遥感ENVI水体信息提取实验
提取水体面积实验报告
实验报告提取水体面积一、实验目的：通过监督分类、OTSU算法以及阈值提取法来提取水体，并计算水体面积。
二、实验要求：自行下载遥感数据，用两种以上的方法来提取2013年、2015年、2019年和2021年的水体。
根据数据特征，进行数据预处理、水体提取，波段计算以及分层设色出图。
三、实验材料：Landsat8遥感影像、佛山市shape file文件四、实验平台：ArcMap10.8和Google Earth Engine五、实验步骤：1)水体指数阈值法提取NDWI（归一化差异水体指数）:MNDWI（改进的归一化差异水体指数）：LSWI（地表水指数）：AWEI（自动水体提取指数）以上公式中:p是Landsat光谱波段的反射值，band2(蓝色)、band3(绿色)、band5(NIR)、band6(短波红外)、band7(短波红外)。
·AWEInsh主要用来去除容易与水体混淆的黑色建筑地表，而AWEIs主要是通过移除AWElInsh中不能有效去除的阴影像元而进一步提升水体提取的精度。
·AWEInsh的下标nsh表示该指数适合于阴影不是主要问题的地方AWE: +单下标sh表示该指教主要用来移除阴影，从而提升阴影区域或者其他黑色地表的水体提取精度。
1)导入佛山市的shp文件2)影像去云3)增加水体指数（AWEI、NDWI、MNDWI、LSWI）4)设置研究区域为佛山，并让影像真彩色显示5)显示我们设置的水体指数6)使用地形高程（DEM）数据来对雪和阴影进行掩蔽，只有同时满足AWEI大于-0.005和slope小于10的像素值被保留下来，其他像素值被掩蔽。
7)通过阈值提取水体➢AWEI提取（阈值设置为0.5）➢NDWI提取（阈值设置为0.1）➢MNDWI提取（阈值设置为0.2）8)计算水体面积，并打印出结果9)导出提取的水体影像10)点击run，运行代码结果：AWEI提取水体面积2013年水体面积 2015年水体面积2019年水体面积 2021年水体面积NDWI提取水体面积2013年水体面积 2015年水体面积2019年水体面积 2021年水体面积MNDWI提取水体面积2013年水体面积 2015年水体面积2019年水体面积 2021年水体面积11)在ArcGIS里进行图幅整饰(使用AWEI提取的水体)2)监督分类的svm法提取1)佛山市的shp文件，并显示边框边界显示：2)建立样本数据集共建立了四个样本数据集，分别为water、forest、city和cropland并对每个样本进行颜色选择和属性定义设置完样本：3)对Landsat8影像数据进行去云处理4)选择裁剪范围5)选择栅格数据集6)定义光谱指数7)选择下列波段作为特征8)通过要素集在Landsat-8中选取样本，把landcover属性赋予样本9)精度评价10)计算混合矩阵11)计算并导出水体面积12)点击run，运行代码精度验证2013年 2015年2019年 2021年水体面积2013年 2015年2019年 2021年13)在ArcGIS里进行图幅整饰3)大津算法OTSU的MNDWI水体提取1)导入佛山市的shp文件2)影像去云3)设置landsat8影像的边界，时间范围，云量设置，并让它中值合成，真彩色显示。
遥感图像ENVI水体提取步骤
遥感图像ENVI水体提取步骤数据要求:1. 下载的影像数据，尽量为同日期或者尽量靠近，不能相差时间太长，提供的影像为2004年第259天，1994年第295天，2004年第268天。
其中1994年的影像肯定不行2.下载的影像数据，尽量没有云层覆盖类似这种研究区域中水体部分存在云层时，该影像不能用，需用接近该日期的影像替代。
水体提取步骤如下(一)7个单波段合并成一个文件1.ENVI软件中File-Open Image File,弹出以下对话框，选择文件夹下b1-b7影像并打开，如下:2.将7个波段合成一个影像文件，操作如下图:3.点击Import File,选择所有波段5.点击Reorder Files鼠标拖动，确保波段1-7序号，从b1-b7，排序如下:6(右边窗口设置坐标系如下:UTM,WGS-84,49N 7.定义文件名后，生成一个整的影像文件同理，依次将其他文件夹下的7个波段合并成各自文件。
(二)多个文件镶嵌拼接成一个整的文件注意:该步操作比较复杂，拼接文件可能存在色差不均衡问题，具体请多网上查些资料;1.基于地理坐标进行拼接，操作如下:2.Import Files将上步生成的三个文件导入进来3.分别右键文件名，选择Edit Entry(三个文件操作一致)4.设置Data Value to Ignore背景值为0，羽化距离根据需要设置(不固定);Color Balancing(颜色平衡参数，其中Fixed为以该文件为标准，其他影像进行调整，可对其中一个文件设置为Fixed，其他两个文件设置为Adjust)5.File-Apply，影像拼接拼接结果如下:(三)水体区域提取1.Envi中波段运算，如下:2.输入以下表达式 (b2*1.0-b4)/(b2+b4) gt 0 (可用其他方法，依实际情况而定)3.分别设置算法中各个变量对应的波段，b2表示第3个波段，b4为第5个波段4.根据研究区域进行裁剪，并统计其中为1的像元个数，影像加载显示后，加载矢量文件:5.加载区域shp文件，第一次加载时后缀选择.shp会自动生成一个evf文件，下次打开直接加载evf即可。
envi遥感实验报告
envi遥感实验报告一、实验目的本次 envi 遥感实验的主要目的是通过实际操作和数据分析，熟悉envi 软件的基本功能和操作流程，掌握遥感图像的预处理、信息提取和分析方法，提高对遥感技术的应用能力和数据处理能力。
二、实验数据本次实验所使用的数据为 Landsat 8 卫星的多光谱遥感影像，包括波段 1-7 以及全色波段。
数据覆盖了_____地区，成像时间为_____。
三、实验环境实验使用的计算机配置为：处理器_____，内存_____，操作系统_____。
Envi 软件版本为_____。
四、实验步骤1、数据导入启动 envi 软件，选择“File”菜单中的“Open Image File”选项。
在弹出的文件选择对话框中，找到并选中要导入的遥感影像文件，点击“打开”按钮。
2、辐射定标在 envi 主菜单中，选择“Radiometric Correction”＞“Radiometric Calibration”。
在弹出的“Radiometric Calibration”对话框中，选择要定标的影像文件，设置输出路径和文件名。
根据影像的传感器类型和波段信息，设置相应的参数，如增益、偏移等。
点击“OK”按钮，完成辐射定标。
3、大气校正选择“Radiometric Correction”＞“Atmospheric Correction”＞“FLAASH Atmospheric Correction”。
在弹出的“FLAASH Atmospheric Correction Input Parameters”对话框中，设置输入影像文件、输出路径和文件名、传感器类型、成像时间、地理位置等参数。
点击“OK”按钮，开始进行大气校正。
4、几何校正选择“Geometric Correction”＞“Registration”＞“Image to Image”。
在弹出的“Image to Image Registration”对话框中，选择基准影像和待校正影像，设置匹配点的数量和分布。
遥感影像水体提取实验
基于高分一号卫星多时相数据的洪水监测摘要：本文利用两幅高分一号多光谱影像数据，通过ENVI4.8软件，采用NDVI对黑龙江地区水体进行了提取，并在图像上展示了水体变化区域，计算了水体变化面积。
结果表明：9月9日黑龙江水域面积比8月27日增加了226.6822km。
最后又采用了假彩色合成法展示了水体增加区域。
结果表明：两种方法对水体变化信息的提取具有一致性。
1 数据介绍本作业获得了两幅高分一号TIF数据，分别是8月27日，9月9日。
每幅影像有4个波段，查阅资料得知：1波段波长为0.45-0.52um，属于蓝、青光，2波段波长为0.52-0.59um，属于黄、绿光，3波段波长为0.63-0.69um，属于红光，4波段为0.77-0.89，属于近红外。
图1 0827影像信息图2 0909影像信息2 研究区域由所给数据的经纬度坐标可知，研究区域为抚远县，其地处黑龙江、乌苏里江交汇的三角地带。
地理方位是东经133° 40′ 08″至135° 5′20″,北纬47° 25′30″至48° 27′40″。
图3 研究区域的百度卫星地图2 水体提取方法选择单波段：水体在近红外波段的反射率很低，所以可以设置阈值进行提取。
归一化水体指数 )/()(NIR Green NIR Green NDWI ρρρρ+-=归一化植被指数 )/()(NDVI Re Re d NIR d NIR ρρρρ+-=但单波段方法中阈值的设置需要反复调整，而高分一号数据的1、2波段不完全是蓝、绿光，而3、4波段完全是红、近红外。
所以选择归一化植被指数提取水体。
-1=<NDVI<=1,植被为正值，岩石为0，水体为负值（本方法中有部分将居民区误认为水体了，所以水体的DN 值应该小于某个负值）。
3 图像处理（1）由于两幅影像的分辨率不一致，所以需要对两幅影像进行配准，以0827影像为基础对0909影像配准。
遥感影像各参数提取和运算
遥感影像各参数提取和运算一．实验目的熟悉使用ENVI软件的一些常用功能；学会利用ENVI软件对遥感影像的NDVI和NDWI进行计算，对典型地物的参数信息进行提取和分析。
二．实验内容计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据和热红外的2个波段的亮度温度值；计算NDVI和NDWI；选择水体、土壤、植被和人工建筑等典型地物，每种典型地物至少选择50个样点，提取各个样点的7个TOA反射率值、2个亮温值和2个光谱指数值；针对各个典型地物的遥感参数进行统计分析，至少计算各个参数的Minimum, Maximum, Range and Standard Deviation，利用图表的形式对其进行专业分析。
三．实验数据与实验平台数据：LANDSAT 7 ETM+影像、平台：ENVI 软件四．实验过程与结果分析. 计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率数据和热红外的1个波段的亮度温度值。
实验步骤：（1）计算可见光至短波红外波段的7个波段的TOA反射率：Parameters→输出文件名Main menu →Basic Tools →Preprocessing→Calibration Utilities →LandsatCalibration→选择波段数为6的，点击OK → Reflectance → Edit Calibration图反射率参数设置图反射率转换结果图与原图对比（7,4,3波段，左图为结果图，右图为原图）（2）转换成亮度温度值步骤：Main menu → Basic Tools → Preprocessing →Calibration Utilities → Landsat Calibration →选择波段数为2的，点击OK → Radiance → Edit Calibration Parameters→输出文件名图亮度温度值参数设置图热红外的1个波段的亮度温度值影像计算NDVI和NDWI（1） NDVI计算步骤：Transform →NDVI →选择新生成的6波段反射率文件→OK→输出文件名（2） NDWI计算步骤：Transform → NDVI →选择新生成的6波段反射率文件→OK → NDVI Bands:Red:4;Near IR:2 →输出文件名图对植被和水体的提取影像对比左图是对水体的提取，水体部分高亮度显示，亮度值为1，其他地物为暗色，亮度值为0；右图是对植被的提取，植被部分高亮度显示，亮度值为1，其他地物为暗色，亮度值为0；典型地物遥感参数提取参数提取步骤：Main menu → Basic Tools → Resize Data →选择生成的亮温值波段→Set Output Dims by Pixel Size:Output X/Y by Pixel Size设置为→OK →输出文件名Main menu→ File → Save File As → ENVI Standard → Import File:分别选择：6波段反射率文件、改变像素后的亮温值波段文件、6波段的ndvi文件、6波段的ndwi文件→文件输出建立ROI区域采样:打开上个步骤的汇总文件6、4、3波段→右击图像，选择ROI Tools →ROI_Type：Point →Window：Zoom；→选取不同地物的点→File → Output ROIs to ASCII →选择汇总文件→ Select ALL Items →输出文件名图建立ROI区域采样各个典型地物的遥感参数统计分析（利用ENVI中的spectral Library Builder）步骤：首先打开6波段的反射率影像→ Spectral → Spectral Libraries →spectral Library Builder →first input spectrum →import →form ROI/EVF form input file → 6波段的反射率影像→ Select All Items → OK所提取地物的光谱曲线展示如下图（在旁边标识曲线时，如果用中文名会显示不出来，所以可以在建立光谱库后要改成英文名）对应影像比较分析地物的波谱曲线①完成上个步骤的光谱库后，选中所要打开的地物光谱曲线，点击plot即可显示②导入野外测试的ASD光谱：import → from ASD binary file → ASD文件相对应地物的野外观测光谱数据标准光谱库植被光谱：import →from Spectral library file →spectral library →相对应的标准地物光谱曲线图不同测量手段植被光谱曲线的对比（x轴表示波段范围，y轴表示反射率）结果分析：通过对ETM+遥感影像、野外观测以及标准光谱库中植被光谱曲线的对比可以看出，几种方法处理得出的曲线趋势相似，在ETM+遥感影像中的植被光谱曲线与野外观测的植被光谱曲线比较接近，但ASD光谱仪野外观测的光谱曲线与ETM+遥感影像上的光谱曲线这两种曲线在近红外波段与标准植被光谱反射率大小相差较大，原因在于在野外观测过程中和利用遥感手段获取的影像过程中，会受到天气情况以及大气层反射折射的影响。
遥感ENVI水体信息提取实验
实习一：水体信息提取姓名：XXxx学号：!!!!!!!!!!!!!!!!!!!专业：地理信息科学教师：XXXXX成绩：环境与规划学院二〇一六年四月实验报告一实验目的学习水体光谱的征曲线，掌握应用遥感图像处理软件进行水体波普的差异性分析。
掌握水体提取的常用方法；能够使用ENVI软件进行水体信息提取。
二实验内容遥感探测的水体波谱信息：水可以吸收也可以散射通过水汽界面的波谱辐射能量（Ed），但水的散射会增加天空辐射能量（Eu），而水的吸收则会同时减少Ed和Eu。
遥感影像记录了地表物体的反射信息及其自身向外的辐射信息。
相对于其他地物而言，水体在整个光谱范围内都呈现出较弱的反射率。
在近红外、中红外及短波红外部分，水体几乎吸收了去不得入射能量，因此水体在这些的反射率特别低，而土壤、植被、建筑物等在这些波段吸收能量较小，具有较高的反射率，是的水体与他们具有明显的区别。
水体信息提取有助于确定水体边界、了解水域面积变化、水文水资源要素，提取结果可用于水资源信息统计及相关的辅助决策三实验方案单波段法（阈值）；多波段法（谱间关系法、比值法、归一化差异水体指数（NDWI）、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）1．图像预处理（1）辐射定标：将DN值转成辐亮度File--->open image file--->。
MTL.txt--->spectral--->Preprocessing--->CalibrationUtilities--->Landsat Calibration--->（选择文件），OK--Radiance，File，choose（选择保存地址并命名），Ok（2）BSQ转成BILBasic Tools-->Convert data （BSQ、BIL、BIP）-->-BIL，choose（选择保存地址并命名），Ok（3）Flaash大气校正Spectral--->Preprocessing--->Calibration Utilities--->Flaash—>Mul....Setting-->kanf......--->Band7,Band3,ok-->save，choose（选择保存地址并命名），Apply 加载出真彩色图，并与原始影像作对比2.大气校正前后光谱特征差异：在原始影像和经过大气校正厚的图像上选取相同位置的点，分别点击在显示窗口里Tools-->Profiles-->z profile结果对比分析：从上述的结果展示以及曲线图对比可以看出，校正后的影像数据比校正前的更为清晰，曲线图上可以看出校正后的整体曲线平滑至上与实际的地物波普曲线趋势相同，结果精度满足需求。
基于envi的海岸线提取步骤
基于envi的海岸线提取步骤
海岸线的提取是遥感影像处理中的重要任务，可以使用ENVI软件进行海岸线的提取。
以下是基于ENVI的海岸线提取步骤：
1. 数据准备，首先需要获取高分辨率的遥感影像数据，包括多光谱或高光谱影像，以及数字高程模型（DEM）数据。
这些数据可以通过卫星或飞机获取。
2. 数据预处理，对获取的遥感影像数据进行预处理，包括大气校正、几何校正、影像配准等，以确保数据质量和准确性。
3. 水体提取，利用ENVI软件中的水体提取工具，可以将影像中的水体区域提取出来，得到水体掩模。
4. 边缘检测，使用ENVI中的边缘检测工具，对水体掩模进行边缘检测，以便找到海岸线的大致位置。
5. 海岸线提取，利用ENVI中的特征提取或者分类工具，结合边缘检测结果和其他地理信息数据，可以进行海岸线的精确提取。
可以根据不同的地貌特征和海岸线类型，选择合适的提取方法和参
数设置。
6. 结果验证，提取出的海岸线需要进行验证和修正，可以通过
地面调查、其他地理信息数据对比等方法进行验证，确保提取结果
的准确性和完整性。
7. 结果分析，最后对提取的海岸线数据进行分析，可以结合其
他环境数据进行综合分析，为海岸带资源管理和环境保护提供支持。
总之，基于ENVI的海岸线提取需要经过数据准备、预处理、水
体提取、边缘检测、海岸线提取、结果验证和结果分析等多个步骤，需要综合运用遥感影像处理和地理信息分析技术。
这些步骤可以帮
助用户从多个角度全面完整地提取海岸线信息。
ENVI图像校正与水体提取
ENVI实习报告课程：《遥感原理与应用》专业：班级：学生姓名：学号：指导教师：指导教师职称：完成时间：实习项目列表上机实习一 ENVI 基本操作与遥感图像认知一、实习目的1）学习ENVI基本操作如打开图像、格式转换、波段组合、拉伸显示等；2）利用ENVI自带的光谱库制作典型地物光谱反射曲线并观察；3）从高光谱图像和多光谱图像上制作典型地物反射特性曲线；4）观察不同影像上各类地物的光谱特征和空间特征。
二、实验数据Landsat8、worldview、QuickBird、IKONOS、ALOS等卫星影像以及机载超光谱影像。
三、上机实习要求与思考题（1）打开各种不同图像，查看源文件信息，改变显示波段，改变显示拉升格式，并将文件输出保存为TIF格式。
图1.1查看源信息图1.2保存为tif（2）打开Landsat8影像选择不同的显示波段组合，观察不同组合下各类地物的不同颜色，思考分析原因；对worldview影像也进行类似操作。
图1.2观察不同显示波段对worldview影像也进行类似操作。
图1.4观察worldView不同显示波段（3）打开QuickBird影像后，选择不同的不同的拉升方式，观察显示效果，思考为何要进行拉升？当选择无拉升方式时，QuickBird影像显示为一片白色，分析原因。
图1.5 影像拉伸影像拉伸：增大对比度，加大灰度值范围，使影像细节更加清晰。
（4）利用ENVI自带的ASTER光谱库数据，制作几种典型地物的光谱曲线图，地物包括：落叶林、草地、水（例如自来水Tap water）、土壤（可选光谱库里任意一种土壤）、水泥（concrete）、沥青（asphalt）图1.6 光谱曲线图（5）在Landsat8影像和机载超光谱影像等各种影像上制作典型地物光谱曲线图。
图1.6 光谱曲线图四、提取原理与过程1. 图像打开与显示：（1）打开文件点击File –> Open菜单或者按钮打开 ENVI 图像文件或其它所支持的格式遥感图像文件。
- 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)。
遥感ENVI水体信息提取实验
实习一：水体信息提取姓名：XXxx
学号：!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
专业：地理信息科学
教师：XXXXX
成绩：
环境与规划学院
二〇一六年四月
实验报告
一实验目的
学习水体光谱的征曲线，掌握应用遥感图像处理软件进行水体波普的差异性分析。
掌握水体提取的常用方法；能够使用ENVI 软件进行水体信息提取。
二实验内容
遥感探测的水体波谱信息：水可以吸收也可以散射通过水汽界面的波谱辐射能量（Ed），但水的散射会增加天空辐射能量（Eu），而水的吸
收则会同时减少Ed和Eu。
遥感影像记录了地表物体的反射信息及其自身向外的辐射信息。
相对于其他地物而言，水体在整个光谱范围内都呈现出较弱的反射率。
在近红外、中红外及短波红外部分，水体几乎吸收了去不得入射能量，因此水体在这些的反射率特别低，而土壤、植被、建筑物等在这些波段吸收能量较小，具有较高的反射率，是的水体与他们具有明显的区别。
水体信息提取有助于确定水体边界、了解水域面积变化、水文水资源要素，提取结果可用于水资源信息统计及相关的辅助决策
三实验方案
单波段法（阈值）；
多波段法（谱间关系法、比值法、归一化差异水体指数（NDWI）、改进的归一化差异水体指数（MNDWI）
1．图像预处理
（1）辐射定标：将DN值转成辐亮度
File--->open image file--->。
MTL.txt--->spectral--->Preprocessing--->C alibration Utilities--->Landsat Calibration--->（选择文件），OK--Radiance，File，choose（选择保存地址并命名），Ok （2）BSQ转成BIL
Basic Tools-->Convert data （BSQ、BIL、BIP）-->-BIL，choose（选择保存地址并命名），Ok
（3）Flaash大气校正
Spectral--->Preprocessing--->Calibr ation Utilities--->Flaash
—>
Mul....Setting-->kanf......--->Band7, Band3,ok-->save，choose（选择保存地址并命名），Apply
加载出真彩色图，并与原始影像作对比
2.大气校正前后光谱特征差异：
在原始影像和经过大气校正厚的图像上选取相同位置的点，分别点击在显示窗口里Tools-->Profiles-->z profile
结果对比分析：
从上述的结果展示以及曲线图对比可以看出，校正后的影像数据比校正前的更为清晰，曲线图上可以看出校正后的整体曲线平滑至上与实际的地物波普曲线趋势相同，结果精度满足需求。
地物的光谱信息被还原，才能进行定量化的遥感处理。
1.计算水体指数
Basic Tools-->Band Math->在Enter an expression下面输入公式->add to
list->OK->选择对应波段，choose，（选择保存地址并命名），OK。
加载出二值图
(1)TM 5< T的水体提取结果，率定后阈值为0.07。
（公式：b1<700）
(2)TM2 / TM5的水体提取结果：固定阈值为1.3。
（公式：b2/b5>1.3）
(3)TM2 + TM3 > TM4 + TM5的水体提取结果。
（公式：b2+b3>b4+b5）
(4)NDWI=（TM2-TM4）/（TM2+TM4）。
（公式：
fix(((flort(b2)-b4)/(b2+b4))*10000) ）
NDWI NDWI >0
(5) MNDWI=(TM2-TM5) / (TM2+TM5) （公式类似上面）
MNDWI MNDWI > 0
四 结果分析
TM5<T
TM2/TM5
(TM2+TM 3)>
(TM4+TM NDWI MNDWI
5)
整体图
太
湖
区
域
长
江
周
边
细
小
水
体
分析得到，
在水体提取的整体效果方面，总体上用MNDWI提取的水体信息最多，单波段阈值法提取效果最差，因此适用于地形起伏较大阴影较多的
山区地区的信息提取。
在局部地区（太湖流域），比值法取得的信息可以更多的反应信息。
在提取小面积水体方面，MNDWI对水面宽度较窄的河流等小水体混合像元效果最好，比值法和NDWI反映到的水体信息较少，表明在提取细小水体上不适合采用这两种方法。
比值法可以提取到更多的细小水体信息。
在地类复杂的区域中，NDWI只在非山地的植被区域较好；MNDWI、NDWI在建筑居民用地区域较好，却难以区分部分山体阴影和水体；而(TM2+TM3)>(TM4+TM5)在山体和农林区域较好却难以区分部分建筑居民地和水体。