envi波谱分析
ENVI高光谱分析
使用ENVI大气校正模块——输入文件准备
• 数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据 • 数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必
HYMAP
• Spectral coverage: • VIS:400-800nm,15nm bands; • NIR:881-1335nm, 14nm bands; • SWIR1:1400-1813nm, 12nm bands; • SWIR2:1950-2543nm, 16nm bands; • Spectral bands: 126 • FOV: 60° • IFOV: 2.5 mrad(along_track) • 2.0 mrad(across_track) • Pixels per line: 512
为什么做大气纠正？
• 太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射 回传感器
• 原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息 • 如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将
它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来。
大气散射
邻接反射
LOWTRAN模型 – MORTRAN模型 – ATCOR模型 – 6S模型
• ENVI提供针对特定传感器的定标，包括ASTER、 AVHRR、MODIS、MSS、TM、IKONOS、QuickBird、 WorldView等；通用方法，包括：平场域定标、对数残差、 内部平均反射率法和经验线性；针对热红外数据，还提供 大气校正工具、相对通道发射率、归一化发射率、Α残差 等定标工具。
ENVI高光谱分析技术
ENVI高光谱分析技术ENVI高光谱分析技术指的是利用ENVI软件和高光谱数据对地球表面进行分析和解译的技术。
高光谱分析技术是一种通过检测和记录地球表面上的物质反射和辐射特征来获取地物信息的方法。
通过分析不同波长的光谱数据，可以对地表进行分类、监测和测量，同时提供了对地球表面物质和环境变化的深入理解。
ENVI软件是一款功能强大、易于使用的高光谱遥感图像处理和分析软件。
它可以对高光谱数据进行校正、预处理、分割、分类、特征提取和变化检测等操作，进一步提取和分析高光谱数据中的信息。
ENVI软件可以处理来自多个传感器和平台的高光谱数据，包括卫星、航空和地面平台。
高光谱分析技术的主要步骤包括：1.数据获取和预处理：包括获取高光谱数据源，对数据进行几何校正、大气校正和辐射校正等预处理，以消除大气和仪器引起的影响。
2.高光谱数据展示和可视化：通过ENVI软件可以将高光谱数据以图像或光谱曲线的形式进行可视化，直观展示不同波段的反射率或辐射亮度。
3.特征提取和分类：通过ENVI软件中的分类算法，可以对高光谱数据进行地物分类，将不同类型的地物分开并标记出来。
常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类等。
4.目标检测和提取：通过高光谱分析技术，可以识别和提取特定目标或特征，如植被指数、污染物浓度等。
5.变化检测和监测：通过对不同时期的高光谱数据进行比较，可以检测地表发生的变化，如土地利用变化、植被覆盖变化等。
6.数据分析和解释：通过对高光谱数据中的光谱曲线进行分析，可以推断地表物质的成分和性质，并进行解释和评估。
高光谱分析技术在许多领域中得到广泛应用。
在农业领域，可以通过分析作物的生长状态、养分含量和病虫害情况，提供精准的农作物管理和决策支持。
在环境监测领域，可以监测水质、土壤质量、植被变化等环境指标，提供环境保护和可持续发展的数据支持。
在城市规划和土地管理领域，可以分析土地利用类型、城市扩张和更新等信息，为城市发展提供科学依据。
高光谱ENVI使用方法简介
高光谱制图—FLAASH大气校正
FLAASH是目前精度最高的大气辐射校正模型， 使用了 MODTRAN 4+ 辐射传输模型的代码，基 于像素级的校正 FLAASH可对Landsat, SPOT, AVHRR, ASTER, MODIS, MERIS, AATSR, IRS等多光谱、高光谱 数据、航空影像及自定义格式的高光谱影像进行 快速大气校正分析。能有效消除大气和光照等因 素对地物反射的影响，获得地物较为准确的反射 率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数
高光谱制图—FLAASH大气校正(5)
如果要自动保存前面所输入的FLAASH参 数 如果需要生成相关诊断文件（如通道定义 文件等）
高光谱影像地理坐标定位
空间遥感平台在传感器采集数据的同时也精确地 记录了自身的几何信息，使用这些几何信息如星 历、姿态数据以及传感器探元与成像数据上像元 间的几何关系等，可以计算出影像上每一个像元 所对应的经纬度，其结果将作为影像数据的辅助 地理信息一并打包发布给用户。利用这些详细的 输入几何信息（Input Geometry）使得影像不需 要选择大量地面控制点就可以进行几何精纠正， 即ENVI所谓的地理坐标定位Georeference）。
比较Ｎ维散点图和二维散点图 利用N维散点图进行端元选取，理解使用菜 单Class Controls的使用 Ｎ维可视化仪同光谱剖面的链接，使用鼠 标中键来进行光谱曲线的绘制 光谱分析与Ｎ维可视化仪连接起来
高光谱影像分析-光谱切面
光谱切面包括水平切面、垂直切面和任意 方向切面。 切面是一幅ENVI影像，沿水平方向的切面， 样本数等于光谱波段数，行数等于采样数； 沿垂直方向的切面，样本数等于行数；对 于任意方向的切面，样本数等于沿ROI折 线的像元总数
ENVI中自带地物波谱库介绍
ENVI中自带地物波谱库介绍一切地物，由于其种类和环境条件不同，反射和辐射电磁波的特征随波长而变化。
通常用二维几何空间内的曲线表示，横坐标表示波长λ（或者波段序号），纵坐标表示反射率ρ（或者像素值），称为波谱曲线。
地物波谱可以通过仪器测量，如波谱仪，也可以通过高光谱/超光谱图像上获取。
ENVI的波谱库文件是以图像文件格式保存，包括一个二进制的数据文件（后缀默认.sli）和一个头文件（.hdr）,当做一个图像显示时候，图像的行表示一个波谱曲线，列表示采样点(X轴波段序号)，像素值表示反射率或者其他值。
ENVI自带5种标准波谱库，存放在…\ITT\IDL80\products\envi48\spec_lib，分别在5个文件夹中，储存为ENVI图像格式，有两个文件组成：.sli和.hdr。
具体情况如下：GS矿物波谱波长范围0.4~2.5μm，包括近500种典型的矿物，近红外波长精度为0.5 nm，可见光波长精度为0.2 nm，存放位置：spec_lib\usgs_min，波谱文件usgs_min.sli和头文件usgs_min.hdr。
2.植被波谱存放位置：spec_lib\veg_lib，来自两个地方。
USGS植被波谱库波长范围0.4~2.5μm，包括17种植被波谱，近红外波长精度为0.5 nm，可见光波长精度为0.2 nm，波谱文件usgs_veg.sli和头文件usgs_veg.hdr。
Chris Elvidge植被波谱库波长范围0.4~2.5μm，包括干植被（veg_1dry.sli）和绿色植被两个波谱库（veg_2grn.sli），0.4 ~0.8μm波长精度为1nm，0.8 ~ 2.5μm波长精度为4nm。
3.JPL波谱库波长范围0.4~2.5μm，来自三种不同粒径160种“纯”矿物的波谱。
存放位置：spec_lib\jpl_lib，包括以下三个波谱库：jpl1.sli 粒径<45 μmjpl2.sli 粒径45-125 μmjpl3.sli 粒径125-500 μm0.4~0.8μm波长精度为1nm，0.8~2.5μm波长精度为4nm。
envi波谱分析
Spectral Analyst (波谱分析)ENVI的波谱分析TM有利于根据材料的波谱特征识别它们。
它运用ENVI技术，如二进制编码、波谱角度制图仪以及波谱特征拟合等，对波谱库中的未知波谱与材料的匹配进行排序（见see“Binary Encoding”，“Spectral Angle Mapper”和“Spectral Feature Fitting”中对于方法的详细描述）。
你也可以限定你自己的波谱类似(spectral similarity)技术，并将它们添加到波谱分析中（见ENVI程序指南中的“Spectral Analyst Functions”）。
波谱分析的输出是一张输入的波谱库列表，匹配的顺序由最好依次到最差。
记录了一个总体的类似度“得分”和每个方法中个别的0~1得分。
详情见“Tips For Successful Use of the Spectral Analyst”。
警告这一函数并不识别波谱，仅仅为识别推荐可能的侯选者。
当用到类似的方法或改变了权重时，结果也许会改变。
进行实际的识别主要还在于你。
运用波谱分析：1 选择Spectral Tools > Spectral Analyst2 出现Spectrum Analyst Input Spectral Library对话框，选择用于比较的波谱库，点击“OK”出现Edit Identify Methods Weighting对话框。
3 在“Weight”文本框，为每种类似（近似）方法键入需要的权重系数权重系数可以为任何值，到波谱库的完全匹配将有一个输出的权重总和的“得分”。
一个推荐的起始点是在波谱特征拟合TM中用一个1.0的权重。
4 如果需要，为每种方法编辑“Min”和“Max”系数。
“Min”和“Max”系数用于表明什么数值被认为是完全匹配（通过将它们缩放到0与1之间）。
对于波谱角度制图仪(SAM)方法，到波谱库的类似（接近）由角度（弧度）来衡量，键入的最小值和最大值都用弧度表示。
ENVI高光谱数据分析操作手册
感兴趣区和掩膜的选择和使用可具体情况具体分析，运行一项或两项均可。
北京卓立汉光仪器有限公司
4. 滤波
打开图像，FilterConvolutions and Morphology。在Convolutions and Morphology Tools 中，选择 Convolutions滤波类型（高通滤波 器、低通滤波 器、拉普拉斯算子、方向滤波器、高斯高通滤波器、高斯低通滤波器、中值滤波 器、Sobel、Roberts、自定义卷积核）。
2.3.2.3. 保存波谱库
北京卓立汉光仪器有限公司 在Spectral Libraries Resampling Parameters对话框中，为Resample Wavelength To选择匹配源，一般选择图像文件为参考。 输出重采样波谱库.sli
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3. 感兴趣区和掩膜
3.1. 感兴趣区（ROI）
Display 窗 口 中 ， Overlay → Region of Interest ， 在 ROI 对 话 框 中 ， 单 击 ROI_Type→Polygon. 绘制窗口中，选择Image，绘制一个多边形，右键结束，可根据需要多绘制 几个。
主菜单→Basic Tools→Subset Data via ROIs，选择裁剪图像。 在Saptial Subset via ROIs Parameters中，设置参数。 Select Input ROIs，选择绘制的ROI。 Mask Pixel Outside of ROIs选择yes。
4.1. 设置参数
Kernel Size(卷积核大小)：奇数。 Image Add Back(加回值)：将原始图像中的部分加回到卷积滤波结果图像中， Editable Kernel(卷积核中各项的值)。
ENVI高光谱分析技术
Water Vapor (std atm-cm)
518 1Байду номын сангаас60
1762 2589 3636
5119
Water Vapor (g/cm2) 0.42 0.85
HYDICEAISA、DAIS、CASI、HYMAP
AVIRIS
• Spectral coverage: • VIS to NIR (400-2500nm) • Spectral bands: 224 • Spectral resolution: <10nm • FOV: 30° • IFOV: 1.0 mrad • Digitization:12 bits
• 基于统计学模型
– 平场域定标 – 对数残差 – 内部平均反射率法 – 经验线性
• 基于简化辐射传输模型的黑暗像元法 • 基于统计的不变目标法 • 基于植被指数的大气阻抗植被指数法 • ……
ENVI大气校正模块
• ENVI的大气校正模块的模型为MODTRAN 4+模型，它是 由Spectral Sciences, Inc. (SSI)和Air Force Research Labs (AFRL)合作开发，ITT VIS进行整合和图形化。
使用ENVI大气校正模块——基本参数设置
• 传感器基本信息设置
使用ENVI大气校正模块——大气模型
Model Atmosphere
Sub-Arctic Winter (SAW) Mid-Latitude Winter (MLW) U.S. Standard (US) Sub-Arctic Summer (SAS) Mid-Latitude Summer (MLS) Tropical (T)
• 多光谱与高光谱的模型基础一样：MODTRAN 4+。这个 模块通过高光谱像素光谱上的特征来估计大气的属性，可 以有效地去除水蒸气, 气溶胶散射，漫反射的邻域效应。 采用向导式操作流程，还包括快速大气校正功能。
标准范本-ENVI高光谱分析技术
使用ENVI大气校正模块——输入文件准备
• 数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据 • 数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必
水气去除设置Water Retrieval
• 水气去除设置，采用两种方式对水气进行去除：
– 利用水气去除模型恢复影像中每个像元的水气量 • 使用水气去除模型，数据必须具有15nm以上波谱分辨率，且 至少覆盖以下波谱范围之一： 1050-1210 nm (对应 1135 nm) 870-1020 nm (对应940 nm) 770-870 nm (对应820 nm)
ENVI高光谱分析技术
邓书斌
主要内容
• 1、高光谱简介 • 2、高光谱数据预处理 • 3、物质制图与识别、探测 • 4、植被分析
1、高光谱遥感简介
• 光学遥感技术的发展：
– 全色（黑白）－－彩色摄影－－多光谱扫描成像－－高光谱遥感
• 高光谱分辨率遥感（HyperspectralRemote Sensing）
和几个植被波谱
– Johns hopkins university 0.4~14um 矿物波谱
– IGCP264 (项目) 到
26个质优样品应用波谱仪测量得
• 打开波谱库（spectral/spectral libraries/…view)
• 显示波谱曲线(点击）
• 创建波谱库（spectral/spectral libraries/…builder)
3、物质制图与识别、探测
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Spectral Analyst (波谱分析)
ENVI的波谱分析TM有利于根据材料的波谱特征识别它们。
它运用ENVI技术，如二进制编码、波谱角度制图仪以及波谱特征拟合等，对波谱库中的未知波谱与材料的匹配进行排序（见see“Binary Encoding”，“Spectral Angle Mapper”和“Spectral Feature Fitting”中对于方法的详细描述）。
你也可以限定你自己的波谱类似(spectral similarity)技术，并将它们添加到波谱分析中（见ENVI程序指南中的“Spectral Analyst Functions”）。
波谱分析的输出是一张输入的波谱库列表，匹配的顺序由最好依次到最差。
记录了一个总体的类似度“得分”和每个方法中个别的0~1得分。
详情见“Tips For Successful Use of the Spectral Analyst”。
警告
这一函数并不识别波谱，仅仅为识别推荐可能的侯选者。
当用到类似的方法或改变了权重时，结果也许会改变。
进行实际的识别主要还在于你。
运用波谱分析：
1 选择Spectral Tools > Spectral Analyst
2 出现Spectrum Analyst Input Spectral Library对话框，选择用于比较的波谱库，点击“OK”
出现Edit Identify Methods Weighting对话框。
3 在“Weight”文本框，为每种类似（近似）方法键入需要的权重系数
权重系数可以为任何值，到波谱库的完全匹配将有一个输出的权重总和的“得分”。
一个推荐的起始点是在波谱特征拟合TM中用一个1.0的权重。
4 如果需要，为每种方法编辑“Min”和“Max”系数。
“Min”和“Max”系数用于表明什么数值被认为是完全匹配（通过将它们缩放到0与1之间）。
对于波谱角度制图仪(SAM)方法，到波谱库的类似（接近）由角度（弧度）来衡量，键入的最小值和最大值都用弧度表示。
对于波谱特征拟合(SFF)方法，类似度由RMS拟合误差以及键入的最小值和最大值（用RMS误差单位）衡量。
对于二进制编码方法，最小值和最大值是正确匹配的波段百分比(0-1)。
若SAM或SFF的结果小于或等于最小值，表示进行了完美的匹配，得分为1。
若SAM或SFF的结果大于或等于最大值，得分将等于0。
如果二进制编码的结果小于或等于最小值，得分将等于0，若二进制编码的结果大于或等于最大值，得分将等于1。
见“Binary Encoding”，“Spectral Angle Mapper”和“Spectral Feature Fitting”中有关方法的描述。
5 在Edit Identify Methods Weighting对话框，点击“OK” 。
Spectral Analyst 对话框
波谱分析对话框显示了类似度（近似度）测量的结果。
它有两个下拉菜单：File和Options, 允许你打开一个新的波谱库，编辑权重、最小值和最大值，输入x、y放大系数，从一幅Z剖面图中得到输入波谱。
当显示一个波谱时，波谱分析就会检查显示的要进行分析的图示范围。
你可以用鼠标左键点击对话框的任何一角，将其拖曳到需要的大小和形状。
1 出现Spectral Analyst对话框时，点击“Apply”输入一个波谱。
·如果打开了一个波谱图，则这个波谱将被自动输入到波谱分析中。
·如果不只一个波谱被图示，选择需要的波谱名。
·波谱也可直接从一个Z-剖面窗口中输入（见下面）。
ENVI将对波谱库进行重采样，以便与输入波谱的分辨率相匹配。
2 选择下列选项：
·使用一个特定的波长范围，用鼠标中键将图幅窗口缩放到需要的波长范围，在Spectral Analyst 对话框中，点击“Apply”。
·在Spectral Analyst列表中的波谱库名上，双击鼠标左键，显示一幅具有输入波谱和一个选定的波谱库的图（经过连续波谱消除的）。
·打开一个新的波谱库文件，以便于在比较中应用：
A 选择File > New Spectral Library File.
B 出现Spectral Analyst Input Spectral Library对话框时，选择用于比较的波谱库。
·编辑方法中用到的权重系数，以及最小值和最大值：
A 选择Options > Edit Method Weights.
B 出现Edit Identify Methods Weighting对话框时，根据需要编辑权重系数，以及最小值和最大值。
·键入或编辑用于缩放输入波谱，使其与波谱库具有相同空间的X 和Y 缩放系数：
A 选择Options > Edit (x,y) Scale Factors.
B 出现Edit (x,y) Scale Factors对话框时，键入需要的X和Y缩放系数。
·直接从一个Z-剖面窗口中键入波谱：
A 选择Options > Auto Input via Z-profile.
B 在图像内或缩放窗口里点击，抽取需要的Z-剖面(见“Image Spectral Plots (Z Profiles)”)。
信息将出现在Spectral Analyst 窗口中。
当你将缩放框移如主显示窗口（Main display），Spectral Analyst信息将随之发生变化。
提示
如果你显示了两幅图像，在用Spectral Analyst 第二次显示之前，必须选择Options > Clear Auto Inputs。
波谱分析的输出
波谱分析的输出是输入波谱库中的每种材料的得分排序或赋有权重的得分。
最高得分表示匹配最好，波谱相似度（近似度）的可信度高。
类似的材料也许得分相对较高，但是不相关的材料得分较低。
对成功应用波谱分析的提示
波谱分析建立在波谱匹配技术（对成功运作有具体的要求）的应用上。
下面的条目总结了控制性能有效使用所考虑的事项。
波长范围
许多材料在一个波长范围内是类似的，但是在其它范围具有很大差异。
包含诊断吸收特征的波长范围将产生最好的结果。
当显示一个波谱时，Spectral Analyst将检查图示中显示的被分析的范围。
如果需要一个亚范围，在图中用鼠标中键放大需要的波长范围（用于分析），然后点击Spectral Analyst 中的“Apply”。
特征的出现
判定材料是否有吸收特征。
如果它们有，最好用波谱特征拟合。
此外，波谱角度制图仪和二进制编码也能得到较好的结果。
库中材料的出现(与其它材料的类似)
不在参照波谱库中的材料将不被识别。
这时，类似的材料也许得分值相对较高。
多重材料（混合物）
多重材料的高分也许表明是混合物，尤其对于在波谱的不同部分有吸收特征的矿物（材料）。
Spectral Analyst功能对于判定终端单元（“纯”的终端单元波谱）效果是最好的。
得分巨大与得分分离
较高的得分预示着较大的可信度，因为满足的规则较多。
在临近得分之间存在的较大分离预示着在相似度（近似度）方面可信度较高。
例如，一种材料0.98的得分后面是另一种材料0.96的得分，这预示着未知材料与设置的规则非常相似。
然而，一种材料0.98的得分后面是另一种材料0.50的得分，这便预示着波谱更可能代表第一种材料。
多重匹配（得分相同）
许多情况下，波谱分析在规则基础上可以对不同材料显示多个相同的得分。
这预示着这种分析在用于识别时不能区别两种材料。
或者尝试不同的波长范围，或用不同权重的方法生成唯一的答案。
不匹配（0分）
有时，波谱分析对库中的材料全部显示0 分（不匹配）。
这巧妙地预示了材料不在用到的波谱库中，也不与库中的其它材料相类似。
上下文（Context）
最后，在图像设置的上下文和已知信息中检查波谱顺序。
如果已知信息暗含出识别的结果好象是假的，那么它有可能就是不正确的。
波谱分析作为一个起点
这一工具不是完全有把握的。
这意味着仅仅作为一个起点让你继续做进一步的判断。
恰当地应用，一个好的波谱库可以为识别提供极其有用的暗示。
盲目地应用，很可能产生整体错误的结果。