《ENVI培训教程》课件.pptVIP

*******************ENVI培训教程ENVI软件概述ENVI简介ENVI是一个功能强大的地理空间分析软件，专为遥感影像处理、分析和可视化而设计。ENVI功能ENVI提供了广泛的功能，包括影像预处理、图像分类、目标检测、空间分析、三维建模等。ENVI应用ENVI被广泛应用于地球科学、农业、林业、环境监测、灾害评估等领域。ENVI工作界面ENVI软件界面主要包含菜单栏、工具栏、窗口等部分。菜单栏提供各种功能选项，例如打开文件、保存文件、分析数据等。工具栏提供常用工具，例如放大镜、测距工具、绘制图形等。窗口主要包含图像显示窗口、数据管理窗口、结果显示窗口等。影像浏览与基本操作打开影像使用ENVI打开各种格式的影像文件，例如TIFF、GeoTIFF、Landsat、MODIS等。影像显示调整影像的亮度、对比度、颜色等，以便于观察影像细节。影像缩放使用鼠标滚轮或工具栏上的缩放按钮，放大或缩小影像。影像移动使用鼠标拖动影像，移动到想要查看的位置。影像裁剪与合成1裁剪选择感兴趣区域2合成合并多个影像3应用场景分析特定区域辐射校正1传感器差异不同传感器对同一地物的辐射响应不同，需要进行辐射校正。2大气影响大气对电磁辐射的吸收和散射会影响传感器接收到的信号，需要进行大气校正。3几何畸变传感器扫描时产生的几何畸变需要进行几何校正，确保影像的几何精度。大气校正1传感器传感器辐射值2大气大气影响3地表地表反射率大气校正将传感器接收到的辐射值转换为地表反射率，消除大气散射和吸收的影响，提高影像的精度和可比性。波段合成多光谱影像合成多个波段，例如红、绿、蓝，创建一个彩色影像。增强信息突出特定地物特征，例如植被，水体或土壤。提高可视化增强影像的视觉效果，便于分析和解译。应用场景土地利用分类，植被指数计算，自然灾害监测等。主成分分析1降维减少数据维度，简化分析2特征提取提取主要特征，突出重点3数据压缩减少数据量，提高效率归一化差异vegetation指数概念NDVI是通过红光和近红外光波段的反射率计算得出的，可以反映植被覆盖度和生长状况。公式NDVI=(近红外反射率-红光反射率)/(近红外反射率+红光反射率)应用监测植被生长、评估干旱、土地利用变化等。监督分类1定义监督分类是通过已知类别样本训练分类器，并将该分类器应用于未知类别样本的分类方法。2步骤样本选择与标注训练分类器分类预测精度评估3应用监督分类广泛应用于土地利用/覆盖分类、目标识别、灾害监测等领域。无监督分类1无监督分类无需先验知识，将图像数据自动划分成不同类别2聚类分析将相似像素聚集成组，形成不同的类别3特征提取提取图像特征，如颜色、纹理、形状等4类别划分根据特征相似度，将像素划分为不同的类别目标检测识别目标在图像中查找和识别特定对象，例如建筑物、车辆或树木。定位目标确定目标在图像中的精确位置，例如坐标或边界框。分类目标将检测到的目标分类到不同的类别，例如车辆类型或建筑物类型。数据融合1传感器融合将来自不同传感器的数据组合在一起，以获得更完整的信息。2多源数据融合将来自不同来源的数据，例如遥感影像、地理空间数据和文本数据，进行整合。3数据同化将观测数据与模型预测进行结合，以提高模型的准确性。影像配准1几何校正消除影像的几何变形2空间参考将不同影像统一到同一坐标系3叠加分析将配准后的影像进行叠加分析几何校正1地理配准将影像与地理坐标系进行匹配2几何校正消除影像的几何畸变，使影像符合地理坐标系3影像重采样将校正后的影像重新采样，生成新的影像数据拼接数据准备确保图像具有相同的坐标系和投影。拼接方法选择合适的拼接方法，如基于控制点或基于图像内容。拼接参数设置拼接参数，如重叠区域、插值方法等。结果检查检查拼接结果，确保无明显的接缝或偏差。植被指数分析通过计算植被指数可以有效地监测植被覆盖度、生长状况和变化趋势。ENVI提供了多种常用的植被指数计算方法，如NDVI、EVI、SAVI等。植被指数分析可以用于土地利用分类、生态环境监测、农业管理等方面。土地利用分类定义土地利用分类是将地球表面划分为不同的土地利用类型，并根据其用途进行分类。方法常用的土地利用分类方法包括监督分类和无监督分类，以及基于对象的方法。应用土地利用分类在城市规划、环境监测、农业管理等领域有着广泛的应用。精度评估100%总体精度评估分