ENVI培训教程课件

1、ENVI培训教程北京星图环宇科技王志成zcwan1422006.1.7主要内容ENVI功能简介数据显示和基本操作影像地理坐标地位和配准基于影像自带几何信息的地理坐标定位正射纠正影像镶嵌影像融合矢量叠合和分析专题制图地形工具和三维飞行高光谱分析ENVI功能简介ENVI的安装ENVI的启动ENVI的菜单系统数据显示和基本操作数据打开数据显示鼠标按键的使用影像剖面信息感兴趣区域影像标注叠加方里网交互式拉伸影像地理坐标定位和配准查看影像的坐标信息影像到影像的配准 GCP的选择 自动匹配点的选取 配准参数的设置影像到地图的配准#1 envidatabldr_reg正射纠正使用

2、ENVI进行正射校正的步骤 进行内定向(Interior Orientation，仅对航空相片)：内定向建立相机参数和航空像片之间的关系。它将使用航片间的条状控制点、相机框标和相机的焦距，来进行内定向。 进行外定向：把航片或者卫片上的地物点同实际已知的地面位置和高程联系起来。通过选取地面控制点，输入相应的地理坐标，来进行外定向。 使用数字高程模型进行正射校正：这一步将对航片和卫片进行真正的正射校正。校正过程中将使用定向文件、卫星位置参数、以及共线方程。 基于RPC模型 ENVI能够对QuickBird、OrbView-3、SPOT、IKONOS数据进行基于RPC模型的纠正。RPC纠正不需要DE

3、M，（尽管使用DEM文件能够进行更精确的校正），也不需要地面控制点。影像镶嵌基于像元的镶嵌 基于地理坐标的镶嵌羽化色彩平衡1# avmosaic矢量叠合和分析矢量数据的显示 支持的矢量格式，转换为ENVI的内部矢量格式evf格式 可用矢量列表 鼠标按键的操作 矢量数据的属性查询 矢量属性查看、属性的查询矢量的编辑专题制图快速制图模板 允许用户设定地图比例、输出页的大小以及方位，能够选择影像的空间子集进行制图，还可以方便地添加基本地图要素如地图公里网、比例尺、地图标题、标识、地图投影信息和其它基本地图注记。此外ENVI快速制图输出中的自定义注记功能允许插入图例、三北方向图表、箭头、影像或绘制图、

4、附加的文本等要素。自定义标注 文字和符号注记、形状注记、地图比例尺注记、图例注记、色标注记、嵌入式影像注记影像分类非监督分类监督分类决策树分类分类后处理监督分类平行六面体法 平行六面体使用一条简单的判定规则对多光谱数据进行分类。判定边界在影像数据空间中是否形成了一个N维的平行六面体。平行六面体的尺度是由标准差阈值所确定的，而该标准差阈值则是根据每种所选类的均值求出。最小距离法 最小距离分类使用了每个感兴趣区的均值矢量，来计算每一个未知像元到每一类均值矢量的欧氏距离。除非用户指定了标准差和距离的阈值，否则所有像元都将分类到感兴趣区中最接近的那一类。 最大似然法 最大似然分类假定每个波段中每类的统

5、计都呈正态分布，并将计算出给定像元属于特定类别的概率，除非选择一个概率阈值，否则所有像元都将参与分类。每一像元都将被归到概率最大的那一类中。马氏距离法 马氏距离分类是一个方向敏感的距离分类器，它分类时将使用到统计信息，它与最大似然分类有些类似，但是它假定了所有类的协方差都相等，所以它是一个较快的分类方法。除非用户指定了距离的阈值，否则所有像元都将分类到感兴趣区中最接近的那一类。规则影像ENVI生成的影像，其像元值会被用于生成分类影像。这些可选择行生成的影像允许进行用户对分类的结果进行评估，如果需要还可用根据指定的阈值，重新进行分类。这些灰阶规则影像，每一个对应于分类中所用的某个感兴趣区或者某个

6、端元波谱。平行六面体满足平行六面体准则的波段数最小距离到类中心的距离最大似然像元属于该类的概率马氏距离到类中心的距离二值编码二值匹配成功的百分比波谱角以弧度为单位的波谱角决策树分类专家知识分类决策树能够基于数据集中可用的属性特征进行搭建。分类后处理分类统计混淆矩阵聚合和筛选操作（Clump and Sieve） 聚合和筛选处理提供了综合分类影像的手段。通常先对分类影像进行筛选处理，根据设定的大小阈值，移除孤立的像元，然后再进行聚合处理，把相邻的相似类合并为一类，使已存在的类更具有空间一致性。将分类转为矢量地形工具和三维飞行地形建模 用来获取地貌的测量值，这些测量值包括坡度、坡向、阴影地貌影像、

7、轮廓曲率、平面曲率、纵向曲率、横向曲率、最小曲率、最大曲率以及均方根(RMS)误差。地形特征参数 用来产生额外的地形特征参数(山峰、山脊、平原、位面、河道或沟谷)，这些地形特征参数有助于描绘地形。三维飞行高光谱分析最小噪声变换(MNF) 最小噪音分离(MNF)变换用于确定影像数据内在的维数，隔离数据中的噪声，减少随后处理计算的需求。MNF本质上含有两次叠置处理的主成分变换。第一次变换基于对噪声协方差矩阵的估计，用于分离和重新调节数据中的噪声。第一步产生的变换数据中噪声具有单位方差，且波段间不相关。第二步将对白化的噪声数据进行标准主成分变换。为了进行进一步的波谱处理，通过分析最终特征值和其相关影像来判定数据内在的维数。数据空间分为两部分：一部分与大的特征值和相对应的特征影像相关，其余部分与接近一致的特征值以及主要含有噪声的影像联系在一起。高光谱分析像元纯净指数(PPI) 纯净像元指数是一种在多波谱和高光谱影像中寻找波谱最纯净的像元的方法。通过，波谱最纯净的像元与混合的端元相对应。像元