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1、精品学习资源ENVI 初步学习和影像增强一试验目的结合 ENVI 软件中文指导书，学习和把握ENVI 软件的基本操作，学会使用ENVI 软件对遥感影像进行分析增强处理，加深对遥感图像处理试验这门课的学习，为以后的实践工作打好坚实的基础二试验数据介绍该次试验所使用数据为甘肃舟曲灾前遥感影像，图像名称为0112024.img ；三试验过程. 软件的基本操作ENVI主工具条：1. 图像的输入与输出 . 第一启动 ENVI,选择File-Open Image File,显现Enter Data Filename 对话框，选择文件的正确路径，0112024.img ，再点击“ OK”打开文件；2. 在打
2、开的 Available BandList 菜单中，可以显示图像的各个波段的基本信息， 其中“ Gray Scale ”为灰色显示，“ RGB Color”为彩色合成，并且可以选择彩色合成的波段，单击“ Load”就可显示图像，打开的图像由三部分组成： Scroll（滚动）窗口、主图像窗口、 以及缩放（Zoom）窗口, 可以使用多个显示窗口组，组中每个窗口的大小都可以调整；其中菜单中的“ New Diaplay ”可以打开一个新的图像；3. 在“ AvailableBandsList ”菜单中选择“ AvailableFilesList ”仍可以显示出遥感图像的基本信息，具体如以下图：欢迎下载
3、精品学习资源4. 如要储存图像，需要在图像所在窗口中选择File-Save Image As-Image File ，弹出Output Displayto Image File对话框；对于单波段图像， 选择 8-bit Color ，而多波段彩色合成图像就选择24-bit Color；图像的储存方式有两种： 一是直接储存为文件；二是选“ Memory”，记忆在“ Available BandsList”菜单中；. 图像增强与变换一空间域增强对单个像元的灰度值进行变换进行增强处理；1. 线性变换线性拉伸： 线性拉伸的最小和最大值分别设置为 0和255，两者之间的全部 其 它 值 设 置 为 中
4、间 的 线 性 输 出 值 ， 在 主 图 像 窗 口 ， 选 择Enhance-Interactive stretch，弹出对话框：（1）线性拉伸： Stretch_Type - Linear选择Options-Auto Apply ，打开自动应用功能；欢迎下载精品学习资源（2）分段线性拉伸： 分段线性对比度拉伸可以通过使用鼠标在输入直方图中放置几个点进行交互地限定；当在点之间供应线性拉伸时，线段在点处连接起来，选择 Stretch_Type Piecewise Linea；r欢迎下载精品学习资源2. 非线性变换高斯拉伸：选择 Stretch_Type-Gaussian；输入拉伸的最小和最大
5、值，要手动地输入所需要的标准差值，选择 Options- SetGaussian Std；v设置高斯标准差3. 平方根拉伸选择Stretch_Type-Square Root；输出直方图用一条红色曲线显示平方根函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示；欢迎下载精品学习资源4. 直方图均衡化选择Stretch_Type-Equalization；输入直方图显示未被修改的数据分布；输出直方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示；5. 直方图规定化选择Stretch_Type Arbitrary. 通过点击或按住鼠标左键绘制输出直方图的线段，在 Output Histogram
6、窗口内绘制输出直方图；任意的直方图将用绿色来显示；输出直方图用红色显示你的直方图，匹配的数据函数用白色曲线；欢迎下载精品学习资源二频率域增强1. 傅里叶变换傅里叶变换：傅立叶分析是一种将图像分成空间上各种频率成分的数学 方法；实际上，快速的傅立叶变换被用来将数据变换成一个复杂的强调 频率分布的图像； ENVI 中FFT滤波包括图像正向的 FFT、频率滤波器的交互式建立、滤波器的应用， 以及FFT向原始数据空间的逆变换； 当前， FFT 处理没有用到 ENVItiling程序，因此能被处理的图像大小受到系统可利用内存的限制； FFT图像是“复数”数据类型，它占用了类似大小的字节图像的 8倍内存；
7、快速傅里叶变换：正向的 FFT 生成的图像能显示水平和垂直空间上的频率成分； 图像的平均亮度值显示在变换后图像的中心；远离中心的像元代表图像中增加的空间频率成分；这一滤波能被设计为排除特殊的频率成分，并能进行逆向变换；（1） 打开一个 TM图像（2） 在主菜单中，选择 Filters-FFT Filtering-Forward FFT；在filter中选择FFTfiltering，然后选择 forward FFT进行快速傅里叶变换；欢迎下载精品学习资源（3） 定义FFT滤波器在主菜单中， 选择Filters-FFT Filtering-Filter Definition ；Circular P
8、ass 为低通滤波， Circular Cut为高通滤波器，在“ Radius”框中输入滤波半径， 50；欢迎下载精品学习资源（4） 方向FFT变换在主菜单中，选择 Filters-FFT Filtering-Invert FFT ；选择FFT变换后的图像选择 Filter Definition图像欢迎下载精品学习资源低通滤波后的结果2. 频率域锐化先对影像进行 FFT变换（使用高通滤波），之后对得到的进行Inverse FFT 变换进而得到锐化处理的影响； 高通滤波器可使信息源的高频通过而对低频加以抑制；由于抑制了反映灰度骤变的边缘特点的低频信息及包含在低频中的孤立点欢迎下载精品学习资源噪声
9、，所以高通滤波起了锐化图像的处理作用；三彩色增强1. 伪彩色增强将亮度值等间隔分割分别赐予不同的颜色， 合成处理的过程；在主图像窗口， 选择overlay Density Slice；将显现 #1 Density Slice对话框，在“ Defined DensitySliceRanges”以下有八个系统默认范畴；在适当的文本框中输入所需 要的最小和最大值，来转变密度分割的范畴；如要重新设置数据范畴到初始值，点击“ Reset ”；欢迎下载精品学习资源2. 假彩色增强将不同波段的影像分别赐予不同的颜色，合成处理的过程；如分别赐予TM 图像1、2、3波段颜色 R、G、B；从AvailableBa
10、nds List 内，选择“ RGBColor ” 切换按钮；在序列中点击所需要显示的红、 绿和蓝波段名；将波段名称导入“R.G.B” 后载入图像得到合成的假彩色图像；欢迎下载精品学习资源321：真彩色合成，即 3、2、1 波段分别赐予红、绿、蓝色，就获得自然彩色合成图像， 图像的颜色与原地区或景物的实际颜色一样， 适合于非遥感应欢迎下载精品学习资源用专业人员使用；432：标准假彩色合成，即 4、3、2 波段分别赐予红、绿、蓝色，获得图像植被成红色， 由于突出表现了植被的特点， 应用特殊的广泛， 而被称为标准假彩色；举例：卫星遥感图像示蓝藻暴发情形我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理； 蓝藻暴发
11、时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物集合于水体表面， 蓝藻掩盖区的光谱特点与四周湖面有明显差异；由于所含高叶绿素A 的作用，蓝藻区在 LandsatTM2波段具有较高的反射率， 在 TM3波段反射率略降但仍比湖水高， 在 TM4波段反射率达到最大；因此，在 TM4（红）、3（绿）、2（蓝）假彩色合成 图像上，蓝藻区呈绯红色，与四周深蓝色、蓝黑色湖水有明显区分；此外，蓝藻暴发集合 受湖流、风向的影响， 呈条带延长， 在 TM图像上呈条带状结构和絮状纹理， 与四周的湖水面也有明显不同；451：信息量最丰富的组合， TM图像的光波信息具有 34 维结构，其物理含义相当于亮度、绿度、热度和湿度；
12、在TM7个波段光谱图像中，一般第 5 个波段包含的地物信息最丰富； 3 个可见光波段（即第 1、2、3 波段）之间， 两个中红外波段（即第4、7 波段）之间相关性很高，说明这些波段的信息中有相当大的重复性或者冗余性；第4、6 波段较特殊，特殊是第 4 波段与其他波段的相关性得很低， 说明这个波段信息有很大的独立性； 运算各种组合的熵值的结果说明， 由一个可见光波段、 一个中红外波段及第 4 波段组合而成的彩色合成图像一般具有最丰富的地物信息， 其中又常以 4，5，3 或 4， 5，1 波段的组合为正确；第 7 波段只是在探测森林火灾、岩矿蚀变带及土壤粘土矿物类型等方面有特殊的作用；正确波段组合
13、选出后， 要想得到正确彩色合成图像， 仍必需考虑赋色问题； 人眼最敏捷的颜色是绿色， 其次是红色、蓝色；因此，应将绿色赐予方差最大的波段；按此原就，实行4、5、3 波段分别赋红、绿、蓝色合成的图像，颜色反差明显，层次丰富，而且各类地物的颜色显示规律与常规合成片相像，符合过去常规片的目视判读习惯； 例如把 4、5 两波段的赋色对调一下，即 5、4、3 分别赐予红、绿、蓝色， 就获得近似自然彩色合成图像，适合于非遥感应用专业人员使用；741：波段组合图像具有兼容中红外、近红外及可见光波段信息的优势，图面颜色丰 富，层次 感好，具有极为丰富的地质信息和地表环境信息；而且清楚度高，干扰信息少，地质可解
14、译程度高，各种构造形迹（褶皱及断裂） 显示清楚，不同类型的岩石区边界清楚，岩石地层单元的边界、特殊岩性 的展布以及火山机构也显示清楚；742：1992 年，完成了桂东南金银矿成矿区遥感地质综合解译，利用1：10 万 TM7、4、2 假彩色合成片进行解译，共解译出线性构造1615 条，环形影像 481 处,并在总结了构造蚀变岩型、 石英脉型、火山岩型典型矿床的遥感欢迎下载精品学习资源影像特点及成 矿模式的基础上，对全区进厅成矿推测，圈定金银A 类成矿远景区 2 处， B类 4 处， C类 5 处；为该区优选找矿靶区供应遥感依据；743：我国利用美国的陆地卫星专题制图仪图像成功地监测了大兴安岭林火
15、及灾后变化； 这是由于 TM7波段（2.08-2.35微米）对温度变化敏捷； TM4、TM3波段就分别属于红外光、红光区，能反映植被的正确波段，并有削减烟雾影响的功能；同时 TM7、TM4、TM3（分别赐予红、绿、蓝色）的彩色合成图的色调接近自然彩色， 故可通过 TM743彩色合成图的分析来指挥林火扩散与把握和灾后林木的复原状况；754：对不同时期湖泊水位的变化， 也可接受不同波段， 如用陆地卫星 MSS，7MSS5，MSS4合成的标准假彩色图像中的蓝色、深蓝色等不同层次的颜色得以区分；从而可用作分析湖泊水位变化的地理规律；3. 彩色变换在图像处理中通常应用的有两种彩色坐标系统； 一种是由红（
16、 R）、绿（G）、蓝（ B）三原色构成的彩色空间或坐标系统，这是我们之前所讲的彩色变化和增强处理的基础；另一种是彩色空间是由色调（H）、饱和度（ S）和明度（ I）三个变量构成的；彩色系统变换主要是指这两种坐标系统之间的变换；具体操作如下： RGB 向HSV 的转换：在主菜单中点击Transforms-Color Transforms（在做正变换的选项中有 RGB to HSV 、RGB to HLS和RGB to HSV（ USGS Munsell）三种方法，点击 RGB to HSV ；接着选择已经彩色合成好的遥感图像，接着在弹出的对话框中选择 display1，显现 RGB to HSV
17、（HLS 、USGS Munsell ）Parameters对话框，选择储存路径后，软件就自动完成了HSV变换；H色度欢迎下载精品学习资源S饱和度V亮度欢迎下载精品学习资源四多图像代数运算BandMath 功能供应了一个灵敏的图像处理工具， 其中许多功能是无法在任何其它的图像处理系统中获得的； 由于每个用户都有特殊的需求， 因此该功能答应用户自己定义处理算法， 并将之应用到打开的波段或整个图像中， 可以依据需要自定义简洁或复杂的处理程序；选择Basic Tools Band Math.在“ Enter an expression” 的文本框内， 输入变量名和所需要的数学运算符；变量名必需以字符
18、“b”或“B”开头，后面跟着5个以内的数字字符；1. 差值法：选择 Basic Tools BandMath. 在“ Enter an expression ” 的文本框内输入 B1-B2，点击 add to list,确定后定义 B1，B2为波段 b1,b2,选择 memory后确定；欢迎下载精品学习资源2. 比值法：选择 Basic Tools Band Math. 在“ Enter an expression ”的文本框内输入 floatB2/floatB3 ，点击 add to list, 确定后定义 B2，B3 为波段 b2,b3, 选择 memory后确定；欢迎下载精品学习资源3.
19、 混合运算法：选择 Basic Tools Band Math. 在“ Enter an expression ” 的文本框内输入 floatB2/floatB3+B4，点击 add to list,确定后定义 B2， B3，B4 为波段 b2,b3,b4 选择 memory后确定；欢迎下载精品学习资源五多光谱图像变换1. 主成分变换主成分分析（ PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐 标系统，以使数据的差异达到最大；这一技术对于增强信息含量、隔离噪声、减 少数据维数特殊有用； 由于多波段数据经常是高度相关的， 主成分变换查找一个原点在数据均值的新的坐标系统，通过坐标轴的旋转
20、来使数据的方差达到最大， 从而生成互不相关的输出波段；主成分（ PC）波段是原始波谱波段的线性合成，它们之间是互不相关的；可以运算输出主成分波段； 第一主成分包含最大的数据方差百分比， 其次主成分包含其次大的方差， 以此类推， 最终的主成分波段由于包含很小的方差 （大多数由原始波谱的噪声引起），因此显示为噪声；由于数据的不相关，主成分波段可以 生成更多种颜色的彩色合成图像；在ENVI主菜单中选择 Transforms-Principal Components-Forward PC Rotation-Compute New Statistics and Rotate，选择 0112024.img
21、 作为输入数据；显现如下 Forward PCRotation Parameters对话框：欢迎下载精品学习资源该对话框参数设置如下：在 “StatsX/Y Resize Factor ” 文本框键入小于 1的调整系数，对运算统计值的数据进行二次抽样；键入一个小于1的调整系数，以提高统计运算的速 度；例如，在统计运算时，用一个 0.1 的调整系数将只用到特殊之一的像元；如需要，键入一个输出统计文件名；点击按钮，选择基本“Covariance Matrix” 或“ Correlation Matrix”；运算主成分时， 有代表性地要用到协方差矩阵； 当波段之间数据范畴差异较大时，要用到相关系数矩
22、阵，并且需要标准化；选用“ File ”或“ Memory”输出；如选择输出到“ File ”，在标有“ Enter Output Filename ”的文本框里键入要输出的文件名；或用“ Choose”按钮选择一个输出文件名；从“ Output Data Type”菜单里，选择需要的输出类型（字节型，整型，无符号整型，长整型，无符号长整型，浮点型，双精度型）；用以下选项，选择输出 PC 波段数；限定输出 PC 波段数，键入需要的数字， 或用“ Number of Output PC Bands ”标签邻近的按钮确定输出的 PC波段数；默认的输出波段数等于输入的波段数；通过检查特点值，选择输出
23、的 PC 波段数；A 点击“ SelectSubset from Eigenvalues ”标签邻近的按钮， 选择“ YES”；特点值将被运算，显现 Select Output PC Bands对话框，列表显示着每一个波段和其相应的特点值； 同时也为全部波段显示出每个波段中包含的数据变化的累积百分比；欢迎下载精品学习资源B 在 “Number of Output PC Bands ” 文本框里，键入一个数字或点击按钮，确定输出的波段数； 特点值大的 PC 波段包含最大量的数据差异； 较小的特点值包含较少的数据信息和较多的噪声；有时， 为储备磁盘空间， 最好仅仅输出特点值大的那些波段；C 在 S
24、elect Output PC Bands对话框里，点击“ OK”；选择Memory 输出，其他的默认， 输出7个主成分波段， 自动加载到波段中同时显现一个主成分特点值的 plot图：在该对话框中选择 EditData Values，查看各成分的特点值的大小：欢迎下载精品学习资源特点值反映了各主成分所占信息量的大小， 从上到下逐步削减， 说明各波段信息量逐步削减， 可以据此运算各成分信息量占总信息量的百分比， 例如， 从上面 数 据 可 以 得 知 ， PC1 图 像 所 占 的 信 息 量 为 740.9951/（ 740.9951+178.3992+29.4076+21.9403+7.60
25、24+2.1608+0.721）8 100%=75.52%；由于主成分图像有 7 个波段，选取了有代表性的前三个波段显示如下：PC1:PC2:PC3:欢迎下载精品学习资源检验主成分与原始数据之间的定量关系：下面来检验各主成分到底与原始的 7个波段数据之间到底是什么定量关系， 这对说明各主成分的含义很有用； 主成分变换的系数矩阵是原始数据协方差矩阵的特点向量矩阵的一个转置， 我们先通过统计运算得到特点向量矩阵如下 （方法参照前面所述），留意数据源选择原始数据0112024.img ：欢迎下载精品学习资源欢迎下载精品学习资源2. 缨帽变换缨帽变换是一种通用的植被指数，可以被用于Landsat MM
26、S或Landsat TM 等数据；对于 Landsat MMS 数据，缨帽变换将原始数据进行正交变换，变成四 维空间（包括土壤亮度指数 SBI、绿色植被指数 GVI、黄色成分（ stuff）指数YVI，以及与大气影响亲热相关的 non-such指数NSI）；对于 Landsat TM 数据，缨帽植被指数由三个因子组成“亮度”、“绿度”与“第三重量”（ Third ）；其中的亮度和绿度相当于 MSS缨帽的 SBI和GVI，第三种重量与土壤特点有关，包括水分状况；对于 Landsat 7 ETM数据穗帽植被指数由六个因子组成“亮度”、“绿度”、“湿度”、以及“第四”、“第五”、“第六”几种重量；选择Transforms Tassled Cap；显现Tasseled Cap Transformation Input File 对话框时，选择0112024.img 文件；用下拉菜单， 选择“InputFileType”（ Landsat 5TM、LandsatMSS、Landsat 7 ETM）；欢迎下载精品学习资源ENVI 将缨帽波段名输入到 AvailableBands List 中，在那里可以用标准 ENVI灰阶或 RGB彩色合成方法显示；欢迎下载