遥感ENVI实验报告.docx

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遥感ENVI实验报告

遥感ENVI实验报告

前言………………………………………………………………………………3

一、实验目的………………………………………………………………3

二、实验内容………………………………………………………………3

三、实验时间………………………………………………………………3

四、组织人员………………………………………………………………3

1.专题概述……………………………………………………………………4

2.处理流程介绍……………………………………………………………4

2.1图像获取……………………………………………………………4

2.2数据读取和定标…………………………………………………4

2.3图像配准……………………………………………………………5

2.4大气校正……………………………………………………………5

2.5反演模型构建及模型应用………………………………………5

2.6植被变化……………………………………………………………6

3.详细处理过程……………………………………………………………7

3.1数据预处理…………………………………………………………7

3.1.1安装环境小卫星数据处理补丁…………………………………7

3.1.2数据处理和定标…………………………………………………7

3.1.3工程区裁剪………………………………………………………9

3.1.4图像配准…………………………………………………………14

3.1.5大气校正…………………………………………………………17

3.1.6裁剪浑善达克区…………………………………………………23

3.2植被覆盖度反演……………………………………………………27

3.2.1计算归一化植被指数……………………………………………27

3.2.2计算植被覆盖度…………………………………………………28

3.3植被变化监测………………………………………………………29

3.3.1植被覆盖区提取…………………………………………………29

3.3.2植被变化检测……………………………………………………31

3.4成果后期处理与应用……………………………………………32

3.4.1植被变化区域图的背景值处理…………………………………32

3.4.2植被变化区域制图………………………………………………33

实验心得………………………………………………………………………36

前言

一、实验目的

1、掌握ENVI软件的基本操作。

2、掌握卫星影像的预处理的基本流程。

3、通过实习，学会自己去处理一些问题。

4、进一步提高学生分析问题、解决问题的能力，增强实践技能，并培养学生勇于动手、勤于动手、热爱本专业的思想。

5、深刻地理解和巩固基本理论知识, 掌握基本技能和动手操作能力, 提高综合观察分析问题的能力

二、实习内容 

1、了解ENVI的基本操作。

2、实现影像图像的几何校正、融合、镶嵌及剪裁。

3、掌握ENVI对影像信息的提取 

4、了解ENVI的一些应用分析

2.3图像配准

获取的2006年的土地利用分类图已经过精确的地理定位，以该景作为基准影像，对环境小卫星数据进行配准，便于后续的变化监测。

2.4大气校正

对于环境小卫星数据，提供光谱响应函数，可用FLAASH大气校正模块中进行大气校正，波谱响应函数下载地址：

2.5、反演模型构建及模型应用

2.6植被变化监测

根据2006年8月和2009年8月的植被覆盖数据，采用波段运算，实现草原植被变化的遥感监测。

三、详细处理过程

本专题的数据存放在“19-草原植被变化遥感监测”文件夹内。

3.1数据预处理

3.1.1安装环境小卫星数据处理补丁

将ENVI_HJ1A1B_Tools.sav补丁放在：

home\ITT\IDL\IDL80\products\envi48\save_add目录下。

3.1.2数据读取和定标

主菜单->File->OpenExternalFile->HJ-1A/1BTools，打开环境小卫星数据读取补丁。

在HJ-1A/1BToolsV3.0面板中，选择CCD，点击InputFile输入“\1-环境小卫星数据\HJ1A-CCD2-2-64-20090811-L20000154793\154793”文件夹中的.xml文件，点击OutputPath设置数据的输出路径，勾选“Calibration”“LayerStacking”两个选项，

单击Apply按钮。

3.1.3工程区裁剪

由于整景影像数据范围非常大，本专题工程区只是其中一小部分，在进行大气校正之前，先将浑善达克以及周边区域裁剪出来。

（1）打开上一步生成的文件：

HJ1A-CCD2-2-64-20090811-L20000154793_Calbrated_LayerStacking.img，

（2）主菜单->File->SaveFileAs->ENVIStandard，弹出NewFileBuilder面板；

（3）在NewFileBuilder面板中，单击ImportFile，弹出的CreateNewFileInput

—File面板；

（4）在CreateNewFileInputFile面板中，选中SelectInputFile列表中的裁剪

数据，单击SpatialSubset按钮；

（5）在SelectSpatialSubset面板中，单击Image，弹出SubsetbyImage对话框，

（6）在SubsetbyImage对话框中，按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定裁剪区

域，裁剪出包括浑善达克区域的一部分，单击OK；

（7）在SelectSpatialSubset面板中，可以看到裁剪区域信息，单击OK；

（8）在CreateNewFileInputFile对话框中，单击OK；

（9）在NewFileBuilder，单击Choose设置输出文件名20090811-Cal-sub.img及路

径,单击OK。

3.1.4图像配准

下面以土地利用图作为基准影像对环境小卫星图像进行图像配准。

（1）分别打开和显示基准影像“\19-基于环境小卫星的草原植被变化监测\浑善达克

2006年8月土地利用分类图.img”。

（2）主菜单->Map->Registration->SelectGCPs:

ImagetoImage，打开几何校正模块。

（3）选择显示2006年土地利用分类图文件的Display为基准影像（BaseImage），

显示环境星文件的Display为待校正影像（WarpImage），点击OK进入采集地面

控制点。

（4）打开Tools->Link->Geograficlink，将两个窗口都选择为on，单击确定，找到

定位的大致区域后，再Tools->Link->Geograficlink，改为off，关闭链接。

（5）在两个Display中找到相同区域，在Zoom窗口中，点击左小下角第三个按钮，

打开定位十字光标，将十字光标到相同点上，点击GroundControlPoints

selection上的AddPoint按钮，将当前找到的点加入控制点列表。

（6）用同样的方法继续寻找其余的点，当选择控制点的数量达到3时，RMS被自动计

算。

GroundControlPointsSelection上的Predict按钮可用，选择

Options->AutoPredict，打开自动预测功能。

这时在BaseImage上面定位点，

WarpImage上会自动预测区域。

（7）完成控制点的选择，RMS值小于1个像素，点击GroundControlPoints

Selection上的File->SaveCoefficientstoASCII，将控制点保存。

（8）在GroundControlPointsSelection上，选择Options->WarpFile（asImage

Map），选择校正文件（HJ数据文件）。

（9）在校正参数面板中（图专5-7），默认投影参数和像元大小与基准影像一致，30米。

（10）重采样选择NearestNeighor，背景值（Background）为0.

（11）OutputImageExtent：

默认是根据基准图像大小计算，可以做适当的调整。

（12）选择输出路径和文件名，单击Ok按钮。

3.1.5大气校正

环境小卫星提供了波谱响应函数，以文本形式提供，第一列表示波长（nm），后面四列分别表示4个波段对应波长的波谱响应值。

需要制作波谱曲线来描述波谱响应函数，用于大气校正。

制作波谱曲线:

（1）主菜单Window->StartNewPlotWindow，打开ENVIPlotWindow面板，在

波谱绘制窗口中,选择File->InputData->ASCII，导入“681_HJ1ACCD2.txt”

文本文件，如图，自动将第一列作为x轴，后面4列作为y轴，波长单位

选择Nanometers，单击OK。

（2）如图，在绘制窗口生成了4条曲线，选择Edit->DataParameters，编辑每条线的名称为b1，b2，b3，b4，便于区分。

（3）选择File->SavePlotAs->SpectralLibrary，在OutputPlotstoSpectral

Library面板中，单击SelectAllItems，单击OK。

（4）在OutputSpectralLibrary面板中，有输出曲线相关参数设置，按默认，

选择输出路径和文件名，单击OK，将波谱曲线保存为波谱库文件：

环境1A星

CCD2光谱响应.sli。

FLAASH大气校正:

第一步：

数据准备

FLAASH对图像文件有以下几个要求：

（1）数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：

（μW）/（cm2*nm*sr）。

（2）数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM）,这两

个参数都可以通过编辑头文件信息输入（EditHeader）。

（3）数据类型：

支持四种数据类型：

浮点型（floating）、长整型（longinteger）、整型

（integer）和无符号整型（unsignedint）。

数据存储类型：

ENVI标准栅格格式文件，

且是BIP或者BIL。

4）波谱范围：

400－2500nm。

本次用的环境小卫星经过以上处理，已经定标为W*m^（-2）*sr^（-1）*um^（-1）单位、浮点型的辐射率数据，有中心波长信息，下面将BSQ格式转成BIL格式。

选择主菜单BasicTools->ConvertData（BSQ、BIL、BIP），选择已经经过定标和配准的数据20090811-cal-jz.img，在ConvertFileParameters中，OutputInterleave选择BIL，选择ConvertInPlace：

yes，单击OK。

第二步：

设置参数进行FLAASH大气校正

（1）主菜单Spectral->FLAASH打开FLAASH大气校正模块；

（2）点击InputRadianceImage，选择BIL格式的环境小卫星数据

20090811-cal-jz.img，在RadianceScaleFactors面板中选择Usesinglescale

factorforallbands，由于定标的辐射量数据与FLAASH的辐射亮度的单位相差

10倍，所以在此Singlescalefactor选择默认：

10，单击OK；

（3）设置输出文件及路径设置

（4）传感器基本信息设置：

成像中心点经纬度、传感器高度、成像区域平均高度、成像

时间设置，这些都可以从数据头文件中读取：

HJ1A-CCD2-2-64-20090811-L20000154793.XML。

（5）大气模型，选择MLS，气溶胶模型，选择Rural，气溶胶反演方法选择None，能见

度设置为40km。

（6）单击MultispectralSetting按钮，在FilterFunctionFile导入之前做好的光

谱响应曲线“环境1A星CCD2光谱响应.sli”，单击OK;

（7）单击AdvancedSettings，在高级设置中，TileSize默认的是Cashsize的大小，

手动改为100Mb，单击OK；

（8）设置好后，在大气校正模块面板中，单击Apply。

（9）大气校正完成后，检查大气校正的结果，分别加载校正前后的图像，将两幅影像进行地理链接，移动到植被区域（植被的波谱曲线比较特殊），在影像上右键，选择ZProfile（Spectrum）打开光谱曲线窗口，显示两幅图像同一位置的光谱曲线图。

3.1.6裁剪浑善达克区

（1）显示大气校正后的图像20090811-cal-jz-FLAASH.img，在image窗口选择

Overlay->Vectors，打开VectorParameters面板，选择File->OpenVectorFile，

打开hunshandake.evf；

（2）在AvailableVectorsList面板中选择该矢量文件，点击LoadSelected，选择

显示图像的Display，单击OK，矢量叠加在影像上；

（3）在AvailableVectorsList面板中，选择File->ExportLayerstoROI，在Select

DataFiletoAssociatewithnewROI面板中，选择20090811-cal-jz-FLAASH.img，单击OK，在ExportEVFLayerstoROI中，选择ConvertallrecordsofanEVFlayertooneROI，单击OK，将矢量转为一个ROI；

（4）在图像窗口，选择Overlay->RegionofInterest，打开ROI面板，浑善达克ROI

显示在图像上，在ROITool面板中，选择File->SubsetDataviaROIs，在Select

InputFiletoSubsetviaROI面板中，选择20090811-cal-jz-FLAASH.img，单

击OK；

（5）在SpatialSubsetviaROIParameters面板中选择浑善达克ROI，Maskpixels

outsideofROI选择Yes；

（6）设置输出路径及文件名20090811-yanjiuqu.img，单击OK。

到此，数据预处理工作已经全部完成，下面介绍如何应用ENVI进行植被覆盖度反演和植被变化监测。

3.2植被覆盖度反演

3.2.1计算归一化植被指数

（1）选择主菜单->File->Transform->NDVI，打开NDVI计算模块。

（2）选择裁剪后的数据：

20090811-yanjiuqu.img。

（3）在NDVICalculationParameters面板中进行相应设置，环境星波段参数与TM数

据相似，应用被植被强吸收的红光波段（环境星第3波段）和被植被强反射的近

红外波段（环境星第四波段）计算归一化植被指数。

数据类型默认为浮点型。

（4）选择文件保存名（20090811-yanjiuqu-NDVI）和路径，单击OK执行。

3.2.2计算植被覆盖度

计算植被覆盖度FC采用的是混合像元分解法，将整景影像的地类大致分为水体、植被和建筑，具体的计算公式如下：

FC=[（NDVI-NDVISoil）／（NDVIVeg-NDVISoil）]

（1）

其中，NDVI为归一化植被指数，NDVISoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIVeg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。

取经验值NDVIVeg=0.70和NDVISoil=0.00，且有，当某个像元的NDVI大于0.70时，FC取值为1；当NDVI小于0.00，FC取值为0。

利用ENVI主菜单->BasicTools->BandMath，在公式输入栏中输入：

（b1gt0.7）*1+（b1lt0.）*0+（b1ge0andb1le0.7）*（（b1-0.0）/（0.7-0.0））

b1:

选择NDVI图像

3.3植被变化监测

3.3.1植被覆盖区提取

（1）2009年8月植被覆盖区提取

利用ENVI主菜单->BasicTools->BandMath，在公式输入栏中输入：

（b1le0.3）*0+（b1gt0.3）*1

b1:

选择HJ1A-CCD2-20090811-cal-sub-flaash-ref-hunshandake-VCI图像，0.3为经验值。

选择文件保存名（2009年8月植被覆盖区）和路径，单击OK执行，得到2009年8月植被盖度区。

（2）2006年8月植被覆盖区提取

获取的2006年8月标准的土地利用分类图，分类代码与地物类型如下表所示，耕地、林地、草地，属于植被覆盖区域。

ENVI主菜单->BasicTools->BandMath，在公式输入栏中输入：

（b1ge1andb1le3）*1+（b1lt1）*0+（b1gt3）*0

b1:

选择“浑善达克2006年8月土地利用分类图”。

选择文件保存名（200608植被覆盖图.img）和路径，单击OK执行，得到2006年8月植被盖度图。

3.3.2植被变化检测

利用ENVI主菜单->BasicTools->BandMath，在公式输入栏中输入：

b1-b2

b1:

选择2009年8月的植被覆盖区图像。

b2:

选择2006年8月的植被覆盖区图像;

选择文件保存名（浑善达克植被覆盖变化（2006-2009））和路径，单击OK执行，得到浑善达克2006年至2009年植被盖度变化区域的图像。

3.4成果后期处理与应用

3.4.1植被变化区域图的背景值处理

（1）显示上面得到的2006年-2009年植被变化区域图，主菜单Basic

Tools->Masking->Applymask，选择2006-2009-植被变化区.img，单击SelectMask

Band，选择掩膜图像,单击OK;

（2）在ApplyMaskParameters面板，设置MaskValue为5，设置输出路径与文件名，

单击OK；

3.4.2植被变化区域制图

将掩膜背景值后的变化图像2006-2009-植被覆盖变化区-maskback.img打开，在主图像窗口Overlay->DensitySlice，对-1、0、1值以及背景值分别进行密度分割。

点击Apply查看密度分割的结果。

在DenstySlice面板，选择File->OutputRangetoClassImage，可以将分割结果输出为ENVI分类格式，

打开Overlay->Classification面板，选择输出的分类图像，叠加各类显示，制图

实习心得

通过本次实习，掌握了ENVI5.1的基本的操作及其强大的功能。

理论结合实践，通过实习可以很好的将理论应用到实际问题中，加深我们对理论的理解。

统计实习过程中出现的问题，然后与同学相互讨论，可以培养合作能力。

通过此次实习学到了一些关于ENVI软件操作的知识，提高了自学能力和动手能力。

比起外业实习虽然枯燥了些，但是大家学习的都很认真，大家互相帮助，收获知识的同时收获了快乐。