遥感图像处理之分类 本文主要介绍遥感图像处理中的分类方法，包括非监督分类和监督分类两大类。非监督分类中，K-均值分类和ISODATA算法是两种常用的方法，而监督分类中，以最大似然法为例，进行分类的讲解说明。 一、非监督分类 非监督分类是指在不知道分类结果的情况下，对遥感图像进行分类的方法。常用的非监督分类方法有K-均值分类和ISODATA算法。 1、K-均值分类算法 K-均值分类算法是一种常用的非监督分类方法。其步骤如下： （1）打开待分类的遥感影像数据 （2）依次打开：ENVI 主菜单栏—>Classification—>Unsupervised—>K-Means，即进入 K-均值分类数据文件选择对话框 （3）选择待分类的数据文件 （4）选好数据以后，点击 OK 键，进入 K-Means 参数设置对话框，进行有关参数的设置，包括分类的类数、分类终止的条件、类均值左右允许误差、最大距离误差以及文件的输出等参数的设置 （5）建立光谱类和地物类之间的联系：在新窗口中显示分类结果图：然后，打开显示窗口菜单栏 Tools 菜单—>Color Mapping—>Class Color Mapping…进入分类结果的属性设置对话框，在这里，可以进行类别的名称，显示的颜色等，建立了光谱类和地物类之间的联系。 （6）类的合并问题：如果分出的类中，有一些需要进行合并，可按以下步骤进行：选择ENVI 主菜单 Classfaction—>Post Classfiction—>Combine Classes，进入待合并分类结果数据的选择对话框 点击 OK 键，进入合并参数设置对话框，在左边选择要合并的类，在右边选择合并后的类 ，点击 Add Combination 键即完成一组合并的设置，如此反复，对其他需合并的类进行此项操作，点击 OK，出现输出文件对话框，选择输出方式，即完成了类的合并的操作。 2、ISODATA 算法 ISODATA 算法与 K-均值分类算法相似。其步骤如下： （1）进行分类数据文件的选择（依次打开：ENVI 主菜单栏—>Classification—>Unsupervised—>IsoData 即进入 ISODATA 算法分类数据文件选择对话框，选择待分类的数据文件） （2）进行分类的相关参数的设置（点击 OK 键以后，进入参数设置对话框，可以进行分类的最大最小类数、迭代次数等参数的设置） （3）如此，光谱类的划分到此结束。 （4）参看 K-均值分类的第 5—6 步，进行光谱类与地物类联系的建立以及类的合并等操作 二、监督分类 监督分类是指在知道分类结果的情况下，对遥感图像进行分类的方法。常用的监督分类方法有最大似然法、平行六面体法、最小距离法、最大似然法、波谱角法、马氏距离法、二值编码法、神经网络法等。 以最大似然法为例，进行分类的讲解说明： （1）打开待分类的遥感影像数据文件 （2）进行训练样本的选取：在窗口中打开一张影像，选择主窗口菜单栏 Tools 键—>Region Of Interest—>ROI Tools…（或是在主窗口上单击右键，在弹出的快捷菜单栏中选择 ROI Tools…）进入训练样本选取对话框。 （3）进行训练样本的选取，New Region 可以建立新的样本区，在 ROI Name 栏中双击，键入类的地物名，在 Color 栏中双击，可以输入类的颜色，ROI_Type 菜单下可以进行样本类型的设置，在主窗口按鼠标左键即可进行样本区选择，以双击右键结束样本区的选取。 （4）进行最大似然法的分类：在 ENVI 主菜单栏中 Classification—>Supervised—>Maximum Likelihood，进入分类文件的选取对话框，选择相应的待分类文件。然后进入训练样本选取对话框，进行训练样本的选取及分类结果的存储等方面的设置。 （5）单击 OK 键，即开始进行分类。 （6）参看 K-均值分类的第 5—6 步，进行类的相关设置及类的合并等操作 三、两类分类方法的比较 本文使用 K-均值分类法和最大似然法进行了分类比较。从总体上看，两种分类的方法存在较大的差异，这是由于两种分类在相关参数的选取时都存在较大的主观性，在 K-均值分类的算法中，类数的选取对结果有显著影响，在最大似然法分类中，样本选取的数量，样本的质量以及样本的代表性等对分类的结果都会产生很大的影响，这就需要进行相关参数的调节来使得分类效果达到最佳。 遥感图像处理中的分类方法有多种，选择合适的分类方法对分类结果的影响很大。因此，在进行遥感图像处理时，需要根据实际情况选择合适的分类方法，并进行相关参数的调节，以达到最佳的分类效果。

在当今快速城市化进程中，城市规划与建筑设计对于提升居住舒适度、节能减碳以及环境保护等方面扮演着至关重要的角色。特别是居住区的建筑布局设计，不仅直接关系到居民的生活品质，还与城市的气候、通风、日照等自然条件密切相关。随着计算机模拟技术的发展，各种专业软件开始应用于建筑环境的设计与评估。ENVI-Met与Ecotect便是两款在建筑领域具有广泛影响力的模拟软件。 ENVI-Met是一款三维微气候模拟工具，它能够对建筑物周围以及城市尺度上的微气候环境进行模拟。通过模拟城市中的温度、湿度、风速、空气流通等气候参数，ENVI-Met可以帮助设计师评估不同建筑布局对城市微气候的可能影响。此外，它还可以模拟建筑周围植被的生长状况，进一步分析植物对建筑气候调节的作用。 Ecotect是一款用于建筑环境性能分析的软件，它提供了广泛的设计工具，能够帮助建筑师和工程师评估建筑的能耗、声学效果、光照情况以及自然通风等多种性能参数。Ecotect特别适合于早期设计阶段，因为它能够快速地提供反馈，指导设计师对建筑方案进行优化。 此次研究以洛阳市某居住区为例，通过结合ENVI-Met与Ecotect软件进行模拟分析，探究了不同建筑布局对居住区微气候和能耗的影响。研究首先利用ENVI-Met模拟了居住区在不同设计方案下的微气候特征，包括夏季和冬季的气温、湿度、风速等参数，以及植被对微气候的调节作用。然后，利用Ecotect分析了不同建筑布局对居住区能耗的影响，包括建筑的热负荷、冷负荷以及自然光照条件等。 洛阳市作为河南省的省会城市，具有鲜明的地域特点和气候条件。洛阳属于典型的季风气候，四季分明，夏季炎热潮湿，冬季寒冷干燥，因此合理的建筑布局设计对于提高居住区的舒适度和节能减排具有重要意义。通过模拟分析，研究揭示了在洛阳市居住区设计中，如何通过调整建筑朝向、间距、高宽比等参数，优化居住区的风环境和光照条件，减少热岛效应，从而改善居民的生活环境。 在此次研究中，研究者通过对洛阳市某居住区的实地考察和数据收集，首先建立了准确的ENVI-Met模型，并通过调整模拟参数，如建筑的布局、植被的种类和分布等，进行了多方案模拟。通过比较不同方案下模拟结果的差异，评估了各个设计方案对于居住区微气候环境的影响。接着，研究者利用Ecotect软件对相同方案的建筑模型进行能耗模拟，进一步分析了建筑布局对能耗的影响。最终，结合ENVI-Met和Ecotect的模拟结果，研究者提出了一系列优化建议，为洛阳市居住区的建筑布局设计提供了科学依据。 这项研究不仅对于洛阳市的城市规划具有参考价值，同时也为其他城市在面对类似的气候条件和建筑环境问题时提供了可行的解决方案。此外，通过集成ENVI-Met与Ecotect软件的模拟结果，该研究展示了计算机模拟技术在建筑设计中的重要作用，特别是在评估建筑布局对环境和能耗影响方面的潜力。

矿物识别 数据： 16-光谱与高光谱制图\ cup95_ff.int 处理： 基于二维散点图的端元选择 基于PPI的端元选择 光谱分析 结果：矿物识别结果

图 3.9 选择掩膜波段 图 3.10 主成分分析参数设置 二、确定羟基异常成分 工具/Statistics/View Statistics File，打开 1457PCA.sta 文件，弹出下图对话框。根据判别 规则，确定第 4 个成分为含有羟基异常的成分。 注：用 TM1、TM4、TM5、TM7 四个波段进行 PCA，对代表羟基化物主分量的判断准则 是：构成该主分量的特征向量，其 TM5 系数应与 TM7 及 TM4 的系数符号相反，TM1 一般 与 TM5 系数符号相同。羟基信息包含于符合这一判断准则的主分量内，故此主分量可称为 羟基异常主分量（第四分量）。

标题中的“DAT格式遥感图像(含头文件).zip”是指一个包含DAT格式遥感图像的压缩文件，其中每个图像都附带有相应的头文件。遥感图像主要用于地球观测，通过卫星或航空平台上的传感器捕获地表信息。DAT格式是遥感数据的一种常见存储方式，而头文件（如HDR文件）则提供了关于图像的重要元数据。 遥感图像通常由多个波段组成，这里的描述指出所有图像都具有3个波段。波段代表图像传感器接收到的不同电磁辐射频率范围，例如可见光、近红外和短波红外。在遥感中，多波段数据可用于分析地表特征，如植被覆盖、土地利用和水体检测。 标签“ENVI DAT”暗示这些图像可能被设计用于与ENVI（Environment for Visualizing Images）软件兼容。ENVI是一款专业的遥感图像处理和分析软件，支持多种遥感数据格式，包括DAT，并且能够读取和解析头文件，以提供图像显示、处理、分类和分析等功能。 文件名称列表中的“can.dat、Beijing.dat、TM-30m.dat、TM.dat、NVIS.dat”等是具体遥感图像的文件，它们可能对应不同的地理区域或时间点。“.dat”后缀表明它们是遥感图像数据部分。而“Sandiego.hdr、TM.hdr、can.hdr、TM-30m.hdr、Beijing.hdr”则是相应的头文件，这些文件包含了图像的元数据，如空间分辨率、投影信息、波段波长、数据类型、以及可能的校正参数等。 理解DAT格式遥感图像的关键在于知道如何利用头文件（HDR）来解读数据。HDR文件以文本格式存储，用户可以通过查看这些文件来获取关于图像的详细信息，如波段数量、每个波段的含义、图像的大小、坐标系统等。在ENVI中，加载DAT图像时会自动关联HDR文件，以便正确地解析和显示图像。 遥感图像处理涉及的技术包括辐射校正、大气校正、几何校正、图像增强、分类和变化检测等。对于3个波段的图像，可以进行色彩合成以创建假彩色图像，使地表特征更易于识别。例如，常见的假彩色组合有近红外、红和绿波段，这能突出植被区。 这个压缩包提供的DAT格式遥感图像及其头文件，为分析不同地区的地表特性提供了基础数据。通过使用ENVI这样的专业软件，我们可以深入了解这些区域的环境特征，进行各种遥感应用，如城市规划、环境监测、灾害评估等。

ENVI是高性能遥感图像处理软件，广泛应用于地学分析、图像解译、数据管理等领域。本操作手册主要介绍如何使用ENVI软件制作核线影像和提取数字高程模型（DEM）。 核线影像（也称为正射影像）是通过对立体影像对进行处理，消除地形起伏带来的影像变形，使之成为正射投影的影像。在制作核线影像的过程中，需要用到左右两幅具有一定重叠区域的立体影像，例如航空摄影测量中常用的前后视影像。 操作步骤开始于打开ENVI软件界面，并通过File菜单选择“Open Image File”来加载需要处理的影像。接下来，要建立一个新工程以承载后续所有操作，可通过点击“New Project”开始。 在选择左右影像时，需要分辨出哪一幅影像代表“左影像”和“右影像”。在航空摄影测量中，通常后视影像对应左影像，前视影像对应右影像。这是因为后视影像与左影像有着共同的观测方向，便于后续的立体观测。 选取控制点和连接点是确保左右影像对匹配准确的关键步骤。控制点是用于校正影像坐标系统中误差的点，而连接点则是用于匹配左右影像中相同特征点的坐标。在ENVI操作中，“Points”选项应确保为“Yes”，以便系统识别控制点和连接点。而“Examine and Edit Tie Points”功能允许用户检查和编辑已选取的匹配点，确保左右影像的对应点严格一致。 接下来，要对连接点进行检查，确保左右影像中选的是同一个点，这对于立体观察是至关重要的。此外，要确保“Maximum Y Parallax”数值在10以下，这个数值反映了左右影像在Y方向的最大视差，视差越小，说明立体匹配的精度越高，影像质量越好。 完成上述匹配步骤后，需要设置左右核线影像的输出位置和名称，同时还要设置DEM的路径和名称。DEM（数字高程模型）是地表高程信息的数字化表示，通过立体影像对提取的DEM能够用于地表形态分析、三维可视化等应用。设置X、Y像素大小时，建议在10到15米之间选择一个合适的数值，这一数值决定了DEM的分辨率。 核线影像的生成是通过一系列复杂的几何纠正和重采样过程实现的，最终生成的核线影像可以消除原始影像因地形起伏而产生的变形。生成后，通常需要通过立体眼镜来观察核线影像的立体效果，通过File菜单中的“Save Image As”选择合适的格式保存影像。 至于DEM的提取，主要是通过立体影像的匹配点来计算地表各点的三维坐标，形成一个规则格网覆盖的DEM数据。这个过程同样是基于几何关系和摄影测量原理，将立体影像中的地形起伏信息转换为数字形式，用于各种地形分析和可视化应用。 需要注意的是，由于部分文字是通过OCR扫描得到的，因此在理解文档时可能会遇到识别错误或遗漏。在实践中，用户应仔细核对每一步操作以确保正确无误，并根据实际情况做出调整。 总结来说，通过本手册所介绍的步骤，用户可以利用ENVI软件制作出精确的核线影像以及准确的数字高程模型。这些数据对于地形分析、地貌解译、城市规划、土地利用分类等专业领域具有重要的应用价值。

### 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。

ENVI5.1于2013年12月正式发布，延续ENVI5的界面风格，支持最新的传感器、支持hdf5数据；新的光谱曲线显示窗口；新增流程化的镶嵌工具，能自动生成接边线、新增高级的色彩平衡功能；全新的ROI工具，可将ROI用于任何与之有地理重叠的栅格数据；提供更多的波谱库数据、全球DEM数据、全球小比例尺shapefile矢量数据；新增工程化的管理方式，能将打开的多个数据保存成工程文件；改进的正射校正工具大大提高处理效率；新增API接口。

最近在学习Envi,发现CSDN里分享的64位版本的下载链接都失效了，现分享一个可用的链接Envi5.1 x64版本链接。具体链接内容包括：x64位下载地址，32位下载地址和许可文件及破解补丁的下载地址。

ENVI，全称为Environment for Visualizing Images，是一款广泛应用于遥感图像处理和分析的专业软件。ENVI 5.0是其5.x系列的一个重要版本，特别针对64位操作系统进行了优化，提供了更强大的数据处理能力和更高的计算效率。下面将详细阐述ENVI 5.0在遥感图像处理中的关键知识点： 1. **64位架构的优势**：ENVI 5.0采用64位架构，这意味着它可以访问更多的内存资源，处理大规模的遥感图像数据，如高分辨率多光谱或合成孔径雷达（SAR）图像，显著提高了处理速度和效率。 2. **图像显示与增强**：ENVI提供了多种图像显示方式，如假彩色合成、灰度图像等，以及图像增强技术，如直方图均衡化、拉伸、对比度调整等，帮助用户更清晰地观察图像特征。 3. **几何校正**：ENVI 5.0支持多种几何校正方法，包括基于控制点的多项式校正、RPC模型校正等，确保图像的地理定位精度。 4. **辐射校正**：ENVI提供了大气校正、反射率计算等功能，消除大气、传感器等因素对图像的影响，使数据更接近地面真实情况。 5. **图像分类**：ENVI的图像分类功能包括监督分类和非监督分类，如最大似然法、支持向量机（SVM）等，用于识别和划分地物类别。 6. **目标检测**：ENVI的Change Detection（变化检测）和Object-Based Image Analysis（对象基图像分析）工具可以帮助用户识别图像中的变化区域和地物对象。 7. **高光谱分析**：ENVI 5.0对高光谱数据的处理能力强大，包括光谱指数计算、光谱库匹配、端元提取、混合像元分解等，适用于环境监测、矿物识别等领域。 8. **时间序列分析**：通过集成多个时相的遥感图像，ENVI可以进行时间序列分析，研究地表动态变化，如植被生长、城市扩展等。 9. **三维可视化**：ENVI结合数字高程模型（DEM）数据，提供三维景观视图，便于用户从不同角度观察和分析地表特征。 10. **GIS集成**：ENVI与GIS软件（如ESRI的ArcGIS）的紧密集成，实现了地理空间数据的无缝对接和协同工作，增强了地理信息分析能力。 11. **脚本和编程接口**：ENVI 5.0支持IDL（Interactive Data Language）脚本和API编程，允许用户自定义处理流程，实现自动化和批量处理。 12. **数据兼容性**：ENVI能够读取众多遥感数据格式，如TIFF、ERDAS Imagine、HDF、JPEG2000等，涵盖了国内外主流的遥感卫星数据。 ENVI 5.0 - 64 Bit License为用户提供了一个全面的遥感图像处理平台，从数据预处理到高级分析，都能提供高效、精确的解决方案。对于从事地球观测、环境科学、土地利用规划等领域的专业人士来说，ENVI 5.0是不可或缺的工具。