ENVI处理昌平区遥感影像(实例).ppt

处理工作对象：航遥中心己经作过影象融合(和印度卫星)，且进行了假彩色合成。本项处理的任务是将图象与矢量数据图配准并分乡镇整饰出图。,处理工作中需注意事项：1、格式转换：在ENVI中，被认可的矢量格式有ARCINFO、ARCVIEW、DXF、MIF、由MAPGIS中转出的*.e00文件(注意，ENVI3.2不接受高版本的ARCINFO的*.E00，可在MAPGIS中转在低版本的*.e00文件，或转成ARCVIEW文件、DXF、MIF等格式的文件。),2、如果矢量数据的数据量较大，最好不要转成DXF格式的文件。因DXF格式的文件数据量更大，ENVI3.2无法处理，可能的原因是ENVI对被处理的矢量文件大小有限制。,3、分区纠正：在昌平区有平原和山区，利用土地利用现状图中的地理要素对遥感影像进行几何校正，对平原来说，效果还比较理想，但对山区来说，则误差较大(反之也是如此)。因此，在选取GCP进行处理时，平原区与山区应分别进行。在平原区内，GCP数量应在30-150个，平均1个GCP/km2,这样才能保证精度。,4、在图像显示及输出时，ENVI3.2有“2%line自动拉伸”(2%lineAutoStrech)功能，这会使图像中的建筑物变成鲜艳的品红色，与处理图象的质量要求不符。所以在校正过程中，不要进行任何拉伸处理（若要进行拉伸处理应在图像融合前进行）。,5、用Photoshop5.0对乡镇分幅图整饰。6、图像打印输出幅面大小与比例尺的计算：象素大小(5米)图像象素列比例尺=打印输出图幅的宽度象素大小(5米)图像象素行比例尺=打印输出图幅的长度,打开文件,文件菜单,ENVI栅格文件的扩展名为：*.img；与其对应的栅格文件的头文件扩展名为*.hdr。,一、打开文件,1、选择File/OpenImageFile菜单，按c:RsiEnvi32data*.img,2、弹出AvailableBandsList对话框，可看到文件所含有的波段。,美国于1972年在世界上第一次发射了第一颗真正的地球观测卫星Landsat-1，到目前为止Landsat计划已经发射了1号7号卫星，其中第6颗卫星1993年10月发射后脱离轨道失去联系，第7颗卫星1999年4月发射成功，现在正常运行的是4、5号卫星。,(1)轨道参数Landsat-4/5号卫星采用高度为705km、轨道倾角为98的太阳同步准回归轨道，通过赤道时刻为地方平均时上午9：39，它用16天对整个地球观测一遍，第17天返回到同一地点的上空（17日回归）。,(2)观测仪器Landsat-4/5号卫星上搭载有多光谱扫描仪（MSS）和专题扫描仪（TM）两种传感器，两种传感器都采用光学机械扫描方式获取地面目标的图象，MSS的瞬时视场角IFOV为80m,TM的IFOV为30m,地面上的观测宽度为185km，数据通过跟踪与数据中继卫星TDRS(TrackingAndDataRelaySatellite)传送到地面。,Landsat的数据被世界上15个地点的地面站所接收，它是现在利用的最为广泛的地球观测数据，主要用于陆地的资源勘察、环境监测等领域。TM数据（包括热红外波段）对沿海地区的环境监测也很有效。,TM观测参数,3、选择色彩显示模式：GrayScale灰度模式RGBColorRGB模式4、选择波段：GrayScale：1RGBColor：743,5、显示图象，按LoadBand。按下NoDisplay钮，变成NewDisplay，松开鼠标，按钮变成Display#1。以后按下Display#1，可指定在几号窗口显示图象。Fold：6个波段在一行显示。注意，单击图象窗口右上角的x，只是关闭了显示窗口，并没有关闭文件。要在AvaliableBandsList对话框中，按File/CloseSelectedFile菜单关闭文件。另外，ENVI可直接打开*.tif格式的图象。,二、叠加矢量数据,ENVI矢量文件的扩展名为*.evf。在Image窗口中，有两个按钮，Function和Cancel。若没有，按鼠标右键开关这两个按钮。,1、在Image窗口中，按Function/Overlays/VectorLayers菜单，弹出Display#1VectorParamters对话框，按File/OpenVectorFile/ENVIVectorFile。,2、弹出EnterEVFFilenames对话框，按*.evf。,3、弹出AvaliableVectorsList对话框，出现矢量文件的名字。在Display#1VectorParamters对话框，也出现矢量文件的名字，并高亮显示；单击CurrentLayer右边的颜色框，可改变矢量线的颜色，再按Apply钮。,在Display#1VectorParamters对话框中还有三个按钮：RemoveLayer不显示，不关闭当前选中的矢量文件。EditLayers编辑颜色、线形、厚度（不按比例）。ClearLayers不显示，不关闭打开的所有矢量文件。,4、在AvailableVectorsList对话框中选中一个矢量文件，按LoadSelected，弹出LoadVectorL对话框，可选择矢量文件将要显示的窗口。按RemoveSelected可关闭此文件。,地理编码,对地形图进行地理编码的基本思想,给扫描数字地形图上自带的公里网格点赋以地理坐标，从而使栅格图像实现地理编码，成为地理参考图像，可以作为遥感影像几何误差校正的标准图像。,地理编码具体步骤,1、运行ENVI，打开要编码的地形图，选择Register/SelectGroudControlPoints/ImagetoMap。,2、弹出ImagetoMapRegistration对话框，在SelectRegistrationProjection中选择GKZone20(Puldova1942)；然后设置分辨率为0.635*0.635，单击OK钮。3、弹出GroundControlPointsSelection对话框，单击ChangeProj.按纽，在弹出的ProjectionSelection窗口中选择GKZone20(Puldova1942)。,4、在地形图上找到位于最外围的公里网格点并单击它，在GroundControlPointsSelection对话框中填入它的地理坐标，然后单击AddPoint钮。重复步骤4，直至选完最外围的四个点。,5、选中四个点后，可先在GroundControlPointsSelection对话框中输入公里网格点的坐标，再按Predict钮。此时，ENVI可以预测输入坐标所指定的点位，根据图像进行调整。直到地形图上所有的网格点全被选中。注意，控制点选取的原则是先四周后中间，所以前四个点一定要能控制整张地形图，尽量选择位于地形图四个边角的点。,6、控制点选完后，要把其中残差较大的剔除，要求残差控制在1米以内(对于本次实验来说）。,7、在GroundControlPointsSelection对话框中，选择Options/WarpFile.，在弹出的InputWarpImage对话框中选择要编码的地形图；弹出RegistrationParameters对话框，单击Choose按纽，选择要保存的文件名，单击OK钮。,对图像作掩膜的方法,显示不规则区域图像的方法。,1、屏幕矢量化需要掩膜的区域边界，存入*.evf文件。,2、按File/OpenVectorFile/ENVIVectorFile(.evf)菜单，打开区域边界矢量文件。,3、按BasicTools/Masking/BuildMask菜单，在弹出的MaskDefiniti对话框中，选择显示窗口。,4、在弹出的MaskDefinition对话框中，按Options/ImportEVFs钮。在弹出的MaskDefinitionInputEVFs对话框中，选中层名，按OK钮。,5、在弹出的MaskDefinition对话框中，按Choose钮指定输出文件的路径和文件名，按Apply钮。,6、按BasicTools/Masking/ApplyMask,7、在弹出的Applymask对话框中选择InputFile，按SelectMaskBand选择mask层。,8、在OutputDisplaytoImageFile对话框中，按Choose钮指定输出文件的路径和文件名。按OK钮。,9.在AvailableBandsList窗口中,将mask三个波段的数据按RGBColor模式进行操作,基本工具-光标位置/值,一、查看光标位置及光谱值,1、按BasicTools/CursorLocation/Value菜单。在图象窗口移动光标，可查看光标所指像素的坐标位置、投影方式及其光谱值。,二、测量工具,按BasicTools/MeasurementTool，弹出DisplayMeasurementTool对话框。,菜单意义,1、文件（File）：保存点到ASCII文件关闭对话框,2、类型（Type）：多边形、折线、矩形、椭圆,3、单位（Units）：像素、米、千米、英尺、码尺、英里、海里,4、面积（Area）：单位、英亩、公顷,5、选项（Option）：以连线显示、以点显示、以像素为单位、大地坐标、经纬度,Display：在哪组窗口显示及在哪个小窗口操作，暂时关闭按off。,当类型选中多边形或折线时，在操作小窗口中单击多边形或折线的转折点，完成后按右键。当类型选中矩形或椭圆时，在操作小窗口中拖拽鼠标。,注意事项,屏幕矢量化,在栅格图像中提取矢量线（如行政界线），要用到屏幕矢量化功能。1、运行ENVI，打开要矢量化的图象，在Image窗口中，按Functions/Overlays/VectorLayers菜单。,2、在弹出的Display#1VectorParameters对话框中，按Options/CreatNewLayer菜单。3、在弹出的NewVectorLayerParameters对话框中，LayerName下输入矢量层名，按Choose钮，输入矢量文件的路径名及文件名。,4、此时弹出AvailableVectorsList对话框，显示刚才创建的矢量层名。在Display#1VectorParameters对话框中，也显示刚才创建的矢量层名，并高亮显示；如果想矢量化多边形，按Mode/AddNewPolygon，在Window右侧选择操作窗口，如Image。,在Image窗口中矢量化，在多边形的转折点单击鼠标，然后击鼠标右键，此时多边形中心出现一个红色的菱形，每个转折点也用菱形标示。再击鼠标右键，此时菱形标示消失，屏幕上显示矢量化的多边形。,矢量化,5、按File/SaveChangestoFile菜单，保存文件。注意，一个文件只能有一个层。否则，新创建的层会覆盖原层。,数据融合,1、数据融合的含义:,遥感图像信息融合是将多源遥感数据统一在同一地理坐标系中，采用一定的算法生成一组新的信息或合成图像的过程。,多源遥感数据指的是具有不同的空间分辨率、波谱分辨率或时相分辨率，把它们各自的优势综合起来，就可以弥补单一图像上信息的不足，这就是信息融合。融合后的数据不仅扩大了单一图像信息的应用范围，而且大大提高了遥感影像分析的精度。,例如：分辨率为5.8米的印度卫星IRS是全色波段，即黑白两色的，没有光谱信息；美国Landsat系列的TM数据是分波段的，用7、4、3三个波段进行假彩色合成后的数据具有很好的光谱信息，但这三个波段的空间分辨率是30米，所以把这两种数据进行融合，所得到的结果兼有两种数据的优势，既有光谱信息又有较高的分辨率。,2、数据融合的步骤：,1）对两种数据源进行几何配准，使其具有同一的地理坐标系，可以分别对两种数据用共同的地形图或现状图进行配准，或者直接用高分辨率的IRS数据对TM数据进行配准。,2）对低分辨率的TM数据进行像元分割，即重采样。3）对配准后的结果进行剪切，剪切成和高分辨率的IRS数据一样大小（一定要完全一样，否则无法进行融合）前三步也可以说是数据融合的准备工作。4）数据融合,几何配准：,（1）分别打开IRS和TM数据文件。（2）在ENVI主菜单的RegisterSelectControlGroundPointsImagetoImage（3）采点（原则：先周围后中间、分布均匀）（4）重采样warp,3.数据融合在ENVI中实现的操作步骤：,切图：,（1）明确IRS图像。（2）点击warp后的TM图像窗口的Functions-InteractiveAnalysis-CurorLocation/Value和PixelLocator（3）在“PixelLocator”窗口中选中PixelCoord,UseOffset选择为Yes;,（4）在Sample和Line文本框中分别输入1、1，单击Apply按钮，在“CursorLocation/Value”窗口中即可看到对应的TM图像的同名位置，窗口中Map:646.00E,1429.00NMeters就是相应的起始点，同样在在Sample和Line文本框中分别输入最大行列号18938、14084，单击Apply按钮，“CursorLocation/Value”窗口中Map:19583.00E,15512.00NMeters就是相应的结束点；,（5）单击warp后的TM图像窗口的Functions-OutputDisplay-ImageFile，弹出“OutputDisplaytoImageFile”窗口；,（6）单击弹出窗口中的SpatialSubset按钮，弹出“SpatialSubset”窗口，在该窗口中输入要输出图像的起始和终止位置（Samples从646to19583,Lines从1429to15512),单击OK。（7）在输出文件窗口中选择文件存储的路径和文件名，单击OK，运行保存即可。,融合：,（1）打开IRS和TM图像。（2）单击ENVI主菜单中的TransformsImageSharpeningIHS，弹出“SelectInputRGB”窗口。（3）选中TM图像的显示窗口,（4）弹出“HighResolutionInputFile”窗口，在该窗口中选中IRS数据，单击OK（5）在弹出的“IHSSharpeningParameters”窗口中选择输出文件的路径和文件名称，运行完毕即可。注意：假彩色合成用TM7、4、3波段。,图像对图像精校正,：,以1：1万地形图为基准（真值），使用Envi3.2软件，利用同名地物点作为控制点对遥感图像进行校正。操作步骤如下,1、分别打开地理编码后的分幅地形图文件和遥感图像文件。,2、点击主菜单的Register/SelectGroundControlPoints/ImagetoImage命令。,3、弹出ImagetoimageRegistration对话框，在BaseImage中选分幅地形图文件所在的窗口；在WarpImage中选遥感图像文件所在的窗口。按OK钮。,地形图,遥感图象,4、弹出GroundControlPointsSelection对话框。,5、在地形图窗口上找出一点，单击鼠标左键（表示选中该点）。6、在遥感图像窗口上找出对应于地形图的同名地物点，单击鼠标左键。,7、在GroundControlPointsSelection窗口中，点击AddPoint，则地形图上的某点坐标值与遥感图像对应点的坐标值都输入到GCP窗口中。,点击,8、重复5-7步，直至在一个分幅图范围中找出1520个控制点，保存控制点。在GroundControlPointsSelection窗口中，按Option/WarpFile菜单，作一次多项式运算，进行几何误差校正。,找控制点时，应先四周后中心，开始的四个同名点应选择明显的地物，以保证其准确性。找出四个以上的控制点后，只要进行步骤5的操作，然后使用GCP窗口中的Predict按键，则可自动找出遥感图像中对应点的位置。这时还需要在图像窗口中调整其至准确位置。,注意事项,9、用图像对图像校正速度慢，可改用图像对地图校正。方法是：在基准图像的Image窗口中，按Functions/InteractiveAnalysis/PixelLocator菜单，弹出PixelLocator对话框,10、点击主菜单的Register/SelectGroundControlPoints/ImagetoMap命令。在弹出的ImagetoMapRegistration对话框中，选择被校正图像显示的窗口，投影方式，分辨率设定为5.8*5.8米。弹出GroundControlPointsSelection对话框。在图像对图像GroundControlPointsSelection对话框中选中点1，在PixelLocator对话框中按Export钮，在图像对地图GroundControlPointsSelection对话框中，按AddPoint，直至选完全部的点。,11、在图像对地图GroundControlPointsSelection对话框中，按Option/WarpFile菜单，校正算法为一次多项式，重采样算法为三次卷积，进行误差校正。,一次多项式,三次卷积,对1：10000分幅地形图大小的遥感影象图进行几何校正，如果没有准确的参考图件，可用1：10000地形图进行校正。在选取地面控制点时，山区的遥感影像图中，绝大部分是连绵不断的群山，即使有明显的河流经过，也由于成像时的水位与地形图成图时的水位不同而无法选取地面控制点。山区人口稀少，居民点几独立工矿等边缘明显的地物点很少。这时只能选取地性线的交汇点。,注意事项,山体的最高点。在地形图上，大部分山峰都标注出了准确位置，并附有高程值。山峰都位于分水岭上，分水岭也是阴坡阳坡的分界线。在上午成像的遥感影像图上，阴坡比阳坡颜色暗，因此山峰在遥感影像图上都位于亮绿色和暗绿色的交界线上,注意事项,几条山谷线的交汇点。在地形图上，可以找到山谷线，几条山谷线的交汇点就是山谷的最低点。在实际地面上，山谷线可能是公路或农路。上午阳光毫无遮拦地照在山谷上，反映在遥感影像上就是几条亮绿色的交汇点。,注意事项,值得一提的是，在遥感影像中，阴坡、阳坡、山峰、山谷线与我们的感觉不一致。上午，阳坡受阳光直射，在遥感影像中表现为亮绿色，阴坡背光，表现为暗绿色，因此，处在北暗南亮的线为山脊线，北亮南暗的线为山谷线。,注意事项,质量检查标准：依据*wrap.pts运算处理后,抽点检查处理精度,图象中明显地物点的中误差在5米之内（图面误差0.5毫米）,检查方法：（操作步骤）,在处理后的图象中选取5-7个明显地物点与1:1万地形图的同名地物点比较,6个或6个以上的点位误差小于5米。(允许一个点误差大于5米、小于7.5米.),遥感图像分类、统计与融合,遥感图像分类和统计（雷达影像图）,分类：是将图像的所有像元按其性质分成若干个类别的技术。分类是用来提取信息的必要手段。如在遥感影像图上把土地利用分为：耕地、建筑用地、林地、坑塘、水系等。实验所用到的雷达影像图是用来监测耕地被破坏的情况，因此把其分作建筑用地、坑塘、其他用地三类。,监督分类和非监督分类,监督分类的思路是根据类别的先验知识确定判别函数和相应的判别准则，先选定一定数量的已知类别的样本训练区，由训练区的特征值确定判别函数中的待定参数，然后将未知类别的样本的观测值代入判别函数，在依据判别准则对该样本的所属类别做出判定，从而实现所用地区的分类。,监督分类,监督分类的方法有很多，实验中用到的是最小距离法。,在计算机中的实现：,1、首先选定训练区2、计算机自动对所选训练区的特征值进行统计分析3、根据所选择的分类方法，也就是不同的判别函数和判别准则，计算机自动实现整体分类,非监督分类：,没有先验知识，直接把样本划分为若干个类别的方法就是非监督分类，或者称作聚类。它是根据相似性对样本进行合并或分离的。常用的非监督分类方法主要有两种：K-均值算法（K-means）和迭代自组数据分析算法（ISODATA）。,图像滤波：,分类之前首先进行图像滤波处理。图像滤波是为了消除图像中无关的数字信号、噪声，提取和增强一些有用的信息，不同的滤波方法可以达到不同的目的，如低通滤波可以消除噪声，高通滤波可以增强边缘信息，方向滤波可以提取一定方向上的图像信息。实验中用到低通滤波和中值滤波，是为了消除噪声和增强有用信息。,分类后处理：,计算机自动分类的结果需要改善，因此要进行分类后处理。分类后处理包括合并(clump)、滤掉(sieve)细碎图斑和合并类别(combine)。实验中主要用到clump和sieve。统计面积：对分类后的各类别进行面积统计。,实验内容：,1、图像滤波：对原始图形首先进行5*5的低通滤波，然后在此基础上进行7*7的中值滤波。2、选择训练区，分做三个类别：建筑用地、坑塘、其他用地。3、监督分类4、分类后处理5、面积统计6、非监督分类,图像滤波处理：,1、打开原始雷达图像文件；,2、在ENVI主菜单中，Filters/Convolutions/LowPass，选择要进行滤波处理的文件；,3、在弹出的ConvolutionsParameters窗口中，低通模板的大小选5，选择输出路径和文件名；（以前一文件为基础，再进行中值滤波）,4、在ENVI主菜单中，Filters/Convolutions/Median，选择要进行滤波处理的文件。5、在弹出的ConvolutionsParameters窗口中，模板的大小选7，选择输出路径和文件名。,选择训练区：,1、在滤波处理后图像文件中，Fuctions/RegionofInterest/DefineRegionofInterest;,2、在弹出的RegionofInterestControls窗口中，建立三个类别，建筑用地、坑塘和其他用地，颜色分别用红、蓝、黄；,3、在各自类别中选择样本区（各选4个）；,4、保存样本区文件为*.roi;,监督分类：,1、在ENVI主菜单中，Classification/Supervised/MinimumDistance;,2、选择要进行分类的文件和样本文件；,3、选择要输出文件的路径和文件名。RulerImage选No,选NO,分类后处理：,1、在ENVI主菜单中，Classification/PostCluassification/ClumpClasses;,2、在ENVI主菜单中，Classification/PostCluassification/SieveClasses;（可以多次进行clump和sieve处理，知道结果满意为止。）,计算机自动处理的结果总是难以满足要求，因此采取人工干预的方法再处理，可用Photoshop进行处理。,统计：,在ENVI主菜单中，Classification/ClassStatistics，选择要统计的文件和输出的文件，统计出来的是像素点数，在根据图像分辨率计算出面积。,非监督分类：,Classification/Unsupervised/K-mean或IsoData.,用矢量图对图像精校正,以矢量图为基准（真值），使用Envi3.2软件，利用同名地物点作为控制点对遥感图像进行校正。操作步骤如下：,1、分别打开带有地理坐标的矢量图文件和遥感图像文件。,2、点击主菜单的Register/SelectGroundControlPoints/ImagetoMap命令。,3、弹出ImagetoMapRegistration对话框，选择高斯-克吕格投影20度带（GKZone20），分辨率为5.8*5.8米。,4、弹出GroundControlPointsSelection对话框,5、在矢量图窗口上找出一点，单击鼠标左键（表示选中该点）。在VectorWindowParameters#1对话框中，按Export钮。要想放大显示矢量数据，按住Ctrl键，在矢量图窗口中拖拽；要想复原显示矢量数据，按住Ctrl键，在矢量图窗口中单击鼠标左键。,6、在遥感图像窗口上找出对应于矢量图的同名地物点，单击鼠标左键。,7、在GroundControlPointsSelection窗口中，点击AddPoint，则矢量图上的某点坐标值与遥感图像对应点的坐标值都输入到GCP窗口中。,8、重复5-7步，直至找出1520个控制点，保存控制点。在GroundControlPointsSelection窗口中，按Option/WarpFile菜单，作一次多项式运算，进行几何误差校正。,找控制点时，应先四周后中心，开始的四个同名点应选择明显的地物，以保证其准确性。找出四个以上的控制点后，只要进行步骤5的操作，然后使用GCP窗口中的Predict按键，则可自动找出遥感图像中对应点的位置。这时还需要在图像窗口中调整其至准确位置。,注意事项：,在ENVI中裁剪图像的操作步骤,裁剪出规则矩形框内的图像。读取裁剪框坐标，进行精确裁剪；拖拽鼠标，框取大概的裁剪范围。,用矩形框裁剪图像,一、读取图廓坐标，精确裁剪1、打开被裁剪的图像。,2、在Image窗口中选择Function/InteractiveAnalysis/PixelLocator菜单，在弹出的PixelLocator对话框中，如果显示Sample、Line值，按PixelCoord右侧的切换按钮，切换到MapCoord状态，读取裁剪图像范围的左上角、右下角坐标（在Scroll、Image或Zoon窗口中，单击裁剪图像范围左上角、右下角），保存（把PixelLocator对话框中的值拷贝到笔记本上）。,用矩形框裁剪图像,3、在Image窗口中选择Function/OutputDisplay/ImageFile菜单，在弹出的OutputDisplaytoImageFile对话框中，按SpatialSubset钮；在弹出的SpatialSubset对话框中，按SubsetbyMap钮；在弹出的SpatialSubsetbyMapCoordinates对话框中，输入裁剪图像范围的左上角、右下角坐标（从笔记本上拷贝），按OK钮。,4、在SpatialS