envi图像处理文档.docx

简介：
本文档为ENVI图像处理教程，涵盖遥感影像预处理、分析及应用等内容，旨在帮助用户掌握ENVI软件操作技巧与方法。 【envi图像处理】是遥感图像分析领域的重要组成部分，它涵盖了从原始数据到最终信息提取的多个关键步骤。以下是详细介绍： 1. **选择遥感数据源**：包括卫星影像（如 Landsat、Sentinel 和 MODIS 等）和航空影像等。在选取时应考虑分辨率、覆盖范围、重访周期及传感器类型等因素，确保满足具体分析需求。 2. **图像预处理**： - **辐射定标**：将数字值转换为与真实地表反射率或辐射通量相关的物理量。 - **大气校正**：通过算法（如 Landsat ATCOR 和快速大气校正算法6S等）消除大气散射和吸收的影响，使图像中的地物特征更加清晰。 - **增强处理**：包括拉伸、直方图匹配等方式提高对比度，增加细节可见性。 - **融合技术**：将不同空间或光谱分辨率的影像合并为具有高空间和光谱信息的新影像。 - **裁剪操作**：根据研究区域确定感兴趣的范围，并进行图像裁减以减少数据量并提升处理效率。 - **直方图匹配**：调整像素分布，使不同来源的数据统计特性一致，方便对比分析。 - **镶嵌技术**：将多幅相邻影像拼接成一幅完整的大尺度遥感数据集。 3. **NDVI（归一化植被指数）计算**：利用近红外和红色波段的反射率来评估地表植被覆盖情况。数值越大表示植物覆盖率越高。 4. **密度分割技术**：一种基于像素间关系进行图像分割的方法，适用于复杂背景下的目标识别任务。 5. **典型地物光谱分析**：通过不同波段上的反射或发射特性来区分不同的地面物体类型，并为监督分类提供基础数据支持。 6. **监督分类方法**：使用机器学习算法（如最大似然法和支持向量机等）根据已知样本自动识别图像中的各类地理要素，实现地物的自动化标定和分析。 envi软件提供了强大的工具集来完成这些复杂的处理任务，帮助用户提高遥感数据分析的质量与效率。在实际应用中，熟悉并掌握上述步骤是有效利用大量遥感数据的关键所在。