ENVI高光谱分析技术
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。
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
北京卓立汉光仪器有限公司
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)。
遥感上机高光谱数据分析实验
实验一高光谱数据分析一、实验目的理解波谱库的概念，掌握波谱库操作、浏览和提取影像反射率，学会从感兴趣区中提取波谱信息，并进行彩色合成。
实验过程：打开cup95_at.int，在可用波段列表对话框中，选择Band 193（2.2008um）点击Gray Scale 单选按钮，然后点击Load Band。
将灰度影像加载到显示窗口中。
从主影像窗口菜单中选择Tools →Profiles →Z Profile (Spectrum)，提取表观反射率波谱曲线浏览影像波谱并同波谱库进行比较在主影像窗口中，使用鼠标左键点击并拖动缩放指示矩形框或者直接点击鼠标左键，将缩放指示矩形框移动到以所选像素点为中心的区域中，右图曲线发生变化。
打开ENVI给定的波谱库，本次实验使用JPL和USGS波谱库，步骤如下：从ENVI 主菜单中选择Spectral →Spectral Libraries →Spectral Library Viewer。
在Spectral Library Input File 对话框中，点击Open File 按钮，从spec_lib/jpl_lib 子目录中，选择jpl1.sli 波谱库文件，点击OK。
选择Select Input File 区域中的jpl1.sli，点击OK。
在Spectral Library Viewer 对话框中，选择Options →Edit (x, y) Scale Factors，并在Y Data Multiplier 文本框中，输入值1.000，以匹配影像表观反射率范围（1-1000），点击OK。
在Spectral Library Viewer 对话框中，选择下列波谱名称，绘制它们的波谱曲线：ALUNITE SO-4ABUDDINGTONITE FELDS TS-11ACALCITE C-3DKAOLINITE WELL ORDERED PS-1A得到如下的波谱图像：波谱库的波谱曲线从绘制（plot）窗口菜单中，选择Edit →Plot Parameters，自定义波谱曲线的绘制图。
ENVI4.8版本中高光谱遥感——SPEAR Tools简介
高光谱遥感——ENVI 4.8版本中的SPEAR Tools简介SPEAR Tools全称是光谱处理与分析工具（Spectral Processing Exploitation and Analysis Resource），在这里ENVI提供了一系列的处理工具，并形成向导引导使用者按照ENVI的标准处理影像。
SPEAR包含以下10个流程化处理模块：异常检测模块：搜索光谱不同的背景（谱异常）目标变化检测模块：检测统一地区不同时段光谱变化的异常谷歌地球桥接器：提供一个简单的方法将ENVI中的图像或矢量文件输出到Google Earth中道路提取模块：从影像中流程化提取道路信息水体提取模块：从影像中流程化提取河流，隐蔽水沟信息水的相对深度模块：从高光谱数据中快速获取感兴趣水域水的相对深度信息影像植被指数提取模块：快捷容易地确定植被的存在情况，并用多光谱图像可视化该植被的活力水平。
船只提取模块：船只提取模块，利用水和船的对比度。
以及船的纹理特征来提取船只信息。
1 异常检测模块（SPEAR Anomaly Detection）异常检测提供了一种方法来搜索光谱不同的背景（谱异常）目标，ENVI使用RXD异常探测算法来检测光谱信息异于影像背景值的目标。
由于植被在一些地区（比如在干燥的区域）光谱异常比较明显，SPEAR 异常检测模块提供了能够抑制植被的操作。
SPEAR异常检测模块能够依靠设定阈值来减小绝对误差。
SPEAR异常检测模块同时提供了滤波、核查和精度评定工具。
如果得出满意的结果，可以将其输出成shp文件的矢量格式。
从影像中提取异常信息操作流程如下：1.在ENVI主菜单栏下，选择Spectral > SPEAR Tools > Anomaly Detection。
弹出文件显示对话框，选择输入文件。
（输入的文件必须是能被ENVI识别的多光谱数据）设定保存路径。
2.设定算法模型，包括RXD、UTD、RXD-UTD。
envi光谱指数
envi光谱指数
ENVI光谱指数是一种用于遥感影像处理和分析的技术，它利用了遥感影像的光谱信息来提取地物的特征和信息。
ENVI光谱指数可以用于监测和评估地物的光谱特征，如植被覆盖、土壤类型、水体分布等。
ENVI光谱指数的计算方法是将多个波段的遥感影像进行组合，通过一定的数学运算得到一个新的指数值。
这个指数值可以反映地物的光谱特征，从而帮助我们更好地理解和分析地物的分布和变化。
在ENVI中，有很多内置的光谱指数可供选择，如归一化水体指数（NDWI）、归一化泥指数（NDMI）、改进的归一化水体指数（MNDWI）等。
这些指数都可以帮助我们提取和分析地物的光谱特征。
例如，归一化水体指数（NDWI）可以用于提取水体信息，其值越大，说明地物的含水量越大。
改进的归一化水体指数（MNDWI）可以进一步提高水域特征的提取效果，抑制来自建筑物用地、植被和土壤的干扰。
ENVI高光谱分析
输出结果
表面反射率影像 水气含量数据 云图 日志文件 FLAASH大气校正模板文件
定标与大气校正练习
03-传感器定标与大气校正\多光谱
Landsat TM fast数据定标 辐射定标- W/(m2*sr*μ m) P282
03-传感器定标与大气校正\高光谱
P302
航天成像光谱仪系统——Hyperion/EO-1
国家：美国 时间：2000年11月卫星发射成功 扫描带宽：7.5km, 空间分辨率：30米， 在0.4－2.5μ m共有220波段: 可见光－近红外(400-1000nm): 60波段， 短波红外(900-2500nm): 160波段。
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) Water Vapor (std atm-cm) 518 1060 1762 2589 3636 5119
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。 ENVI的大气校正模块能够对高光谱、多光谱影像进行校正。 高光谱包括：HyMAP、 AVIRIS、 HYDICE、HYPERION、Probe-1, CASI、AISA等； 多光谱包括：ASTER、AVHRR、IKONOS、IRS、Landsat、MODIS、 SeaWiFS、SPOT、QuickBird等，以及航空（860nm-1135nm）数据。 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。
ENVI高光谱数据处理流程
ENVI高光谱数据处理流程1.数据预处理数据预处理是高光谱数据处理流程中的第一步，其主要目的是去除数据中的噪声并增加图像质量。
常用的预处理方法包括：大气校正、大气校正之后的辐射校正、大气校正之后的大气校正等。
-大气校正：高光谱数据中的大气散射会引入许多噪声。
大气校正的目的是根据大气散射的物理原理，通过对高光谱数据进行光谱校正和辐射校正，去除大气散射带来的干扰。
-辐射校正：高光谱数据中的辐射能量受到地面温度、雨水和云等因素的影响，导致数据中存在辐射偏差。
辐射校正的目的是根据卫星的辐射源数据和大地辐射能量的关系，对高光谱数据进行校正，消除辐射偏差。
-大气校正之后的大气校正：在进行大气校正之后，仍然可能存在一些小范围的大气散射。
大气校正之后的大气校正的目的是再次进行大气散射校正，进一步提高图像质量。
2.特征提取特征提取是高光谱数据处理流程中的核心步骤，其主要目的是从高光谱数据中提取出对地物分类和解译有用的特征信息。
-光谱特征提取：光谱特征提取是指根据高光谱数据中不同波段的辐射能量变化，提取出反映地物光谱特性的特征参数。
常用的光谱特征包括：光谱曲线的均值、方差、斜率等。
-空间特征提取：空间特征提取是指从高光谱数据的空间分布中提取出反映地物空间特性的特征参数。
常用的空间特征包括：纹理特征、形状特征、边缘特征等。
3.分类与监督解译分类与监督解译是高光谱数据处理流程中的关键步骤，其主要目的是将预处理和特征提取之后得到的数据进行分类和解译。
-监督分类：监督分类是指通过已知的训练样本数据，建立分类模型，并将该模型应用于未知的高光谱数据，将数据分成不同的类别。
常用的监督分类方法有：最大似然分类、支持向量机分类、随机森林分类等。
-非监督分类：非监督分类是指利用高光谱数据本身的统计特性，将数据按照统计特性对其进行分类。
常用的非监督分类方法有：K-均值聚类、多元高斯聚类等。
4.地物解译与验证地物解译与验证是高光谱数据处理流程中的最后一步，其主要目的是对分类结果进行解译和验证，以评估分类的准确性。
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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。
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
• ENVI的大气校正模块能够对高光谱、多光谱影像进行校 正。
– 高光谱包括：HyMAP、 AVIRIS、 HYDICE、HYPERION、 Probe-1, CASI、AISA等；
– 多光谱包括：ASTER、AVHRR、IKONOS、IRS、Landsat、 MODIS、SeaWiFS、SPOT、QuickBird等，以及航空（860nm1135nm）数据。
环境与减灾小卫星星座（HJ-1B）
2、高光谱数据预处理
• 传感器定标 • 大气校正
传感器定标
• 传感器定标是针对设备本身，建立传感器每个探测元件输 出的数据量化值（DN）与它所对应像元内的实际地物的 辐射亮度之间的定量关系（陈述彭等，1998）。辐射亮 度（辐射率）单位可为：（μW）/（cm2*nm*sr）。
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
直接反射
大气校正方法
• 基于辐射传输模型
– LOWTRAN模型 – MORTRAN模型 – ATCOR模型 – 6S模型
ENVI高光谱分析技术
邓书斌
从光谱影像上获得光谱曲线
高光谱图像
空间成像的同时，记录 下成百个连续光谱通道 数据
从每个像元均可提取 一条连续的光谱曲线
对高光谱图像的处理实质是对像元光谱曲线的定量 化处理与分析
高光谱成像技术
• 成像光谱仪：
– 与地面光谱辐射计相比，成 像光谱仪不是在“点”上的 光谱测量，而是在连续空间 上进行光谱测量，因此它是 光谱成像的；
– 与传统多光谱遥感相比，其 光谱通道不是离散而是连续 的，因此从它的每个像元均 能提取一条平滑而完整的光 谱曲线。
成像光谱仪系统介绍
• 航空成像光谱仪系统 • 国内系统：MAIS、OMIS-1、OMIS-2、PHI、WHI、
LASIS • 国外系统：AIS、AVIRIS、TRWIS、GERIS、
航天成像光谱仪系统——Hyperion/EO-1
• 国家：美国 • 时间：2000年11月卫星发射成功 • 扫描带宽：7.5km, 空间分辨率：30米， • 在0.4－2.5μm共有220波段: • 可见光－近红外(400-1000nm): 60波段， • 短波红外(900-2500nm): 160波段。
• 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。
须有波段宽度（FWHM）,这两个参数都可以通过编辑头 文件信息输入（Edit Header）。 • 数据类型 • 支持四种数据类型：浮点型（floating）、4-byte signed integers, 2-byte signed integers,以及 2-byte unsigned integers。 • 数据存储类型： ENVI标准栅格格式文件，且是BIP或者 BIL。 • 波谱范围：flaash能够做的数据光谱范围是0.4－2500μm。
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