《ENVI卫星影像处理全流程》

LandsatTM影像处理完整流程ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages）,由美国系统研究公司（ResearchSystemINC.）开发。一.界面系统介绍1.主菜单：菜单项，File、BasicTool、Classification、Tranform、Spectral实习所涉及的（粗略介绍）2.Help工具的使用3.主菜单设置（preferences）：内存设置二.文件的存取与显示1．图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。1）主图像Image窗口：（400*400）100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可交互式分析、查询信息。主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键，切换隐藏子菜单的开启和关闭。该Functions菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征。2）滚动Scroll窗口：全局，重采样(降低分辨率)显示一幅图像。只有要显示的图像比主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。滚动窗口位置和大小最初在envi.cfg文件中被设置并且可以被修改。3）缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。缩放系数（用户自定义）出现在窗口标题栏的括号中。2．图像的头文件资料的获取和编辑ENVI：FileEditENVIHeader，选择相应的文件。从HeaderInfo对话框里，你可以点击EditAttributes下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。这些参数包括波段名、波长、地图信息等。3．图像的存取FileOpenImageFile.当你打开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。要选择当前活动显示，请按以下步骤：从ABL（AvailableBandsList）内，点击“Display#X”按钮菜单（其中“X”是与显示窗口标题栏内数字相对应的数字），再从列表中选择所需要的显示。要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“NewDisplay”。点击“LoadBand”或“LoadRGB”，以把选定的波段导入选定的显示。4.灰度图像和彩色图像的显示ENVI：FileOpenImageAvailableBandsList（ABL）中选择GrayScale或RGBColor模式5．剖面和波谱图（ProfilesandSpectralPlots）Image:ToolsProfiles。ENVI允许抽取水平的（X）、垂直的（Y）、波谱的（对每个像元为Z）以及任意的剖面图。剖面图显示在单独的图表窗口，并且X、Y和Z剖面图可以同时是激活的。鼠标用来移动一个十字准线并交互地选择剖面图。图表窗口内Options菜单下的AutoScaleY-Axis非常有用。三.图像预处理1．图像的切割（取子区）ENVI：BasicToolsResizeDataResizeDataInputFile对话框（如下图）。①选择需要切割的原始图像；②选择SpatialSubset或SpectralSubset方式；③若设置空间切割方式（SpatialSubsetselectSpatialSubset）点击“Image”；④出现SubsetbyImage对话框，Subset的尺寸用2种形式，移动图像上的方框或直接填写samples/lines（列/行）值；③’若设置波段范围（SpectralSubsetFileSpectralSubset），选择波段；若要根据已选择的感兴趣区域进行切割，可用ENVI：BasicToolsSubsetDataviaROIs。若要使用与上次输入的空间大小相同的文件的空间子集，点击“Previous”按钮。注：ResizeData还可以进行图像重采样（如下），若仅仅进行子区的选择，则不要调整OutputFileDimensions。*图像左上角为原点(1.1---列.行)。“Masking”---把一个空间掩膜应用到图像的某个部分，包括统计、分类、分离（unmixing）、匹配滤波、连续删除（continuumremoval）和波谱特征拟合（spectralfeaturefitting）。2．图像的重采样ENVI：BasicToolsResizeDataResizeDataInputFile对话框选择需要采样的原始图像—OKResizeDataParameters——调整OutputFileDimensions的像元数；选择采用方法文件输出四.影像分析影像统计分析1.统计特征分析ENVI：BasicToolsStatisticsComputerStatisticsCalculateStatisticsParameters对话框---选择统计类型（Basic、Histogram、Covariance）2.主成分分析(ENVI:Transformprinciplecompents)TransformsPrincipalComponentsForwardPCRotationComputeNewStatisticsandRotate.----选择输入文件---选择输出PC波段数---“SelectSubsetfromEigenvalues”---出现PCEigenValues绘图窗口（每个节点是PC各分量的特征值，可进一步计算PC各分量的方差百分比）。3.相关分析ENVI：BasicToolsStatisticsComputerStatistics五.图像增强(Image:Enhance)1.直方图调整(1)直方图匹配(Image:EnhanceHistogramMatching)至少显示两幅图像，从想更改直方图的图像（如“Display#1—PC1”）中，选择EnhanceHistogramMatching---‘MatchTo’选择想匹配直方图的图像“Display#2--V”---“OK”，保存直方图匹配后的PC1’。查看两图像（PC1’与V）直方图：点右键InteractiveStretching或选择FunctionsInteractiveStretching显示直方图；若需‘图像替代’则要求两直方图输入值相同，—可根据两直方图输入值的关系，通过‘BandMath’使两直方图数值相同（PC1’变为PC1’’）---保存PC1’’，可为下一步PC1’’图像替代V，进行HSV-RGB反变换作准备。(2)直方图的交互式拉伸(Image:EnhanceInteractiveStretching)ENVI用2%的系统默认线性拉伸值来显示所有图像(两边均舍去信息量的2%)，经过这样处理后合成的假彩色图像层次分明、地物差异大，各类地物易于判别。注：多在Scroll窗口对全局调整，分别调整R、G、B，使彩色更丰富（一般R、G敏感，B线性即可）。2.彩色变换（ENVI:TransformColorTransform）包括‘HSV-色调、饱和度、数值’变换，‘HLS--色调、亮度、饱和度’变换等。3.MNF变换最小噪声分离（MinimumNoiseFraction，MNF）变换是同主分量变换相似的一种方法，它被用来分离数据中的噪声，确定数据内在的维数，减少随后处理的计算量（Green等人，1988；Boardman和Kruse，1994）。六.专题信息提取1.波段运算获取不同专题信息ENVI:BasicToolsbandmath例：Newband=band5-band4具体操作是：打开BandMath对话框(如右图)，在Enteranexpression中键入：b5-b4，点击OK后将会出现VariablestoBandsPairings对话框。从可利用波段列表中，分别选择b5和b4代表的波段，并键入待输出的文件名，点击OK即可。2.NDVI的提取:NDVI(vegetationIndex)NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）归一化植被指数：是一个普遍应用的植被指数，将多波谱数据变换成唯一的图像波段显示植被分布。NDVI值指示着像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值预示着较多的绿色植被。NDVI变换可以用于AVHRR、LandsatMSS、LandsatTM、SPOT或AVIRIS数据，也可以输入其他数据类型的波段来使用。3.缨帽变换ENVI:TransformTasseledCap5.定义感兴趣区(ROI)及分类监督分类（SupervisedClassification）监督分类：按照分类以前自定义的样本进行分类。1.训练样本的选择和优化1）训练样本的提取（ROI区的选择）ENVI:BasicToolsRegionOfInterestROItool调出感兴趣区工具窗口进行样本选择（注意：必须事先打开一幅图像），可以进行样本编辑（名称，颜色，填充方式等），样本选择越精确，分类结果越好。感兴趣区工具窗口的打开方式还有：Image：OverlayRegionofInterest，或者直接在图像窗口上点击鼠标右键，再选择ROITool。根据前面的背景资料和预处理结果选择分类图像，建立各类地物的训练区。各类地物的解译标志，即地物的明显特征是最重要的选择标准。根据其在影像上表现出的色调、纹理等特征，通过目视解译方法用鼠标在工作区影像图上选择其训练区，并使训练区的分布尽量均匀。在实际的工作中，由于存在“同物异谱”的情况，因此对于同一种类型可能有多种不同的特征。为此，我们可以对同一地物选择多个训练区，分类后再合并。感兴趣工具窗口见下图。提取训练样本的具体操作如下：（1）确定ROI的提取类型（ROIPolygon,Polyline,Point,Rectangel,Ellipse）和待操作窗口（主图像窗口、滚动窗口或缩放窗口）。（2）在图像窗口上画出感兴趣区，单击鼠标右键确定选择形状（此时可以拖动感兴趣区域，用Ctrl＋鼠标左键可以删除），再次单击右键确定此训练区（此时若要删除训练区，需要点击ROITool窗口中的Delete控键，此操作将删除所有该类型的感兴趣区域）。ROITool窗口中将会显示选择区域的颜色和相关信息，其中，感兴趣区域名称（ROIName）和色彩可以修改。可就某一类训练区选择多个感兴趣区域。（3）该类训练区的选择完成后，点击ROITool窗口的NewRegion控键，再进行另一类训练样本的选择，其颜色将自动改变。按以上操作完成所有训练区的选择。2）训练样本的优化和提纯ROI上述步骤中选择的某类训练样本，可能混入了其他类型的样本，为了提高图像分类精度，需要对训练样本进行提纯。N维可视化分析器（N—DimensionalVisualizer）即是对选择的训练区像元进行提纯。当某些像元始终聚集在一起运动时，这些就是所需的最纯像元；若在运动时，像元分成了两个部分，则说明选择了两类地物的训练区，需把此训练区像元分开处理。ROIExportROIston-DVisualizern-DControl;n-DVisualizer让训练区像元在n维空间内自由转动（可以控制转动速度Speed），当转到最能区分各类型训练区像元的位置时，停止转动，进行样本提纯操作。即：（1）在n-DVisualizer窗口中用鼠标选择某类训练区的纯像元并点击鼠标右键确定（可进行多次选择），再次单击右键ExportClass，提纯后的训练区将出现在ROITool窗口中。（2）进行下一个类型训练区的提纯时，首先要在n-DVisualizer窗口中单击右键NewClass，下面的操作如前