### ENVI遥感影像处理使用手册关键知识点解析 #### 一、ENVI软件概述 **1.1 ENVI简介** ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一款由美国RSI公司开发的强大遥感影像处理软件。它基于交互式数据语言（IDL）构建，拥有丰富的功能模块，能够支持多种遥感数据的读取、显示与分析。 **1.2 ENVI、ENVIRT与IDL的关系** - **ENVI**: 遥感影像处理的核心软件。 - **ENVIRT**: 是ENVI的扩展模块之一，主要用于虚拟现实和三维可视化。 - **IDL**: Interactive Data Language，一种高级编程语言，ENVI的底层开发平台，用户可以通过IDL进行自定义开发和扩展功能。 **1.3 ENVI功能概览** - **影像预处理**: 包括辐射校正、大气校正、几何校正等。 - **信息提取**: 波谱分析、特征提取等。 - **数据融合**: 多源数据融合、空间分辨率增强等。 - **图像分析**: 分类、变化检测、矢量分析等。 - **三维地形模拟**: DEM分析、三维建模等。 - **雷达数据分析**: SAR图像处理、InSAR技术等。 - **专题制图**: 图像渲染、地图制作等。 **1.4 启动ENVI** 通过双击桌面图标或从开始菜单中选择“ENVI”启动程序。 **1.5 ENVI图形用户界面（GUI）** ENVI的GUI包括菜单栏、工具栏、状态栏、图像显示窗口、控制面板等组成部分。 **1.6 通用图像显示概念** - **单波段显示**: 显示单一波段的图像。 - **多波段合成**: 将多个波段组合成彩色图像。 - **直方图调整**: 调整图像亮度和对比度。 - **伪彩显示**: 使用不同的颜色表示不同的灰度值。 **1.7 数据管理** - **文件导入**: 支持多种遥感数据格式的导入。 - **文件导出**: 可将处理后的数据导出为多种格式。 - **数据浏览**: 快速查看数据的基本信息。 - **数据转换**: 进行格式转换或投影变换等。 **1.8 内存管理** ENVI提供高效的内存管理机制，可以处理大型遥感数据集而不会占用过多的系统资源。 **1.9 ENVI基础** - **基本操作**: 包括打开文件、保存文件、关闭文件等。 - **文件格式**: 支持多种常见的遥感数据格式。 - **数据处理流程**: 从数据读取到结果输出的整个处理流程。 #### 二、ENVI文件管理与操作 **2.1 File菜单** File菜单提供了对文件进行操作的命令，如打开、保存、关闭等。 **2.2 打开图像文件** 通过File菜单下的“Open Image File”选项，可以选择并加载遥感图像文件。 **2.3 打开外部文件** 除了标准的图像文件外，还可以打开其他类型的文件，如文本文件、ASCII文件等。 **2.4 打开矢量文件** 支持打开GIS矢量文件，如Shapefile等，用于地理信息的叠加分析。 **2.5 打开以前的文件** 可以通过历史记录快速打开最近使用过的文件。 **2.6 编辑ENVI头文件** ENVI头文件包含了图像的基本属性信息，如波段数、像素大小等，可通过此功能进行修改。 **2.7 生成测试数据** 用于创建示例数据集，便于测试和演示软件功能。 **2.8 数据浏览器的使用** 数据浏览器帮助用户快速浏览和预览数据集的基本信息，提高工作效率。 **2.9 文件的存储** 提供了多种方式保存文件，包括保存当前文件、另存为新文件等。 **2.10 输入IDL变量** 可以直接输入IDL变量，方便进行更复杂的编程操作。 **2.11 输出为IDL变量** 将处理结果输出为IDL变量，便于进一步的数据分析或编程使用。 **2.12 编辑IDL代码** 允许用户直接编辑IDL代码，实现自定义功能开发。 **2.13 IDLCPU参数设置** 可以调整IDL运行时的CPU参数，优化程序性能。 **2.14 磁带工具** 对于大型数据集，可以使用磁带工具进行管理，提高处理效率。 #### 三、ENVI图像处理功能 **3.1 Window菜单** 提供了对窗口进行管理的功能，如新建窗口、关闭窗口等。 **3.2 窗口查找器的使用** 窗口查找器帮助用户快速定位特定的窗口或图像，尤其是在多个窗口同时打开时非常有用。 **3.3 启动新的显示窗口** 用于创建新的图像显示窗口，方便用户同时查看多张图像。 以上仅为ENVI遥感影像处理使用手册的部分内容概述，实际操作中还需根据具体需求灵活运用各个功能。ENVI以其强大的功能和灵活性，在遥感数据分析领域有着广泛的应用。

内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2卫星图像进行云层遮罩处理的方法。首先定义了一个函数`funcao`用于提取QA60波段并设置云和卷云的位掩码，确保这两个条件都为0时才保留图像数据。然后通过`ImageCollection`方法获取指定时间范围内的COPERNICUS/S2影像集，并使用过滤器排除云量超过20%的影像。最后利用`.map(funcao)`将云层遮罩应用到整个影像集合，并通过中值合成创建马赛克图像，最终展示RGB波段的处理结果。; 适合人群：对遥感数据分析、地理信息系统(GIS)以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Sentinel-2卫星数据；②掌握云层遮罩技术，提高影像质量，为后续分析提供更清晰的数据源；③理解位运算在遥感影像处理中的应用。; 阅读建议：读者应具备基本的JavaScript编程技能和对遥感概念的理解，在实践中逐步探索代码细节，尝试调整参数以适应不同研究区域的需求。

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）和geemap库来分析和可视化尼日利亚拉各斯海岸线在2016年和2024年之间的变化。首先初始化Earth Engine并定义感兴趣区域（拉各斯海岸线）。接着定义了一个计算归一化差异水体指数（NDWI）的函数，用于区分水体和其他地物。通过加载和过滤Sentinel-2卫星图像，分别获取2016年和2024年的NDWI图像。然后应用阈值提取水体掩膜，并将这些掩膜叠加到地图上进行可视化，使用不同颜色表示两个年份的水体分布情况。最后，导出变化检测图像到Google Drive，以便进一步分析海岸侵蚀情况。 适合人群：具有基本地理信息系统（GIS）知识和Python编程经验的研究人员或学生。 使用场景及目标：①研究特定区域内的水体变化，如海岸线侵蚀或湖泊面积变化；②学习如何使用Google Earth Engine和geemap库处理遥感数据；③掌握基于NDWI的水体提取方法及其应用。 阅读建议：读者应熟悉Python编程语言以及遥感基础知识，在阅读过程中可以尝试运行代码片段并调整参数以加深理解。同时，可以通过查阅相关文献来补充对NDWI的理解。

内容概要：本文介绍了一种利用DeeplabV3+模型进行视杯与视盘分割的方法，目的是为了辅助青光眼的早期诊断。主要技术包括数据预处理、使用ResNet18改造的DeeplabV3+模型、超参数调优、可视化结果评估及简单的GUI设计。通过这一系列流程，能够有效提升模型的准确性和实用性。 适合人群：适用于医学影像研究人员、深度学习爱好者和技术开发者，尤其关注医疗AI应用领域的人士。 使用场景及目标：该项目可以应用于临床眼科诊疗系统中，帮助医生快速高效地识别出视网膜图像中的关键结构；对于科研工作者而言，该模型还可以作为研究基线模型进一步探索新的改进方法。

Pix4Dmapper是目前市场上独一无二的集全自动、快速、专业精度为一体的无人机数据和航空影像处理软件。

遥感影像匀色镶嵌分幅处理软件

《Erdas遥感影像处理入门实战教程》以Erdas2010版本经典界面进行实战教学，设计12章内容，正式教学内容总共45课时，15个小时时长。从软件界面开始，到后的应用，适合入门级、初级、中级的人员学习、工作、教师教学参考。课程根据作者实际工作经验，以及采访学员需求，开展课程设计，实用加实战，会是你学习路上的好帮手。

中国边境矢量文件，带地理坐标，可用envi等软件打开，进行影像裁剪等后续工作。 坐标信息：These data were extracted from the GADM database (www.gadm.org), version 2.8, November 2015. They can be used for non-commercial purposes only. It is not allowed to redistribute these data, or use them for commercial purposes, without prior consent. See the website for more information.

VC++雷达图像栅格影像处理程序源码，希望大家能够喜欢