遥感图像数字处理的基础知识

1、第四章 遥感图像数字处理的基础知识 内容提纲图像的表示形式 遥感图像的坐标系统遥感数字图像的存贮遥感图像的统计特征遥感数字图像处理系统遥感图像处理系统与GIS和GPS的集成4.1 图像的表示形式 遥感传感器记录地物电磁波的形式空间域空间域 胶片或其它光学成像载体形式 （光学图像） 数字形式 （数字图像）频率域频率域光学图像 一个二维的连续的光密度（透过率）函数 像片上的密度随坐标x,y变化而变化其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。 ),(yxFI 数字图像 一个二维的离散的光密度（或亮度）函数 以矩阵fi,j ( i=0,1,m-1;j=0,1, ,n-1)表示数字图像 空间坐标（x,y

2、）和密度上都已离散化数字图像 0123456n-1 x016141082313022241815 116166128643232404545 2161614141115172424323438 316161616141481622242836 41594161517171412101222 513712151619181614121418 6121011141387161081426 36302828303030 161626248 34363224222222 282424206 m-136322020262826 2622242022 光学图像与数字图像的转换 把一个连续的光密度函数变成一

3、个离散的光密度函数 空间坐标离散化采样 幅度（光密度）离散化 量化 整个过程称为图像数字化 采样采样：采样：将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）将在空间上连续的图像转换成离散的采样点（即像素）集的操作。集的操作。由于图像是二维分布的信息，所以采样是在由于图像是二维分布的信息，所以采样是在x x轴和轴和y y轴两个方向上进行。轴两个方向上进行。模拟图象若在模拟图象若在x x方向采方向采M M个点，个点，y y方向采方向采N N个点，就可得到个点，就可得到M M * * N N个点的数字化图象的形式。采样是图象进入计算机的第个点的数字化图象的形式。采样是图象进入计算机的第一个处理过程。

4、一个处理过程。 取样间隔小取样间隔小图像信息损失小图像信息损失小图像数据大图像数据大处理时间长处理时间长存贮量大存贮量大取样间隔大取样间隔大图像数据量小图像数据量小图像信息可能有损失图像信息可能有损失如何确定采样间隔如何确定采样间隔?可选择的采样形状可选择的采样形状包括：包括： 正方形，正三角正方形，正三角形，正六角形形，正六角形, 为方便，一般用正为方便，一般用正方形点阵。方形点阵。如何确定采样形状如何确定采样形状?采样采样 理论上已经证明：理论上已经证明： 如果图像如果图像f (x , y)在在x和和y方向的最高空间频方向的最高空间频率（即截止频率）分别为率（即截止频率）分别为uc和和vc

5、，那么当图，那么当图像的取样间隔像的取样间隔x和和y满足下列条件时满足下列条件时ccvyux2121就可以保证由图像取样值，圆满地恢复原图就可以保证由图像取样值，圆满地恢复原图像函数像函数f (x , y),即保持了原图像的全部信息。即保持了原图像的全部信息。上式即为著名的采样定理上式即为著名的采样定理采样间隔对图像的影响 量化：量化：采样后的图像只是在空间上被离散化，成为样本的采样后的图像只是在空间上被离散化，成为样本的阵列，每个取样样本称为像素，用阵列，每个取样样本称为像素，用PixelPixel来表示。来表示。但是由于原但是由于原f(x,y)f(x,y)是连续图像，因此每个是连续图像，因

6、此每个PixelPixel还是还是可能取值为无穷多个值的量。可能取值为无穷多个值的量。为了进行计算机处理，必须把无穷多个离散值约简为为了进行计算机处理，必须把无穷多个离散值约简为有限个离散值，即量化，这样才便于赋予每一个离散值互有限个离散值，即量化，这样才便于赋予每一个离散值互异的编码以进入计算机。异的编码以进入计算机。 将各个像素所含的明暗信息离散化后，用数字来表示称为图像的量化，一般的量化值用整数来表示。 图像灰度的数字化 在连续灰度的极限取值范围内离散化，即将它分成若干个灰度等级值，像元灰度处于某两个相邻划分值之间时，用所对应的最靠近的一个灰度级值代替 用二进制位数（bit数）编码。充分

7、考虑到人眼的识别能力之后，目前非特殊用途的图像均为8bit量化，即用0255描述“黑 白”。nG2怎样确定每一个灰度级所对应的灰度范围怎样确定每一个灰度级所对应的灰度范围 ？量化等级量化等级G怎样选择？怎样选择？可以等间隔或不等间隔地进行可以等间隔或不等间隔地进行均匀量化：均匀量化：相邻灰度级的增量为定值相邻灰度级的增量为定值非均匀量化：非均匀量化：按灰度概率进行，概率越大，分得越细按灰度概率进行，概率越大，分得越细量化既要考虑人类的视觉特性，也要考虑应用需求。量化既要考虑人类的视觉特性，也要考虑应用需求。高精度量化必须顾及噪声，高精度量化必须顾及噪声，S/NS/N也影响量化精度。也影响量化精

8、度。量化等级一般取：量化等级一般取：直接获取数字图像直接获取数字图像数字图像获取过程：数字图像获取过程：a 照射照射(能能)源，源，b 场景元素，场景元素， c 成像系统，成像系统，d 场景投影到图像平面，场景投影到图像平面，e 数字化图像数字化图像模拟系统模拟系统-模拟图像模拟图像数字系统数字系统-数字图像数字图像数字化过程数字化过程图像数字化：图像数字化：a 连续图像连续图像b 扫描线扫描线AB亮度分布亮度分布c 采样和量化采样和量化d 数字扫描线数字扫描线数字化过程数字化过程图像数字化：图像数字化：a 连续图像，连续图像， b 图像采样和量化的结果图像采样和量化的结果采样和量化采样和量化

9、采样量化采样和量化采样和量化采样量化255 0 量化位数越高，细节的可分辨程度越高图像的频谱表示图像的频谱表示 任何信号均可由多次谐波叠加而成任何信号均可由多次谐波叠加而成 将图像从空间域变入频率域是采用傅立叶变换将图像从空间域变入频率域是采用傅立叶变换, ,反之采用傅立叶逆变换。反之采用傅立叶逆变换。 为什么要对图像进行变换？为什么要对图像进行变换？ 图像变换是计算机图像处理基础理论的重要组成部分，图像变换是计算机图像处理基础理论的重要组成部分，是更专业的图像处理任务（如复原、增强、编码、匹配和识别是更专业的图像处理任务（如复原、增强、编码、匹配和识别等）的不可缺少的数学基础。等）的不可缺少

10、的数学基础。 为说明其必要性，首先我们把各类图像处理（运算）简为说明其必要性，首先我们把各类图像处理（运算）简单归结为如下两种方式之一：单归结为如下两种方式之一：1 1、空间域处理、空间域处理特点特点: : 数字阵列数字阵列数字阵列数字阵列2 2、频率域（或、频率域（或“空间频率域空间频率域”）处理）处理特点特点: : 数字阵列数字阵列频谱函数频谱函数频谱分析频谱分析数字阵列数字阵列显然显然, , 应先求出频谱函数，这需要通过数学变换来完成。应先求出频谱函数，这需要通过数学变换来完成。具体地，可为图像变换找到如下理由：具体地，可为图像变换找到如下理由： 1.1.图像处理中：图像处理中：频率域中

11、的一些简单操作可以代替空间域中的复杂操作频率域中的一些简单操作可以代替空间域中的复杂操作2.2.图像分析中：图像分析中：对图像进行傅立叶变换，分析不同目标结构的频谱成分对图像进行傅立叶变换，分析不同目标结构的频谱成分目标特征提取目标特征提取图像匹配图像匹配图像识别图像识别3. 3. 图像压缩：图像压缩：剔除相关性剔除相关性减少数据量减少数据量图像变换图像变换是是图像处理过程中的一个过渡手段图像处理过程中的一个过渡手段因此常要求它是因此常要求它是可逆的。可逆的。经典的图像变换方法有：经典的图像变换方法有：傅立叶变换傅立叶变换余弦变换余弦变换沃尔什沃尔什- -哈达玛变换哈达玛变换K-LK-L变换（

12、主分量变换）变换（主分量变换） 此外，新的数学变换方法也在图像处理中得到研究和应用此外，新的数学变换方法也在图像处理中得到研究和应用，如，如小波变换小波变换4.2遥感图像的坐标系统遥感图像的坐标系统地理坐标系地理坐标系-球面坐标系，以经纬度为存储单位球面坐标系，以经纬度为存储单位投影坐标系投影坐标系-地图投影实质是将地球椭球面上的地理坐地图投影实质是将地球椭球面上的地理坐标转化为平面直角坐标标转化为平面直角坐标-按变形性质，分为三类：等角投影、等积按变形性质，分为三类：等角投影、等积投影和任意投影投影和任意投影地理变换和投影变换地理变换和投影变换4.3 遥感数字图像的存贮 存储介质 存储格式4

13、.3.1 存贮介质 磁带 磁盘 光盘 闪存 磁带 用于记录声音、图像、数字或其他信号的载有磁层的带状材料。通常是在塑料薄膜带基（支持体）上涂覆一层颗粒状磁性材料(如针状-Fe2O3磁粉或金属磁粉)或蒸发沉积上一层磁性氧化物或合金薄膜而成。 顺序存储介质，读取磁带上特定位置的记录需要通过该点以前的全部记录数据，数据处理起来较慢，所以通常只将它作为数据存贮之用，处理时需将其存贮的数据读入磁盘或内存中进行处理。 遥感中常用的CCT磁带，一般每卷的长度为731.52m，磁带宽12.7mm，厚0.05mm，磁道为9道，其中8位数据加1位奇偶校检位。磁盘 磁盘是随机存储介质 磁盘分硬盘和软盘 硬盘由一个或

14、者多个铝制或者玻璃制的碟片组成。这些碟片外覆盖有铁磁性材料 第一块硬盘IBM RAMAC 5MB 希捷2009年 单碟2500G 日立2010年 单碟5000G IDE SATA SCSI(硬盘接口类型)光盘 CD（700MB ）、DVD（4.7GB ）、蓝光光盘（25GB ） CD-R、CD-RW DVD-R、DVD-RW、DVD+R、DVD+RW 、DVD-R DL、DVD-RW DL、DVD+R DL、DVD+RW DL 、DVD-RAM DVD+R要比DVD-R的兼容性好 HD DVD VS 蓝光 DVD闪存（Flash Memory） FLASH芯片，目前最大容量为416GB 优点（

15、启动快、不用磁头、相对固定的读取时间、写入速度极快、无噪音、发热量较低、不会发生机械故障、工作温度范围更大、体积小重量轻） MP3，U盘，CF卡，SD卡，MMC卡，固态硬盘4.3.2 存贮格式 BSQ（Band SeQuential）：按照波段顺序依次记录各波段的图像 BIL（Band Interleaved Line）：逐行按波段次序排列 BIP（Band Interleaved by Pixel）：每个像元按波段次序交叉排序 其他常见图像数据格式：BMP, TIFF, GIF, PCX, PSD, MrSID, HDF, 遥感图像存储格式有三种？ 1、BIP（Band Interlearv

16、ed by Pixel） 按象元波段交叉式记录，有利于作子区处理，较少使用 2、BIL（Band Interlearved by Line） 按行波段交叉式记录，便于单波段处理和提取 3、BSQ（Band Sequentiel） 按波段顺序式记录，适用于多波段运算和分类BILR R R R R R R R RG G G G G G G G GB B B B B B B B B R R R R R R R R RG G G G G G G G G B B B B B B B B BBIPR G B R G B R G BR G B R G B R G BR G B R G B R G BR G

17、B R G B R G BR G B R G B R G BR G B R G B R G BBSQR R R R R R R R RR R R R R R R R RR R R R R R R R RG G G G G G G G GG G G G G G G G GG G G G G G G G GB B B B B B B B BB B B B B B B B BB B B B B B B B BHDF HDF(Hierarchical Data Format)，层次型数据格式。HDF是由美国国家超级计算应用中心（NCSA）创建的，以满足不同群体的科学家在不同工程项目领域之需要。 可以存

18、储不同类型的图像和数码数据的文件格式，并且可以在不同类型的机器上传输，同时还有统一处理这种文件格式的函数库。大多数普通计算机都支持这种文件格式。 HDF格式图像数据文件的数据类型主要有六种：栅格图像数据（raster image）、调色板（图像色谱，palette）、科学数据集(Scientific Data Set) 、数据表（Vdata）、相关数据组合（Vgroup）、HDF注释（annotation，信息说明数据）。50HDF的数据类型51 打开一个HDF文件，在读取图像数据的同时可以方便的查取到其地理定位、轨道参数、图像属性、图像噪声等各种信息参数。 一个HDF文件包括一个头文件和一个

19、或多个数据对象。一个数据对象是由一个数据描述符和一个数据元素组成。前者包括数据元素的类型、位置、尺度等信息；后者是实际的数据资料。如一套8bit的图像数据集一般有3个数据对象一个描述数据集成员、一个图像数据本身、一个描述图像的尺寸大小。52HDF目的：提供一种通用结构 通过文件进行信息交换的机制 存贮各种不同的数据到单一的文件中，而非多个分离的文件 将一些常规格式进行标准化，比如raster image、多维数组 鼓励使用公用格式，减少使用专有格式 可以用于存贮任何数据类型特 点 自述性：对于一个HDF文件里的每一个数据对象，有关于该数据的综合信息（元数据）。在没有任何外部信息的情况下，HDF

20、允许应用程序解释HDF文件的结构和内容。 通用性：许多数据类型都可以被嵌入在一个HDF文件里。例如，通过使用合适的HDF数据结构，符号、数字和图形数据可以同时存储在一个HDF文件里。 灵活性：HDF允许用户把相关的数据对象组合在一起，放到一个分层结构中，向数据对象添加描述和标签。它还允许用户把科学数据放到多个HDF文件里。 扩展性：HDF极易容纳将来新增加的数据模式，容易与其他标准格式兼容。 跨平台性：HDF是一个与平台无关的文件格式。HDF文件无需任何转换就可以在不同平台上使用。设数字图像为设数字图像为 f(i,j)f(i,j)，大小为，大小为 M MN N，M M为图像的行数，为图像的行数

21、，N N为图为图像的列数，像的列数，i=0i=0，1 1，M-1M-1； j=0j=0，1 1，N-1N-1单波段图像的统计特征单波段图像的统计特征基本统计特征基本统计特征4.4遥感图像的统计特征1. 反映像素值平均信息的统计参数均值-像素值的算术平均值。 反映图像中地物的平均反射强度 1010,1MiNjjifNMf中值-图像所有灰度级中处于中间的值。 当图像的灰度级为偶数时，则取中 间两灰度级的平均值。众数-图像中出现次数最多的灰度级。 反映了图像中分布较广的地物的反 射能量2. 反映像素值变化信息的统计参数方差-像素值与平均值差异的平方和， 反映像素值的离散程度。 101022,1MiN

22、jfjifNM方差是衡量图像信息量大小的重要度量。变差-像素最大值与最小值的差。反映图 像灰度值的变化程度反差-又称为对比度，反映图像的显示效 果和可分辨率，表示方法多种。 如最大值/最小值，最大值-最小值，方差等 两幅图像的反差1. 定义 根据图像像素的灰度范围，以适当的灰度间隔为单位划分为若干等级； 横轴表示灰度级； 纵轴表示每一灰度级具有的像素数或该像素数占总像素数的比例值； 灰度值概率密度函数的离散化图形。直方图直方图（1）正态分布最佳，它的层次差异大，可视性好；（2）整体亮度值很低，很暗；（3）整体亮度值很高，很亮；（4）整体亮度一般；（5）峰值不明显；（6）为多峰直方图，地物有明显

23、的两大类不一样；数字影像最小值最大值直方图直方图的绘制 对于数字图像而言，实际就是图像灰度值概率密度函数的离散化图形。灰度图像的直方图彩色图像的分波段直方图2. 性质p 只能反映图像的灰度分布规律，而不能反映 图像像素的位置，即丢失了像素的位置信息p 任何一幅特定的图像都有唯一的直方图与之 对应，但不同图像可以有相同的直方图。不同图像具有相同的直方图p直方图的可相加性：如果一幅图像由若干个不相交的区域构成，则整幅图像的直方图是这若干个区域直方图之和。p如果将图像看作具有正态分布的随机向量，则图像直方图的形态与数学上的正态分布的曲线形态类似。 用于判断图像量化是否恰当3.应用 用于确定图像二值化

24、的阈值 一般来说，一幅包含大量像元的影像，其像元亮度值应符合统计分布规律，即假定像元亮度随机分布时，直方图应是正态分布的。 实际工作中，若影像的直方图接近正态分布，则说明影像中像元的亮度接近随机分布，是一幅适合用统计方法分析的影像。当观察直方图形态时，发现直方图的峰值偏向亮度坐标轴左侧，则说明影像偏暗。峰值偏向坐标轴右侧，则说明影像偏亮，峰值提升过陡、过窄，说明影像的高密度值过于集中，以上情况均是影像对比度较小，影像质量较差的反映。 根据直方图形态可以大致推断图像质量从直方图形态判断影像质量曝光过度反差过于强烈，损失细节局部曝光溢出4. 累积直方图p 以横轴表示灰度级，纵轴表示每一个灰度级及其

25、以下灰度级所具有的像素数或此像素占总像素的比值，做出的直方图。p 累积直方图可以看作是累积离散概率分布I（i)是概率密度分布1, 1 , 0)(0LinniIijj0132132105762567160635122675365032272416225627601232121231231221v0=5/64v1=17/64v2=35/64v3=43/64v4=44/64v5=50/64v6=59/64v7=64/64 遥感图像处理往往是多波段数据的处理，处理中不仅要考虑单个波段图像的统计特征，也要考虑波段间存在的关联，多波段图像之间的统计特征不仅是图像分析的重要参数，而且也是图像合成方案的主要依

26、据之一。 多波段图像的统计特征多波段图像的统计特征 反映波段之间的关系，是图像分析的重要参数，也是图像合成方案的主要依据。 若各波段或多幅图像的空间位置可以相互比较，则可以计算它们之间的统计特征； 基本统计量包括： 协方差 相关系数 利用图像或波段间的相关性，可以实现对图像的压缩处理，或对图像信息进行复原。 协方差和相关系数是两个基本的统计量，其值越高，表明两个波段图像之间的协变性越强。L5的TM图像B1和B3图像和散点图设f (i,j)和g (i,j)是大小为MN的两个波段的图像 协方差和相关系数是两个基本的统计量， 其值越高，两个波段图像间的相关性越强。 协方差矩阵：将K个波段相互间的协方

27、差排列在一起所组成的矩阵。反映了两个波段图像所包含信息的重叠程度。Sff和Sgg分别为图像f (i,j)和g (i,j)的标准差。 协方差和相关系数是两个基本的统计量， 其值越高，两个波段图像间的相关性越强。遥感图像的统计分析？遥感图像的统计分析？ 1图像的统计量 图像灰度均值 灰度中值 灰度众数 灰度方差与标准差 灰度反差 2图像的直方图 3 多波段间的统计分析 maxmin( , )( , )( , )2medfi jfi jfi j11( , )MNijf i jMN211( , )MNijf i jMN1maxmin( , )( , )( , )rangeCfi jfi jfi jma

28、x2min( , )( , )fi jCfi j3C标准差小，亮度值比较集中，图像反差小；标准差大，亮度值比较分散，图像反差大。Min Max Mean Stdev 0 255 112.59 48.47Min Max Mean Stdev 25 166 81.37 10.23原始图像拉伸处理后图像图像标准差与图像反差的关系？图像的直方图？Histogram（1 1）图像直方图的基）图像直方图的基本概念：本概念：直方图是图像中的每个亮度直方图是图像中的每个亮度值值(DN)(DN)的像元数量的统计分的像元数量的统计分布。图像直方图的横坐标表布。图像直方图的横坐标表示图像的灰度级变化，直方示图像的灰

29、度级变化，直方图的纵坐标表示图像中某个图的纵坐标表示图像中某个灰度出现的频率。灰度出现的频率。直方图是图像灰度分布的直直方图是图像灰度分布的直观描述，它能够反映图像的观描述，它能够反映图像的信息量及分布特征。信息量及分布特征。如图如图a a 水体水体b b 湿地湿地c c 陆地陆地多波段数据的统计特征-相关系数与相关矩阵相关系数与相关矩阵Correlation Matrix的意义？的意义？相关系数是描述多波段图像的相关程度的统计量。对遥感图像来说，二个波段之间彼此包含的信息很多，称相关程度高，若彼此包含不同信息，则说相关程度低。相关系数表示两个波段图像所包含的信息内容的重叠程度，是多波段图像彩

30、色合成的重要依据。2fgfgffggr 1111NNrRr相关系数相关矩阵焦作，焦作，TMTM，2007.5.192007.5.19Band 1Band 2Band 3Band 4Band 5Band 7Basic Stats Min Max Mean Stdev Num Eigenvalue Band 1 71 238 100.198278？13.282733 1 865.526840 Band 2 31 129 48.810632 7.960678 2 172.335425 Band 3 25 166 54.181880 13.189381 3 45.795327 Band 4 25 16

31、7 80.806152 10.032392 4 11.086515 Band 5 21 249 95.733802 18.548537 5 5.464733 Band 7 10 186 50.995964 15.587194 6 1.212051 Covariance Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7 Band 1 176.430989 101.765209 162.994672 -38.125529 155.960734 175.349046 Band 2 101.765209 63.372388 102.338054 -15.756053

32、105.355173 108.990120 Band 3 162.994672 102.338054 173.959768 -29.815253 178.904334 183.638468 Band 4 -38.125529 -15.756053 -29.815253 100.648899 41.989453 -17.068897 Band 5 155.960734 105.355173 178.904334 41.989453 344.048228 261.256711 Band 6 175.349046 108.990120 183.638468 -17.068897 261.256711

33、 242.960618Correlation Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7 Band 1 1.000000 0.962414 0.930383 -0.286104 0.633021 0.846931 Band 2 0.962414 1.000000 0.974681 -0.197284 0.713504 0.878353 Band 3 0.930383 0.974681 1.000000 -0.225325 0.731285 0.893246 Band 4 -0.286104 -0.197284 -0.225325 1.000000 0.2

34、25645 -0.109152 Band 5 0.633021 0.713504 0.731285 0.225645 1.000000 0.903628 Band 7 0.846931 0.878353 0.893246 -0.109152 0.903628 1.000000焦作地区相焦作地区相关系数矩阵关系数矩阵TMTM，2007.5.192007.5.19TM图像的相关特点？TM数据相关分组性 TM1、2、3相关系数较大，属于一组 TM5、7均为红外波段，相关系数较大，成为一组 TM4与其它波段的相关性都很小，单独成为一组 TM6因其几何分辨率较其它波段都低，无法与其它波段进行相关分析，也

35、单独为一组。Correlation Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 7 Band 1 1.000000 0.962414 0.930383 -0.286104 0.633021 0.846931 Band 2 0.962414 1.000000 0.974681 -0.197284 0.713504 0.878353 Band 3 0.930383 0.974681 1.000000 -0.225325 0.731285 0.893246 Band 4 -0.286104 -0.197284 -0.225325 1.000000 0.225645

36、 -0.109152 Band 5 0.633021 0.713504 0.731285 0.225645 1.000000 0.903628 Band 7 0.846931 0.878353 0.893246 -0.109152 0.903628 1.0000004.5 遥感数字图像处理系统 硬件系统 软件系统4.5.1 遥感数字图像处理的硬件系统ERDAS IMAGINE 美国EROAS公司开发 现由Leica收购 模块化ERDAS模块菜单图像显示视窗输入输出数据准备制图遥感图像解译数据管理图像分类可视化建模矢量数据工具雷达分析三维虚拟GIS正射校正立体成像 用于栅格、矢量数据的显示。其菜

37、单中包括一些基本的查看和处理工具，如： 合成图像的波段选择； 栅格数据、矢量数据的信息查询； 缩放、漫游； 常规方式增强； 栅格编辑、矢量编辑、AOI(感兴趣区域)编辑； 各种数据格式的输入/输出转换。三种介质： 光盘； 磁带； 磁盘文件。 数据准备。包括创建新图像(空的)、创建三维表面；切割子图像；图像校正、图像镶嵌、图像投影变换；重新计算高程数据等。制图。包括遥感地图创建；遥感地图编辑；遥感地图输出；等等。遥感图像解译。包括图像空间域增强；辐射增强(灰度扩展变换等)；光谱增强(各种特征变换)；高光谱分析；GIS分析；地形地貌分析；其他实用程序。以文件方式实现对图像数据库的创建、编辑、查询等

38、管理。图像分类。包括非监督分类；监督分类；知识分类器；光谱分析；其他实用工具，如特征编辑器等。可视化建模工具。调用Imagine中的基本功能函数实现用户设计的模型。矢量工具。实现矢量图层的创建、删除、输入、输出，对矢量数据进行编辑、建立拓扑关系等等。雷达数据处理。干涉方法和立体相对方法提取DEM，雷达图像正射校正，雷达解译等等。虚拟GIS。从DEM和遥感影像生成具有真实感的三维景观，并可根据指定路径漫游。根据DEM对遥感影像进行正射校正。根据DEM和遥感影像生成可立体观察的景观。需要另外的硬件支持。PCI 加拿大PCI公司开发vPCI不仅可用于卫星和航空遥感图像的处理，还可应用于地球物理数据图

39、像、医学图像、雷达数据图像、光学图像的处理。vPCI是第一个支持多传感器正射投影校正和从立体像对提取DEM图像的软件。vPCI最早提供了用先进的神经网络理论和模糊逻辑理论进行精确的分类。 模块化常规处理模块，几何校正、大气校正，多光谱分析，高光谱分析，摄影测量，雷达成像系统，雷达分析，极化雷达分析，干涉雷达分析，地形地貌分析，矢量应用，神经网络生成，区域分析，GIS联接，正射影象图生成及DEM提取（航片，光学卫星，雷达卫星），三维图像生成等。 ENVI The Environment for Visualizing Images 美国ITT Visual Information Solutions公司的旗舰产品 IDL（接口定义语言）开发 常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出 ENVI拥有先进的高光谱和多光谱分析工具。用户可以识别出图像中纯度最高的像元，通过与已知波谱库的比较确定未知波谱的组分。用户不但可以使用ENVI自带的波谱库，也可以自定义波谱库，甚至可以组合使用线性波谱分离和匹配滤波技术进行亚像元分解，以消除匹配误差，得到更精确的结果。用ENVI