ENVI基础学习课案.pptx

ENVI影像处理基础 目录 一、ENVI简介 二、遥感图像信息提取 2.1 影像信息提取技术基础 2.2 监督分类 2.3 基于规则的图像信息提取 ENVI简介 ENVI(The Environment for Visualizing Images)是美国Exelis Visual Information Solutions公司的旗舰产品，是一款功能强大的遥感影像处理平台。它不仅提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具，还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。 ENVI简介 ENVI被广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。 ENVI简介 ENVI具有以下几个优势： 1.先进、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。 ENVI简介 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最佳的解决方案。 遥感图像信息提取 2.1 影像信息提取技术基础 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。 遥感图像信息提取 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，即信息提取 遥感信息提取方法 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 地物识别与地表反演 变化检测 地形信息提取 方法 说明 人工解译 适用定性信息的提取，也就是在图像上通过肉眼能分辨的信息 基于光谱的计算机分类 对于中低分辨率的多光谱影像效果明显（小于10米） 基于专家知识的决策树分类 需要多源数据支持 面向对象分类方法 随着高分辨率影像的出现而发展起来的 地物识别与地表反演 定量信息提取，需要模型的支持，数据源有一定要求 变化监测 多时相影像支持 地形信息提取 需要立体像对的支持 2.2 监督分类 定义：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。其具体操作步骤如下。 加载BurnALI_subset.dat文件，为增强人眼对遥感影像的识别，可进行如下操作。 处理前后的区别，图2中的红色区域是火烧区。 图1 处理前 图2 处理后 选择流程化工具：Classification Workflow, 进入对话框，选择Use Training Data后进入以下对话框。将Class Name 改成火烧区。 用鼠标在红色区域画3-4个多边形，右键Accept确定。 在左侧点击 ，Add Class,改为非火烧区，重复上述操作。可以选择Preview查看划分效果。 红色区域是非火烧区， 黄色区域是火烧区。 从预览窗口可以看出，图中分布着很多小斑块，可以利用Clean Up窗口进行处理。 处理前 处理后 遥感图像信息提取 最后，得到关于该遥感影像的矢量数据和栅格数据。 遥感图像信息提取 2.2 基于规则的遥感影像提取 适用于规则物体的提取，如城市住宅等，现以房屋的提取为例。 分割与合并 分割是将地物“打碎”，成为独立的个体，分割的数值越小，划分的越细致。 合并是将邻近的单元合并为一个，其数值越大，会将越多的单元合并到一块。 一般情况下，分割的数值小，合并的数值大。 遥感图像信息提取 Segment Setting 50 Segment Setting 10 遥感图像信息提取 根据经验，将Segment Settings设为40.0，将Merge Settings设为90.0. 遥感图像信息提取 利用NDVI去除植被,与屋顶相比，植物的NDVI较大。 右图黑色部分为植被。 遥感图像信息提取 利用矩形化程度工具去除道路等因素。在建筑物提取过程中，提取对象长宽比越小，矩形化程度越小，如正方形的矩形化程度为1. 从右图可以看出，矩 形化程度较小的道路 成黑色，已被剔除。 遥感图像信息提取 除去停车坪等亮度大的地方。 遥感