ENVI遥感图像处理方法
遥感ENVI实验报告
遥感ENVI实验报告一、实验目的本实验的目的是学习和掌握ENVI（Environment for Visualizing Images）软件在遥感图像处理方面的应用。
通过本次实验，我们将了解遥感图像的基本概念和原理，并学习使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
二、实验要求1.学习ENVI软件的基本操作和功能；2.能够对遥感图像进行预处理，如辐射校正和大气校正；3.能够对遥感图像进行分类，如最大似然分类和支持向量机分类；4.能够进行地物提取，如植被指数计算和特征提取。
三、实验步骤和结果1.图像预处理首先，我们导入了一幅Landsat 8卫星遥感图像，并进行了辐射校正和大气校正。
辐射校正是将图像中的DN（数字化值）转换为辐射度值，以便进行后续的大气校正和分类。
大气校正是根据大气传输模型对图像进行校正，以消除大气影响。
经过预处理后，我们得到了一幅处理后的图像。
2.图像分类接下来，我们使用ENVI软件进行了图像分类。
我们采用了最大似然分类和支持向量机分类两种方法进行分类。
最大似然分类是一种统计分类方法，通过最大化每类像素的似然度来划分不同类别，得到分类结果。
支持向量机分类是一种基于机器学习的分类方法，通过训练样本来构建分类模型，并用于对图像中的未分类像素进行分类。
3.地物提取最后，我们对图像进行了地物提取。
我们计算了该图像的植被指数，并使用阈值法将植被像素提取出来。
植被指数是通过计算不同波段之间的光谱差异来反映植被覆盖程度的指标。
我们还对植被像素进行了形状和纹理特征的提取，以获取更具有区分度的特征。
实验结果显示，经过图像预处理和分类，我们得到了一幅分类结果图。
通过该图像，我们可以清楚地看到不同地物类别的分布情况。
同时，通过地物提取，我们成功提取出了图像中的植被像素，并获得了植被的形状和纹理特征。
四、实验总结通过本次实验，我们学习和掌握了ENVI软件在遥感图像处理方面的应用。
我们了解了遥感图像的基本概念和原理，并学会了使用ENVI软件进行图像预处理、分类和地物提取。
ENVI基本影像处理流程操作
ENVI基本影像处理流程操作ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款基于科研的遥感数据处理软件，该软件可以进行多光谱、高光谱和雷达影像的处理、分析以及可视化等操作。
本文将介绍ENVI基本影像处理流程的操作步骤，并提供一些实用技巧。
1. ENVI软件的安装ENVI软件的安装包可以通过官方网站下载，安装过程需要注意以下几点：•系统要求：ENVI软件需要安装在一台配备了Windows操作系统的计算机上。
安装前请确认您的计算机符合软件的系统要求。
•授权方式：ENVI采用了USB加密狗的授权方式，安装时需要连入加密狗。
•安装路径：ENVI软件的安装路径需要选择到英文全路径，建议安装在较大的磁盘上。
2. ENVI软件的启动ENVI软件具有图形界面和命令行两种启动方式，这里只介绍图形界面启动方式。
操作步骤如下：1.在Windows桌面上找到ENVI的快捷方式，鼠标双击打开ENVI软件；2.程序启动后，会出现ENVI Main窗口，该窗口分为菜单栏和工具栏两部分；3.在菜单栏中选择基本操作>打开文件，弹出Open File窗口；4.选择需要打开的影像文件，点击打开按钮，ENVI软件会自动加载文件。
3. ENVI基本影像处理流程ENVI软件提供了多种基本影像处理流程，这里将介绍最常用的三种：图像增强、变换和分类。
下面的操作步骤均在ENVI软件的主界面中完成。
3.1 图像增强图像增强是指通过某些方法，使影像的细节更明显、对比度更强、噪声更小，从而使影像更易于解译。
下面介绍ENVI中的直方图均衡化增强方式。
1.打开需要增强的影像文件；2.在ENVI菜单栏中选择基本操作>图像增强>直方图均衡化；3.弹出直方图均衡化窗口，选择需要增强的波段，点击确定按钮；4.ENVI软件会自动完成直方图均衡化操作，并在新窗口中显示增强后的影像。
3.2 变换变换是指将原始影像进行变换，获得不同的波段组合，以便更好地提取地物信息。
envi操作手册
envi操作手册
ENVI，全称为Environment，是一种遥感图像处理软件。
以下是ENVI软
件的基本操作手册：
1. 打开影像：在ENVI中，可以通过File菜单的Open选项或者直接点击工具栏上的Open按钮来打开影像。
在弹出的对话框中选择要打开的影像文件，然后点击OK即可。
2. 显示影像：打开影像后，可以通过点击工具栏上的Display按钮来显示影像。
在弹出的对话框中可以选择显示方式、颜色方案、透明度等参数，然后点击OK即可。
3. 调整影像大小：可以通过工具栏上的Zoom和Pan按钮来调整影像的大
小和位置。
Zoom按钮可以放大或缩小影像，Pan按钮可以平移影像。
4. 创建ROI（感兴趣区域）：在ENVI中，可以通过工具栏上的ROI按钮来创建感兴趣区域。
在创建ROI时，可以选择不同的形状、大小和位置，并
且可以在ROI上添加标签和注解。
5. 提取光谱信息：在ENVI中，可以通过Spectral Analysis工具来提取光
谱信息。
可以选择不同的光谱分析方法，如光谱曲线、光谱角、光谱匹配等，并可以自定义波段和阈值等参数。
6. 生成图像地图：在ENVI中，可以通过Map工具来生成图像地图。
可以
选择不同的地图投影和坐标系，并可以添加图层、标注、符号等元素。
7. 导出数据：在ENVI中，可以将处理后的数据导出为多种格式，如TIFF、JPEG、BMP等。
在导出数据时，可以选择导出的范围、数据类型、分辨率等参数，并可以设置输出文件的格式和质量。
以上是ENVI软件的基本操作手册，希望对您有所帮助。
遥感图像处理软件的使用方法
遥感图像处理软件的使用方法遥感图像处理软件是一种能够对遥感图像进行处理和分析的工具，它可以帮助用户提取图像中的信息，并用于地理空间分析、资源管理、环境监测等领域。
在本文中，我们将介绍一些常用的遥感图像处理软件，并说明它们的使用方法和功能。
一、ENVIENVI（Environment for Visualizing Images）是一种功能强大的遥感图像处理软件，它支持各种图像格式的导入和导出，并提供了丰富的图像处理和分析工具。
使用ENVI，用户可以进行图像增强、分类、变换等操作，还可以提取地物信息和绘制专题图。
以下是一些ENVI的基本操作方法：1. 导入图像：在ENVI中，用户可以通过点击菜单栏的“文件”选项，选择“打开”来导入图像。
ENVI支持多种格式的图像文件，包括TIFF、JPG、PNG等。
2. 图像增强：ENVI提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、滤波器、变换等。
用户可以根据需要选择合适的工具，并调整参数来增强图像的质量。
3. 地物提取：利用ENVI的分类工具，用户可以对图像进行自动分类或手动绘制样本区域进行分类。
分类可以帮助用户提取图像中的地物信息，如植被覆盖、水体分布等。
4. 绘图和分析：ENVI提供了丰富的绘图工具，用户可以在图像上绘制注释、添加图例、绘制专题图等。
此外，ENVI还支持基本的统计分析和地理空间分析。
二、Erdas ImagineErdas Imagine是一种适用于遥感图像处理和分析的软件，它具有强大的处理能力和广泛的应用领域。
Erdas Imagine的功能包括图像导入和导出、影像增强、地物提取、专题制图等。
以下是一些Erdas Imagine的使用方法：1. 图像导入和导出：Erdas Imagine支持多种图像格式的导入和导出，用户可以通过点击菜单栏的“导入”或“导出”选项选择合适的格式，并指定导入或导出的路径和文件名。
2. 图像增强：Erdas Imagine提供了多种图像增强工具，如直方图均衡化、波段变换、滤波器等。
ENVI遥感图像处理方法
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 )从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法和新手段。
目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。
ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。
ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是和ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。
ENVI已经广泛使用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市和区域规划等众多领域。
和此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和使用软件带来诸多不便。
针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感使用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。
全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。
各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。
全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、图像增强等预处理，图像分类、矢量处理、制图和三维可视化等图像基本处理，这5章又可独立阅读；第9、10、11、12章为专业操作，包括正射校正、面向对象图形特征提取、地形分析、遥感动态监测；第13、14章是光谱分析和高光谱处理方面的内容，包括辐射定标和大气校正、高光谱和光谱分析技术；第15章介绍了ENVI非常灵活的波段运算和波谱运算；第16章介绍了ENVI基本的雷达图像处理功能；第17章介绍了ENVI的二次开发功能。
ENVI对图像进行配准校正拼接裁剪
ENVI对图像进行配准校正拼接裁剪ENVI在图像处理领域被广泛应用，其中配准、校正、拼接和裁剪是常见且重要的操作。
本文将介绍ENVI在图像配准校正拼接裁剪方面的基本原理和操作步骤。
一、图像配准图像配准是将多幅图像对准到一个统一的坐标系统中，使它们具有相同的尺度、旋转和平移。
ENVI提供了多种图像配准方法，包括基于特征点匹配的自动配准和基于控制点辅助的手动配准。
1. 自动配准ENVI的自动配准功能利用图像中的特征点进行匹配，通过计算特征点的几何变换关系来实现配准。
使用该功能时，首先选择一个参考图像，然后选择其他需要配准的图像。
ENVI将自动检测并匹配这些图像中的特征点，并计算图像之间的几何变换关系，最终实现图像的配准。
2. 手动配准对于某些情况下自动配准效果不佳或需要更精确的配准结果的场景，ENVI提供了手动配准功能。
该功能需要用户手动在图像中添加控制点，根据已知的地理坐标信息进行匹配。
通过选择足够数量的控制点，并进行几何变换，可以实现更准确的图像配准结果。
二、图像校正图像校正是指通过去除图像中的变形、噪声、光照等因素，使得图像更加准确和清晰。
ENVI提供了多种图像校正方法，如大气校正、几何校正等。
1. 大气校正在遥感图像处理中，大气校正是一个重要的步骤。
ENVI提供了不同的大气校正模型，如基于大气遥感参数的MODTRAN模型、Atmospheric and Topographic Correction (ATCOR)模型等。
用户可以根据实际需求选择合适的大气校正方法对图像进行校正，以消除大气干扰，还原地物的真实信息。
2. 几何校正几何校正是指将图像中的地物从图像坐标转换为地理坐标，使得图像与实际地理位置相符。
ENVI提供了自动几何校正功能，可以使用地面控制点或地面矢量数据进行几何校正。
通过选择合适的校正方法和参考数据，可以将图像校正为具有地理坐标的图像。
三、图像拼接图像拼接是将多幅图像按照空间位置进行组合，生成一幅更大尺寸的图像。
ENVI遥感影像处置
使用注记功能添加分类图例
• 从主影像窗口菜单栏中，选择Overlay>>Annotation。 • 选择Object>>Map Key，在影像上添加图例。经过
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专题二 分类
• 1、非监督分类 • Classification>>Unsuoervised>>K-Means
或IsoData生成非监督分类旳影像
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监督分类
• Classification>>Supervised>>[method]， 在这里[Method]是下拉菜单中所列旳某个监 督分类法（Parallelepiped, Minimum Distance, Mahalanobis Distance, Maximum Likelihood, Spectral Angle Mapper, Binary Encoding或者Neural Net)
• 放置注记：在Text文本框中输入相 应旳文本，变化字体颜色、大小等， 然后在主影像窗口中合适旳位置上， 点击鼠标左键，接着文本会在所选 点旳位置上显示出来。使用左键拖 动文本注记小圆柄，在窗口中放置 文本注记。右键结束。
• File>>Save Annotation来保存。
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添加网格
• 在主影像窗口中选择 Overlay>>Grid Lines。
• 能够变化显示叠合区域旳大小，只需按住鼠标中 键，并拖到一种合适旳区域即可。
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矢量叠合与处理
• ENVI提供了一套矢量可视化和分析工具，涉及Arcview Shape文件旳输入、矢量编辑和矢量查询。
• 在可用波段列表中，单击TM旳波段4，选择Gray Scale， 单击Load Band，显示灰度影像；
envi遥感预处理步骤
ENVI遥感预处理步骤通常包括以下几个主要步骤：
1. 数据导入：将遥感数据导入ENVI软件中。这可以包括多光谱影像、高光谱影像、雷达 数据等不同类型的遥感数据。
2. 大气校正：对于可见光和近红外波段的数据，大气校正是必要的。它通过去除大气散射 和吸收效应，使得数据更加准确和可比较。常用的大气校正方法包括大气点校正（ATCOR） 、大气校正模型（ACORN）等。
8. 数据校验和验证：对预处理后的数据进行质量检查和验证，确保数据的准确性和可靠性。
以上是ENVI遥感预处理的一般步骤，具体的步骤和方法可能会根据不同的研究目的和数据类 型而有所不同。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
5. 去噪处理：去噪处理是为了去除遥感数据中的噪声和杂波，以提高图像质量和准确性。 常用的去噪方法包括滤波、小波变换等。
envi遥感预处理步骤
6. 数据裁剪和子集提取：根据研究需求，对遥感数据进行裁剪和子集提取，以提取感兴趣区 域的数据，减少数据处理的复杂性。
7. 影像增强：影像增强是为了改善遥感图像的视觉效果和信息提取能力。常用的增强方法包 括直方图均衡化、拉伸、滤波、波段组合等。
envi遥感预处理步骤
3. 辐射校正：辐射校正是为了将原始遥感数据转换为反射率或辐射亮度，以消除不同时间 、不同地点的数据之间的辐射差异。这可以通过校正系数、大气透过率和太阳辐射等参数来 实现。
4. 几何校正：几何校正是为了将遥感数据与地理坐标系统对齐，以便进行地理空间分析。 这包括图像配准、地面控制点的选择、投影转换等步骤。
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《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 )从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。
目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。
ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。
ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。
ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。
与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。
针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。
全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。
各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。
全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包括图像几何校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、图像增强等预处理，图像分类、矢量处理、制图和三维可视化等图像基本处理，这5章又可独立阅读；第9、10、11、12章为专业操作，包括正射校正、面向对象图形特征提取、地形分析、遥感动态监测；第13、14章是光谱分析和高光谱处理方面的内容，包括辐射定标与大气校正、高光谱与光谱分析技术；第15章介绍了ENVI非常灵活的波段运算和波谱运算；第16章介绍了ENVI基本的雷达图像处理功能；第17章介绍了ENVI的二次开发功能。
部分章节设有一些完整实例，包括耕地信息提取、林冠状态遥感动态监测、森林开采监测、农业用地变化监测等。
书中所有的操作和实例数据都在随书DVD光盘中，可参照书中内容一步步练习。
全书的编写力求实现内容科学准确、系统完整、通俗易懂，让初学者能快速掌握ENVI软件的操作和应用，同时对专家级用户也具有一定的参考价值。
可作为ENVI软件用户的学习指南，对其他从事遥感应用研究的专业人员，以及测绘/遥感/地理信息系统/地理学等相关专业也具有一定的参考价值。
全书不仅包括了ENVI主模块的全部功能，还介绍了大气校正模块（Atmospheric Correction）、立体像对高程提取模块（DEM Extraction）、面向对象空间特征提取模块(ENVI EX)三个扩展模块。
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社——目录内容上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:40:29 / 个人分类：ENVI查看( 396 ) / 评论( 9 ) / 评分( 11 / 0 )第1章ENVI软件概述1.1 ENVI的背景1.2 ENVI功能结构与特点1.3 ENVI工程化应用1.4 ENVI可利用资源第2章ENVI遥感图像处理基础2.1文件系统和储存2.1.1 栅格文件系统2.1.2 栅格文件储存2.1.3 ENVI的文件命名约定2.2 常用系统配置说明2.2.1安装目录结构2.2.2 常用参数选择2.3 主菜单命令及其功能2.4 数据输入与输出2.4.1 ENVI支持数据格式2.4.2常见数据的输入2.4.3特定数据的输入2.4.4 数据的输出2.5 常见卫星数据第3章数据显示操作3.1文件列表管理3.1.1可用波段列表3.1.2可用文件列表3.1.3 编辑头文件3.2 显示窗口功能简介3.3 FILE菜单操作3.3.1 File菜单功能3.3.2 保存显示图像3.4 OVERLAY菜单操作3.4.1 Annotation(注记层)3.4.2 Classification(分类结果)3.4.3 Contour Lines（等值线）3.4.4 Density Slice（密度分割）3.4.5 Grid Lines（网格线）3.4.6 Region of Interest（感兴趣区）3.4.7 Vector（矢量）3.5 ENHANCE菜单操作3.6 TOOLS菜单操作3.6.1 Tools菜单命令及其功能3.6.2窗口链接/覆盖显示3.6.3 图像剖面工具3.6.4 光标查询功能3.6.5 点位置收集3.6.6 量测功能3.7 快捷菜单操作3.8 ENVI ZOOM第4章遥感图像预处理4.1自定义坐标系4.1.1 地理投影基本原理4.1.2 北京54与西安80坐标系4.1.3 坐标系参数获取4.1.4 ENVI中自定义坐标系4.1.5 图像投影转换4.2图像几何校正4.2.1 图像几何校正概述4.2.2 基于自带定位信息的几何校正4.2.3基于GLT的FY3气象卫星几何校正4.2.4 Image to Image几何校正4.2.5 Image to Map几何校正4.2.6 Image To Image自动图像配准4.4图像融合4.5图像镶嵌4.5.1 ENVI图像镶嵌4.5.1 有地理参考的图像镶嵌4.5.2 基于像素的图像镶嵌4.6图像裁剪4.6.1 规则分幅裁剪4.6.2 不规则分幅裁剪4.6.3 掩膜(Mask)第5章图像增强5.1 空间域增强处理5.1.1 卷积滤波5.1.2 数学形态学滤波5.1.3 纹理分析5.2 辐射增强处理5.2.1交互式直方图拉伸5.2.2 直方图匹配5.2.3 坏道填补5.2.4 去条带处理5.3 光谱增强处理5.3.1 波段比的计算5.3.2主成份分析(PCA)5.3.3 独立主成份分析(ICA)5.3.4 色彩空间变换5.3.5 色彩拉伸5.3.6 NDVI计算5.3.7缨帽变换5.4 傅里叶变换5.4.1快速傅里叶变换(FFT)5.4.2定义FFT滤波器5.4.3反向FFT变换5.5 波段组合5.5.1 RGB合成显示5.5.2 基于波段组合的假彩色合成第6章图像分类6.1 遥感分类6.2监督分类6.2.1 定义训练样本6.2.2 执行监督分类6.2.3 评价分类结果6.3非监督分类6.3.1 执行非监督分类6.3.2 类别定义与子类合并6.4基于专家知识的决策树分类6.4.1 定义分类规则6.4.2 规则表达式6.4.3 创建决策树6.4.4 执行决策树6.5分类后处理6.5.1 更改分类颜色6.5.2 majority和minority分析6.5.3 聚类处理(clump)6.5.4 过滤处理(Sieve)6.5.5 分类统计6.5.6 分类叠加6.5.7 分类结果转矢量第7章矢量处理7.1 矢量数据基本操作7.1.1 打开矢量数据7.1.2 可用矢量列表7.1.3 矢量显示窗口7.1.4 浏览矢量数据7.2 创建矢量数据7.2.1 屏幕数字化7.2.2 创建世界范围内矢量边界7.3 编辑矢量数据7.3.1 空间数据修改7.3.2属性数据修改第8章制图与三维可视化8.1 地图制图8.1.1 快速制图8.1.2 自定义制图元素8.1.3 保存制图结果8.2 三维可视化8.2.1 生成三维场景8.1.2 三维场景窗口8.1.3 交互式三维场景浏览8.1.4 飞行浏览8.1.5 三维场景浏览工具的分析功能第9章正射校正9.1 ENVI正射校正概述9.2卫星图像正射校正9.2.1 无控制点的正射校正9.2.2 有控制点的正射校正9.3 自定义RPC正射校正9.3.1 Build RPCs9.3.2 常见相机（传感器）参数9.3.3 SPOT4 PAN的正射校正第10章面向对象图像特征提取10.1 面向对象图像分类技术10.2发现对象（FIND OBJECT）10.2.1 准备工作10.2.2 发现对象10.3特征提取（EXTRACT FEATURES）10.3.1 直接输出矢量10.3.2 监督分类10.3.3 规则分类10.4 实例：耕地信息提取第11章地形分析11.1立体像对DEM自动提取11.1.1 DEM Extraction模块11.1.2 DEM自动提取向导11.1.3编辑DEM11.1.4立体3D量测工具11.1.5核线图像3D光标工具11.2 插值生成DEM11.2.1 矢量等高线插值DEM11.2.2 高程点文件插值DEM11.3 地形模型计算11.4 地形特征提取第12章遥感动态监测12.1遥感动态监测技术12.2图像直接比较法工具12.2.1 Compute Difference Map工具12.2.2 Image Difference工具12.3 分类后比较法工具12.3.1 Change Detection Statistics工具12.3.2 Thematic Change工具12.4 林冠状态遥感动态监测12.4.1林区提取12.4.2林冠变化检测12.4.3提取森林健康变化信息12.5 实例：农业用地变化监测第13章辐射定标与大气校正13.1 辐射定标13.1.1 传感器辐射定标13.1.2 Terra MODIS/ASTER定标13.1.3 热红外数据定标13.2 LANDSAT数据定标13.2.1 Landsat定标参数获取13.2.2 Landsat定标工具13.3 AVHRR数据定标13.3.1 NOAA AVHRR介绍13.3.2 辐射定标13.3.2 海面温度（SST）计算13.4 大气校正13.4.1 ENVI大气校正功能13.4.2 简化黑暗像元法大气校正13.4.3 基于统计学模型的反射率反演13.4.4 不变目标法相对大气校正13.4.5 热红外大气校正13.5大气校正模块（ATMOSPHERIC CORRECTION）13.5.1 FLAASH大气校正工具13.5.2 FLAASH输入数据要求13.5.3 FLAASH输入参数说明13.5.4 FLAASH输出结果13.5.5 QUAC快速大气校正工具13.6 LANDSAT FLAASH大气校正13.6.1 数据准备13.6.2 输入FLAASH参数13.6.3浏览结果13.7 ASTER FLAASH大气校正13.7.1 ASTER数据准备13.7.2 输入FLAASH参数13.8 高光谱数据FLAASH大气校正13.8.1浏览高光谱数据13.8.2AVIRIS数据大气校正13.8.3浏览结果第14章高光谱与光谱分析技术14.1地物波谱与波谱库14.1.1 标准波谱库14.1.2 波谱库创建14.1.3 波谱库交互浏览14.1.4 波谱重采样14.1.5 图像波谱分割14.1.6 图谱立方体14.2端元波谱提取技术14.2.1 最小噪声分离（MNF）14.2.2 纯净像元指数（PPI）14.2.3 n维可视化（n-D Visualizer）14.2.4 波谱分析工具14.2.5 基于几何顶点的端元提取14.2.6 基于PPI的端元提取14.2.7 基于SMACC的端元提取14.3高光谱图像分类与分析技术14.3.1 端元波谱收集器14.3.2 常见高光谱分类14.3.3 高级高光谱分析14.3.4基于MNF的MTMF混合像元分解14.4地物识别与目标探测14.4.1 波谱识别流程14.4.2 基于波谱沙漏工具的矿物识别14.4.3 去伪装目标探测14.5植被分析14.5.1 植被与植被光谱特征14.5.2 植被指数14.5.3 植被指数计算器14.5.4 农作物胁迫行分析14.5.5 植被易燃性分布分析14.5.6 森林健康分析14.5.7 植被抑制工具第15章波段运算与波谱运算15.1 波段运算(BAND MATH)15.1.1 概述15.1.2 Band Math工具15.1.3波段运算的IDL知识15.1.4运算表达式典型例子15.2基于IDL用户函数的波段运算15.3 波谱运算(SPECTRAL MATH) 第16章雷达图像处理16.1 雷达图像处理功能简介16.2 雷达数据基本处理16.2.1打开雷达数据文件16.2.2 雷达文件定标16.2.3消除天线增益畸变16.2.4斜距校正16.2.5入射角图像16.2.6斑点噪声压缩16.2.7合成彩色图像第17章ENVI的二次开发17.1 ENVI二次开发简介17.2 ENVI库程序17.2.1 ENVI库程序17.2.2关键字与自变量(Argument)17.2.3库程序中的通用关键字17.2.4 Batch Mode17.2.5 编写Batch Mode程序17.3 ENVI功能扩展17.3.1 ENVI菜单定制17.3.2 ENVI组件17.3.3 程序中错误处理17.4 ENVI功能扩展实例17.4.1 useradd.txt文件17.4.2自定义投影类型17.4.3 RPC文件读取扩展17.5 程序发布与部署17.5.1 程序发布17.5.2 程序部署。