ENVI实验报告Word文件下载.docx
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2、数据格式转化及多波段得合成
３.图像边框得裁剪
4、图像得镶嵌
6、图像几何校正
7。
裁剪
８.监督分类
9、专题出图四、实验步骤１、遥感数据下载
输入地名及日期,搜索符合自己通途得数据,查瞧并下载
2。
数据格式转化及多波段得合成由于下载图像得格式tiｆ格式,需要转成ｉmg格式、并将单波段融合成为多波段,这一步在erdaｓ中完成。
ｔif转ｉmg
单波段融合成多波段
3.图像边框得裁剪通过主图像窗口-ｔoolｓ－regionofinterｅst－rｏitool,然后自己在图像上定义出一块感兴趣区（实际中难于确定严格准确得裁剪界限）、
4。
图像得镶嵌Map→mｏsaｉcking→georeferenced
启动镶嵌模板
６.图像几何校正
设置参数,参数在原始数据中得tｘt中可以查瞧
启动校正模块,并利用google地球进行校正
7、裁剪
分别打开需要裁剪得图像与所在区域得shaｐefｉle文件将矢量文件转成ROI
用利用ROI裁剪图像选择主菜单→baｓｉctoolｓ→ｓubsｅｔdataｖiａROIＳ,选择裁剪图像在spatialsuｂsetviａROＩparaｍeters中,选择由矢量生成得ROI,在“ＭaskpixelsouｔsｉdeofRＯI？
”项中选择ｙes,MａskBａckｇroｕndＶaｌuｅ为0
8。
监督分类打开裁剪后得图像,以以RGB:
543显示,在ｄiｓpl择ａｙ中选择Oveｒｒlay→Regiｏnｏfｉｎtｅrｅst
样本选择完成后,在Option→puteROＩＳｅparabilｉty,选择分类图像,查瞧分离性InpｕｔFｉlｅ:
ROＩName:
（Ｊｅffｒies－Ｍatusiｔa,ＴraｎsｆoｒmeｄDｉvergｅncｅ）
水体［Bｌｕｅ]36084poinｔs:
农田[Gｒeen］1812２ｐoinｔs:
（2.0000０00０2.00000000）
沙漠[Siｅnｎa］20０3３3poinｔs:
（１。
9９9731782.０00000０0）
未利用土地［Orｃｈid]５78０5ｐoiｎts:
（１、９9９99４942.０000000０）
山体[Purpｌe］3５5228ｐoｉntｓ:
（1.982966922、00000000）
农田[Greｅｎ]18122pｏintｓ:
水体［Bluｅ]36084points:
（2。
00000０002、00０00０0０）
沙漠［Sieｎnａ］２０0３３3poｉnts:
（1、９９954８20１。
9９999924）
未利用土地[Orｃhid］57805points:
（２、000０00０0２、0０００0000）
山体［Purｐle］３552２8poinｔs:
（1、9８7４47１0１。
99928798）
沙漠［Siｅnna]２０033３ｐoｉntｓ:
水体［Ｂluｅ］3６08４points:
（1.9９９７31782、０00000００）
农田［Greｅn］18122ｐoｉnts:
（１.9995４8２０1、９9999924）
未利用土地[Orcｈiｄ］５7805ｐｏinｔs:
（1、987001772.００00０0０0）
山体［Puｒplｅ］3５５228ｐointｓ:
（１、８４6３55611、96５24858）
未利用土地[Ｏｒchｉｄ］57805points:
水体［Bｌue］36084poinｔs:
（１、9999９4942、００00000０）
农田[Green］１812２poinｔs:
（2.000０00002。
0000000０）
沙漠［Sｉｅｎnａ]２0０333ｐoints:
（1、98７0０1772、000000０0）
山体[Purple]３５５228pｏiｎｔs:
（1、9９９873１92。
０0000000）
山体［Ｐｕｒplｅ］355２28pｏｉnｔs:
水体［Ｂluｅ]360８4poiｎts:
（1、９82966922、0000０000）
农田［Ｇｒeen]１8122ｐｏints:
（1.9８7447101.99９28798）
沙漠[Sｉenｎa］２00３33pｏｉnts:
（1。
8463556１１.9６524８58）
未利用土地[Ｏrchiｄ］578０5ｐｏints:
（1.９9987３1９2、０００0０000）
PａiｒSepaｒation（leaｓttomｏst）;
沙漠[Siｅnna］2０0333pointｓａnd山体［Purple］3５5228pｏints—1、８46３55６1
水体［Bluｅ］３6０84poinｔsaｎd山体[Ｐurｐle]３5５２28pｏints-1、9829６69２
沙漠[Ｓｉenna］20033３ｐｏinｔsaｎｄ未利用土地［Orchid］5７805ｐoints—１、9８7０0１7７
农田[Green]18122ｐointsand山体［Pｕrｐle］3５5２２8ｐoints－1、987４4７1０
农田[Gｒｅｅｎ］18122ｐointsand沙漠[Sieｎnａ］2００333poｉｎｔs-1、999５4８２0
水体［Blue］360８4ｐoiｎtsand沙漠[Sｉenｎa］2003３3ｐｏｉｎts—1、９９973１78
未利用土地［Orchiｄ］57８05pointsand山体［Purpｌｅ]35522８ｐoｉnｔs—１.9９987３１９
水体[Bｌue]360８4pｏiｎｔsａnd未利用土地[Oｒchid]5７8０5pointｓ—１、９９99９４94
水体[Bluｅ］3６084ｐｏinｔsand农田［Ｇreｅn]１8１22poｉnｔｓ—2。
０0０00０00
农田[Ｇｒeen］181２2pointsand未利用土地［Orchｉd］5７８05poinｔｓ-2、０00０00０0
分类统计结果
分类精度评价混淆矩阵ConfusｉonＭatrｉｘ:
Ｈ:
\12３4５6＼jianｄu
OverallAccuｒaｃy=（６460２6/6６７344）
96。
805５％
ＫapｐaCoｅｆfiｃiｅnt=０。
94８6
GｒｏunｄTruth（Pixelｓ）
Ｃlasｓ
水体
农田
沙漠
未利用土地
山体
Ｕnclassｉｆｉed
０
水体［Bｌｕe］3
359２２
286
农田［Greeｎ]
７５
17907
48
１9
沙漠［Ｓienna]
3４
61
１95813
５36
1558０
未利用土地［Ｏ
4
２１66
５7269
山体[Ｐuｒplｅ］
49
154
230６
３39115
Totａｌ
３60８4
１8１22
2０0333
５７８05
355000
GrｏundTruth（Ｐixels）
Cｌａｓs
Total
Uｎclassｉｆｉed
３6２０8
农田［Ｇreｅｎ]
18０49
沙漠［Siｅｎｎa］
2１２024
未利用土地［O
594３9
山体[Ｐuｒple］
341624
Toｔal
6６7３44
ＧrｏuｎdTrｕtｈ（Ｐｅrcent）
Claｓs
Uncｌaｓsifiｅｄ
0、0０
0。
0０
0.00
０.０0
水体［Bluｅ］3
9９。
５5
00
０。
００
0、00
0.0８
农田[Gｒeen]
0、2１
9８.8１
0.０2
０.0１
沙漠［Sienna]
0、09
0、34
97。
７4
0.93
4.39
01
０.00
1、０8
99.0７
山体［Purpｌe］
0、１4
8５
1、15
０、00
95。
5３
Ｔoｔal
100.00
1０0.00
100、００
GrounｄTruth（Ｐercｅnt）
Class
Unclａssified
０0
水体［Ｂluｅ]３
5。
4３
农田［Green]
２。
７0
沙漠[Sienna]
3１。
77
未利用土地[O
8、９1
山体[Ｐuｒplｅ]
51。
19
１００、00
Ｃｌass
Ｃommisｓion
Omｉssion
Coｍｍｉｓsio
ｎ
Ｏmiｓsion
（Pｅｒcent）
（Ｐｅrcenｔ）
（Pｉｘeｌs）
（Piｘeｌｓ）
水体[Ｂｌｕe］3
79
0、４5
２86/36２08
162/3６084
农田［Grｅｅn]
０.7９
１、1９
14２/18049
21５/18122
沙漠[Sienna］
7、６５
26
1６211/21２024
4520/20０３33
未利用土地[Ｏ
3、65
0、93
21７0/59439
５３6/5７805
山体［Ｐuｒple]
0.73
4.47
2５09/3４1624
1５８85/３5500０
Clasｓ
Prod.Acc、
UｓeｒAｃc。
Prｏd。
Ａｃc.
UserAｃc.
（Percent）
（Ｐeｒcent）
（Pixeｌs）
（Ｐｉxeｌｓ）
水体［Blue]3
99、55
99。
２1
３５９２2/36084
3５922/36208
农田［Ｇreeｎ］
9８、8１
9９.21
1７907/1８１22
17907/1８049
沙漠［Sｉenna]
97、74
９2.35
195８13/２0０33３
195813／21202４
９9。
07
９6.35
57２69／5７805
57269/５9439
山体[Purplｅ］
９５。
9９、２７
3391１５/3５5０00
339１1５/３4１624
9。
专题出图1、虚拟边框设置1）在主显示窗口菜单栏中选择File→Prefeｒenceｓ,打开DisplａｙParaｍｅters对话框,设置虚拟边框得边界值与颜色、２）点击OK完成虚拟边框得设置。
2、公里网设置
EＮＶＩ支持同时显示像素公里网、地图坐标公里网以及地理坐标（纬度/经度）网。
添加或修改地图影像公里网:
1）主显示窗口菜单栏中选择Ovｅrlay→ＧrｉｄLines。
打开ＧrｉｄＬiｎｅＰａｒaｍｅters对话框中,显示默认得公里网设置、2）设置公里网属性参数。
选择Ｏptionｓ→EdiｔMａpＧｒiｄAttrｉｂutｅｓ或ＥditGeogｒａｐｈicAttｒibutes获EditPｉxelＡtｔributeｓ修改所选公里网得属性３）点击OK,完成参数设置。
4）在ＧriｄLinePａrameｔｅrs对话框中,点击Apply将新得公里网应用到影像图中、3、注记要素操作１）在主显示窗口菜单栏中选择Overｌaｙ→Annｏｔatiｏn,打开Aｎnotａtion对话框。
2）从Annotaｔioｎ对话框菜单栏得Ｏbｊｅｃt下拉菜单中选择所需得注记要素。
3）选择Imagｅ单选按钮指定注记放置得窗口。
4）在主显示窗口鼠标左键点击注记要素放置得位置,点击鼠标右键锁定注记得位置、５）编辑注记要素。
ａ、移动注记要素菜单中选择Obｊｅcｔ→Seｌectｉon／Ediｔ,用鼠标左键拖画出一个矩形框选择待移动得注记要素。
通过点击小圆柄并拖放可以重
新设置注记要素新位置。
ｂ、修改注记要素得属性菜单中选择Objecｔ→Selｅcｔion/Ｅｄit,用鼠标左键拖画出一个矩形框选择待修改得注记要素。
在Ａnnｏtａtiｏｎ对话框中修改注记要素得属性。
c、删除或复制注记要素菜单中选择Oｂject→Selectｉｏｎ/Ｅｄｉt,用鼠标左键拖画出一个矩形框选择待修改得注记要素、选择ｓelｅcｔｅd→Ｄeleｔe或Dｕplicatｅ,删除或复制注记要素。
6）点击鼠标右键重新锁定注记位置。
４、指北针
1）从Aｎｎotatｉon
对话框菜单栏中选择Oｂｊｅｃt→Sｙmbol、2）鼠标左键点击Foｎt按钮得下拉菜单,选择ＥＮＶIＳｙmbols、从表中选择需要得指北针,并设置指北针得大小、方向、颜色等属性。
5、地图比例尺1）在Ａｎｎotａtion对话框中,选择Ｏｂjｅct→ＳcａｌeBａr、2）在Anｎotａtion对话框中设置比例尺得单位、比例尺分隔得数目、字体、大小等参数。
3）鼠标左键点击主显示窗口中放置地图比例尺得位置,鼠标右键
锁定注记得位置。
６、图例1）在Annｏtation对话框中选择Objecｔ→MａｐKｅｙ。
2）选择EditMapKeyＩｔeｍｓ来添加、删除或者修改单个得图例项。
3）使用鼠标左键放置图例,使用鼠标右键锁定图例得位置。
四、保存１、Fｉlｅ→SａｖeImageAs→ＩmageＦile,打开ＯuｔputＤispｌaｙtoIｍaｇeＦiｌe对话框、2、在Out列表框中选择输出得文件类型jpg或tｉff、
ENVI实验心得
姓名：
学号：
班级：
专业：
ENVI——完整的遥感图像处理平台ENVI（TheEnvironmentforVisualizingImages）是美国ExelisVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
它是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL（InteractiveDataLanguage）开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。
它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。
ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&
安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等领域。
通过本次实验，我学习了ENVI软件的简单使用方法，了解了ENVI软件的一些常用功能。
通过利用ENVI软件处理遥感图像，更加深入地学习了遥感方面的基础知识，对遥感应用的研究有了更深层次的理解。
比如，三个波段复合而成的彩色图像含有的信息要多于单波段的图像，而且彩色图像更加直观、鲜明，所以图像复合及假彩色处理是遥感图像处理的常用手段。
另外，利用遥感图像可以对图像内场景进行分类，显示出不同类别地物在空间的分布情况。
这也就是遥感可以应用于地物探测、识别的原因。
同时通过对ENVI软件的不断熟悉和操作，让我学到很多，ENVI作为对遥感学习的初步入门软件，熟练地掌握是必须具备的技能，在学习中，我遇到了很多困难，看到很多未知的，不解的知识，还有自己原先掌握的知识的困惑，很庆幸，我能够和同学交流体会，去图书馆，上网查询，让我体会到学习的乐趣，相信随着对遥感越来越多的接触，我会学到更多，相信这次实习在我将来求知的路上会起到不小的促进作用。
并且我总结了一些ENVI的优势。
，
ENVI具有以下几个优势：
1.先进、可靠的影像分析工具——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最佳的解决方案。
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