LandsatTM影像处理最完整流程.docx

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LandsatTM影像处理最完整流程

一.界面系统介绍

1.主菜单：

菜单项，File、BasicTool、Classification、Tranform、Spectral实

习所波及的（大略介绍）

2.Help工具的使用

3.主菜单设置（preferences）：

内存设置二.文件的存取与显示

1．图像显示

由一组三个不一样的图像窗口构成：

主图像窗口、转动窗口、缩放窗口。

1）主图像Image窗口：

（400*400）100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可

交互式剖析、查问信息。

主图像窗口内的功能菜单：

在主图像窗口内点击鼠标右键，

切换隐蔽子菜单的开启和封闭。

该"Functions"菜单控制全部的ENVI交互显示功能，

这包含：

图像链接和动向覆盖；空间和波谱剖面图；对照度拉伸；彩色制图；诸如ROI

的限制、光标地点和值、散点图和表面图等交互特点；诸如注记、网格、图像等值线

和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特点。

2）转动Scroll窗口：

全局，重采样（降低分辨率）显示一幅图像。

只有要显示的图像比

主图像窗口能显示的图象大时，才会出现转动窗口。

转动窗口地点和大小最先在

文件中被设置而且能够被改正。

3）缩放Zoom窗口：

（200*200）显示image的方框。

缩放系数（用户自定义）出此刻

窗口标题栏的括号中。

2．图像的头文件资料的获得和编写

ENVI：

File>>EditENVIHeader，选择相应的文件。

从HeaderInfo对话框里，你能够点击EditAttributes下拉菜单中的选项，调用

编写特定文件头参数的独立对话框。

这些参数包含波段名、波长、地图信息等。

3．图像的存取

File>OpenImageFile.当你翻开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。

ABL列出该图像文件的全部波段，并同意你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、

翻开新文件、封闭文件，以及设置显示边框。

要选择目前活动显示，请按以下步骤：

从ABL（AvailableBandsList）内，点击

“Display#X

”按钮菜单（此中

“X”

是与显示窗口标题栏内数字相对应的数字）

要开始一个新的显示，从按钮菜单项选择择

，再从列表中选择所需要的显示。

“NewDisplay”。

点击“LoadBand”或“LoadRGB”，以把选定的波段导当选定的显示。

4.灰度图像和彩色图像的显示ENVI：

File>>OpenImage>>AvailableBandsList（ABL

）中选择GrayScale或RGBColor模式

5．剖面和波谱图（ProfilesandSpectralPlots）

Image:

>>Tools>>Profiles。

ENVI同意抽取水平的（X）、垂直的（Y）、波谱的（对

每个像元为Z）以及随意的剖面图。

剖面图显示在独自的图表窗口，而且X、Y

和Z

剖面图能够同时是激活的。

鼠标用来挪动一个十字准线并交互地选择剖面图。

图表窗

口内Options菜单下的AutoScaleY-Axis特别实用。

三.图像预办理

1．图像的切割（取子区）

ENVI：

BasicTools>>ResizeData>>ResizeDataInputFile对话框（以下列图）。

①选择需要切割的原始图像；②选择SpatialSubset或SpectralSubset方式；③若设

置空间切割方式（SpatialSubset>>selectSpatialSubset）点击“Image”；④出

现SubsetbyImage对话框，Subset的尺寸用2种形式，挪动图像上的方框或直接填写

samples/lines（列/行）值；③’若设置波段范围（

SpectralSubset>>File

SpectralSubset），选择波段；若要依据已选择的感兴趣地区进行切割，可用

ENVI：

BasicTools>>SubsetDataviaROIs。

若要使用与上一次输入的空间大小同样的文件的

空间子集，点击“Previous”按钮。

注：

ResizeData还能够进行图像重采样（以下）

，若只是进行子区的选择，则不要调

整OutputFileDimensions

。

*

图像左上角为原点

---列.行）。

“Masking”---把一个空间掩膜应用到图像的某个部分，包含统计、分类、分别

（unmixing）、般配滤波、连续删除（continuumremoval）和波谱特点拟合

（spectralfeaturefitting）。

2．图像的重采样

InputFile对话框选择需要采样的原始图像—OK

>>ResizeDataParameters——调整OutputFile

Dimensions的像元数；选择采纳方法>>文件

输出

四.影像剖析

影像统计剖析

1.统计特点剖析ENVI：

BasicTools>>Statistics>>ComputerStatisticsCalculateStatisticsParameters对话框---选择统计种类（Basic、Histogram、

Covariance）

2.主成分剖析（ENVI:

Transform>>principlecompents）

Transforms>PrincipalComponents>ForwardPCRotation>ComputeNew

Statisticsand选择输入文件---选择输出PC波段数---“Select

SubsetfromEigenvalues”---出现

PCEigenValues

画图窗口（每个节点是

PC各分

量的特点值，可进一步计算

PC各重量的方差百分比）。

3.有关剖析

ENVI：

BasicTools>>Statistics>>ComputerStatistics

五.图像加强（Image:

Enhance）

1.直方图调整

（1）直方图般配（Image:

Enhance>>HistogramMatching）

起码显示两幅图像，从想改正直方图的图像（如“Display#1—PC1”）中，选择

Enhance>>HistogramMatching---‘MatchTo’选择想般配直方图的图

像“Display#2--V”---“OK”，保留直方图般配后的PC1’。

查察两图像（PC1’与V）直方图：

点右键InteractiveStretching或选择Functions

>InteractiveStretching显示直方图；若需‘图像代替’则要求两直方图输入值相

同，—可依据两直方图输入值的关系，经过‘

BandMath’使两直方图数值同样（

PC1

’变成

PC1’’）---保留

PC1’’，可为下一步

PC1’’图像代替

V，进行

HSV-RGB

反变

换作准备。

（2）直方图的交互式拉伸（Image:

Enhance>>InteractiveStretching）

ENVI用2%的系统默认线性拉伸值来显示全部图像（两边均舍去信息量的

2%），经过这

样办理后合成的假彩色图像有条有理、地物差别大，各种地物易于鉴别。

注：

多在Scroll窗口对全局调整，分别调整R、G、B，使彩色更丰富（一般

R、G敏感，

B线性即可）。

2.彩色变换（ENVI:

Transform>>ColorTransform）包含‘HSV-色彩、饱和度、数值

’变换，‘HLS--色彩、亮度、饱和度’变换等。

3.MNF变换

最小噪声分别（MinimumNoiseFraction，MNF）变换是同主重量变换相像的一种方法

，它被用来分别数据中的噪声，确立数据内在的维数，减少随后办理的计算量（Green

等人，1988；Boardman和Kruse，1994）。

六.专题信息提取

1.波段运算获得不一样专题信息

ENVI:

BasicTools>>bandmath

例：

Newband=band5-band4

详细操作是：

翻开BandMath对话框（如右图），在Enteranexpression中键入：

b5-b4，点击OK后将

会出现VariablestoBandsPairings对话框。

从可利用波段列表中，分别选择b5和b4

代表的波段，并键入待输出的文件名，点击OK即可。

2.NDVI的提取:

>NDVI（vegetationIndex）各个指数的意义，详细公式，再

查找

NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）归一化植被指数：

是一个广泛应

用的植被指数，将多波谱数据变换成独一的图像波段显示植被散布。

NDVI值指示着像

元中绿色植被的数目，较高的NDVI值预示着许多的绿色植被。

NDVI变换能够用于

AVHRR、LandsatMSS、LandsatTM、SPOT或AVIRIS数据，也能够输入其余数据种类

的波段来使用。

3.缨帽变换ENVI:

Transform>>TasseledCap

5.定义感兴趣区（ROI）及分类

监察分类（SupervisedClassification）

监察分类：

依据分类从前自定义的样本进行分类。

1.训练样本的选择和优化

1）训练样本的提取（ROI区的选择）

ENVI:

BasicTools>>RegionOfInterest>>ROItool调出感兴趣区工具窗口进行

样本选择（注意：

一定早先翻开一幅图像），能够进行样本编写（名称，颜色，填补

方式等），样本选择越精准，分类结果越好。

感兴趣区工具窗口的翻开方式还有：

Image：

Overlay>>RegionofInterest，或许直接在图像窗口上点击鼠标右键，再选

择ROITool。

依据前面的背景资料和预办理结果选择分类图像，成立各种地物的训练区。

各种地物

的解译标记，即地物的显然特点是最重要的选择标准。

依据其在影像上表现出的色彩

、纹理等特点，经过目视解译方法用鼠标在工作区影像图上选择其训练区，并使训练

区的散布尽量均匀。

在实质的工作中，因为存在“同物异谱”的状况，所以关于同一

种种类可能有多种不一样的特点。

为此，我们能够对同一地物选择多个训练区，分类后

再归并。

感兴趣工具窗口见下列图。

提取训练样本的详细操作以下：

（1）确立ROI的提取种类（

ROI>Polygon,Polyline,Point,Rectangel,Ellipse

）

和待操作窗口（主图像窗口、转动窗口或缩放窗口）。

（2）在图像窗口上画出感兴趣区，单击鼠标右键确立选择形状（此时能够拖动感兴趣地区，用Ctrl＋鼠标左键能够删除），再次单击右键确立此训练区（此时若要删除训

练区，需重点击ROITool窗口中的Delete控键，此操作将删除全部该种类的感兴趣区

域）。

ROITool窗口中将会显示选择地区的颜色和有关信息，此中，感兴趣地区名称

（ROIName）和色彩能够改正。

可就某一类训练区选择多个感兴趣地区。

（3）该类训练区的选择达成后，点击ROITool窗口的NewRegion控键，再进行另一类

训练样本的选择，其颜色将自动改变。

按以上操作达成全部训练区的选择。

2）训练样本的优化和提纯ROI

上述步骤中选择的某类训练样本，可能混入了其余种类的样本，为了提升图像分类精

度，需要对训练样本进行提纯。

N维可视化剖析器（N—DimensionalVisualizer）

即是对选择的训练区像元进行提纯。

当某些像元一直齐集在一同运动时，这些就是所

需的最纯像元；若在运动时，像元分红了两个部分，则说明选择了两类地物的训练区

，需把此训练区像元分开办理。

ROI>ExportROIston-DVisualizer>>n-DControl;n-DVisualizer

让训练区像元在n维空间内自由转动（能够控制转动速度Speed），当转到最能划分各

种类训练区像元的地点时，停止转动，进行样本提纯操作。

即：

（1）在n-DVisualizer窗口顶用鼠标选择某类训练区的纯像元并点击鼠标右键确立（

可进行多次选择），再次单击右键>>ExportClass，提纯后的训练区将出此刻ROI

Tool窗口中。

（2）进行下一个种类训练区的提纯时，第一要在n-DVisualizer窗口中单击右键

>>NewClass，下边的操作如前。

这样，达成全部训练区的提纯。

（3）训练区的保留：

ROI>SaveROIs

2.选择分类方式

分类方式包含平行六面体法、最短距离法、马氏距离法、最大似然法、波谱角分类以

及二进制编码法等，选择适合的分类方式。

1）最大似然法（MaximumLikeloodClassification）

ENVI:

Classification>>supervised>>Maximumlikelihood>>Classification

InputFile选择分类的图像>>MaximumlikelihoodParameters选择训练样本，设

置说明

最大似然分类假设每个波段每一类统计呈均匀散布，并计算给定像元属于一特定类型

的可能性。

除非选择一个可能性阈值，全部像元都将参加分类。

每一个像元被归到可

能性最大的那一类里。

在MaximumLikelihoodParameters对话框中设置一般分类参数，在“Set

ProbabilityThreshold”文本框里，键入一个阈值（0~1）。

选项参数被用来控制像

元正确分类的可能性。

假如像元的可能性低于全部类的阈值，则它被归为“无类型”

，在此，我们一般选择默认值。

2）波谱角分类法（SpectralAngleMapper—SAM）

ENVI:

Classification>>supervised>>SpectralAngleMapper>>

ClassificationInputFile选择分类的图像>>SpectralAngleMapper

Parameters选择训练样本，设置说明

波谱角分类法是以物理学为基础的一种分类法，经过比较终端光谱向量和每个像元的

矢量在N维空间中的角度，将像元分派到相应的区间中去，角度值越小，分类越精准。

输入由上步提纯获得的像元数据，选择适合的参数[MaximumAngle（radians）]值，

小于此值的像元将不参加分类，经多次实验。

默认值是（弧度）。

3.分类

引入影像—>确立分类范围和波段—>选择训练样本—>给定阈值—>确立储存路径和文

件名—OK。

下列图为最大似然法分类对话框。

非监察分类（UnsupervisedClassification）

非监察分类：

只是用统计方法对数据集中的像元进行分类，不需要样本。

方法：

（1）IsoData:

>unsupervised>>IsoData>>IsoDataParameters对话框：

参数设置说

明

在ISODATAParameters对话框中，输入NumberofClasses（分类数），Min（最少分类数）8、Max（最大分类数）15，MaximumIteration（最大迭代数）10，Chang

Threshold（像元变化的阀值），Minimum＃PixelinClass（每类中的最小像元

数）1，MaximumClassStdv（最大标准差），MinimumClassDistance（最小

类间距），Maximum＃MergePairs（最大归并数）2等8个基本参数（依据实质图

像和先验知识改正参数的设置）

（2）K-Means:

>unsupervised>>K-Means>>K-MeansParameters参数设置说明

分类后办理（PostClassification）

1.分类统计：

ENVI:

Classification>>PostClassification>>ClassStatistics：

包

括每一类的点数、最小值、最大值、均匀值以及类的每个波段的标准差等。

此中每一

类的最小值、最大值、均匀值以及标准差能够以图的方式进行显示。

能够显示出每一

类的直方图，而且计算其协方差矩阵、有关矩阵、特点值和特点矢量等。

2.两个分类结果的比较：

ENVI:

Classification>>PostClassification>>Confusion

Matrix：

分类结果的精度，显示在一个混杂矩阵里。

经过用分类结果与地表真切图像

（GroundTruthImage）或地表真切感兴趣区（GroundTruthROIs）对比较来计算混

淆矩阵。

分类结果记录了整体精度、正确度、Kappa系数、混杂矩阵、commission误

差（每类中额外像元占的百分比）和冗长偏差（类左侧的像元占的百分比）等等。

当

用地表真切图像计算混杂矩阵时，还能够输出每类图像中没有被正确分类的那些像元

。

3.类型集群：

ENVI:

Classification>>PostClassification>>ClumpClasses渺小块

的归并，将一些碎块进行归并（光滑办理）。

注：

未被选上用于聚块（clumping）的类，在输出图像上无变化。

4.类型挑选：

ENVI:

Classification>>PostClassification>>SieveClasses经过

用斑点分组除去这些隔绝的被分类的像元。

该功能菜单将删除分类中的孤岛像元，并

用黑像元表示，能够用成块分类功能取代黑像元。

注：

在“GroupMinThreshold”文本框里，输入一个类组需要包含的最少像元数（

4或8）。

任何一组小于这一数值的像元将从类中被删除。

5.类的归并：

ENVI:

Classification>>PostClassification>>CombineClasses：

将分过的类进行选择性的归并，能够归并为一类或几类。

6.类的叠合：

ENVI:

Classification>>PostClassification>>OverlayClass：

用

一幅彩色合成影像或灰阶影像生成一幅影像地图，而且类的颜色叠置在一同，输出一

幅3波段的RGB图像。

7.改正类的颜色：

Image:

Tools>>ColorMapping>>classcolormapping：

当一个分

类后的图像被导入一个显示窗口时，每类自动体现出不一样的颜色。

每类的颜色与监察

分类中选择的感兴趣区的颜色或非监察分类中早先选择的每类颜色相对应。

未分类区

域在图像中呈黑色，能够改变每类的颜色。

七.制图输出图形的整饰

1.经纬网格线>Grid>来设置网格线的属性及图像界限。

注：

设图面大小---Annotation---Options>DisplayBorders---输入左、上、右

和低部图像边框所需要的边框宽度（按像元）

2.注记Image:

overlay>>annotation（标题；图例；比率尺；南北指针）

（1）增添注记：

Image:

overlay>>annotation。

注记能够被搁置在主图像窗口、转动

窗口或缩放窗口。

经过从各自的Options菜单中选择Annotation，每种图表，包含

X、Y、Z剖面图或表面图，能够被注记。

当出现#nAnnotation对话框时（此中

“#n”指正被注记的那个显示），选择Object>>所需要的注记对象。

1〉文本注记（Text）：

Object>>text，选择注记的属性（如font、size等），在文

本框中输入待增添文本，用鼠标在图像中点击注记地点，按右键确立。

2〉图例注记（mapkey）：

Object>>mapkey能够直接将各种的图例加载上去，而且可

以进行颜色、名称等编写。

3〉比率尺注记（ScaleBar）：

Object>>Scalebar

4〉偏差图注记（Declination）：

Object>>Declination，Declination选项同意你在

图像上搁置一个磁偏角图表。

磁偏角图表包含指向真北（TrueNorth，用星号显示）

、坐标北（GridNorth，GN）和磁北（MagneticNorth，MN）的箭头的随意组合。

5〉覆盖分类结果：

Image:

Overlay>>classification

6〉界限设置（SetDisplayBorder）：

Option>>SetDisplayBorder

7〉其余注记略

8〉若要对注记进行选择或编写：

Object>>Selection/Edit

注：

每一种注记增添到图像中后，单击鼠标右键进行确立。

全部注记对象都有一个小

的彩色菱形“ha