波谱重采样
遥感原理与应用实验报告
《遥感原理与应用》课程Remote Sensing Principle and Application黑龙江工程学院·测绘工程学院2016年10月目录实验一ENVI软件安装与基本功能操作 (3)实验二影像的地理坐标定位和校正 (18)实验三图像融合、镶嵌、裁减 (28)实验四遥感图像分类 (35)加载一幅灰阶影像链接两个显示窗口：图2-1：Interactive Stretching对话框图2-2：ENVI Color Tables对话框图2-4：Cursor Location/Value对话框，显示了所选像素的屏幕值和数据值2.要关闭该对话框，从对话框的下拉菜单中，选择File →Cancel。
交互式的滤波处理ENVI给用户提供了对影像显示窗口进行一些预定义或者自定义的滤波处理的能力（对文件进行滤波处理也可以达到这种效果，它可以通过ENVI主菜单中的Filter 菜单来访问）。
下面的例子将展示如何对主影像窗口中的影像进行预定义的滤波处理。
选择滤波1.从主影像窗口菜单栏中，选择Enhance →Filter，并从下拉菜单中，选择所需的滤波类型，然后将该滤波应用到所显示的影像上。
2.尝试对所显示的影像进行不同的锐化、平滑和中值滤波。
在第二个显示窗口中打开影像并应用不同的滤波1.从可用波段列表对话框底部的下拉菜单中，选择Display #1 →New Display5-4：输出影像地图的Output Display to Postscript）如果有一个大比例的绘图仪，那么将Page页大小改为绘图大小，缩放的影像Postscript文件，该文件能按比例直接绘制在绘图仪上。
注意：只有在能打印彩色输出，并且能使用操作系统标准程序来打印输出文件的前提下，才能创建Postscript文件。
，保存postscript打印设置。
如果不能打印彩色输出，点击5-6：影像到影像配准中所用的Image to Image GCP LIst图5-7：Registration Parameters对话框bldr_tm1.wrp，点击OK。
第五讲高光谱数据分析
第五讲高光谱数据分析高光谱技术可提供空间域信息和光谱域信息，即“谱图合一”，且由图像数据反演出的像元光谱曲线可以与实验室所测的同类地物光谱曲线相类比，因此可以用于鉴别物质，比如鉴别矿物、岩石的类型，区分环境中各种污染物的成分以及农作物、森林的种类等。
一、提取波谱剖面廓线打开文件cup95eff.int，并RGB彩色显示band 183,band 193,band 207。
在主影像菜单栏中选择Tools/Profiles/Z profiles(Spectrum)，打开并显示波谱曲线。
二、采集波谱曲线在Spectral Profile窗口中，选择Options->Collect Spectra，采集绘图窗口中的波谱曲线。
相应的，要将波谱曲线采集到另一个绘图窗口中，先打开一个新的绘图窗口，然后将Spectral Profile窗口中的波谱曲线保存到新的绘图窗口中。
具体步骤如下：1.从绘图窗口的菜单栏中选择Options->New Window:blank,打开一个新的绘图窗口。
2.在先前的绘制窗口中，点击鼠标右键，选择Plot Key，将波谱曲线的名字显示在绘图窗口的右边。
3.在第一条波谱曲线的名字上，点击并按住鼠标左键不放，将波谱曲线的名字拖到新的绘图窗口中，然后松开鼠标左键。
4.在主影像窗口或缩放窗口中移动当前光标像素定位器，从影像中选择一条新的波谱曲线。
重复上面点击拖拽的过程，在新绘图窗口中建立一系列的波谱曲线。
要改变不同波谱曲线的颜色和线形，选择新绘图窗口中的Edit-Data Parameters.每一条波谱曲线的名字/位置都将在Data Parameters对话框中列出。
三、动画显示数据在先前的灰阶影像显示的主影像窗口中，选择Tools-Animation生成动画显示。
弹出的Animation Input Parameters对话框中列出了可用波段列表中的所有波段。
从所有波段中选择一个子集来生成动画。
波谱分析知识点
波谱分析(spectra analysis)波谱分析的内涵与外延：定义：利用特定的仪器，测试化合物的多种特征波谱图，通过分析推断化合物的分子结构。
特定的仪器：紫外，红外，核磁，质谱，（X-射线，圆二色谱等）特征波谱图: 四大谱；X-射线单晶衍射，圆二色谱等化合物：一般为纯的有机化合物分子结构：分子中原子的连接顺序、位置；构象，空间结构仪器分析（定量），波谱分析（定性）综合性、交叉科学（化学、物理、数学、自动化、计算机）作用：波谱解析理论原理是物理学，主要应用于化学领域（天然产物化学和中药化学、有机化学、药物化学等），在药物、化工，石油，食品及其它工业部门有着广泛的应用；分析的主要对象是有机化合物。
第一章紫外光谱（ultraviolet spectra,UV)一、电磁波的基本性质和分类1、波粒二象性光的三要素：波长（λ），速度（c），频率 (v)电磁波的波动性电磁波的粒子性光速 c：c=3.0×10^10 cm/s 波长λ ：电磁波相邻波峰间的距离。
用nm,μm,cm,m 等表示频率v：v=c/ λ，用 Hz 表示。
光子具有能量，其能量大小由下式决定：E = hν = hc/λ (式中E为光子的能量，h为普朗克常数，其值为6.624× 10-34j.s )2、分子的能量组成（能级图）E 分子= E平＋ E转＋ E振＋E电子能量大小： E转< E振< E电子X-射线衍射紫外－可见光谱红外光谱微波吸收谱核磁共振谱内层电子能级跃迁外层电子分子振动与转动分子转动电子自旋核自旋X-射线远紫外近紫外可见近红外中红外远红外微波无线电波0.1~1nm 4~200nm 200~400nm400~800nm0.8~2.5um25~400um0.04~25cm25~1000cm 紫外光谱远紫外（4～200nm）：又叫真空紫外区近紫外（200～400nm）：又叫石英紫外区，最为常用。
电子跃迁类型的影响σ→σ*跃迁：150nm左右，真空紫外区n→σ*跃迁：一般小于200nm 弱吸收，ε约100π→π*跃迁：160～180nm（孤立双键），>200nm (共轭双键）强吸收，ε约104n→π*跃迁：200～400nm 弱吸收，ε约1002.3.表示方法和常用术语发色团：广义上讲，是分子中能吸收紫外光或可见光的结构系统。
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汉化对照
ENVI主菜单中英文对照File 文件Open image file 打开图像文件Open vector file 打开矢量文件Open remote file 打开远程文件Open exteral file 打开特定文件Open previous file 最近使用文件Launch ENVI zoom 启动ENVI zoomEdit ENVI header 编辑头文件Generate test data 生成测试数据Data view 数据浏览Save file as 另存为Import from IDL variable 导入IDL变量Export to IDL variable 导出为IDL变量Compile IDL module 编译IDL程序IDL CPU parameters IDL CPU参数设置Tape utilties：磁带工具Read known tape formats 磁带格式读取各种传感器Read/write ENVI tapes ENVI磁带读写Read ENVI tape 磁带读取Write ENVI files to tape 写入磁带Scan tape and customize dump 浏览磁带并保存Dump tape 转储磁带Scan directory list 扫描目录Change output directory 更改扫描目录Save session to script 作业保存Execute startup script 脚本执行Restore display group 显示恢复ENVI queue manager ENVI队列管理ENVI log manager ENVI日志管理Close all files 关闭所有文件Preferences 参数设置Exit 退出Basic tools 基本工具Resize data(spatial/spectral) 数据重采样（空间子集/光谱子集）Subset data via ROIs 通过感兴趣区裁剪数据（选取子集）Rotate/flip data 旋转/翻转数据Layer stacking 图层堆栈Convert data(BSQ ,BIL ,BIP ) 数据格式转换Stretch data 数据拉伸Statistics 统计Compute statistcs 统计计算View statistics 查看统计文件Sum data bands 数据波段求和Generate random sample 生成随机样本Using ground truth classification 基于地表真实分类影像Using ground truth ROIs 基于地表真实感兴趣区Spactial statistics 空间统计Compute global spatial statistics 全局统计Compute local spatial statistics 局部统计Change detection 变化检测Measurement tool 量测工具Band math 波段运算Spectral math 光谱运算Segmentation image 图像分割Region of interest 感兴趣区Rool tool 感兴趣区Restore saved ROI file 打开感兴趣区文件Save ROIs to file 保存为感兴趣区文件Delete ROIs 删除感兴趣区Export ROIs to EVF 将感兴趣区导出为EVFExport ROIs to n-D visualizer 将感兴趣区导出进行n维散度分析Export ROIs to training data 将感兴趣区导出为矢量训练样本Output ROIs to ASCII 将感兴趣区导出为ASCII码文件Reconcile ROIs 调整感兴趣区Reconcile ROIs via map 利用地图调整感兴趣区Band threshold to ROI 利用波段阈值定义感兴趣区Creat class image from ROIs 利用感兴趣区生成分类图像Creat buffer zone from ROIs 利用感兴趣区生成缓冲区Compute ROI separability 计算感兴趣区分离度Mosaicking 图像镶嵌Pixel based 基于像素镶嵌Georeferenced 基于地理坐标镶嵌Tiled quickbird product 产品镶嵌Tiled worldview product 产品镶嵌Masking 掩膜Build mask 建立掩膜Apply mask 应用掩膜Preprocessing 预处理Calibration utilities 定标工具A VHRRLandsat calibration landsat 定标Quickbird radianceWorldview radianceFLAASH 大气纠正Quick atmospheric correction 快速大气校正Flat filed 平面场定标Log residuale 对数残差定标IAR reflectance IAR 反射率定标Empirical line 经验线性定标Thermal atm correction 热红外大气校正TIMS radiance 热红外多波段扫描仪定标Calculate emissivity 发射率计算General purpose utilities 通用工具Replace bad lines 坏行修补Dark substract 黑暗像元法Apply gain and offset 应用增益和偏移校正Destripe 多带噪声去除Cross-tarck Illumination correction 轨道光照修正Convert complex data complex转换Convert vax to IEEE vax转换为IEEEData-specific utilities 特定数据处理工具各种3.Classification 分类Supervised 监督分类Parallelepiped 平行六面体Minimum distance 最小距离法Mahalanobis distance 马氏距离法Maximum distance 最大似然法Spectral angle mapper 波谱角制图Spectral information divergence 光谱信息散度Binary encoding 二进制编码Netural net 神经网络Support vector machine 支持向量机Unsupervised 非监督分类IsodataK-MeansDecision tree 决策树分类Build new decision tree 新建决策树Edit existing decision tree 编辑决策树Execute existing decision tree 执行决策树Endmember collection 端元收集器Create class image from ROIs 利用感兴趣区生成分类图像Post classification 分类后处理Assign class colors 分类颜色设置Rule classifier 规则分类器Class statistics 分类结果统计Change detection statistics 变化监测统计Confusion matrix 混淆矩阵分析Using ground truth image 基于地表真实影像Using ground truth ROIs 基于地表真实感兴趣区ROC curves ROC曲线Using ground truth image 基于地表真实影像Using ground truth ROIs 基于地表真实感兴趣区Generate random sample 生成随机样本Using ground truth image 基于地表真实影像Using ground truth ROIs 基于地表真是感兴趣区Majority/minority analysis 主要/次要分析Clump classes 分类集群Sieve classes 分类筛选Combine classes 分类合并Overly classes 分类叠加Buffer zone image 缓冲区分析Segmentation image 图像分割Classification to vector 分类结果转换为矢量4.Transform 变换Image sharpening 图像融合HSV HSV融合Color normalized(Brovey) Brovey融合Gram-schmidt spectral shapening Gram-schmidt融合PC spectial sharpening 主成分分析CN spectial sharpening CN波谱融合Band ratios 波段比Principal components 主成分分析Forward PC rotation 正向主成分分析Compute new statistics and rotate 计算统计值分析PC rotation from existing stats 现有统计值分析Inverse PC rotation 反向主成分分析变换Independent components独立主成分分析Compute new stats and rotate 计算统计值分析IC rotation from existing stats 现有统计值分析IC rotation from existing transformMNF rotation MNF变换（最小噪声分离）Forward MNF 正向MNF变换Estimate noise statistics from data 估算噪声分析Previous noise statistics 历史噪声统计Noise statistics from dark data 黑区图像估计噪声Inverse MNF transform 反向MNF变换Apply forward MNF to spectra 波谱应用正向MNF变换Apply inverse MNF to spectra 波谱应用反向MNF变换Color transforms 颜色空间变换RGB to HSVHSV to RGBHLS to RGBHSV to RGBDecorrelation stretch 去相关拉伸Photographic stretch 摄影拉伸Saturation stretch 饱和度拉伸Synthetic color image 合成彩色影像NDVITasseled cap 缨帽变换5.FilterConvolutions and morphology 卷积滤波Texture 纹理分析Occurrence measures 概率统计Co-occurrence measures 二阶概率统计Adaptive 自适应滤波LeeEnhanced lee 增强lee 滤波FrostEnhanced frost 增强forst 滤波GrmmaKuanLocal sigmaBit errorsFFT filtering 傅立叶变换滤波Forward EET 正向傅立叶变换Filter definition 滤波器自定义Inverse FFT 反向傅立叶变换6.Spectial 波谱工具SPEAR tools SPEAR工具THOR workflows 流程化高光谱工具Target detection wizard 目标检测向导Spectial libraries 波谱库Spectial slices 波谱切割MNF rotation MNF变换（最小噪声分离）Pixel purity index 纯净像元指数PPIn-Dimensional visualizer n维数据可视化Mapping methods 制图方法Vegetation analysis 植被分析Vegetation suppression 植被抑制SAM target finder with bandmax 基于bandMax的SAM目标查找提取RX anomaly detection RX异常检测Spectral hourglass wizard 波谱沙漏向导Automated spectial hourglass 自动波谱沙漏向导Spectral analyst 波谱分析Multi range SFF 多谱段SFFSMACC endmember extraction SMACC端元提取Spectial math 波谱运算Spectral resampling 波普重采样Gram-schmidt spectial sharpening Gram-schmidt 波谱融合PC spectial sharpening PC波段融合CN spectial sharpening CN波段融合EFFORT polishing EFFORT 波谱打磨FLAASH FLAASH大气校正Quick atmospheric correction 快速大气校正Build 3D cube 建立3D立方体Preprocessing 预处理Calibration utilitiesA VHRRLandsat calibrationQuickbird radianceWorldview radianceFLAASHQuick atmospheric correctionFlat filedLog residualeIAR reflectanceEmpirical lineThermal atm correctionTIMS radianceCalculate emissivityGeneral purpose utilitiesReplace bad linesDark substractApply gain and offsetDestripeCross-tarck Illumination correctionConvert complex dataConvert vax to IEEEData-specific utilities各种7.Map 配准与镶嵌Registration 几何校正Rigorous orthorectification 严格模型正射校正Orthorectification 正射校正Mosaicking 图像镶嵌Georeference from input geometry 输入几何文件进行几何校正Georeference SPOT SPOT几何校正Georeference SeaWiFS SeaWiFS几何校正Georeference ASTER ASTER几何校正Georefencece A VHRR A VHRR几何校正Georeference ENVISAT ENVISAT几何校正Georeference MODIS MODIS几何校正Georeference COSMO-SkyMed（DGM）DGM几何校正Georeference RADARSAT RADARSAT几何校正Build RPCs构建RPCsCustomize map projections 自定义地图投影Convert map projection 地图投影转换Layer stacking 波段组合Map coordinate converter 地图坐标转换ASCII coordinate conversion ASCII坐标转换Merge old “map_proj.txt”file合并原有map_proj.txt文件GPS-Link GPS连接8.Vector 矢量工具Open vector image 打开矢量文件Create new vector layer 新建矢量层Using existing vector layer基于现有矢量层Using raster image file基于栅格图像文件Using user defined parameters基于用户自定义参数Create world boundaries 创建世界边界Available vectors list 当前矢量列表Intelligent digitizer 智能数字化工具Raster to vector 栅格转矢量Classification to vector 分类结果矢量化Rasterize point data 离散点栅格化Convert contours to DEM 等高线转为DEM9.Topographic地形工具Open topographic file打开地形文件Topographic modeling地形模型Topographic features地貌特征分析DEM extraction DEM提取DEM提取向导提取向导使用现有文选择立体控制点对选择立体匹配点构建核面图像提取DEM编辑DEM立体3D测量3D核面指针Create hill shade image 山体阴影图生成Replace bad values 坏值替换Rasterize point data 离散点栅格化Convert conturs to DEM 等高线转为DEM3D surfaceview３D曲面浏览Outil bathym rie10.Rader 雷达工具Open/prepare rader file 打开/预处理雷达数据文件Calibration 定标Beta noughtSigma noughtAntenna pattern correction 天线阵列校正Slant-to-ground range 斜地校正Incidence angle image 入射角图像Adaptive filters 自适应滤波Texture filters 纹理滤波Synthetic color image 彩色图像合成Polarimetric tools 极化分析工具Synthesize AIRSAR Data AIRSAR数据合成Synthesize SIR-C data SIR-C数据合成Extract polarization sigbatures 极化信号提取Multilook compressed data 数据压缩多视Phase image 相位图像Pedestal height image 图像消隐脉冲高度AIRSAR scattering classification AIRSAR散射机理分析TOPSAR tools TOPSAR工具Open TOPSAR file打开TOPSAR文件Convert TOPSAR data打开TOPSAR数据DEM replace bad value DEM坏值替换11.WindowWindow finder 查找窗口Start new display window 新建显示窗口Start new vector window 新建矢量窗口Start new plot window 新建绘图窗口Start 3D liDAR viewer LiDAR三维浏览器Available files list 当前文件列表Available bands list 当前波段列表Available vectors list 当前矢量列表Remote connection manager 远程连接管理Mouse button descriptions 鼠标按键说明Display information 显示信息Cursor location/value 光标定位/数值信息Point collection 点收集Maximize open displays 显示窗口最大化Link diaplays 关联显示Close all display windows 关闭所有显示窗口Close all plot windows 关闭所有绘图窗口。
大气校正(ENVI)
大气校正（ENVI）大气校正是定量遥感中重要的组成部分。
本专题包括以下内容：∙ ∙ ●大气校正概述∙ ∙ ●ENVI中的大气校正功能1大气校正概述大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，广义上讲获得地物反射率、辐射率或者地表温度等真实物理模型参数；狭义上是获取地物真实反射率数据。
用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧等物质对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。
大多数情况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。
图1 大气层对成像的影响示意图很多人会有疑问，什么情况下需要做大气校正，我们购买或者其他途径获取的影像是否做过大气校正。
通俗来讲，如果我们需要定量反演或者获取地球信息、精确识别地物等，需要使用影像上真实反映对太阳光的辐射情况，那么就需要做大气校正。
我们购买的影像，说明文档中会注明是经过辐射校正的，其实这个辐射校正指的是粗的辐射校正，只是做了系统大气校正，就跟系统几何校正的意义是一样的。
目前，遥感图像的大气校正方法很多。
这些校正方法按照校正后的结果可以分为2种：∙∙●绝对大气校正方法：将遥感图像的DN(Digital Number)值转换为地表反射率、地表辐射率、地表温度等的方法。
∙∙●相对大气校正方法：校正后得到的图像，相同的DN值表示相同的地物反射率，其结果不考虑地物的实际反射率。
常见的绝对大气校正方法有：●基于辐射传输模型∙ ∙♦MORTRAN模型∙ ∙♦LOWTRAN模型∙ ∙♦ATCOR模型∙ ∙♦6S模型等●基于简化辐射传输模型的黑暗像元法●基于统计学模型的反射率反演；相对大气校正常见的是：●基于统计的不变目标法●直方图匹配法等。
既然有怎么多的方法，那么又存在方法选择问题。
这里有一个总结供参考：1、如果是精细定量研究，那么选择基于基于辐射传输模型的大气校正方法。
2、如果是做动态监测，那么可选择相对大气校正或者较简单的方法。
3、如果参数缺少，没办法了只能选择较简单的方法了。
典型地物反射波谱测量与特征分析
典型地物反射波谱测量与特征分析一、实验目的与要求1.实验意义：（1）对光谱测量仪器的认识：ASD野外光谱分析仪FieldSpecPro是一种测量可见光到近红外波段地物波谱的有效工具，它能够快速扫描地物，光线探头在毫秒内得到地物的单一光谱。
FieldSpec分光仪主要由附属手提电脑，观测仪器，手枪式把手，光线光学探头以及连接数据线组成。
通过连接电脑，可实时持续显示测量光谱，使得测量者可以即时获取需要的测量数据。
（2）对课堂内容的认识：地物反射光谱是指某种物体的反射率或反射辐射能随波长变化的规律，以波长为横坐标，反射率为纵坐标所得到的曲线即为反射波谱特性曲线。
影响地物波谱变化的因素：太阳位置（太阳高度角和方位角）。
不同的地理位置，海拔高度不同。
时间、季节的变化。
地物本身差异、土壤含水量、植被病虫害。
2.实验目的：（1）地物波谱数据获取需要使用地面光谱仪，通过该实验学会地面光谱仪的原理与使用方法。
（2）通过对地物光谱曲线分析，比较相异与相似地物反射光谱特征。
认识并掌握典型地物反射光谱特征。
二、实验内容与方法1.实验内容（1）典型地物反射波谱测量选择典型地物类型，使用地物光谱仪，开展地物光谱测量，获得典型地物可见光近红外波段（0.4-2.5微米）的反射光谱曲线。
地物类型：植被（草地、灌丛），水体（不同水深，有无植被），土壤（裸土、有少量植被覆盖土壤），不透水地面（水泥地面、沥青路面、大理石地面）。
（2）地物波谱特征分析a)标准波谱库浏览b)波谱库创建c)高光谱地物识别●从标准波谱库选择端元进行地物识别●自定义端元进行地物识别2.实验方法（1）ASD光谱仪简介FieldSpec Pro型光谱仪是美国分析光谱设备(ASD)公司主要的野外用高光谱测量设备。
整台仪器重量7.2公斤，可以获取350~2500nm 波长范围内地物的光谱曲线，探测器包括一个用于350-1000nm的512像元NMOS硅光电二极管阵列, 以及两个用于1000-2500nm的单独的热电制冷的铟-镓-砷光电探测器。
遥感实习报告envi
遥感实习报告envi篇一：遥感ENVI实习报告遥感报告监督分类实习一、实习内容本次实习的主要内容是监督分类，经过前几次的实习，已经能够初步使用envi软件的基本功能，但对于感兴趣区的操作还不是很熟练，本次实习的主要内容便是对envi软件中感兴趣区的操作。
二、实习过程1、打开文件打开要操作的图像文件，432波段假彩色合成2、选择样本点击菜单条上的basic tools->region ofinterest-->ROI Tool，新建3个感兴趣区，分别为水体，居民区，植被。
颜色分别为蓝色，红色，和绿色。
多选一些样本点，尽可能使它分布均匀。
3.图层叠加点击tool里的layer stacking，将6个波段合成到一副图像里，保存为监督.img4.检测可分离性选择好感兴趣区后，点击File-save ROIS，保存感兴趣区，格式为ROI便于查找。
然后在options里选择Compute ROI separability，选择合成好了的监督.img，检测可分离性。
篇二：ENVI实习报告《遥感原理与方法教学实验》XX年5月目录《遥感原理与方法教学实验》 .............................................. (1)实验一:ENVI图像几何纠正 ................................................ . (1)实验目的 ................................................ ................................................... .. (1)实验要求 ................................................ ................................................... .. (1)实验组织方式 ................................................ ................................................... (1)实验原理 ................................................ ................................................... .. (1)(一) 坐标变换的两种方案 ................................................ . (1)(二) 输出图像的边界大小 ................................................ . (2)(三) 数字图像灰度值的重采样 ................................................ .. (3)实验内容及步骤 ................................................ ................................................... .. (3)实验二：ENVI的监督和非监督分类 ................................................ (9)实验目的 ................................................ ................................................... .. (9)实验要求 ................................................ ................................................... .. (9)实验组织方式 ................................................ ................................................... (9)实验原理 ................................................ ................................................... .. (9)实验步骤及内容 ................................................ ................................................... .. (9)实验目的 ................................................ ................................................... (11)实验要求 ................................................ ................................................... (11)实验原理 ................................................ ................................................... (12)实验过程及步骤 ................................................ ................................................... (12)定义训练样本 ................................................ ................................................... ...................... 13 实验心得 ................................................ ................................................. 错误！未定义书签。
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波谱重采样
波谱重采样是一种信号处理技术，常用于将信号的采样率降低或提高。
在波谱分析中，通常需要对信号进行快速傅里叶变换(FFT)，这需要对信号进行采样。
然而，当采样率不足时，会导致失真和频率混叠等问题。
因此，可以通过波谱重采样技术对信号进行重新采样，以获得更高的分辨率或更低的数据量。
波谱重采样的基本原理是在时域上对信号进行插值或抽取，然后再进行傅里叶变换。
插值可以增加采样率，抽取则可以降低采样率。
在插值时，通常使用线性插值或三次样条插值等方法。
在抽取时，通常使用最近邻抽取或平均抽取等方法。
但需要注意的是，波谱重采样会导致频率分辨率和幅度分辨率的牺牲，因此需要权衡分辨率和数据量。
总之，波谱重采样是一种重要的信号处理技术，在波谱分析中得到广泛应用。
它能够有效地处理采样率不足的信号，提高信号的质量和可视化效果。
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