimumClassDistance（最小類間距）4.00，Maximum＃MergePairs（最大合并數(shù)）2等8個基本參數(shù)（根據(jù)實際圖像和先驗知

77、識更改參數(shù)的設(shè)置）。</p><p>　?。?）K-Means: ENVI:Classification>>unsupervised>>K-Means>>K-MeasParameters</p><p>　　K均值算法的基本思想是：通過迭代，移動哥哥基準(zhǔn)類別的中心，直到得到最好的聚類結(jié)果為止。該算法能使得聚類域中所有樣本到聚類中心的距離平方和最小。<

78、;/p><p>　　八、分類后處理（PostClassification）</p><p><b>　　1.分類統(tǒng)計</b></p><p>　　ENVI:Classification>>PostClassification>>ClassStatistics:包括每一類的點數(shù)、最小值、最大值、平均值以及類的每個波段的標(biāo)準(zhǔn)差等

79、。其中每一類的最小值、最大值、平均值以及標(biāo)準(zhǔn)差可以以圖的方式進(jìn)行顯示。可以顯示出每一類的直方圖，并且計算其協(xié)方差矩陣、相關(guān)矩陣、特征值和特征矢量等。</p><p>　　2.兩個分類結(jié)果的比較</p><p>　　ENVI:Classification>>PostClassification>>ConfusionMatrix:分類結(jié)果的精度，顯示在一個混淆矩陣?yán)铩Ｍ?/p>

80、過用分類結(jié)果與地表真實圖像（GroundTruthImage）或地表真實感興趣區(qū)（GroundTruthROIs）相比較來計算混淆矩陣。分類結(jié)果記錄了總體精度、準(zhǔn)確度、Kappa系數(shù)、混淆矩陣、commission誤差（每類中額外像元占的百分比）和冗長誤差（類左邊的像元占的百分比）等等。當(dāng)用地表真實圖像計算混淆矩陣時，還可以輸出每類圖像中沒有被正確分類的那些像元。</p><p><b>　　3.類別集

81、群</b></p><p>　　ENVI:Classification>>PostClassification>>ClumpClasses:細(xì)小塊的合并，將一些碎塊進(jìn)行合并（平滑處理）。</p><p>　　注：未被選上用于聚塊（clumping）的類，在輸出圖像上無變化。</p><p><b>　　4.類別篩選<

82、;/b></p><p>　　ENVI:Classification>>PostClassification>>SieveClasses:通過用斑點分組消除這些隔離的被分類的像元。該功能菜單將刪除分類中的孤島像元，并用黑像元表示，可以用成塊分類功能代替黑像元。</p><p>　　注：在“GroupMinThreshold”文本框里，輸入一個類組需要包含的最少

83、像元數(shù)（4或8）。任何一組小于這一數(shù)值的像元將從類中被刪除。</p><p><b>　　5.類的合并</b></p><p>　　ENVI:Classification>></p><p>　　PostClassification>></p><p>　　CombineClasses:將分過的類

84、進(jìn)行選擇性的合并，可以合并為一類或幾類。</p><p><b>　　6.類的疊合</b></p><p>　　ENVI:Classification>>PostClassification>>OverlayClass:用一幅彩色合成影像或灰階影像生成一幅影像地圖，并且類的顏色疊置在一起，輸出一幅3波段的RGB圖像。</p>&l

85、t;p><b>　　7.修改類的顏色</b></p><p>　　Image:Tools>>ColorMapping>>Classcolormapping:當(dāng)一個分類后的圖像被導(dǎo)入一個顯示窗口時，每類自動呈現(xiàn)出不同的顏色。每類的顏色與監(jiān)督分類中選擇的感興趣區(qū)的顏色或非監(jiān)督分類中預(yù)先選擇的每類顏色相對應(yīng)。未分類區(qū)域在圖像中呈黑色，可以改變每類的顏色。</p&

86、gt;<p><b>　　九、制圖輸出</b></p><p><b>　　1.圖形的整飾</b></p><p>　　(1)經(jīng)緯網(wǎng)格線Image:Overlay>>Gridlines(經(jīng)緯網(wǎng)和像元網(wǎng)），若圖像沒有被配準(zhǔn)到地圖坐標(biāo)，將不會顯示出經(jīng)緯網(wǎng)?？梢酝ㄟ^：GridlineParameters:Options>

87、>…來設(shè)置網(wǎng)格線的屬性及圖像邊界。</p><p>　　注：設(shè)圖面大小---Annotation---Options>DisplayBorders---輸入左、上、右和低部圖像邊框所需要的邊框?qū)挾龋ò聪裨?lt;/p><p>　　(2)注記Image:Overlay>>annotation(標(biāo)題、圖例、比例尺、南北指針）</p><p>　　

88、①添加注記：Image:Overlay>>annotation。注記可以被放置在主圖像窗口、滾動窗口或縮放窗口。通過從各自的Options菜單中選擇Annotation，每種圖表，包括X、Y、Z剖面圖或表面圖，可以被注記。當(dāng)出現(xiàn)#nAnnotation對話框時（其中“#n”指正被注記的那個顯示），選擇Object>>所需要的注記對象。</p><p>　　☆文本注記（Text）：Objec

89、t>>text，選擇注記的屬性（如font、size等），在文本框中輸入待添加文本，用鼠標(biāo)在圖像中點擊注記位置，按右鍵確定。</p><p>　　☆圖例注記（mapkey）：Object>>maokey,可以直接將各類的圖例加載上去，并且可以進(jìn)行顏色、名稱等編輯。</p><p>　　☆比例尺注記（ScaleBar）：Object>>Scalebar&l

90、t;/p><p>　　☆偏差圖注記（Declination）：Object>>Declination，Declination選項允許你在圖像上放置一個磁偏角圖表。磁偏角圖表包括指向真北（TrueNorth，用星號顯示）、坐標(biāo)北（GridNorth，GN）和磁北（MagneticNorth，MN）的箭頭的任意組合。</p><p>　　☆覆蓋分類結(jié)果：Image:Overlay>

91、;>classification</p><p>　　☆邊界設(shè)置（SetDisplayBorder）：Option>>SetDisplayBorder</p><p><b>　　☆其他注記略</b></p><p>　　☆若要對注記進(jìn)行選擇或編輯：Object>>Selection/Edit</p>

92、<p>　　注：每一種注記添加到圖像中后，單擊鼠標(biāo)右鍵進(jìn)行確定。所有注記對象都有一個小的彩色菱形“handle”，它被用來決定位置。</p><p>　　②保存注記文件：1.選擇Annotation:File>>SaveAnnotation2.當(dāng)出現(xiàn)新的對話框時，在文本框中鍵入輸出文件名，或點擊“Choose”，然后當(dāng)出現(xiàn)ENVI文件選擇對話框時后，輸入一個文件名。3.選擇“OK”，把注記

93、保存到一個輸出文件。</p><p><b>　　2.圖形輸出</b></p><p>　　(1)分類結(jié)果圖像輸出：</p><p>　　Image:File>>SaveImageAs>>ImageFile(有多種格式可供選擇）orPostscriptFile</p><p>　　(2)分類結(jié)果的

94、矢量輸出：ENVI:Classification>>PostClassification>>ClassificationtoVector:將選擇的類變換為矢量多邊形進(jìn)行輸出。</p><p>　　注：輸出圖像名不能與其他文件名相同。</p><p>　　十、圖像存取的舉例說明</p><p>　　ENVI中支持多種格式的圖像文件，有些格式無法

95、直接打開，需要添加頭文件信息。下面以DAT格式為例，說明如何打開其他格式的圖像文件，并轉(zhuǎn)換為ENVI標(biāo)準(zhǔn)形式。(影像的多波段合成）</p><p>　　dat格式的TM圖像文件，每一個文件包含一個波段信息，header為頭文件信息。</p><p>　　1.File>>Open Image File,選擇待打開的圖像，如先打開band1，將會出現(xiàn)頭文件對話框。從頭文件中查出圖像

96、行列數(shù)（若行列數(shù)填寫錯誤將不能正確打開圖像），填入Header Info對話框中。波段數(shù)選擇1（注意這里的波段數(shù)是指待打開的文件包含幾個波段，并不是指第幾波段）。</p><p>　　注：若無法用File>>Open Image File則需要用File>>Open External File來選擇相應(yīng)的文件格式類型。</p><p>　　2.點擊OK后band1文

97、件將出現(xiàn)在可利用波段列表中。重復(fù)以上操作打開所有的波段。若要將這些波段合并到一個ENVI標(biāo)準(zhǔn)格式文件中，需進(jìn)行下面的操作。</p><p>　　3.ENVI:File>>Save File As>>ENVI Standard，將出現(xiàn)New File Builder對話框，點擊Import File…，選擇待添加的波段文件，確定后文件將出現(xiàn)在對話框中。點擊Reporder File…可改變文

98、件順序。最后鍵入文件名即可。</p><p><b>　　十一、課程設(shè)計總結(jié)</b></p><p>　　1. 通過本次課程設(shè)計，一定程度上來說使我對于ENVIE軟件有了一定的了解，熟悉了一些最基本的操作，如對圖像多種處理，如何對進(jìn)行遙感影像的預(yù)處理，怎樣對影像進(jìn)行非監(jiān)督分類和監(jiān)督分類，將ENVI的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為其他格式，通過一些代數(shù)運算來提取主要地物對象等。</p

99、><p>　　2. 課程設(shè)計開始之前應(yīng)該先熟悉課本知識，知道一些操作的原理和方法，掌握對于同樣問題的不同解決方法能夠有所區(qū)別，知道其相同點和不同點。如何進(jìn)行影像的預(yù)處理以及影像的分析；監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類的最大不同在于監(jiān)督分類需要人的參與，事先需要操作人員定義感興趣區(qū)，而非監(jiān)督分類則由電腦自動對地物進(jìn)行分類，并進(jìn)行像元統(tǒng)計和精度估算；對于監(jiān)督分類的幾種不同的方法應(yīng)該有所區(qū)別。</p><p>

100、　　3. ENVI軟件是一款專門用于處理遙感數(shù)據(jù)生成彩色或黑白圖像的專業(yè)軟件，盡管試驗過程中面對英文的版本，難于理解好多功能，特別是部分功能選項難以查找，所以需要耐心和毅力，對于不懂得的問題應(yīng)該自主查閱資料以解決問題，或者可以上網(wǎng)搜索相關(guān)的解決方法，培養(yǎng)快速學(xué)習(xí)的習(xí)慣和善于思考解決問題的能力。</p><p>　　4. 試驗中發(fā)現(xiàn)ENVI軟件的功能很是強大，相對于其他一些軟件其可以同時打開多個窗口，利于對圖像進(jìn)行

101、對比和分析，對于相關(guān)操作所得結(jié)果可以暫時保存于內(nèi)存中,即Memory選項，可以免去對于不需要的圖像的頻繁保存，此外三個窗口也是一大特色但是此軟件也存在著某些缺陷，如不能將相關(guān)的操作保存為工作空間，數(shù)據(jù)交換功能也較弱。</p><p>　　5. 作為一個偏愛遙感的學(xué)生，我非常重視學(xué)習(xí)此類遙感影像處理軟件，在操作過程中加深對于理論知識的理解和認(rèn)知，培養(yǎng)善于思考的品質(zhì)，提高動手能力和理解學(xué)習(xí)能力，為以后的工作打好基礎(chǔ)。