ENVI地形分析
基于ENVI的长沙市土地利用类型分析
基于ENVI的长沙市土地利用类型分析长沙市是湖南省的省会城市，也是湖南省重要的经济、政治、文化中心之一、作为一个发展迅速的城市，土地利用的类型和结构对城市的发展和规划至关重要。
本文将基于ENVI软件对长沙市的土地利用类型进行分析。
首先，我们需要获取长沙市的遥感影像数据。
遥感影像是通过卫星或飞机获取的地表覆盖信息，可以提供高分辨率的图像数据帮助我们分析土地利用类型。
选择适当的遥感影像可以提供详细的土地利用类型信息。
接下来，我们需要对遥感影像进行预处理。
预处理的目的是减少噪声、增强图像的对比度、去除大气和地貌影响等。
常用的预处理步骤包括大气校正、几何校正和辐射校正等。
在预处理完成后，我们可以进行图像分类和土地利用分类了。
图像分类是将遥感影像中的像元分成不同的类别，而土地利用分类则是将这些类别归类为特定的土地利用类型。
ENVI软件提供了多种分类算法，如最大似然法、支持向量机、随机森林等，可以根据需要选择适当的算法。
进行图像分类之前，我们需要确定分类的目标和类别。
长沙市的土地利用类型包括城市建设用地、农用地、林地、水域等。
我们可以将这些类别作为目标进行分类。
在进行图像分类时，我们可以使用人工标注和自动分类的方式。
人工标注是将一部分样本像素手动标注为特定类别，然后使用分类算法进行分类。
自动分类则是通过训练模型自动识别并分类。
一般情况下，人工标注和自动分类相结合可以得到更准确的结果。
分类完成后，我们可以对结果进行评估和精度验证。
评估的目的是检查分类结果的准确性和一致性。
常用的评估指标包括准确性、精度、综合判定系数等。
通过与实地调查数据对比，可以验证分类结果的精度。
最后，我们可以对分类结果进行可视化和分析。
通过将分类结果叠加到地图上，可以直观地显示长沙市的土地利用类型分布情况。
我们还可以使用空间统计方法对土地利用类型进行分析，比如计算各类别的面积、周长和相对位置等。
通过以上步骤，我们可以基于ENVI软件对长沙市的土地利用类型进行分析。
ENVI土地利用变化处理与分析
69300
2444400
72000
6546600
植被
1484100
8460900
6659100
445500
576900
420300
18046800
总计
44126100
96309000
155230200
11470500
9223200
3958200
320317200
说明：表格中A12表示前时相是植被，后时相是耕地的区域的面积，单位是平方米
图3.2 2015年辐射定标（左）图3.3 2018年辐射定标结果（右）
2.
由于大气校正需要的格式必须为BIL或BIP，我们在辐射定标时输出格式为BIL，因此不需要再进行格式的转换。
3.
（1）图像基本信息准备：
图3.3 2015年影像参数（左）图3.4 2018年影像参数（右）
（2）图像平均高程的获取：在Toolbox中，搜索【Compute Statistics】
159300
469800
61668900
建筑物
18441900
8412300
86599800
2459700
1160100
241200
117315000
ENVI基础功能教程
ENVI基础功能教程ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款功能强大的遥感图像处理和分析软件。
它是由Exelis Visual Information Solutions 开发的，用于处理、分析和可视化各种遥感数据的工具。
本文将介绍ENVI的基础功能，并提供相应教程。
1.数据导入和显示ENVI可以导入多种遥感数据，包括多光谱、高光谱、雷达和激光雷达数据等。
用户可以选择打开单个文件或者批量导入数据集。
导入后，ENVI会将数据以图像形式显示在界面上。
教程：a.在ENVI中选择“文件”->“打开”来导入遥感图像。
b.选择要导入的图像文件，并点击“打开”按钮。
c.ENVI会将图像加载到显示窗口中。
2.图像增强ENVI提供了多种图像增强工具，用于改善图像质量和可视化效果。
这些工具包括亮度调整、对比度增强、直方图均衡化等。
教程：a.选择“处理”->“亮度/对比度调整”来打开亮度和对比度调整对话框。
b.在对话框中调整亮度和对比度滑块，直到达到理想的效果。
c.点击“应用”按钮来应用调整。
3.波段操作ENVI允许对图像的不同波段进行操作，包括波段合成、波段提取和波段重映射等。
这些功能有助于提取和分析图像中的特定信息。
教程：a.选择“处理”->“波段操作”来打开波段操作对话框。
b.在对话框中选择要进行的操作，如波段合成或波段提取。
c.根据对话框中的提示设置参数，并点击“应用”按钮来进行操作。
4.目标检测和分类ENVI提供了多种目标检测和分类算法，用于自动提取地物信息。
用户可以将图像分割成不同的类别，并根据需要进行后续分析。
教程：a.选择“分类”->“目标检测和分类”来打开目标检测和分类对话框。
b.选择合适的检测和分类算法，并设置参数。
c.点击“开始”按钮来进行目标检测和分类。
5.地形分析ENVI具有地形分析功能，可以对地表高程数据进行分析和可视化。
ENVI遥感图像处理实验教程实验三几何校正（影像、地形图）ok
ENVI遥感图像处理实验教程实验三⼏何校正（影像、地形图）ok实验三 ENVI影像的⼏何校正本专题旨在介绍如何在ENVI中对影像进⾏地理校正，添加地理坐标，以及如何使⽤ENVI进⾏影像到影像的⼏何校正。
遥感图像的⼏何纠正是指消除影像中的⼏何形变，产⽣⼀幅符合某种地图投影或图形表达要求的新影像。
⼀般常见的⼏何纠正有从影像到地图的纠正，以及从影像到影像的纠正，后者也称为影像的配准。
遥感影像中需要改正的⼏何形变主要来⾃相机系统误差、地形起伏、地球曲率以及⼤⽓折射等。
⼏何纠正包括两个核⼼环节：⼀是像素坐标的变换，即将影像坐标转变为地图或地⾯坐标；⼆是对坐标变换后的像素亮度值进⾏重采样。
本实验将针对不同的数据源和辅助数据，提供以下⼏种校正⽅法：Image to Map⼏何校正：通过地⾯控制点对遥感图像⼏何进⾏平⾯化的过程，控制点可以是键盘输⼊、从⽮量⽂件中获取。
地形图校正就采取这种⽅法。
Image to image⼏何校正：以⼀副已经经过⼏何校正的栅格影像作为基准图，通过从两幅图像上选择同名点（GCP）来配准另⼀幅栅格影像，使相同地物出现在校正后的图像相同位置。
⼤多数⼏何校正都是利⽤此⽅法完成的。
Image to image⾃动图像配准：根据像元灰度值⾃动寻找两幅图像上的同名点，根据同名点完成两幅图像的配准过程。
当同⼀地区的两幅图像由于各⾃校正误差的影像，使得图上的相同地物不重叠时，可利⽤此⽅法进⾏调整1. 地形图的⼏何校正（1）打开并显⽰地形图从ENVI主菜单中，选择file →open image file，打开3-⼏何校正\地形图\G-48-34-a.JPG。
（2）定义坐标从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to map。
在image to Map Registration对话框中，点击并选择New,定义⼀个坐标系从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs: Image to Map。
ENVI土地利用变化处理与分析
2.
由于大气校正需要的格式必须为BIL或BIP，我们在辐射定标时输出格式为BIL，因此不需要再进行格式的转换。
3.
（1）图像基本信息准备：
图3.3 2015年影像参数（左）图3.4 2018年影像参数（右）
（2）图像平均高程的获取：在Toolbox中，搜索【Compute Statistics】
图5.6 数据透视表的制作
表5.7 2015-2018前后时相土地利用转移矩阵
前
时
相2015
后时相2018
单位(m²)
道路
耕地
建筑物
裸地
水体
植被
总计
道路
18044100
979200
17674200
223200
1251000
262800
38434500
耕地
380700
47520000
10932300
2206800
过程中遇到在大气校正时始终不能成功，我们在选择了LandSat8—OLI传感器之后，一些参数会自动添加，但是还有一部分需要手动添加，如时间，平均高程，影像的地区和大致类别，还有多光谱设置，都需要手动输入。ROI样本绘制时，绘制范围要小，样本尽可能的多一点且分散，最大似然法是基于像素分类的，这样我们才能保证影像精度，处理完成后会有许多的细碎图斑，我们也需要通过聚类的方式将其合并到临近像素中，使分类结果看起来更加平滑。
（6）新增建设用地的矢量结果图如图所示(红色代表新增建设用地)。
图5.8新增建设用地
六、结论与心得体会
此次作业进行的土地变化分析，是对我们遥感图像处理能力的一个综合考察，一方面要熟悉图像处理流程，另一方面我们要对流程中的细节要很熟悉。
基于ENVI遥感软件等高线地形图教学方法初探
130科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald创新教育20世纪60年代E.L.Pruitt提出了遥感的概念,目前遥感已经成为人类从多维宏观角度认识宇宙世界的新方法。
ENVI是遥感领域科学家开发的一套强大的遥感处理软件目前被广泛应用于环境保护,气象,地球科学,海洋,测绘,城市规划等领域。
但是在基础教育领域应用较少,只有在美国一些学校地理课中有部分学校应用其强大的功能进行地理相关知识的教学。
国内外学者十多年来的研究发现遥感能够帮助学习者发展地理空间认知能力,解决相关地理空间问题,提高学习者的空间推理能力和空间思维水平。
本文试图通过ENV I遥感软件探索其在基础地理教育中的应用,地形部位的判断和等高线地形图的应用是初中地理教学的一个难点和重点学生往往难以建立三维的空间概念。
ENVI遥感软件提供了强大的三维演示工具,及图像剖面工具为学生建立地理空间思维提供了帮助。
本文就七年级上册等高线该地形图这一节进行分析,试图为地理教学开辟一个新的途径。
1 遥感数据获取和准备课堂演示所用数据可以从“中国国际科学数据平台”下载。
该平台免费提供美国Landsat陆地探测卫星TM和ETM数据(/)。
同时也可以到US GS美国地质调查局网站(g/)下载。
首先运用ENVI图像处理软件,将下载到的遥感数据合成多波段影像。
然后对遥感影像进行预处理,预处理过程一般包括投影转换、镶嵌、校正、裁剪、摄影拉伸增强等。
然后将预处理后的研究区的E T M +遥感影像用A N U D E M 方法生成的格网DEM配准叠合,制作了三维虚拟地形。
为了便于教学一般选择地势起伏大的地区进行研究如福建省的武夷山区。
1.1在E NV I 演示中三维地形及地形部位特征的提取1.1.1三维地形的演示和地形部位的提取ENVI地形分析工具可根据数字高程模型(DEM)分析坡度、坡向等,可提取山顶、山脊、山谷等地貌特征,可模拟太阳高度角创建山坡阴影图像。
基于ENVI的土地利用动态变化分析_刘宝军
fusion
4 监督分类 根据研究的需要，将研究区土地利用类型分为林地、耕
地、草地、水域、居民工矿用地和未利用地 6 个类别。通过现 地调查，充分考虑研究区地貌地形、植被、土壤、地表形态、土 地利用类型等因子，并与相应的 TM 影像特征对照验证，得 出土地利用类型的 TM 影像解译标志( 表 1) ［8］。根据影像特 征分别建立 2 期地类影像特征库，借助 ENVI 软件的监督分 类功能对 2 期影像进行自动分类，得到 2 期的土地利用现状 数据和土地利用现状图( 图 3) 。 5 分类后处理
图 1 研究流程 Fig． 1 The research process
3． 1 遥感数据融合 数据融合的目的是将研究区内同一时 相多光谱数据与全色波段融合，以提高卫星影像的空间分辨 率和光谱分辨率，增强影像判读的准确性。首先，对多光谱 波段进行选择，合成假彩色图像。遥感分波段记录了地物波 谱的微弱差异，充分利用地物在不同波段的差异，可以更有 效地识别物体。但是，多波段数据之间往往存在较大的相关 性，这种数据的冗余在多波段数据融合中必须予以考虑。陆 地卫星 TM 影像有 7 个波段，每 3 个波段组合，就可以有许多 合成方案［7］。
39 卷 8 期
刘宝军 基于 ENVI 的土地利用动态变化分析
利用ENVI自带全球DEM数据计算区域平距高程
利用ENVI自带全球DEM数据计算区域平距高程ENVI是一种用于处理遥感数据的软件，它提供了自带的全球数字高程模型(DEM)数据集，可以用来计算区域的平均高程、距离和高度等信息。
在本文中，我将介绍如何使用ENVI来计算区域的平均距离和高度。
首先，我们需要加载ENVI软件，并导入全球DEM数据。
在ENVI中，可以通过选择“File”->“Open Data File”来导入全球DEM数据。
选择正确的文件路径，并确认已经正确地加载了DEM数据。
导入数据后，我们需要定义我们想要计算的区域。
可以使用ENVI的ROI工具来定义一个感兴趣的区域。
在ENVI中，选择“ROI”->“New ROI”来创建新的ROI。
然后，使用工具栏上的绘图工具来绘制一个多边形，定义我们感兴趣的区域。
绘制完成后，选择“ROI”->“Finish ROI”来完成ROI的定义。
此时，我们可以在ENVI的“ROI”窗口中看到我们创建的ROI。
接下来，我们可以使用ENVI的分析工具来计算区域的平均距离和高度。
在ENVI中，选择“Analyze”->“Terrain Analysis”->“Profile Surface”来计算剖面表面。
在“Profile Surface”对话框中，选择导入的全球DEM数据作为输入栅格，并选择我们定义的ROI作为输出区域。
点击“OK”按钮后，ENVI将计算区域的剖面表面。
完成后，我们可以在ENVI的“Image”窗口中看到生成的剖面图。
在该图像中，我们可以通过鼠标测量工具测量区域的平均距离和高度。
此外，除了计算区域的平均距离和高度，ENVI还提供了其他的地形分析工具，如计算地形坡度和方位等。
通过选择“Analyze”->“Terrain Anal ysis”菜单，我们可以使用这些工具来进一步分析区域的地貌特征。
总结起来，使用ENVI自带的全球DEM数据，我们可以很方便地计算区域的平均距离和高度。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第11章地形分析数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM），是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。
DEM是数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）的一个分支，其它各种地形特征值均可由此派生，如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性。
DEM还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。
建立DEM的方法有多种。
按数据源及采集方式主要有：（1）直接从地面测量，例如用GPS、全站仪、野外测量等；（2）根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取，如立体坐标量测仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等；（3）从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集，然后通过内插生成DEM等方法。
DEM 的内插方法很多，常用的有整体内插、分块内插和逐点内插三种。
下表对比了几种创建DEM的主要方法。
i要想快速的获取大范围的DEM数据，卫星遥感是一种较好的方法。
随着卫星传感器的飞速发展，获取的DEM精度越来越高。
如目前商业卫星最高分辨率的米GeoEye-1，在使用高质量控制资料时，垂直精度的中误差可达到米，可满足1:5000的地图比例尺生产。
可以立体成像的卫星主要有ASTER，ALOS PRISM，CARTOSAT-1，FORMOSAT-2，IKONOS，KOMPSAT-2，OrbView-3，QuickBird，RapidEye，GeoEye-1，WorldView-1/2，SPOT 5/6，Pleiades，以及国产的资源三号、资源一号02C星、天绘卫星等。
由于DEM描述的是地面高程信息，它在测绘、水文、气象、地貌、地质、土壤、工程建设、通讯、军事等国民经济和国防建设，以及人文和自然科学领域有着广泛的应用。
例如在工程建设上，可用于土方量计算、通视分析等；在防洪减灾方面，DEM是进行水文分析，包括汇水区分析、水系网络分析、降雨分析、蓄洪计算、淹没分析等的基础；在无线通讯上，可用于蜂窝电话的基站分析等。
DEM还广泛用于生产地图产品，如等高线地图、正射地图等。
在遥感应用方面，DEM用于制图、正射校正和土地利用分类；还可用于高速公路和铁路的规划中。
地形建模地形菜单的Topographic （地形）菜单可以对DEM数据进行打开、分析和输出等操作。
图地形菜单打开地形文件（Open Topographic File）：可以打开的格式有数字地形高程数据（DTED）、美国地质勘察数字高程模型（USGS DEM）、空间数据转换标准（SDTS）格式的 USGS 数字高程模型（USGS SDTS DEM）文件以及 Shuttle Radar Topography Mission即航天飞机雷达地形测绘的数字高程模型（SRTM DEM）格式ii。
地形建模（Topographic Modeling）：可以从地形数据中计算出一些地形模型，包括坡度、坡向、凸面和曲率等。
地形特征（Topographic Features）：可以生成一幅分类图像，其中显示河道、山脊、山峰、沟谷、水平面等。
DEM扩展模块（DEM Extraction）：它能够简单、快速地从扫描、数字航空影像或者沿轨道方向、垂直轨道方向的推扫式卫星传感器等影像上创建DEM。
DEM Extraction模块除了DEM自动提取向导外，还包括三个DEM工具：DEM编辑工具（Edit DEM Results）、立体3D量测工具（Stereo 3D Measurement）和核线图像3D光标工具（Epipolar 3D Cursor）。
使用菜单中的其它地形工具可以进行以下操作：生成山区阴影图像（Create Hill Shade Image）、替换数字高程数据中的坏值（Replace Bad Values）、不规则点栅格化（Rasterize Point Data）、将矢量地形图转化为栅格DEM（Convert Contours to DEM）及对地形数据进行3D曲面浏览（3D SurfaceView）等。
地形建模使用Topographic Modeling 选项可以对DEM数据进行处理，生成阴影地貌表面；计算地形模型参数信息，包括：坡度（Slope）、坡向（Aspect）、阴影地貌图像（Shaded Relief）、剖面曲率（Profile Convexity）、水平曲率（Plan Convexity）、纵向曲率（Longitudinal Convexity）、横向曲率（Cross Sectional Convexity）、最小曲率（Minimum Convexity）、最大曲率（Maximum Convexity）及均方根误差（DEM Error）iii。
坡度（Slope）：以“度”或者百分比为单位，在水平面上为0度；坡向（Aspect）：以“度”为单位，ENVI将正北方向的坡向设为0度，角度按顺时针方向增加；阴影地貌图像（Shaded Relief）：入射角的余弦；剖面曲率（Profile Convexity）：剖面曲率（与z轴所在的平面和坡面相交）度量坡度沿剖面的变化速率；水平曲率（Plan Convexity）：（与XY平面相交）度量坡向沿平面的变化速率；纵向曲率（Longitudinal Convexity）：（相交于包含坡度法线和坡向方向平面）度量沿着下降坡面的表面曲率正交性；横向曲率（Cross Sectional Convexity）：（与包含坡度法线和坡向垂线的平面相交）度量垂直下降坡面的表面曲率正交性；最小曲率（Minimum Curvature）：计算得到整体曲率的最小值；最大曲率（Maximum Curvature）：计算得到整体曲率的最大值；均方根误差（RMS Error）：表示二次曲面与实际数字高程数据的拟合好坏。
ENVI地形模型工具使用图像格式的DEM文件，而不是原始的USGS格式的DEM数据。
例如USGS DEM、USGS SDTS DEM、DTED、SRTM DEM等格式都需要通过File—Open External file —Digital Elevation或者Topographic—Open Topographic File选择一种格式打开，ENVI 自动将原始格式的DEM转换为ENVI标准栅格文件。
具体地形建模步骤如下：（1）在ENVI主菜单中，选择Topographic—Topographic Modeling，在弹出的Topo Model Input DEM对话框中，选择一个DEM文件。
打开一个新的DEM文件，选择File — Open New File。
点击“OK”，打开Topo Model Parameters对话框（图）。
（2）在Topo Model Parameters对话框中，选择地形核大小（Topographic Kernel Size）为5。
更改地形核尺寸的目的是为了提取多尺度地形信息，可以使用不同的变化核提取多尺度地形信息。
需要注意的是地形核越大，处理速度越慢。
（3）Select Topographic Measures to Compute列表中，选择要计算的地形模型信息，本实验选择了全部。
（4）单击Compute Sun Elevation and Azimuth按钮，在Compute Sun Elevation and Azimuth对话框中（如图1l .3），输入日期和时间：GMT为16:45:14，Lat（纬度）为31度，Lon（经度）为110度。
单击OK按钮，ENVI将自动计算出太阳高度角和方位角。
（5）选择输出路径及文件名，单击OK按钮，执行地形建模。
（6）得到的结果是一个多波段图像文件，每一个地形模型形成一个波段（如图1l .4）。
图 Compute Sun Elevation andAzimuth对话框图 Topo Model Parameters对话框图地形模型图像三维地形可视化ENVI的三维可视化功能可以将DEM数据以网格结构（wire frame）、规则格网（ruled grid）或点的形式显示出来，或者将一幅图像叠加到DEM数据上构建简单的三维地形可视化场景。
这两个文件的空间分辨率不必相同。
若这两个文件都经过定位，它们的投影也可以不必相同，ENVI 将在飞行浏览中对DEM 进行重新投影，使其与图像投影相匹配ivvvi（3）选择DEM Extraction Wizard—New，打开DEM Extraction Wizard对话框（图），包括9个小步骤。
（4）单击Select Stereo Images按钮，选择作为左视图像（Left image），作为右视图像（Right image）。
一般推荐垂直获取图像（nadir- viewing）或者观测角度小的影像作为左视图，非垂直方向（off-nadir viewing）获取图像作为右视图。
也可以通过简单对比立体像对两幅影像的地面分辨率，分辨率高的作为左视图。
（5）系统自动根据自带的星历参数文件获得图像区域的最大高程和最小高程，也可以根据已知信息手动输入。
（6）单击Next按钮，进入Step2操作。
图 DEM Extraction Wizard Step1对话框第二步定义地面控制点DEM Extraction Wizard 的Step2共有三种控制点定义方法（图）。
（1）No GCPS（relative DEM value only）无控制点，选择这个选项得到的DEM是相对高程。
（2）Define GCPS Interactively交互式选择控制点。
选择这个选项后，单击Next按钮，打开交互定义地面控制点界面。
控制点的选择过程与几何校正相似。
（3）Read GCPs From File从外部文件（.pts）中读取控制点。
由于缺少地面控制点数据，故本实验中选择No GCPs（relative DEM value only），单击Next按钮，进入Step4操作。
图 Step2选择定义地面控制点方式第三步定义连接点Step3提供了三种定义连接点的方法。
（1）Generate Tie Points Automatically基于区域灰度匹配法自动寻找重叠区的连接点，如图所示。
以下是几个参数的说明：连接点数目（Number of Tie Point）：60。
需要寻找连接点的数量。
搜索窗口大小（Search Windows size）：481。
大于或等于21的任意整数，并且必须比移动窗口大。
该参数的值越大，找到匹配点的可能性也越大，但同时要耗费更多的计算时间。
大致确定搜索窗口大小的方法是：在立体像对（带有粗略地理坐标）的两个图像上找到一个同名点，量测这两个图像上同名点间的距离D（像素单位），搜索窗口大小可设置为(D+1)x2。