Landsat-TM-影像处理最完整流程教学文稿

L a n d s a t-T M-影像处理最完整流程

一. 界面系统介绍

1. 主菜单：菜单项，File、Basic Tool、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：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。

从 Header Info 对话框里，你可以点击 Edit Attributes 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

File > Open Image File. 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（Available Bands List）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“New Display”。

点击“Load Band”或“Load RGB”，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：File>>Open Image>>Available Bands List （ABL

）中选择Gray Scale或RGB Color模式

5．剖面和波谱图（Profiles and Spectral Plots）

Image:>>Tools>>Profiles。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 Auto Scale Y-Axis非常有用。

三. 图像预处理

1．图像的切割（取子区）

ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize Data Input File对话框（如下图）。

①选择需要切割的原始图像；②选择Spatial Subset或Spectral Subset方式；③若设

置空间切割方式（Spatial Subset>>select Spatial Subset）点击“Image”；④出

现Subset by Image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（Spectral Subset>>File Spectral Subset），选择波段；若要根据已选择的感兴趣区域进行切割，可用ENVI：

Basic Tools>>Subset Data via ROIs。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：Resize Data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Output File Dimensions。* 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（continuum removal）和波谱特征拟合（spectral feature fitting）。

2．图像的重采样

ENVI：Basic Tools>> Resize Data >> Resize Data

Input File对话框选择需要采样的原始图像—OK

>>Resize Data Parameters——调整 Output File

Dimensions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：Basic Tools>> Statistics >> Computer Statistics Calculate Statistics Parameters对话框---选择统计类型（Basic、Histogram、Covariance）

2. 主成分分析(ENVI: Transform>>principle compents)

Transforms > Principal Components > Forward PC Rotation > Compute New Statistics and Rotate.---- 选择输入文件--- 选择输出 PC 波段数---“Select

Subset from Eigenvalues”---出现 PC EigenValues 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：Basic Tools>> Statistics >> Computer Statistics

五.图像增强 (Image:Enhance)

1. 直方图调整

(1) 直方图匹配(Image: Enhance>>Histogram Matching)

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Enhance>>Histogram Matching---‘Match To’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Interactive Stretching或选择 Functions > Interactive Stretching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‘Band Math’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: Enhance>>Interactive Stretching )

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: Transform>>Color Transform）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（Minimum Noise Fraction，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: Basic Tools>>band math

例：Newband=band5-band4

具体操作是：

打开Band Math对话框(如右图)，在Enter an expression中键入：b5-b4，点击OK后将

会出现Variables to Bands Pairings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(vegetation Index) 各个指数的意义，具体公式，再查找

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）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、Landsat MSS、Landsat TM、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: Transform>>Tasseled Cap

5. 定义感兴趣区(ROI)及分类

监督分类（Supervised Classification）

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: Basic Tools >> Region Of Interest>> ROI tool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：Overlay>>Region of Interest，或者直接在图像窗口上点击鼠标右键，再选

择ROI Tool。

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（ROI>Polygon, 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ROI Tool窗口中的Delete控键，此操作将删除所有该类型的感兴趣区

域）。ROI Tool 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

（ROI Name）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ROI Tool窗口的New Region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 — Dimensional Visualizer）