《使用ENVI的高光谱工具处理多光谱数据》
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)。
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。
envi高光谱数据处理流程
envi高光谱数据处理流程
envi高光谱数据处理流程是一种非常常用的数据处理方法，主要应用于高光谱遥感数据处理。
其主要流程包括：数据预处理、光谱反射率计算、特征提取与分类等几个步骤。
1、数据预处理：数据预处理包括数据校正、波长校准及大气校正等过程。
其中，数据校正主要是将数据进行去背景、去噪、去影响等处理。
波长校准是将采集到的数据进行波长校准，保证数据的准确性。
大气校正是将采集的数据进行大气校正，降低大气对数据的影响。
2、光谱反射率计算：光谱反射率计算是将采集到的数据进行转换，得到地表反射率信息。
这个过程主要通过将采集到的数据进行比对处理，计算出地表反射率。
3、特征提取：特征提取是将采集到的数据进行特征分析，得到地物分类信息。
这个过程主要通过对采集到的数据进行分析，计算出每个波段的特征，然后根据这些特征进行分类。
4、分类：分类是将采集到的数据进行分类，识别出地表不同的类别。
这个过程主要通过将采集到的数据进行分析，然后根据不同的特征进行分类，最终得到地表不同的类别。
总之，envi高光谱数据处理流程是一个比较全面、细致的数据处理方法，可以有效地对高光谱遥感数据进行处理，得到准确的地表信息。
- 1 -。
高光谱数据分析ENVI操作手册
高光谱数据分析ENVI操作手册1.常见参数选择主菜单→File→Preferences●用户自定义文件（User Defined Files）图形颜色文件，颜色表文件，ENVI的菜单文件，地图投影文件等。
需重启ENVI ●默认文件目录(Default Directories)默认数据目录，临时文件目录，默认输出文件目录，ENVI补丁文件、光谱库文件、备用头文件目录等，需重启ENVI。
●显示设置(Display Default)可以设置三窗口中各个分窗口的显示大小，窗口显示式样等。
其中可以设置数据显示拉伸方式（Display Default Stretch），默认为2%线性拉伸。
●其他设置(Miscollaneous)制图单位（Page Unit），默认为英寸（Inches），可设置为厘米（Centimeters）还有缓冲大小（cache size），可以设置为物理内存的50-75%左右。
Image Tile Size不能超过4M。
2.显示图像及其波谱2.1.打开文件●主菜单，Open Image File→文件名.raw。
●或Window→Available Bands List→File →Open Image File→文件名.raw。
2.2.显示图像●显示单波段灰度级图像：Gray color,选择的波段一般是图像显示最清晰的波段。
●显示伪彩色图像：RGB color，选择具有明显吸收谷、强烈反射作用和所含信息量较大的波段作为彩色合成RGB波段。
●显示真彩色图像：波段列表（Available Bands List）中，右键→Load TrueColor 。
●图像保存：Display窗口，File→Save Image As→Image File，选择输出格式、路径和名称，OK。
●动画显示：Display窗口，Tools→Animation，动态显示各波段图像，能很快的分辨出包含信息量较多的波段。
2024版ENVI高光谱处理培训教材
MNF首先对数据进行白化处理， 使得不同波段的噪声具有相同的
方差。
2024/1/24
信号提取
通过迭代计算，逐步提取出信号成 分，实现信号与噪声的分离。
数据降维
MNF变换后，数据被压缩到较少的 波段中，便于后续处理和分析。
14
04
高光谱数据分类与目标识 别
2024/1/24
15
分类算法原理及实现
应用领域
广泛应用于农业、林业、地质、环境、 城市规划等领域，如作物长势监测、森 林类型识别、矿产资源勘查、环境污染 监测等。
2024/1/24
5
ENVI软件在高光谱处理中优势
强大的数据处理能力
丰富的信息提取方法
ENVI软件支持多种高光谱数据格式，提供丰 富的数据处理工具，如辐射定标、大气校正、 正射校正等。
2024/1/24
10
03
高光谱图像增强与变换
2024/1/24
11
图像增强方法介绍
01
02
03
直方图均衡化
通过拉伸像素强度分布， 增强图像的对比度，使图 像更加清晰。
2024/1/24
空间域滤波
利用滤波器对图像进行空 间域卷积，实现图像平滑、 锐化等效果。
频域增强
将图像转换到频率域，对 频率成分进行操作，如低 通、高通滤波等，再转换 回空间域。
2024/1/24
17
非监督分类方法
1 2
K均值聚类法 将高光谱数据划分为K个簇，通过迭代更新簇中 心和像素归属，使得同一簇内像素相似度最大， 不同簇间相似度最小。
ISODATA聚类法 在K均值聚类基础上引入类别合并和分裂操作， 自适应地调整类别数目和聚类中心，提高聚类效 果。
envi无人机多光谱影像处理流程
envi无人机多光谱影像处理流程
处理遥感数据是一项复杂的任务，特别是在处理无人机多光谱影像方面。
下面是一个基本的无人机多光谱影像处理流程：
1. 数据采集：使用多光谱传感器的无人机进行数据采集。
无人机根据预先设置的飞行线路和参数进行飞行，在规定的区域内获取多光谱影像。
2. 数据预处理：对采集的多光谱影像进行预处理，包括去除散焦、轨迹畸变校正、几何校正、辐射校正等。
这些预处理步骤能够帮助提高影像质量和准确度。
3. 数据分割：将多光谱影像分割成不同的地物类别，如植被、水体、建筑等。
常用的分割方法包括阈值分割、区域生长法等。
4. 特征提取：从各个地物类别中提取特征，用于后续的分类和分析。
常见的特征包括纹理特征、形状特征、频谱特征等。
5. 分类：使用机器学习或深度学习算法对特征进行分类，将不同的地物类别分类出来。
常用的分类算法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）等。
6. 土地利用/土地覆盖分析：根据分类结果进行土地利用/土地
覆盖分析，估计不同类别的面积和分布情况。
这可以帮助决策者对土地资源进行合理规划和管理。
7. 结果展示：将处理后的数据结果进行可视化展示，以便于用户对结果进行分析和理解。
可以生成各种图表、地图等形式的结果。
需要注意的是，以上流程只是一个基本框架，具体的处理流程还会受到数据的特点和处理目标的影响，需要根据具体情况进行调整和完善。
- 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)。
专题二十四 使用ENVI的高光谱工具处理多光谱数据(节选)
1.1.专题概述
本专题的目的是向用户展示如何使用ENVI先进的高光谱工具对多光谱数据进行分析。
要更好地理解高光谱处理的概念及其工具，请参见ENVI高光谱辅导指南。
要获取额外的详细信息，请参见《ENVI遥感影像处理实用手册》（ENVI User’s Guide）或者ENVI的在线帮助。
♦本专题中使用的文件
光盘：《ENVI遥感影像处理专题与实践》附带光盘 #1
♦背景知识
ENVI并非仅设计成高光谱影像处理系统。
在1992年，ENVI的开发者就决定开发出一个通用的影像处理软件，它包含一整套的基本处理工具，弥补了商业软件缺乏强大灵活处理功能的不足，使得它能够处理各种科学格式的影像数据。
它对全色、多光谱、高光谱以及基本和改进雷达影像数据都提供了支持。
当前，ENVI包含了与其它主要影像处理系统（例如：ERDAS，ERMapper和PCI）相同的基本处理功能。
其中，ENVI在前沿遥感研究中采用了许多不同的先进算法。
虽然这些算法都是在处理成像光谱仪数据或者多达上百个波谱波段的高光谱数据基础之上发展而来，但是它们也可以应用到多光谱数据和其它标准数据类型的处理上。
本专题将对某些分析Landsat Thematic Mapper（TM）数据的方法进行介绍。
本专题分为两个独立的部分：1）使用标准或者经典多光谱分析技术，对TM影像数据进行典型的多光谱分析，2）使用ENVI高光谱工具对相同的数据集进行分析。
1.2.使用ENVI的高光谱工具分析多光谱数据
♦读取TM影像数据
z要从磁带中读取数据，可以在ENVI主菜单中选择File → Tape Utilities → Read Known Tape Formats → Landsat TM（或者对于新的EDC-格式的磁带选择NLAPS）。
z要从光盘中读取数据，可以选择File →Open External File → Landsat → Fast，或者选择File → Open External File → Landsat → NLAPS（对于NLAPS数据）。
z考虑到本专题的目的，这些数据已经从磁带中读出并存入到数据子集中，以提供相应的文件进行分析。
使用Basic Tools → Preprocessing →Data Specific Utilities → Landsat TM → Landsat TM Calibration，启动ENVI的TM校正工具，该TM影像已经被纠正为反射率影像。
（若需更多的信息，请参见《ENVI遥感影像处理实用手册》）。
♦显示一幅彩色合成影像并提取波谱曲线
图23-6：Landsat TM的反射率波谱曲线
♦进行最小噪声分离变换
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）。
图23-7：MNF变换结果图
请参见高光谱专题辅导，以获取额外的背景知识和使用的例子。
1.从ENVI主菜单栏中，选择Window →Start New Plot Window，检查预先计算生成的MNF特征
值绘制图bhtm_mnf.asc。
2.在绘图窗口菜单栏中，选择File → Input Data → ASCII，加载bhtm_mnf.asc ASCII码文件。
3.接着Input ASCII File对话框就会出现在屏幕上。
点击OK，将输入文件数据绘制成图。
图23-8：MNF特征值绘制图
4.在可用波段列表对话框中，选择File → Open Image File，加载并检查MNF影像文件
bhtm_mnf.img。
务必要查看MNF波段序号低和高的影像。
5.然后，在可用波段列表对话框中，打开另一个新的显示窗口，加载MNF波段6。
查看这两个不同
MNF波段的影像，注意空间一致性随着MNF波段号的增加而减小。
♦进行PPI处理查找端元
纯净像素指数（Pixel Purity Index TM，PPI TM）方法能够在多光谱和高光谱影像数据中查找波谱最纯净的像元（
图23-11：N维可视化器提取的端元波谱
6.将在n-D Visualizer窗口中选取的波谱端元导出到ROI Tool对话框中。
7.在ROI Tool对话框中，选择Options →Mean for All Regions，绘制波谱曲线。
♦将影像波谱同波谱库中的波谱进行比较
ENVI允许将影像波谱同实验室所测的波谱以及保存在波谱库中的波谱进行比较。
ENVI提供了几种波谱分辨率相对较高的波谱库。
1.在ENVI主菜单中，选择Spectral → Spectral Libraries → Spectral Library Viewer。
2.打开Spectral Library Viewer对话框。
点击列表中的几种矿物或者植被的波谱名称。
接着所选的
物质的波谱将在Spectral Library Plots绘图窗口中绘制出来。
3.在Spectral Library Input File对话框中，点击Open Spec Lib按钮，从《ENVI遥感影像处理专题
与实践》附带光盘 #1的envidata\spec_lib\usgs_min目录下，选择ENVI的波谱库文件usgs_min.sli，点击OK。
4.将这些高分辨率的波谱与TM的波谱端元进行比较。
5.使用ENVI的波谱工具，对整个波谱库重采样成Landsat的波长和分辨率。
6.在ENVI主菜单中，选择Spectral → Spectral Libraries → Spectral Library Resampling。
7.选中usgs_min.sli波谱库，以Landsat TM5为基准进行重采样。
8.点击OK，接着将会重采样这些波谱，并把它们放置在可用波段列表对话框中。
9.在ENVI主菜单中，选择Spectral → Spectral Libraries → Spectral Library Viewer。
10.选择刚刚创建的波谱库文件，并点击几种矿物和植被的波谱，显示它们的重采样后的波谱曲线。
11.将这些波谱与Landsat TM影像的波谱进行比较。
图23-12：影像波谱与波谱库中波谱的比较
♦波谱角填图分类
请参见高光谱专题辅导和《ENVI遥感影像处理实用手册》（ENVI User’s Guide）以及在线帮助，来获取额外的背景知识和使用的例子。
1.在主影像窗口中，选择Tools →Region of Interest → ROI Tool。
使用File→ Restore ROIs，加
载文件bhtm_em.asc中的感兴趣区。
2.在Endmember Collection:SAM对话框中，点击Apply，输入要输出文件名，开始进行波谱角填
图分类。
图23-13：二维SAM分类示意图
可以在主影像显示窗口菜单栏中选择Tools → Color Mapping →ENVI Color Tables，并将Stretch Bottom和Stretch Top滑动条拉动到相反的位置上，以此来反色显示规则影像。
下图（图23-14）显示了每个像素最佳匹配情况，且为每个端元进行了彩色编码（采用默认的阈值0.10弧度）。
图23-14：SAM分类结果图
♦线性波谱分离
请参见ENVI的高光谱专题辅导和《ENVI遥感影像处理实用手册》（ENVI User’s Guide）以及在线帮助，来获取额外的背景知识和使用的例子。
要使用ENVI进行线性波谱分离：
1.显示预先计算生成的影像结果bhtm_unm.img。
在Endmember Collection:Unmixing对话框顶部的菜单栏中，选择Import → from ROI from Input File，在n-D Visualizer窗口中选择所创建的感兴趣区，然后点击Apply。
图23-15：航空混合＝线性混合（左）＋线性波谱混合（右）
2.在可用波段列表对话框中显示这些影像。
此外，在分析过程中将会产生均方根（RMS）误差影像。
图23-16：线性波谱分离丰度影像
丰度影像中的亮值代表了高的丰度；光标值/位置功能（Cursor Value/Location）可以用于查看实际的像素值。
图23-17：线性波谱分离结果图
z如果确信能够使用所有的端元，那么点击Apply a unit sum constraint按钮，再次运行线性波谱分离算法。
♦添加注记并输出影像地图
要获取关于地图制图的额外信息，请参见地图制图专题辅导，《ENVI遥感影像处理实用手册》ENVI User's Guide）或者在线帮助。
♦结束ENVI程序
1.3.总结
我们已经发展了许多各种先进的工具来分析处理成像光谱仪数据（高光谱数据）。
这些工具都很完善成熟，且被有选择地使用到A VIRIS以及其它的数据集中。
在许多我们想要分析研究的领域中，我们可以使用某些高光谱工具分析处理各种可用的多光谱数据。
ENVI允许用户使用为高光谱数据所设计的工具，
来发展使用和分析多光谱数据集的新方法。