ENVI基本影像处理流程操作特制荟萃

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1、ENVI基本影像处理流程操作邓书斌E-mail:dengsbesrichina-ESRI中国（北京）有限公司 遥感事业部1学习课件主要内容 1.快速认识ENVI 2.影像一般预处理 3.影像信息基本提取方法 4.制图与三维可视化2学习课件数据的数据的输输入入输输出出图图像像显显示与分析示与分析图图像像预处预处理（几何理（几何纠纠正、融合、正、融合、镶镶嵌等）嵌等）影像信息提取（人工解影像信息提取（人工解译译、自、自动动分分类类、特征提取、特征提取、动态检测动态检测等）等）专题专题制制图图/三三维维可可视视化分析（集成化分析（集成GIS现现有数据有数据)成果成果报报告（告（GIS分析分析/共享）

2、共享）遥感图像处理的一般流程3学习课件1.快速快速认识认识ENVI1.1 ENVI简介1.2 安装目录结构1.3 栅格文件系统和储存1.4 数据输入1.5 数据显示1.6 常见系统设置4学习课件Feature Extraction空空间间特征提特征提取模取模块块DEMExtraction立体像立体像对对高高程提取模程提取模块块Atmospheric Correction大气校正模大气校正模块块1.1ENVI简介ENVI/IDL体系结构ENVIIDL 扩展模块 主模块 开发语言IDL Advanced 数学与数学与统统计计扩扩展展工具包工具包IDL DataMiner 数据数据库库连连接接工工具

3、包具包Orthorectification正射校正模正射校正模块块NITFNITF数据支数据支持模持模块块5学习课件1.1ENVI简介ENVI从图像中获得您所需的信息Image - InformationEXTEND IDL, C+, Java, .NetPanchromatic 全色 Multispectral 多光谱 Hyperspectral 高光谱TRadarLidarhermal TerrainGPSVector雷达激光雷达热量数据地 形 数 据 位 置 数 据 矢量数据制制图图工具工具矢量工具矢量工具地形工具地形工具高光高光谱谱工具工具信息提取工具信息提取工具预处预处理工具理工具雷

4、达工具雷达工具读读取取显显示工具示工具三三维维可可视视分析分析制制图输图输出出GeodatabaseGIS分析分析6学习课件1.1ENVI简介大气校正扩展模块(Atmospheric Correction) 可以有效地去除水蒸气, 气溶胶散射，漫反射的邻域效应。 获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数。 使影像变得“清晰”7学习课件1.1ENVI简介立体像对高程提取扩展模块 DEM Extraction 快速从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2, GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, OrbView-3, Quic

5、kBird, WorldView-1, SPOT 1-5等以及航空影像立体像对中提取 DEM。 全面支持RPC模型参数，尽可能少的控制点以达到有效的精度 使用DEM编辑工具对提取的DEM做局部编辑 交互量测特征地物的高度和收集3D信息并导出为3D Shapefile文件格式8学习课件提供面向对象方法、易于使用的向导操作流程从高分辨 率全色和多光谱数据中提取地物信息。包括： 交通工具飞机, 坦克, 汽车, 船只 建筑物建筑物轮廓, 屋顶 基础设施道路, 桥梁, 机场, 海港码头 自然要素河流, 湖泊,森林, 田地 云和雾1.1ENVI简介空间特征提取扩展模块Feature Extraction（

6、FX）9学习课件1.1ENVI简介正射校正扩展模块Orthorectification 由瑞典的Spacemetric公司开发 采用的正射校正方法具有可靠和高精度的特点，并且该方 法被行业所认可。 支持大区域范围内的多幅影像、多传感器的一次正射校正 具有镶嵌结果的功能，并提供接边线和颜色平衡辅助工具 采用流程化的向导式操作方式和工程化管理。 自定义传感器模型 提供接口函数，便于扩展功能。10学习课件1.1ENVI简介NITF数据支持扩展模块 NITF 读写、显示标准NITF格式文件 JPEG2000编码压缩NITF格式文件 支持NITF2.0、NITF2.1和NSIF1.0之间的转换 读写从商

7、业卫星、NCDRD和 第二图像格式（NSIF）中获得政府标准数据 广泛支持NSDE的分类或未分类的TREs，也包括自定义的TREs11学习课件1.1ENVI简介ENVI/IDL的特点1. 先进、可靠的影像信息提取工具全套影像信息智 能化提取工具,全面提升影像的价值。2. 专业的光谱分析高光谱分析一直处于世界领先地 位。3. 随心所欲扩展新功能底层的IDL语言可以帮助用户 轻松地添加、扩展ENVI的功能，甚至开发定制自己的 专业遥感平台。4. 流程化图像处理工具ENVI将众多主流的图像处理 过程集成到流程化（Workflow）图像处理工具中，进 一步提高了图像处理的效率。5. 与ArcGIS的整

8、合从2007年开始，与ESRI公司的全 面合作,为遥感和GIS的一体化集成提供了一个典型的 解决方案。12学习课件1.2安装目录结构 Bin：相应的ENVI运行目录。 Data：数据目录，保存一矢量文件夹（一些矢量数据）、两个TM5栅格 数据、两个DEM数据和一个高光谱数据。Filt_func：ENVI常规传感器的光谱库文件。例如：aster、modis、 spot、tm等。Help：ENVI的帮助文档。 Lib：IDL生成的可编译的程序，用于二次开发。 Map_proj：影像的投影信息，文本格式，客户可以进行定制。 Menu：ENVI菜单文件，可以进行中、英文菜单互换。 Save：应用IDL

9、可视化语言编译好的、可执行的ENVI程序。 Save_add：客户自主开发的、可执行程序，比如各种补丁程序。 Spec_lib：波谱库，不同地区可以有不同的波谱库，用户可以自定义。13学习课件1.3栅格文件系统和储存 ENVI栅格文件格式：ENVI使用的是通用栅格数据格式，包含一 个简单的二进制文件（ a simple flat binary ）和一个相关 的ASCII（文本）的头文件。ENVI头文件包含用于读取图像数据文件的信息，它通常创建于一个数据文件第一次被 ENVI读取 时。单独的ENVI头文本文件提供关于图像尺寸、嵌入的头文件（若存在）、数据格式及其它相 关信息。所需信息通过交互式输

10、入，或自动地用“文件吸取”创建，并且以后可以编辑修改。 您可以在ENVI之外使用一个文本编辑器生成一个ENVI头文件通用栅格数据都会存储为二进制的字节流，通常它将以BSQ（按波段顺序）、BIP（波段按像元交叉）或者BIL（波段按行交叉）的方式进行存储。 储存窗口菜单界面FileSave File As，将影像按照需要的格式进行存储，保存的为原始数据，没有拉伸。主影像窗口FileSave Images As，将影像按照需要的格式进行存储，存储的影像是显示的影像样式。FileSave Zoom As，将Zoom窗口显示的影像按照需要的格式进行存储。其他窗口下的文件存储例如：MapMosaickin

11、g的镶嵌窗口下：Apply；Save Template等；Classification等功能下：Output Result to等。14学习课件1.4 数据显示 波段列表每次打开的文件都显示在Available Bands List中，列表中可以完成当前 在ENVI中打开的或存储在内存中的文件的信息，还可以进行包括：打开新 文件、关闭文件、将内存数据项保存到磁盘，以及编辑ENVI头文件等操作。 三视窗显示当你打开一个图像文件时，会在一个ENVI的三视窗图像显示中，其中包括 主图像窗口，缩放窗口和滚动窗口（应用于大的图像），如图1.5所示，目 前大部分的ENVI图像处理操作都在这个窗口中完成。

12、ENVI ZOOM显示将图层管理、图像显示、鼠标信息等集中在一个窗体中，目前只有部分 ENVI图像处理操作在这个窗口中完成，如面向对象的特征提取、Pan sharping、异常检测等，在新的软件版本中会有更多的功能集成在此窗体 中完成。15学习课件1.4 数据显示16学习课件1.5 数据输入一般数据的打开AVHRRHDF SeaWiFSMrSIDBMPJPEGNLAPSERMapper,PCI (.pix)JPEG 2000PDSERDAS 7.x (.lan)Landsat7Fast(.fst)RADARSATERDAS IMAGINE8.x (.img)Landsat 7 HDFSRFGe

13、oTIFFMAS-50TIFFHDFMRLC (.dda)使用Open Image File打开 ENVI 图像文件或其它已知格式的 二进制图像文件。 ENVI 自动地识别和读取下列类型的文件：17学习课件1.5 数据输入特定数据的打开 对于特定的已知文件类型，利用内部或外部的头文件信息 通常会更加方便。使用 Open External File 选项，ENVI 能够读取一些标准文件类型的若干格式，包括精选的遥感 格式、军事格式、数字高程模型格式、图像处理软件格式 及通用图像格式。ENVI 从内部头文件读取必要的参数，因 此不必在Header Information对话框中输入任何信息。18学

14、习课件1.6常见系统设置用户自定义文件 这里可以选择自定义的图形颜色文件、颜色表文件、ENVI的菜单文件（ENVI Menu File、Display Menu、Shortcut File）、地图投影文件 等，需要重启ENVI。19学习课件1.6常见系统设置默认文件目录 设置一些ENVI默认打开的文件夹，如数据目录、临时文件目录、输出 文件目录、ENVI补丁文件、光谱库文件、备用头文件目录等，需要重 启ENVI。20学习课件1.6常见系统设置显示设置 可以设置三窗口中各个分窗口的显示大小，窗口显示式样等。其中可 以设置数据显示拉伸方式（Display Default Stretch），默认为2

15、%线 性拉伸。21学习课件1.6常见系统设置综合设置 这个选项设置的是一些杂项，值得设置的为制图单位（Page Unit），默认为英寸（Inches），可设置为厘米（Centimeters）；还有缓冲大 小（cache size），可以设置为物理内存的50-75%左右，文件碎片大 小设置为cache size的1/10。22学习课件2.影像影像预预处处理理2.1 一般预处理流程介绍2.2 预处理中基础知识2.3 自定义坐标系2.4 ENVI中的几何校正2.5 ENVI中的图像融合、镶嵌、裁剪23学习课件校正模型选择影像参考源控制点选取误差检查不 符 合图像融合图像镶嵌图像裁剪配准影像其它影像同

16、名点选取（人工/自动）影像配准影像重采样校正影像2.1数据预处理一般流程24学习课件2.2预处理中基础知识常见商业高分辨率卫星传传感器感器发发射射时间时间国家国家多光多光谱谱波段波段空空间间分辨率分辨率(米米)重返周期重返周期IKONOS1999美国美国红红、绿绿、蓝蓝、近、近红红外外全色：全色：1多光多光谱谱：41.5-2.9SPOT52001法国法国红红、绿绿、近、近红红外、中外、中远红远红外外全色：全色：5 或或2.5（超模式（超模式多光多光谱谱:1026Quick Bird （快（快鸟鸟2001美国美国红红、绿绿、蓝蓝、近、近红红外外全色：全色：0.61多光多光谱谱：2.441-3.5

17、F O R M O S A T II2004中国台中国台湾湾红红、绿绿、蓝蓝、近、近红红外外全色：全色：2多光多光谱谱：41EROS-B2006以色列以色列/全色：全色：0.7（立体）（立体）55CartoSAT -1（P5）2005印度印度/全色：全色：2.5（立体）（立体）ALOS2005日本日本红红、绿绿、蓝蓝、近、近红红外外全色：全色：2.5（立体）（立体）多光多光谱谱：102北京一号小北京一号小卫卫星星2005中国中国红红、绿绿、近、近红红外外全色：全色：4多光多光谱谱：323-5KOMPSA T -22006韩韩国国红红、绿绿、蓝蓝、近、近红红外外全色：全色：1 多光多光谱谱：43

18、WorldView-1/22008美国美国红红、绿绿、蓝蓝、近、近红红外外红红边边、海海岸岸、黄、近、黄、近红红外外2全色：全色：0.5 多光多光谱谱：2.41.1-3.7资资源源应应用用卫卫星星-2B星星2008中国中国/全色：全色：2.37多光多光谱谱：19.526GeoEye-12008美国美国红红、绿绿、蓝蓝、近、近红红外外全色：全色：0.41（0.5）多光多光谱谱：1.652-3RapidEye2008德国德国蓝蓝、绿绿、红红、红边红边、近、近红红外外5每天每天25学习课件其他卫星传传感器感器发发射射时间时间国家国家多光多光谱谱波段波段空空间间分辨率分辨率(米米)Landsat177

19、299美国美国蓝蓝、绿绿、红红、近、近红红外、短波外、短波红红外、外、热红热红外外15、30、60、80、120SPOT41999法国法国绿绿、红红、近、近红红外、中外、中远红远红外外全色：全色：10 多光多光谱谱:20中巴中巴资资源源卫卫星星-01/021999中国中国蓝蓝、绿绿、红红、近、近红红外外多光多光谱谱：19.5Resourcesat（P6）2003印度印度绿绿、红红、近、近红红外、短波外、短波红红外外多光多光谱谱24 米全色米全色5.8米米ALOS2005日本日本微波微波、立体像、立体像对对、多光、多光谱谱2.5米立体像米立体像对对、10米多光米多光谱谱、3米米RadarTerr

20、aSAR-X2007德国德国微波微波1 m Radar、3m、5mCOSMO-SkyMed2007意大利意大利微波微波3米、米、15米米RADARSAT II2008加拿大加拿大微波微波3m 超超细细化模式化模式1m景景观观光光线线模式模式NOAA气象卫星/美国美国红红、近、近红红外、中外、中红红外和两个外和两个热红热红外外1.1km风风云系列云系列卫卫星星/中国中国可可见见光光4个，近个，近红红外外2个，中个，中远红远红外外2个，个，热红热红外外2个。个。1.1kmMODIS/美国美国36个波段个波段250m、500m和1000m减小减小卫卫星星A、B星星2008中国中国多光多光谱谱近中近中

21、红红外外(4波段波段) 、高光、高光谱谱(111波段波段)多光多光谱谱：30米米 高光高光谱谱：100米米Hyperion/EO-12000美国美国0.42.5 m共有共有220波段波段30米米26学习课件2.2 预处理中基础知识数据源的选择图图像像选择选择经济经济成本成本专题专题目的目的专题专题地地域域环环境境专题图专题图比例尺比例尺空空间间分分辨率辨率时间时间分分辨率辨率波波谱谱分分辨率辨率27学习课件2.2 预处理中基础知识影像格式 传感器文件格式不同的卫星传感器研发或运行机构一般会给所分发的卫星数据设计 一种分发格式，如Landsat系列的Fast格式、EOS系列卫星的HDF格 式等。

22、 商业软件文件格式商业化的图像处理软件都会开发出软件本身的图像格式，如ENVI的 Hdr&img格式，Erdas的IMG格式，PCI的pix格式等。 通用图像文件格式很多图像格式成为国际通用，被大多数软件所支持。如TIFF、JPEG2000、BMP等。28学习课件2.2预处理中基础知识引起图像畸变因素 系统误差有规律的、可预测的。比如扫描畸变 非系统误差无规律的如传感器平台的高度、经纬度、速度和姿态的不稳，地球曲率及空 气折射，地形影响等29学习课件2.3预处理中基础知识几何校正中的几个概念 几何校正：纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。 图像配准（Registration）：同一区域里一幅图

23、像（基准 图像）对另一幅图像校准，以使两幅图像中的同名像素配 准。 图像纠正（Rectification）：借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。又叫地理参照（Geo-referencing） 图像地理编码（Geo-coding）：特殊的图像纠正方式，把图像矫正到一种统一标准的坐标系。 图像正射校正（Ortho-rectification）：借助于地形高程 模型（DEM），对图像中每个像元进行地形的校正，使图像 符合正射投影的要求。30学习课件2.4预处理中基础知识实际中的概念 几何粗校正校正系统误差，地面站完成 几何精校正包括图像纠正、地理编码和部分图像配准 图像配准 正射校正31学

24、习课件2.2预处理中基础知识卫星影像的校正 根据卫星轨道参数，包括位置、姿态、轨道及扫描特征， 校正影像(有时加入DEM)。 地面控制点校正+校正模型 轨道参数+地面控制点+DEM32学习课件2.2预处理中基础知识多项式模型 多项式模型x=a0+a1x+a2Y+a3x2+a4xy+a5y2+y=b0+b1x+b2Y+b3x2+b4xy+b5y2+ 最少控制点个数N=（n+1）*（n+2）/2 误差计算RMSEerror=sqrt（x-x）2+（y-y）2）33学习课件2.2预处理中基础知识控制点获得途径 基础数据基础测绘数据数字线画图（DLG）数字栅格图（DRG） 影像数据正射影像（DOM）

25、实地测量34学习课件2.2预处理中基础知识控制点质量控制 图像选点原则选取图像上易分辨且较精细的特征点：道路交叉点，河流弯曲或分叉处，海岸线弯曲处，飞机场，城廓边缘等特征变化大的地区需要多选图像边缘部分一定要选取控制点尽可能满幅均匀选取 数量原则在图像边缘处，在地面特征变化大的地区，需要增加控制点保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。如一景TM的控制点数量在30-50左右。35学习课件2.2预处理中基础知识重采样方法（插值算法） 最近邻法取与所计算点（x,y）周围相邻的 4个点，比较它们与被计算点的距 离，哪个点距离最近，就取哪个 亮度值作为（x,y）点的亮度值简单易用，计算量小，图像的亮

26、 度具有不连续性，精度差36学习课件2.2预处理中基础知识重采样方法（插值算法） 双线性内插法取（x,y）点周围的4邻点， 在y方向内插二次，再在x方向 内插一次，得到（x,y)点的亮 度值f（x,y)双线性内插法比最近邻发虽 然计算量有所增加，但精度明 显提高，特别是对亮度不连续 现象或线状特征的块状化现象 有明显的改善。内插法会对图像起到平滑作 用，从而使对比度明显的分界 线变得模糊。 x y双双线线内插算法原理示意内插算法原理示意图图原始原始图图像像37学习课件2.2预处理中基础知识重采样方法（插值算法） 三次卷积内插法进一步提高内插精度的一 种方法，通过增加邻点来 获得最佳插值函数取与

27、计算点周围相邻的16 个点，先在某一方向内插， 再根据计算结果在另一个 方向上内插，得到一个连 续内插函数计算量大，精度高，细节 表现更为清楚，对控制点 要求较高 x y1234538学习课件2.2预处理中基础知识图像融合 图像融合将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术。 关键技术两个影像配准在亚像元范围内融合方法选择运算速度和交换缓冲空间39学习课件2.2预处理中基础知识图像融合方法彩色彩色合成合成数学运算数学运算彩色技彩色技术术空空间间配准配准高分辨率高分辨率多光多光/ 谱谱图图像像变换变换HIS变换变换加加 与与 乘乘差差值值比比

28、值值主主 成成 分分 分分 析析滤滤波波分析分析小波小波分析分析HSV变换变换40学习课件2.2预处理中基础知识图像镶嵌 图像镶嵌指在一定地数学基础控制下，把多景相邻遥感影像拼接成一个大范围的影像图的过程。 关键技术颜色的平衡接边处理运算速度和交换缓冲空间41学习课件2.2预处理中基础知识图像裁剪 图像裁减图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除，常用的是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像的裁剪。 关键技术裁剪区的确定无数据区处理42学习课件2.3 自定义坐标系坐标系原理 地理坐标系是以经纬度为单位的地球坐标系统，地理坐标 系中有2个重要部分，即地球椭球体（spheroid）和大地基 准面（d

29、atum）。大地基准面指目前参考椭球与WGS84参考椭球间的相对位置关系（3 个平移，3个旋转，1个缩放），可以用其中3个、4个或者7个参数 来描述它们之间的关系，每个椭球体都对应一个或多个大地基准面。 投影坐标系是利用一定的数学法则把地球表面上的经纬线 网表示到平面上，属于平面坐标系。数学法则指的是投影 类型，目前我国普遍采用的是高斯克吕格投影，在英 美国家称为横轴墨卡托投影（Transverse Mercator）。43学习课件2.3 自定义坐标系北京54与西安80坐标系 都是投影直角坐标系 北京54坐标系、西安80坐标系实际上指的是我国的两个大地基准面。坐标名称投影类型椭球体基准面北京5

30、4Gauss Kruger（Transverse Mercator）Krasovsky北京54西安80Gauss Kruger（Transverse Mercator）IAG75西安80椭球体名称年代长半轴（米）短半轴（米）扁率WGS8419846378137.06356752.31：298.257克拉索夫斯基（Krasovsky19406378245.06356863.01：298.3IAG-7519756378140.06356755.31：298.25744学习课件2.3 自定义坐标系 ENVI中自定义坐标系 ENVI中的坐标定义文件存放在HOME ITTIDLxxproductsenv

31、ixx map_proj 文件夹下，三个 文件记录了坐标信息：ellipse.txtdatum.txtmap_proj.txt椭球体参数文件 基准面参数文件 坐标系参数文件 在ENVI中自定义坐标系分三步：定义椭球体、基准面和定 义坐标参数45学习课件2.3 自定义坐标系定义椭球体 语法为 ,。这里将 “Krasovsky，6378245.0，6356863.0”和“IAG-75， 6378140.0，6356755.3”加入ellipse.txt末端。 注：ellipse.txt文件中已经有了克拉索夫斯基椭球，由于 翻译原因，这里的英文名称是Krassovsky，为了让其他软 件平台识别，这

32、里新建一个Krasovsky椭球体。46学习课件2.3 自定义坐标系添加基准面与定义坐标系 语法为,。这里 将“Beijing-54, Krasovsky, -12, -113, -41”和 “Xian-80,IAG-75,0,0,0”加入datum.txt 末端。 注：有的时候为了与其他软件平台兼容，基准面的名称直 接写成所用的椭球体名称。 在ENVI任何用到投影坐标的功能模块中都可以新建坐标系 (在任何地图投影选择对话框中，点击“New”按钮。)，或 者直接选择主菜单-Map-Customize Map Projection47学习课件2.3 自定义坐标系坐标系定义练习 利用自定义坐标系将

33、一幅北京54坐标系转化为西安80坐标 系。 试验的栅格数据情况为：一幅北京坐标系的栅格数据，投影参数如下：投影类型：Transverse Mercator 椭球：Krasovsky 基准面：Krasovsky（自定义） 中央经线：117东向偏移：500000m48学习课件2.4 ENVI中的几何校正传感器参数校正 传感器(带有地理定位文件)SPOT1-4SeaWiFSASTERAVHRRENVISATMODISRADARSAT 自定义地理定位文件GLTIGM49学习课件2.4 ENVI中的几何校正传感器参数校正练习 数据源Modis传感器的2级数据（“1-Modis”文件夹内)EOS-HDF格

34、式储存 处理过程利用自带地理定位文件进行几何校正 输出几何校正结果50学习课件2.4 ENVI中的几何校正几何精校正流程显显示示图图像文件像文件采集地面控制点采集地面控制点计计算算误误差差选择选择几何模型几何模型检验检验校校正正结结果果开始开始结结束束重采重采样输样输出出误误差差 太太 大大51学习课件2.5 ENVI中的几何校正几何精校正练习 数据源已经做过几何校正的SPOT4全色10米分辨率影像（ “2-几何精校正”文件夹）待校正的Landsat5 TM 30米分辨率影像（“ 2-几何精校正”文件夹） 处理过程用SPOT4影像作为基准影像，选择控制点来校正TM影像。 输出校正结果52学习课

35、件2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪融合 ENVI中的融合方法HSV变换、主成分分析、Brovey变换 ， CN SpectralSharpening ，高保真的Gram-Schmidt，Pansharping，小波融合（补丁） 自定义 有地理坐标和无地理坐标都可以融合 操作方式主模块流程化操作ENVI ZOOM中53学习课件 数据源已经做过几何校正的SPOT4全色10米分辨率影像（ “3-影像融合”文件夹）待校正的Landsat5 TM 30米分辨率影像（“3-影像融合”文件夹） 处理过程用主成分分析、HSV颜色变换等方法融合两个影像 输出融合结果54学习课件2.5 ENVI中的影像融

36、合、镶嵌、裁剪镶嵌 基于像素镶嵌和基于地理坐标镶嵌 自动颜色平衡，边缘直方图匹配 接边线、接边羽化 虚拟镶嵌 运算速度快 占用非常少的虚拟内存空间55学习课件2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪镶嵌练习 数据源两幅已经校正好的SPOT4 10米全色影像（“4-影像镶嵌”文件夹中） 处理过程用注记工具勾画两影像接边线，用羽化和颜色校正等使两幅影像镶嵌在一起。 输出镶嵌结果56学习课件2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪裁剪 空间裁减基于感兴趣区（ROI）的裁减基于矢量/栅格数据文件的裁剪自定义裁剪 波谱裁剪57学习课件2.5 ENVI中的影像融合、镶嵌、裁剪裁剪练习 数据源一幅TM影像、

37、影像区域的Shapefile矢量文件（“5-影像裁剪”文件夹中） 处理过程用ROI工具在TM影像上绘制不规则的多边形感兴趣区域，后利用这 个感兴趣区域裁剪TM影像利用Shapefile矢量文件裁剪TM影像 输出裁剪结果58学习课件3.影像影像信信息息基基本本提取提取方方法法3.1 影像信息提取技术概述3.2 影像增强处理3.3 监督分类3.4 非监督分类59学习课件3.1 影像信息提取技术概述 遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光 谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同 地物的差异，这是区分不同影像地物的物理基础。 遥感影像分类就是利用计算机通过对遥感影像中各类地物

38、的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每 个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得 遥感影像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感影像的 分类。60学习课件3.1 影像信息提取技术概述遥感分类技术的发展 可分为四个阶段人工解人工解译译基基于于光光谱谱 计计算算机机自自 动动分分类类基基于于专专家家 知知识识的的决决 策策树树分分类类面面向向对对象象 特特征征自自动动 提取提取四种方法并存四种方法并存61学习课件3.2图像增强处理 图像变换主成分（PCA）独立主成分最小噪声分离(MNF)颜色空间变换（HSV,HLS）穗帽变换波段运算 图像拉伸去相关、饱和度、彩色直方图（匹配、拉

39、伸） 滤波卷积形态学、纹理、自适应、自定义频率域局部增局部增强强62学习课件智能数字化工具 智能数字化工具提高数字化的效率增强ENVI矢量的功能计算提取的线状地物的长度过头去除以及两线相交63学习课件ENVI中基于光谱分类方法非监督分类ISODATAK-Means监督分类基于传统统计分析分类器 平行六面体 最小距离 马氏距离 最大似然基于人工智能分类器 神经网络基于模式识别分类器 支持向量机 模糊分类64学习课件类别类别定定义义/特征判特征判别别影像分影像分类类分分类类器器选择选择样样本本选择选择分分类类后后处处理理结结果果验证验证平行六面体 最小距离 马氏距离 最大似然 波谱角 二进制编码

40、光谱信息散度 神经网络 支持向量机分类 模糊分类3.3 监督分类65学习课件3.2 监督分类练习数据源以Landsat TM为数据源（“6-监督与非监督分类”文件夹内）。处理过程选择样本,后选择一种分类器进行分类。分类后处理 类后处理Majority/Minority 分析ClumpSieve 精度分析 生成随机样本 混淆矩阵结果分类结果66学习课件3.4 非监督分类 非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。分类器选择ISODATAK-means其他影像分类类别定义/类别合并码分类后处理 结果验证影像分析67学习课件3.4 非监督分类练习数据源以

41、Landsat TM为数据源（“6-监督与非监督分类”文件夹内）处理过程分类器选择ISODATA或者K-mean对TM进行分类。分类后处理 类别定义 类后处理Majority/Minority 分析、Clump、Sieve 重新组合类别 精度分析 生成随机样本 混淆矩阵结果分类结果68学习课件4.制制图图与三与三维维可可视视化化4.1 ENVI的快速制图4.2 三维可视化69学习课件4.1 ENVI的快速制图QuickMap随意选择边界颜色设置所有格网线属性颜色、样式、字体等整饰和必要的标注作为图像显示自动标注地图综合70学习课件三维场景构建与3D 曲面飞行 快速利用影像及DEM构建三维场景

42、叠其他数据，如矢量 用户自定义背景 可对DEM和影像进行重采样，提高浏览速度 放大时逐步增强细节 设置飞行路线，可将飞行录制成视频71学习课件ENVI高级预处理72学习课件主要内容 1、GLT几何校正 2、单景高分辨率影像的正射校正 3、影像自动配准73学习课件1、GLT几何校正 GLT几何校正法利用输入的几何文件生成一个地理位置查找 表文件（geographic lookup table，GLT），从该文件中 可以了解到某个初始像元在最终输出结果中实际的地理位 置。 地理位置查找表文件是一个二维图像文件，文件中所包含 两个波段：地理校正影像的行和列，文件对应的灰度值表 示原始影像每个像素对应

43、的地理位置坐标信息，用有符号 整型储存，它的符号说明输出像元是对应于真实的输入像 元，还是由邻近像元生成的填实像元（infill pixel）。 符号为正时说明使用了真实的像元位置值；符号为负时说 明使用了邻近像元的位置值，值为0说明周围7个象元内没 有邻近像元位置值。74学习课件GLT校正风云三号气象卫星安装补丁 先安装ENVI的HDF5读取补丁，将文件解压放 在ITTIDL70productsenvi45save_add下，打 开ITTIDL70productsenvi45menuenvi.men文件， 在0 File1 Open Image File open envi fileenvi

44、_menu_event下添加以下菜单1 Open HDF5 File not used open_hdf5_event启动ENVI,在菜单File下新增一个菜单Open HDF5 File。75学习课件GLT校正风云三号气象卫星打开文件 选择：主菜单-File-Open HDF5 File，选择文件打开。 文件中包含很多的信息，选择图像数据EV_RefSB，在右边 可以预览。点击Import to ENVI,加载到ENVI中的波段列表 中。同样的方法将定位文件打开（Latitude和Longitude），76学习课件GLT校正风云三号气象卫星生成生成GLT文件文件 选择:主菜单-Map-Geo

45、reference from Input Geometry-Build GLT 在弹出的对话框中框，X波段选择经度longitude信息文件， Y波段选择纬度latitude信息文件。在接下来弹出的对话框 中填写输出GLT文件的投影信息。 值得注意的是，由于X波段左边边缘为0值，因此有必要对 边缘进行掩膜处理，这里选择空间子集去掉开始3个像素。 填写GLT输出参数，像元大小选择默认，旋转角度（Rotation）为0（正上方为北），选择保存路径和文件名 输出。77学习课件GLT校正风云三号气象卫星利用利用GLT文件几何校正影像文件几何校正影像 选择:主菜单-Map-Georeference fr

46、om Input Geometry- Georeference from GLT。在弹出对话框中选择GLT文件和待校正文件，选择输出路径和文件名。78学习课件GLT校正风云三号气象卫星验证结验证结果果 利用ENVI下的Google Earth Bridge功能，将校正结果在 Google Earth下叠加显示，可以看到校正结果和Google Earth完全重合。79学习课件2、单单景高分辨率影像的正射校正景高分辨率影像的正射校正2.1 影像正射校正2.2ENVI下的正射校正80学习课件为什么要进行正射纠正? 在卫星影像和航空影像中会有一些几何误差 误差主要由以下原因引起:比例尺变化传感器的姿态

47、/方位传感器的系统误差 正射纠正可以消除这些误差81学习课件比例尺变化 在所有的摄影影像中都会发生影像的各处比例尺是不相同的房子的宽度 =8m2 cm比例尺为 1:4006 cm比例尺为 1:13382学习课件比例尺变化 在影像的铅直方向也有同样的影响房子的宽度是恒定的 (8m), 而在影像上的体现却各有不同, 这说明各处的比例尺是变化的83学习课件传感器姿态/方位要进行三角测量，就要给定软件 计算或估计出的空间传感器的位 置和方位12384学习课件推帚扫描透视中心传感器的系统误差 数据是沿扫描线获取的，每条扫描线都有自己的透视中心 每条扫描线的传感器位置和方向都不同 用多项式函数可以对每个透

48、视中心和旋转角度进行修正 多项式的次数越大要进行三角测量所需的地面控制点（GCP）数目就越多 多项式的纠正只能针对分辨率比较低的卫星影像，而对于 高分辨率的卫星影像我们需要严格的物理模型（如，dim原 数据）或者是有理函数多项式进行模拟卫星参数（如RPC参 数）。85学习课件三种之间建立关联 影像空间 和 目标空间 的数学关联主要靠控制点的测量X,Y,Zx,y通过数学函数可以在这些值间建立关联GCP #1GCP #2GCP #3目标X2, Y2, Z2X3, Y3, Z3左右X1, Y1, Z1 x1, y1 x1, y1x2, y2 x2, y2x3, y3 x3, y3#1X,Y,Z #2

49、X,Y,Z #386学习课件ENVI正射校正传感器模型文件ALOS/PRISMRPCRPC文件ASTERRPCRPC文件CARTOSAT-1(P5)RPCRPC文件FORMOSAT-2Pushbroom Sensor星历参数文件(METADATA.DIM)IKONOSRPCRPC文件（_rpc.txt）OrbView-3RPCRPC文件(_metadata.pvl)QuickBirdRPCRPC文件(.rpb)WorldView-1RPCRPC文件(.rpb)GeoEye-1RPCKOMPSAT-2RPCSPOT5Level1Aand1BPushbroom Sensor星历参数文件(METAD

50、ATA.DIM)87学习课件自定义RPC文件正射校正 ENVI还具有根据星历表参数建立RPC文件来正射校正数据的功能（Map-Build RPCs）。也可以根 据地面控制点（GCP）或者外方位 元素（XS, YS, ZS,Omega, Phi, and Kappa）建立RPC文件，校正一 般的推扫式卫星传感器、框幅式航 空相片和数码航空相片。88学习课件打开文件 在主界面中，选择File- Open External File，选择对应 的传感器类型和文件格式。89学习课件选择校正模型 选择Map- Orthorectification，选择对应的传感器模型。90学习课件选择控制点 有三种方式

51、供选择，默认的为键盘输入参考点，第二种方 式是从影像上选择控制点，第三种方法是从矢量数据中获 得控制点。91学习课件输出校正结果 在Ground Control Points Selection工具面板中，选择 Options-Orthorectify File 输出校正结果。92学习课件3、影像配准、影像配准93学习课件我们经常会遇到这种情况94学习课件解决方法 选择重叠区同名点（链接点-Tie），利用数据模型进行校 正。 ENVI提供影像自动配准功能（Automatic Registration），对于已经做过几何校正的两个影像，可以不用手工选择同名点；对于没有地理参考的影像，推荐手工选择

52、至少三个 同名点。95学习课件Tie点选择策略 基于灰度96学习课件Tie点选择策略 基于特征97学习课件检查Tie 目视和根据RMS98学习课件验证结果 链接显示，查看特征点。99学习课件ENVI高级影像信息提取100学习课件主要内容 1、基于专家知识的决策树分类 2、面向对象的影像特征提取 3、基于立体像对的DEM提取 4、多时相影像动态检测技术101学习课件1、基于、基于专专家知家知识识的决策的决策树树分分类类102学习课件专家分类与决策支持系统 根据光谱特征、空间关系和其他上下文关系归类像元+D E M+专专家分家分类类提提供供了土了土地地利用利用而而不不仅仅仅仅是土地覆盖是土地覆盖R

53、Moadap？Z Cooning verageLandcoverClassification陡坡上的植被陡坡上的植被缓缓坡上的植被坡上的植被高高ft植被植被公园用地公园用地103学习课件决策树分类步骤 专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规 则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。104学习课件规则定义 规则获取：经验总结和样本总结（C4.5） 规则描述类1：NDVI大于0.3，坡度大于或者等于20度类2：NDVI大于0.3，坡度小于20度，阴坡类3：NDVI大于0.3，坡度小于20度，阳坡类4：NDVI小于或等于0.3，波段4值大于或等于20类5： NDVI小于或等于0.3，

54、波段4值小于20105学习课件规则描述表达式与变量表达式表达式部分可用函数部分可用函数基本运算符+、-、*、/三角函数Sin、cos、tan asin、acos、atan Sinh、cosh、 tanh.关系/逻辑LT、LE、EQ.and、or、not.最大值、最小值其他符号指数（）、exp 对数alog 平方根（sqrt）、 绝对值（adb） 变变量量作用作用slope计算坡度aspect计算坡向ndvi计算归一化植被指数Tascap穗帽变换pc主成分分析mnf最小噪声变换lpc局部主成分分析Stdev标准差Mean平均值Min、max最大、最小值其他 106学习课件规则表达 二叉树表达10

55、7学习课件运行结果 选择Options-Execute，执行决策树108学习课件2、面向、面向对对象象的的影影像像特征特征提提取取109学习课件面向对象的图像分析 面向对象的技术集合临近像元为对象用来识别感兴趣的光谱要素充分利用高分辨率的全色和多光谱数据，利用空间，纹理，和光谱 信息来分割和分类的特点以高精度的分类结果或者矢量输出110学习课件FX操作流程 分为两个部分发现对象特征提取规则分类特征提取监督分类导出要素查看报告和统计完成计算属性发现对象是定义要素影像分割合并分块精炼分块是输出对象 为矢量文件？111学习课件准备工作 空间分辨率的调整 光谱分辨率的调整 多源数据组合 空间滤波112

56、学习课件导入数据 基本影像（Base Image） （必选） 辅助数据（Ancillary Data）（可选） 掩膜文件（Mask File） （可选）113学习课件分割影像 FX根据临近像素亮度、纹理、颜色等对影像进行分割，它 使用了一种基于边缘的分割算法，这种算法计算很快，并 且只需一个输入参数，就能产生多尺度分割结果。 选择高尺度影像分割将会分出很少的图斑，选择一个低尺 度影像分割将会分割出更多的图斑114学习课件合并分块 影像分割时，由于阈值过低，一些特征会被错分，一个特 征也有可能被分成很多部分。我们可以通过合并来解决这 些问题。 FX利用了 Full Lambda-Schedule

57、算法，该方法在结合光谱 和空间信息的基础上迭代合并邻近的小斑块。 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。115学习课件分块精炼 FX提供了一种阈值法（Thresholding）进一步精炼分块的 方法。它是基于亮度值的栅格操作，根据分割后结果中的 一个波段的亮度值聚合分块。对于具有高对比度背景的特 征非常有效（例如，明亮的飞机对黑暗的停机坪）。 这一步是可选项，如果不需要可以直接跳过。116学习课件计算对象属性 计算4个类别的属性：光谱、空间、纹理、自定义（颜色空 间和波段比）。其中“颜色空间”选择三个RGB波段转换为 HSI颜色空间，“波段比”选择两个波段用于计算波段比（常用红色和近红外波段

58、）。117学习课件特征提取方法 监督分类、规则分类和直接矢量输出118学习课件直接输出矢量 输出Shapefile矢量文件 属性119学习课件监监督分督分类类法法特征提取特征提取 根据一定样本数量以及 其对应的属性信息，利 用K邻近法和支持向量机 监督分类法进行特征提 取。120学习课件规则规则分分类类法法特征提取特征提取 每一个分类有若干个规则（Rule）组成，每一个规 则有若干个属性表达式来描述。规则与规则直接是与的关系，属性表达式之 间是并的关系。 如下是对水的一个描述：面积大于500像素延长线小于0.5NDVI小于0.3121学习课件房屋特征提取 第一条属性描述，划分植被覆盖和非覆盖区

59、。Customized-bandratio：00.3 第二条属性描述，去除道路影响。Spatial-rect_fit：0.51Spatial-Area: Fuzzy Tolerance=0， 90Areaelongation(延长): elongationavgband_2: avgband_250122学习课件预览结果123学习课件3、基于立体像、基于立体像对对的的DEM提取提取124学习课件立体像对高程提取 DEM Extraction 快速从ALOS PRISM, ASTER, CARTOSAT-1, FORMOSAT-2, GeoEye-1, IKONOS, KOMPSAT-2, Or

60、bView-3, QuickBird, WorldView-1, SPOT 1-5以及航空影像立体像对中提取DEM。 全面支持RPC模型参数，尽可能少的控制点以达到有效的精 度 使用DEM编辑工具对提取的DEM做局部编辑 交互量测特征地物的高度和收集3D信息并导出为3DShapefile文件格式125学习课件输输入立体像入立体像对对定定义义地面控地面控制点制点定定义连义连接点接点设设定定DEM提取参数提取参数输输出出DEM并并检查结检查结果果编辑编辑DEM采用向导操作方式一步步指导您通过以下步骤进行 DEM提取126学习课件1、支持RPC、DIM等位置文件127学习课件您可以定义或是 加载已有

61、的GCP 点对，将DEM和地图坐标联系起来。也可以屏幕上选择GCP点2、定义控制点128学习课件ENVI可以自动产生匹配点，或者您自 己从两幅图像中选择匹配点。3、定义连接点（Tie）129学习课件可以通过立体 眼镜进行3D浏 览。生成核图像130学习课件设置DEM输出参数 投影参数4、设置DEM输出参数131学习课件5、输出DEM并检查结果当DEM提取向导 完成后，可以将 DEM加载查看。DEM 提取向导也 提供了编辑DEM选项，可以通过 ENVI的DEM编辑 工具进行编辑。132学习课件浏览结果通过将ENVI的3D表面浏览工具将 纹理影像叠加到 DEM上检查DEM提 取的结果。133学习课

62、件立体3D测量工具立体3D测量工具允许您通过单一的匹配点交互的计算高程值。134学习课件4、多、多时时相相影影像像动动态态检测检测技技术术135学习课件遥感变化检测技术 遥感变化检测就是从不同时期的遥感数据中，定量地分析 和确定地表变化的特征与过程。 检测方法图像直接比较法图像差值法、图像比值法、主成分分析法、光谱特征变异法、 假彩色合成法、波段替换法、变化矢量分析法、波段交叉相关分 析以及混合检测法等分类后结果比较法直接分类法多时相主成分分析后分类法136学习课件图像差值法 图像差值法就是将两个时相的遥感图像相减。其原理是：图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度

63、值， 而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大差别。因此在差值 图像上发生地类变化区域的灰度值会与背景值有较大差别，从而使变 化信息从背景影像中显现出来。137学习课件光谱特征变异法 同一地物反映在一时相影像上的信息与其反映在另外时相影像上的光谱信息是一一对应的。当将不同时相的影像进行融合时，如同一地物 在两者上的信息表现不一致时，那么融合后的影像中此地物的光谱就 表现得与正常地物的光谱有所差别，此时称地物发生了光谱特征变异， 我们就可以根据发生变异的光谱特征确定变化信息。138学习课件假彩色合成法 由于地表的变化，相同传感器对同一地点所获取的不同时相的影像在灰度上有较大的区别。在进行变化

64、信息的发现时，将前、后两时相的 数据精确配准，再利用假彩色合成的方法，将后一时相的一个波段数 据赋予红色通道，前一时相的同一波段赋予蓝色和绿色通道。利用三 原色原理，形成假彩色影像。其中，地表未发生变化的区域，合成后 影像灰度值接近，而土地利用发生变化的区域则呈现出红色，即判定 为变化区域。139学习课件多波段主成分分析法 当地物属性发生变化时，必将导致其在影像某几个波段上的值发生变化，所以只要找出两时相影像中对应波段值的差别并确定这些差别的 范围，便可发现变化信息。在具体工作中将两时相的影像各波段组合 成一个两倍于原影像波段数的新影像，并对该影像作PC变换。由于变 换结果前几个分量上集中了两

65、个影像的主要信息，而后几个分量则反 映出了两影像的差别信息，因此可以试着抽取后几个分量进行波段组 合来发现变化信息。140学习课件图像分类后比较法 该方法的核心是基于分类基础上发现变化信息。即首先运 用统一的分类体系对每一时相遥感影像进行单独分类，然 后通过对分类结果进行比较来直接发现土地覆被等的变化 信息。141学习课件波段替换法 在RGB假彩色合成中，G和B分量用前时相的两个波段，用后 一时相的一个波段影像组成R分量，在合成的RGB假彩色图 像上能够很容易地发现红色区域即为变化区域 。142学习课件信息提取技术 手工数字化法屏幕数字化区域生长法 图像自动分类监督分类非监督分类面向对象的特征

66、提取法 图像分割手工阈值分割自动阈值分割 组合法143学习课件图像直接比较法Difference Map 单波段间的差异运算减法除法 数据预处理相对大气校正像元归一化处理像元单位标准化处理 变化等级的量化阈值划分直接分割结果144学习课件分类后比较Change DetectionStatistics 变化类型的差异分析 变化统计像素百分比面积统计 生成掩膜图像145学习课件流程化图像处理工具动态监测 流程化操作，一步步引导您处理影像。 包括部分预处理流程，包括影像配准、相对大气校正等。 只是发现变化信息，还需要借助其他工具提取变化信息。146学习课件ENVI高光谱分析技术147学习课件主要内容

67、 1、高光谱简介 2、高光谱数据预处理 3、物质制图与识别、探测 4、植被分析148学习课件1、高光谱遥感简介 光学遥感技术的发展：全色（黑白）彩色摄影多光谱扫描成像高光谱遥感 高光谱分辨率遥感（HyperspectralRemote Sensing）用很窄（10-2 ）而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。 在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级，通常 具有波段多的特点，光谱通道数多达数十甚至数百个以上，而且各 光谱通道间往往是连续的，因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱（Imaging Spectrometry）遥感。149学习课件从光谱影像上获得光谱曲线高光谱图像空间

68、成像的同时，记录 下成百个连续光谱通道 数据从每个像元均可提取一条连续的光谱曲线对对高光高光谱图谱图像的像的处处理理实质实质是是对对像元光像元光谱谱曲曲线线的定量的定量化化处处理与分析理与分析150学习课件高光谱成像技术 成像光谱仪：与地面光谱辐射计相比，成像 光谱仪不是在“点”上的光谱 测量，而是在连续空间上进行 光谱测量，因此它是光谱成像 的；与传统多光谱遥感相比，其光 谱通道不是离散而是连续的， 因此从它的每个像元均能提取 一条平滑而完整的光谱曲线。151学习课件成像光谱仪系统介绍 航空成像光谱仪系统 国内系统：MAIS、OMIS-1、OMIS-2、PHI、WHI、LASIS 国外系统：

69、AIS、AVIRIS、TRWIS、GERIS、HYDICEAISA、 DAIS、CASI、HYMAP152学习课件AVIRISSpectral coverage:VIS to NIR (400-2500nm)Spectral bands: 224Spectral resolution: File- Compile IDL Module; 如果你只有单独的ENVI， 你必须提供,编译好的 sav文件。197学习课件一个简单的练习 下面的程序文本可以在一个文本编辑器中输入，并用文件 名 user_bm1.pro 来保存放到save_add文件夹下：实例：FUNCTION user_bm1， b1，

70、 b2 RETURN， b1+b2END 启动ENVI，单击主菜单-File-Open Image File打开一个 多波段文件。 单击主菜单- Basic Tools-Band Math,在Enter an expression field中键入user_bm1(b1, b2)。 单击OK，为b1和b2选择对应的波段。198学习课件批处理 批处理模式的ENVI和正常模式下没有什么区别，只是通过 一系列特定的函数库来执行ENVI的功能。 ENVI 功能函数分散在大约50个小的IDL save文件中，这些 二进制的文件包括数据和编译后的程序。这些save文件存 放在ENVI安装路径下的Save目

71、录下。ENVI核心save文件包 括ENVI的基本功能函数，动态运行函数以及ENVI运行所需 的内部变量。在典型的Windows PC上这些文件存放在： C:rsiidlxxproductsenvixxsave 目录下。199学习课件批处理例子 一个简单的ENVI批处理程序pro bt_init envi,/restore_base_save_files;恢复ENVI sav文件;开始批处理模式;编写批处理过程;结束批处理模式envi_batch_init,log_file=batch.log;Batch processing would go hereenvi_batch_exitend20

72、0学习课件ENVI函数 ENVI提供了大量处理函数供程序员使用，这些函数封装了 交互式ENVI程序所提供的绝大多数的功能。每个处理程序 都是IDL的程序或是函数，并可以被任何其它的IDL程序所 调用。可以通过ENVI的帮助Working with ENVI - ENVI Reference Guide - ENVI Routines查看这些函数的使用 说明和例子。201学习课件开发独立于ENVI界面的系统 全国旱情遥感监测系统 中科院遥感所202学习课件ENVI/IDL与ArcGIS一体化集成方案 数据互操作与共享 平台间无缝链接 系统一体化集成203学习课件ENVI/IDL与ArcGIS数据

73、互操作与共享 ENVI完全支持Geodatabase读写File Based GeodatabasePersonal GeodatabaseEnterprise（SDE）Geodatabase ENVI支持E00和ShapeFile文件格式 ArcGIS支持ENVI的文件格式 ENVI支持ArcGIS的企业级服务ArcGIS(Including Desktop, Server, ImageServer)ENVI/IDLGeoDatabase204学习课件ENVI/IDL与ArcGIS Desktop205学习课件ENVI/IDL与其它语言集成开发 实现技术手段：Callable 技术IDLDr

74、awWidget ActiveX对象输出助手206学习课件Callable IDL技术IDL可以作为动态链接库被外部程序调用，称之为Callable IDL技术。外部程序可以像IDL环境一样使用相关的程序或函数。207学习课件VC调用ENVI/IDL实例在VC调用ENVI函数：1. 首先在建立一个VC的MFC工程，然后ITTIDL70externalinclude目录下拷贝idl_export.h头文件，并添加到VC工程中2. 工程设置连接 中的对象/库模块 中 添加idl.lib 3. 工具选项目录 中的Library files 添加安装路径ITTIDL70BINBIN.X864. 我的电

75、脑右键属性 高级环境变量 系统变量 path中添加；安装路径ITTIDL70BINBIN.X865.IDL_Win32Init(0,handle,NULL,0); IDL初始化6.IDL_ExecuteStr(“restore,satstretch.sav”); 执行IDL命令行7.IDL_Cleanup(true);清除IDL208学习课件IDLDrawWidget ActiveX实例在C#调用ENVI/IDL函数： 1.首先在建立一windows应用程序。在工具箱上右键选择项COM 组建选中IDLDrawWidget Control 3.02.拖动控件到窗体上3.axIDLDrawWidg

76、et1.IdlPath设定IDL库文件目录4.n = axIDLDrawWidget1.InitIDL(int)this.Handle); 初始化IDL控件5.axIDLDrawWidget1.ExecuteStr(“”);执行IDL命令209学习课件对象输出助手可以将IDL的数据可视化与分析的功能添加到其他应用软件中能够很容易地将IDL对象输出到Java和COM环境自动化处理和直接缩短接口开发时间210学习课件将IDL对象输出为COM1. 定义IDL类（ define）2. 我的电脑右键属性 高级环境变量 系统变量 path中添加；C:Program FilesMicrosoft Visua

77、l Studio 8Common7IDE3.在IDL命令行中输入IDLEXBR_ASSISTANT 回车打开对象输出 助手4.File New Project COM选择要输出的* define.pro文件打开将文件加载进输出助手5. 设置对象要输出的过程、函数及其参数6.File Save project保存工程7.Build Build object 编译输出对象8. 生成*.dll 和*.tlb文件(或*.ocx和*.tlb)9. 在运行中用regsvr32 对dll（ocx）注册211学习课件ENVI/IDL与ArcGISEngine集成212学习课件构建自己的GIS与RS一体化平台高级语言（C#、java）+ ArcGIS Engine+ ENVI/IDL1、快速搭建系统原型2、有效解决了大数据量、数据浏览、栅格矢量叠加、矢量编辑、渲染、 专题制图以及空间分析。3、强大的图像处理引擎。4、大大减少了代码开发量、以及程序的开发周期。5、您只需要关注于业务流。213学习课件