一．常用的遥感图像处理软件系统的所有功能和各软件的独有功能
答:Titan Image
1、强大的数据支持能力1）能够直接操作PCI PIX、TIF、GEOTIFF、BMP、JPEG、RAW主流遥感影像数据格式，并支持Titan GIS 、ArcView SHP、MapInfo MIF、DXF几十种数据格式的读取、转换。2）采用了独创的海量影像段页式动态存取技术，支持大数据量遥感影像的快无限制级显示、访问处理，同时与Titan影像库实现高效协同工作。3）支持众多卫星传感器数据，并紧密跟踪最新卫星数据源，快速增加新数据源支持能力
2、丰富而稳定的图像处理功能1）具备丰富、稳定、专业的遥感图像处理功能，提供影像增强、滤波、分类、融合、几何校正、镶嵌等常用处理功能，并提供雷达图像处理、面向对象分类、三维等高级功能模块。2）提供一系列特有图像处理功能，包括：支持6S模型的大气校正以及周期噪声去除；快速、可靠的自动影像匹配，以及基于Delauny三角网小面元微分精确几何校正；支持Ikonos、Cerbers2B、北京小卫星等国内外高分辨遥感数据正射校正；支持PanSharp高分辨率光学遥感数据融合，以及光学数据与雷达数据小波融合；自动、快速的影像镶嵌功能，以及方便的镶嵌线选取、影像匀色等功能；基于专家规则库、面向对象的影像专题信息提取功能。
3.方便、友好的操作方式1）基于国内用户使用习惯的深入调研和理解，提供贴合用户操作的习惯全中文界面和操作流程，界面友好，操作方便，易学易用；2）提供流程化处理模块，用户在可视化环境下通过简单点击操作即可创建复杂的处理流程；3）支持多任务处理功能，允许用户同时执行多个处理操作。系统以后台执行操作的方式，并行执行多个处理任务。提高图像处理的效率，节省用户的时间。
4、强大的GIS功能:大多数常用GIS数据源，提供对矢量库、影像库、影像文件、各种GIS专题数据的叠加显示及地图整饰工作；提供了高质量、专业化的影像图制作。
5、丰富的二次开发函数库1）提供功能强大的、灵活的API开发函数库，支持Microsoft Visual C++、Borland C/C++、C++ Builder等开发环境的二次开发；2）提供集成大部分常用遥感图像处理功能的开发框架GeoWorks,使用户无需在底层算法和基础功能上耗费太多时间，即可搭建专业遥感应用系统。
ERDAS IMAGINE
完整的一体化系统
ERDAS IMAGINE系统的开发与软件工程原理构成完整一体化的系统，不是若干部分拼凑的，易于使用、开发、维护，全菜单操作，无论UNIX还是Windows平台均一样使用。
直接支持与GPS的连接与驱动，获取野外数据并同时进行坐标转换。
具有更加贴近应用的快速人工解译。它使得在遥感影像上解译与标注更加快捷，并能快速绘图输出，可广泛应用于水利、军事与地矿等需要人工快速解译的部门及其他应用领域。
窗口管理得当
ERDAS IMAGINE系统具有非常友好、方便地管理多窗口的功能。不论是几何校正还是航片、卫片区域正射矫正以及其他与多个窗口有关的功能，IMAGINE都可将相关的多个窗口非常方便地组织起来，免去用户开关窗口、排列窗口、组织窗口的麻烦，应用方便，因而加快了产品的生产速度。IMAGINE的窗口提供了卷帘、闪烁、设置透明度以及根据坐标进行窗口连接等功能，为多个相关图像的比较提供了方便。IMAGINE的窗口还提供了整倍的放大缩小、任意矩形放大缩小、实时交互式放大缩小、虚拟及类似动画游
戏式漫游等工具，方便对图像进行各种形式的观看与比较。
图像读取直接
ERDAS IMAGINE系统具有十分丰富的栅格图像及矢量图形直接读取及转换功能，它支持多种数据格式。特别是对常用的TIFF格式可以直接进行操作。对含有坐标的TIFF文件——GeoTIFF的支持更是方便了地理信息图像在不同平台、软件间的交换及应用。ERDAS IMAGINE系统不但精于处理光栅图像，而且处理矢量数据的功能也十分强大。特别是与ARC/INFO数据格式的无缝兼容，它可以不经转换地读取、查询、检索其Coverage、GRID、SHAPEFILE、SDE矢量数据，并可以直接编辑Coverage、SHAPEFILE数据，这对于人工解译非常方便，将RS/GIS紧密结合在一起，减少工序，提高效率。另外，还可以直接作为ArcSDE （空间数据管理引擎）的客户端，读取关系数据库里面的矢量数据与影像数据，这在建立影像库与应用当中是很好的客户服务器结构应用典范。如果ERDAS IMAGINE再加上扩展功能，还可实现GIS建立拓扑关系，图形拼接，专题分类图与矢量二者相互转换、节省了工作流程中让人头疼、费时费力的数据转换工作，解决了信息丢失问题，可大大提工作效率。
支持海量数据
ERDAS IMAGINE系统支持海量数据，如果操作系统及磁盘允许，其图像可以达到48TB大小（其他软件不超过2GB）。可以直接读取MrSid压缩图像以及SDE数据，为海量数据的管理及应用提供了可能。地图投影系统完善
ERDAS IMAGINE为不同的应用提供了多种地图投影系统。支持用户添加自己定义的坐标系统。支持不同投影间的实时转换、不同投影图像的同时显示，对不同投影图像直接进行操作等。支持相对坐标的应用。另外有非常方便的坐标转换工具，经纬度到大地坐标，反之亦然。
方便的几何纠正工具
ERDAS IMAGINE系统为用户提供了方便的几何纠正工具。不但可以进行通用的多项式及局部调整纠正，还提供了
TM、SPOT、航片，IKONOS、QuickBird等传感器的几何模型以便进行精确的正射纠正。至于选取控制点，方法更是多种多样：如，图像对图像、图像对矢量、键盘、数字化仪、GPS采
集的数据等等。
提供高分辨率的工具
ERDAS IMAGINE在传统多光谱分类方法基础之上，还提供了专家工程师及专家分类器工具，为高光谱、高分辨率图像的快速高精度分类提供了可能。此工具突破了传统分类只能利用光谱信息的局限，可以利用空间信息辅助分类。此工具可将积累的几乎所有数字信息进行分类，是分类应用的一大飞跃。其功能强大且应用方便，提供的游标功能使知识库的优化成为轻而易举的操作。其知识库的可移动性为其他非专业人员进行分类工作提供了方便，为成熟知识库的推广应用提供了方便易行的途径。利用专家的知识还可以建立决策支持系统，为决策人提供工具。
在高光谱影像处理方面，在已有功能的基础之上，又增加了4个专业处理与分类工具：异常检测、目标检测、物质成分制图、物质标志工具。这些工具由菜单导引，易于使用，即使不是高光谱的研究人员也能做出令人满意的成果。以上工具可广泛用于找矿、林业、军事、精细农业、生态保护等领域。
适用于多种应用水平
ERDAS IMAGINE系统可以让不同应用水平的人员都有充分发挥自己水平的空间，对于初级用户，其提供的缺省选项可以很好地解决问题。对于工作多年专业知识丰富的用户可以方便地修改其中的算法及参数，进而更好地满足特殊的应用。
可进行客户化编辑
ERDAS IMAGINE系统提供了图形化模型构造工具，用户可以对本身应用的功能进行客户化的编辑，满足自己专业的独特需求。还可以将自己多年探索、研究的成果及工作流程以模型的形式表现出来。模型既可以单独运行也可以和界面结合像其他功能一样运行。其提供的批处理功能既可以一次完成多个同样的操作，也可以将多个相连接的过程合并为一个来处理完成。通过设置处理时间可以避开计算机的繁忙时段，
减少用户的干预，加快处理速度。
强大的三维可视化分析工具
ERDAS IMAGINE Virtual GIS是强大的三维可视化分析工具，它超越了简单的三维显示或者建立简单的飞行穿行观察，还可以在野外或空中记录GPS的坐标作为飞行路线，然后回室内回放。它使你能在真实的虚拟地理信息环境中（具有真实大地坐标与投影）交互处理，既能增强或查询叠加在三维表面上影像的像元值及相关属性，还能可视化、风格化和查询地图矢量层的属性信息。它提供了多种动态观察功能，构成真三维景观，而不只是2.5维的。还可以进行洪水淹没评估、不同观测站间的可视性分析及视线区分分析。可以通过设置雾浓度、太阳高度、水波纹，特别是可以沿点/线/面的矢量数据所确定的范围直接快速叠加三维模型来模拟真实情况,还可让景观中的模型沿各自的路线飞行。可查询矢量数据及属性及为矢量数据（建筑物）设置影像纹理，从而高效快捷地创造一个真实的虚拟三维真实世界，可广泛应用于军事，电信、数字城市、园林、景观规划设计、森林规划与防火，地矿找矿与三维制图等领域。
系统基础上的扩展模块
ERDAS IMAGINE的摄影测量解决方案提供了OrhtoBase、OrhtoBasePro、Stereo Analyst 三个扩展模块。
ArcGIS Extensions：它是为ArcGIS用户提供的一个使用方便的地理影象分析和处理功能的扩展模块。LPS（Leica Photogrammetry Suite）――徕卡遥感及摄影测量系统是各种数字化摄影测量工作站所适用的软件系列产品。为地球空间影像的广泛应用提供了精密和面向生产的摄影测量工具。LPS可以处理来自多种航天、航空传感器的多种格式影像，包括黑/白、彩色和最高至16bits的多光谱等各类数字影像。LPS可以提供从原始像片到通视（line－of－sight）分析各种摄影测量的需求，它为影像、地面控制、定向及GPS 数据、矢量和处理影像等提供广泛的应用选择，因而操作灵活简便。LPS可以提供上百种坐标系及地图投影的选择，以满足用户的不同需求
ENVI功能体系
ENVI包含齐全的遥感影像处理功能，包括数据输入／输出、常规处理、几何校正、大气校正及定标、全色数据分析、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量分析、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影像图生成、三维景观生成、制图等；这些功能连同丰富的可供二次开发调用的函数库，组成了非常全面的图像处理系统。
系统特色
(1) 强大的数据I/O接口
ENVI支持的数据格式多样，不但支持通用的影像格式，还支持大量的商用遥感软件的数据格式，如ERDAS的.img格式、ER MAPER、PCI等。ENVI不限制要处理的图像的波段数，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7, SPOT, RADARSAT, IKONOS、QuickBird、NASA, NOAA, EROS和TERRA(MODIS、ASTER),并准备接受未来所有传感器的信息。(2) 支持众多的操作平台
ENVI支持各种通用的操作系统(Windows NT/2000/XP，Unix，Linux，Macintosh，openVMS 等)，支持多处理器处理，可大大提高影像处理速度。
ENVI支持多处理器系统，在多CPU系统上ENVI的性能有很大提高。ENVI 3.5支持的硬件平台和操作系统如下:
硬件平台操作系统
Microsoft (Intel x86) Windows 98, NT 4.0, 2000
Macintosh Apple (PowerMAC) Mac OS 8.6, 9.x
Compaq (Alpha) Tru64 UNIX 5.1
Compaq (Alpha) Linux (Red Hat 6.2)
HP (PA-RISC) HP-UX 11.0
IBM (RS/6000) AIX 4.3
Linux (Intel x86) Red Hat 6.0, 7.1
SGI (Mips) IRIX 6.5.1
Sun (SPARC) Solaris 8
Sun (SPARC - 64-bit Ultra) Solaris 8
Sun (Intel x86) Solaris 8
(3) 良好的图形用户界面
ENVI的图形用户界面直观方便，操作便捷。用户还可以借助ENVI的底层开发语言IDL 定制GUI，以满足自己特定的图像处理需求。
(4) 高光谱和多光谱数据的处理与分析
ENVI中用于多光谱和高光谱分析的特有算法有MNF变换算法、象元纯净指数(PPI)、N维散度可视分析工具、二进制编码分类、波谱角分类、最小二乘拟合(LS-Fit)、线性波谱分离、匹配滤波、混合匹配滤波、波谱特征拟合，可以解决如下具体问题：
①样本选取问题。样本选取的精度与准确性直接影响计算机分类的精度与准确性，因此，选择正确的样本并充分利用遥感数据的丰富信息，是取得好的分类结果的关键。
②混合象元问题。由于遥感数据的空间分辨力有限(例如TM为30m×30m)，因此每一个象元都是所有地物的综合反映，面积较小的耕地地块，经常被其它地类所包围，产生混合象元，人们很难准确地识别其中的地物；基于混合像元的分类或识别结果所做的统计，自然也是不准确的，因此必须解决混合象元问题。
③分类精度问题。由于传统的统计分类方法的统计特性造成了分类中的混分和漏分，从而大大影响了分类精度。ENVI的特征分析法能提高分类精度。
ENVI拥有高光谱和多光谱分析工具，帮助用户识别地物和分类，分类流程如下(参见图27.2)：
①遥感数据定标。遥感数据实际上是地物反
射阳光的强弱程度即灰度，为了保证灰度与地物关系的一致性，首先应对遥感数据进行反射率定标，将影像的灰度值转化为反射率或辐射率图像。
②采用MNF方法实现信息重组。高光谱遥感图像中的信息存在很大的相关性，几十个甚至上定标
MNF
PPI
样本
N维散度分析
ROI、波谱库、GPS
分类法
后处理
矢量准备分类
分析
图27.2 ENVI分类流程
百个波段的高光谱图像信息可以集中成几个主要成分，主要成分反映90％以上的图像信息。MNF分析是在主成分分析基础上经过改进，由美国著名科学家Boardman 和Kruse于1994年发明的一种图位空间变换方法，它首先以噪声成分的协方差矩阵为基础，对图像数据作去相关和重定标处理，使噪声成分具有单一方差，且没有相关性，然后对处理后的新数据作一次标准的主成分分析，最后通过对比特征值与相应的结果图像，把结果图像分成大特征值和主要成分图像、小特征值和噪声成分为主的图像两部分。例如，将TM图像进行最小噪声成分转换处理后，前三个主成分包含了95％以上的数据信息，后面的波段几乎包含了所有的噪声，从图像中分离出去。
③利用PPI进行样本提纯。依据了解的情况和实地调查选取样本。利用纯净象元指数法(PPI：Pixel Purity Index)找出图像中最纯净的象元作为图像波谱终端单元，选择MNF结果的前三个主成分作为分析数据，结果图像中最亮的象元是最纯净的象元，可把它们定义为感兴趣区(ROI)。
④利用N维散度法进行样本重组。为了提高样本的精度，ENVI又采用N维散度法来进一步提纯样本。N维散度法利用了最新的可视化技术使用户可以在真实N维样本空间中进行样本分离，大大提高样本的精度，减少由于肉眼识别造成的误差。我们对选出的感兴趣区进行N维散度分析，允许散点在N维空间适时旋转，散点的运动使用户能同时对图像的所有波段做波谱分析，技术人员的视觉技术和散点的几何形状被同时使用来定位图像的波谱终端单元，这些波谱终端单元可以用于波谱角分类、混合像元分解、匹配滤波和光谱特征拟合等。
⑤关于分类精度方案。由于传统统计分离法没用考虑地物波谱特征和混合象元问题，往往造成分类中的混分和漏分，也无法反映地物分类的真实性。为了解决这个问题，ENVI采用波谱角分析法和特征分析法，同时采用规则分类法进行类别重组。
波谱角分类(SAM)是在N维空间中，把未知谱线与样本波谱进行比较，从而进行归类。由于比较数据是经过反射定标的，因此在分类中主要对角度差别进行识别，忽略了长度差别，图27.3描述波谱角概念。因此，SAM的识别能力强，分类结果中的碎块少。由于遥感数据的混合象元效应和各种干扰，造成不同物质谱线相似、相同物质谱线差异大等现象，用传统分类方法得到的结果常常有漏分及混分现象。由于各种物质都有自己的特征吸收峰，它们不受到其它现象的干扰，因此通过波谱特征识别就可以大大减少混分和漏分现象。
规则分类法可对某一分类规则得到的类型特征，按用户
定义的参数标准进行类型重组，
它可以实现不同类别不同标准的归类方式，大大增加了分类
的灵活性。
在波谱库的支持下进行波谱角分类。SAM是根据图像
象元与参考光谱或感兴趣区的相似性来确定一个象元的类
别的，对N个波段的数据，则在N维空间中比较参考光谱
矢量与每个象元矢量之间的夹角来确定一个像元的类别，角
度越小说明此像元与参考光谱越匹配。用SAM对上述感兴
图27.3 波谱角概念示意图趣区分别进行运算，得到各自的SAM图像和Rule图像。用
波段运算把上述得到的各类图像进行分类后处理，可以得到了最后的分类图。
混合象元是由于遥感时间空间分辨力有限造成的，有些宏观遥感应用项目由于监测面积大、精度要求低，混合像元问题并不突出；但对于微观遥感应用项目，由于监测地块小、灰度变化范围小等原因，就必须解决混合象元问题。为了解决混合象元问题，ENVI/IDL 软件提供了亚象元分解法和空域分辨增强法。亚象元分析法利用地物波谱组合等研究成果，对遥感数据每一个象元进行波谱分离，从而计算出每个象元中某类地物的含量，达到解决混合象元问题的目的，图27.4和图27.5是亚象元法解决混合像元问题的示意图。
由于混合象元使接近一个象元或小于一个象元的地物边界不清，传统的分类方法很难识别此类地物，空域分辨增强法能增强小于或接近一个像元的地物，它利用空间域地物纹理特点和空间大核卷积算法，增强此类地物的识别能力。
(5) 强大的空间三维建模分析与虚拟GIS 能力。利用ENVI 可进行空间建模分析和虚拟GIS 分析，ENVI 具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为 MPEG 文件格式，便于用户演示成果。如果影像及DEM 均具有地理编码， ENVI 将自动叠合它们的重叠区域，用户即可快速便捷地浏览三维地形的飞行效果。图像
(6) 独有的大气校正模块。ENVI 的最新扩展模块FLAASH 专门对波谱数据进行快速大气校正分析。大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。FLAASH 可以处理任何高光谱数据、卫星数据和航空数据(860nm/1135nm)，这些数据是由HyMAP 、AVIRIS 、CASI 、 HYDICE 、HYPERION(EO-1)AISA 、HARP 、DAIS 、Probe-1、TRWIS-3、SINDRI 、MIVIS 、 OrbView-4、NEMO 等传感器获得的。FLAASH 还可以校正垂直成像数据和侧视成像数据。
FLAASH 是目前精度最高的大气辐射校正模型，使用了 MODTRAN 4+ 辐射传输模型的代码，基于像素级的校正，校正由于漫反射引起的连带效应，包含卷云和不透明云层的分类图，可调整由于人为抑止而导致的波谱平滑。
图27.5 线性波谱分离的概念 图27.4 线性波谱分离
(7) 全面的MODIS数据的支持。美国EOS／MODIS每天上午和下午采集36个波段的数据，其地表分辨率为250m～1000m，这些数据是可以免费获取的，因而成为我国地学研究和生态环境监测不可多得的数据资源。EOS卫星MODIS资料可广泛用于气象、环境、林业、渔业、港口、交通、自然灾害监测等领域。ENVI是世界目前唯一能较全面支持MODIS 的HDF科学数据格式的遥感影像软件，可以直接读取HDF格式，并能识别HDF格式中所包含的所有文件信息。ENVI 打开HDF格式文件后，会自动将该数据文件所包含的所有图像信息、属性信息、文本信息作为波段列于一个波段列表中，用户可以清晰地浏览每一波段的详细信息，包括波段名称、图像波段波长、波段大小、数据类型及文件内插方式等多种信息。ENVI/IDL 还具有对MODIS数据进行几何纠正、定标等的进一步处理和分析的功能。
(8) 强大的二次开发能力。ENVI的底层开发平台IDL是一个科学数据可视化的理想工具。美国RSI公司(Research System Inc.)的交互式数据语言IDL是进行二维及多维数据可视化表现和分析以及应用开发的理想软件工具。作为面向矩阵、语法简单的第四代可视化语言,IDL致力于科学数据的可视化和分析，是跨平台应用开发的最佳选择。它集可视、交互分析、大型商业开发为一体，为用户提供了完善、灵活、有效的开发环境。
IDL的主要特性包括：高级图像处理能力、交互式二维和三维图形技术、面向对象的编程方式、OpenGL图形加速、量化可视化表现、集成数学与统计学算法、灵活的数据输入输出方式、跨平台图形用户界面工具包、连接ODBC兼容数据库及多种程序连接工具等。
IDL是完全面向矩阵的, 因此具有快速分析超大规模数据的能力。IDL可以通过灵活方便的I/O分析任何数据，可以读取或输出任意有格式或无格式的数据类型，支持通用文本及图像数据，支持在NASA、TPT、NOAA等机构中大量使用的HDF、CDF及netCDF等科学数据格式，支持医学扫描设备的标准格式DICOM格式，支持字符、字节、16位整型、长整型、浮点、双精度、复数等多种数据类型，用户无需进行过多的数据格式转换就可以分析自己的科学数据。IDL可以处理海量数据，能够处理大于2GB的数据文件。
IDL采用OpenGL技术，支持OpenGL软件或硬件加速，可加速交互式的二维及三维数据分析、图像处理及可视化。除保留传统的直接图形法外，IDL还采用了先进的面向对象技术；可以实现曲面的旋转和飞行; 用多光源进行阴影或照明处理，可观察实体(V olume)内部复杂的细节。一旦创建了对象，便可从各个不同的视角对对象进行可视分析，而不用费时地反复重画。面向对象的机制并不是IDL的全部，IDL的对象图形法和传统的直接图形法是您深入浏览数据的两大工具。IDL的直接图形法已经具有二十多年高效率应用开发的基础。
IDL具有完善的图像处理软件包，例如感兴趣区(ROI)分析及一整套图像分析工具、地图投影及转换软件包，使GIS的开发易如反掌。
I础上推出的专门针对Internet或Intranet上进行影像数据浏览、分析和数据发布的软件方案，是基于网络的遥感影像处理软件, 在网上实现影像浏览、分析、信息提取和共享的工具。
EON的工作原理如下：
①服务器端运行ENVI和ION的服务，存有大量遥感影像数据或者通用影像数据。
②客户端通过Web浏览器浏览影像，并能够进行各种处理和分析。
③所有分析过程均在服务器端实现，客户端只需通过Web浏览器来浏览分析结果，并
可以实现下载(具有服务器端指定的权限)。
EON的主要功能如下：
①支持大部分ENVI所支持的传感器数据格式(HDF、NITF、MrSID)和通用影像格式(JPG、PNG、BMP、GIF、GeoTiFF)；
②具有影像信息查询和分析工具：三个显示窗口、色度列表、快速增强、查询光标位置和数值、窗口链接显示、影像平滑、影像锐化、植被指数、Isodata分类法、剖面分析、波段运算、波谱分析等影像处理功能；
③可扩展性强，提供开发工具包 (Java SWING API)和IDL API，允许用户在 Java SWING 和 AWT基础上进行扩展开发。
跟传统网上影像共享方案相比，EON的优势在于：
①大部分网上影像是静态的，而EON允许用户对网上影像进行交互式处理，甚至可以创建新的成果影像。
②大部分网上共享的影像只是简单的Web浏览器支持影像格式(JPG, PNG, BMP, GIF)，而EON支持大部分遥感传感器数据格式(HDF, NITF, MrSID、ETM等)。
③EON实现真正的数据共享，遥感影像数据量的日益庞大，如果每台机器上放置同样数据会造成极大的浪费。
④EON可以保证服务器端影像数据的完整性。它的文件管理方式使动态的图层浏览简单快速。
⑤EON 的处理能力强、运算速度快。一台机器可以向若干终端提供影像服务。
⑥EON可扩展性强，用户可以用开发工具包(Java SWING API)在 Java SWING 和 AWT 基础上进行扩展开发，按照实际项目需求来任意定制。
DL具有强大的数据分析能力，IDL带有完善的数学分析和统计软件包，提供强大的科学计算模型，可进行曲线和曲面拟合分析、多维网格化和插值、线性和非线性系统等分析。集成的数学分析和统计软件包可以快速分析处理数据，包括工业标准的数学模型算法和内部函数。函数库经过充分测试并被集成为一个整体，可进行基本数学分析、信号处理及实验性开发。需要说明的是，这些函数库已包含在IDL中，用户不需要再另外购买其它的函数库。
用IDL DataMiner 可快速访问、查询并管理与ODBC兼容的数据库，支持Oracle, Informix, Sybase, MS SQL 等数据库。可以创建、删除、查询表格，执行任意的SQL命令，得到/设置/查询/增加/删除记录等操作。
IDL可以通过ActiveX控件将您的IDL应用开发集成到与COM兼容的环境中。从Visual Basic、Visual C++等访问IDL，还可以通过动态连接库方式从IDL调用C 、Fortran 程序或从其它语言调用IDL。
IDL GUIBuilder 可以迅速开发跨平台的用户图形界面(GUI),而无需熟悉IDL控件编程知识。用户可以拖放式建立图形用户界面GUI，非常灵活、快速地产生应用程序的界面。IDL GUIBuilder已被集成到Idl开发环境中(IDLDE)。IDLDE是用户快速编写、测试并调试代码的最佳环境，用户可以在该环境中方便地进行应用开发。
IDL提供最优化输出，IDL提供了可缩放的TrueType字体，可以注记中文;能将结果存为标准图像格式或PostScript格式，尽可能地优化图像质量。
IDL带有小波变换工具包，主要用于信号处理和图像处理、去除噪声、图像压缩、特征和图像细节提取，其信息损失量比 FFT小得多。
IDL为用户提供了可视数据分析的解决方案，早在1982年NASA的火星飞越航空器的发展就使用了IDL软件。IDL使科学家无须写传统程序就可直接研究数据。IDL还被广泛应用于地球科学、医学影像、图像处理、软件开发、大学教学、实验室研究、测试技术、天文、信号处理、防御工程、数学分析、统计等诸多领域
系统特色
(1) 强大的数据I/O接口
ENVI支持的数据格式多样，不但支持通用的影像格式，还支持大量的商用遥感软件的数据格式，如ERDAS的.img格式、ER MAPER、PCI等。ENVI不限制要处理的图像的波段数，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7, SPOT, RADARSA T, IKONOS、QuickBird、NASA, NOAA, EROS和TERRA(MODIS、ASTER),并准备接受未来所有传感器的信息。
(2) 支持众多的操作平台
ENVI支持各种通用的操作系统(Windows NT/2000/XP，Unix，Linux，Macintosh，openVMS等)，支持多处理器处理，可大大提高影像处理速度。
ENVI支持多处理器系统，在多CPU系统上ENVI的性能有很大提高。ENVI 3.5支持的硬件平台和操作系统如下:
硬件平台操作系统
Microsoft (Intel x86) Windows 98, NT 4.0, 2000
Macintosh Apple (PowerMAC) Mac OS 8.6, 9.x
Compaq (Alpha) Tru64 UNIX 5.1
Compaq (Alpha) Linux (Red Hat 6.2)
HP (PA-RISC) HP-UX 11.0
IBM (RS/6000) AIX 4.3
Linux (Intel x86) Red Hat 6.0, 7.1
SGI (Mips) IRIX 6.5.1
Sun (SPARC) Solaris 8
Sun (SPARC - 64-bit Ultra) Solaris 8
Sun (Intel x86) Solaris 8
(3) 良好的图形用户界面
ENVI的图形用户界面直观方便，操作便捷。用户还可以借助ENVI的底层开发语言IDL 定制GUI，以满足自己特定的图像处理需求。
(4) 高光谱和多光谱数据的处理与分析
ENVI中用于多光谱和高光谱分析的特有算法有MNF变换算法、象元纯净指数(PPI)、
N 维散度可视分析工具、二进制编码分类、波谱角分类、 最小二乘拟合(LS-Fit)、线性波谱分离、匹配滤波、混合匹配滤波、波谱特征拟合，可以解决如下具体问题：
①样本选取问题。样本选取的精度与准确性直接影响计算机分类的精度与准确性，因此，选择正确的样本并充分利用遥感数据的丰富信息，是取得好的分类结果的关键。
②混合象元问题。由于遥感数据的空间分辨力有限(例如TM 为30m ×30m)，因此每一个象元都是所有地物的综合反映，面积较小的耕地地块，经常被其它地类所包围，产生混合象元，人们很难准确地识别其中的地物；基于混合像元的分类或识别结果所做的统计，自然也是不准确的，因此必须解决混合象元问题。
③分类精度问题。由于传统的统计分类方法的统计特性造成了分类中的混分和漏分，从而大大影响了分类精度。ENVI 的特征分析法能提高分类精度。
ENVI 拥有高光谱和多光谱分析工具，帮助用户识别地物和分类，分类流程如下(参见图27.2)：
①遥感数据定标。遥感数据实际上是地物反
射阳光的强弱程度即灰度，为了保证灰度与地物
关系的一致性，首先应对遥感数据进行反射率定
标，将影像的灰度值转化为反射率或辐射率图
像。
②采用MNF 方法实现信息重组。高光谱遥感
图像中的信息存在很大的相关性，几十个甚至上
百个波段的高光谱图像信息可以集中成几个主
要成分，主要成分反映90％以上的图像信息。
MNF 分析是在主成分分析基础上经过改进，由美国著名科学家Boardman 和Kruse 于1994年发明的一种图位空间变换方法，它首先以噪声成分的协方差矩阵为基础，对图像数据作去相关和重定标处理，使噪声成分具有单一方差，且没有相关性，然后对处理后的新数据作一次标准的主成分分析，最后通过对比特征值与相应的结果图像，把结果图像分成大特征值和主要成分图像、小特征值和噪声成分为主的图像两部分。例如，将TM 图像进行最小噪声成分转换处理后，前三个主成分包含了95％以上的数据信息，后面的波段几乎包含了所有的噪声，从图像中分离出去。
③利用PPI 进行样本提纯。依据了解的情况和实地调查选取样本。利用纯净象元指数法(PPI ：Pixel Purity Index)找出图像中最纯净的象元作为图像波谱终端单元，选择MNF 结果的前三个主成分作为分析数据，结果图像中最亮的象元是最纯净的象元，可把它们定义为感兴趣区(ROI)。
④利用N 维散度法进行样本重组。为了提高样本的精度，ENVI 又采用N 维散度法来进一步提纯样本。N 维散度法利用了最新的可视化技术使用户可以在真实N 维样本空间中进行样本分离，大大提高样本的精度，减少由于肉眼识别造成的误差。我们对选出的感兴趣区进行N 维散度分析，允许散点在N 维空间适时旋转，散点的运动使用户能同时对图像的所有波段做波谱分析，技术人员的视觉技术和散点的几何形状被同时使用来定位图像的波谱终端单元，这些波谱终端单元可以用于波谱角分类、混合像元分解、匹配滤波和光谱特征拟合定标 MNF PPI 样本 N 维散度分析 ROI 、波谱库、GPS 分类法 后处理 矢量 准备 分类
分析 图27.2 ENVI 分类流程
等。
⑤关于分类精度方案。由于传统统计分离法没用考虑地物波谱特征和混合象元问题，往往造成分类中的混分和漏分，也无法反映地物分类的真实性。为了解决这个问题，ENVI 采用波谱角分析法和特征分析法，同时采用规则分类法进行类别重组。
波谱角分类(SAM)是在N 维空间中，把未知谱线与样本波谱进行比较，从而进行归类。由于比较数据是经过反射定标的，因此在分类中主要对角度差别进行识别，忽略了长度差别，图27.3描述波谱角概念。因此，SAM 的识别能力强，分类结果中的碎块少。由于遥感数据的混合象元效应和各种干扰，造成不同物质谱线相似、相同物质谱线差异大等现象，用传统分类方法得到的结果常常有漏分及混分现象。由于各种物质都有自己的特征吸收峰，它们不受到其它现象的干扰，因此通过波谱特征识别就可以大大减少混分和漏分现象。
规则分类法可对某一分类规则得到的类型特征，按用户
定义的参数标准进行类型重组，
它可以实现不同类别不同标准的归类方式，大大增加了分类
的灵活性。
在波谱库的支持下进行波谱角分类。SAM 是根据图像
象元与参考光谱或感兴趣区的相似性来确定一个象元的类
别的，对N 个波段的数据，则在N 维空间中比较参考光谱
矢量与每个象元矢量之间的夹角来确定一个像元的类别，角
度越小说明此像元与参考光谱越匹配。用SAM 对上述感兴
趣区分别进行运算，得到各自的SAM 图像和Rule 图像。用
波段运算把上述得到的各类图像进行分类后处理，可以得到了最后的分类图。
混合象元是由于遥感时间空间分辨力有限造成的，有些宏观遥感应用项目由于监测面积大、精度要求低，混合像元问题并不突出；但对于微观遥感应用项目，由于监测地块小、灰度变化范围小等原因，就必须解决混合象元问题。为了解决混合象元问题，ENVI/IDL 软件提供了亚象元分解法和空域分辨增强法。亚象元分析法利用地物波谱组合等研究成果，对遥感数据每一个象元进行波谱分离，从而计算出每个象元中某类地物的含量，达到解决混合象元问题的目的，图27.4和图27.5是亚象元法解决混合像元问题的示意图。
由于混合象元使接近一个象元或小于一个象元的地物边界不清，传统的分类方法很难识别此类地物，空域分辨增强法能增强小于或接近一个像元的地物，它利用空间域地物纹理特点和空间大核卷积算法，增强此类地物的识别能力。
(5) 强大的空间三维建模分析与虚拟GIS 能力。利用ENVI 可进行空间建模分析和虚拟GIS 分析，ENVI 具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为 MPEG 文件格式，便于用户演示成果。如果影像及DEM 均具有地理编码， ENVI 将自动叠合它们的重叠区域，用户即可快速便捷地浏览三维地形的飞行效果。图像
图27.3
波谱角概念示意图
(6) 独有的大气校正模块。ENVI的最新扩展模块FLAASH专门对波谱数据进行快速大气校正分析。大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数，用来消除大气中水蒸气、氧气、二氧化碳、甲烷和臭氧对地物反射的影响，消除大气分子和气溶胶散射的影响。FLAASH 可以处理任何高光谱数据、卫星数据和航空数据(860nm/1135nm)，这些数据是由HyMAP、AVIRIS、CASI、 HYDICE、HYPERION(EO-1)AISA、HARP、DAIS、Probe-1、TRWIS-3、SINDRI、MIVIS、 OrbView-4、NEMO 等传感器获得的。FLAASH还可以校正垂直成像数据和侧视成像数据。
FLAASH是目前精度最高的大气辐射校正模型，使用了MODTRAN 4+ 辐射传输模型的代码，基于像素级的校正，校正由于漫反射引起的连带效应，包含卷云和不透明云层的分类图，可调整由于人为抑止而导致的波谱平滑。
(7) 全面的MODIS数据的支持。美国EOS／MODIS每天上午和下午采集36个波段的数据，其地表分辨率为250m～1000m，这些数据是可以免费获取的，因而成为我国地学研究和生态环境监测不可多得的数据资源。EOS卫星MODIS资料可广泛用于气象、环境、林业、渔业、港口、交通、自然灾害监测等领域。ENVI是世界目前唯一能较全面支持MODIS 的HDF科学数据格式的遥感影像软件，可以直接读取HDF格式，并能识别HDF格式中所包含的所有文件信息。ENVI 打开HDF格式文件后，会自动将该数据文件所包含的所有图像信息、属性信息、文本信息作为波段列于一个波段列表中，用户可以清晰地浏览每一波段的详细信息，包括波段名称、图像波段波长、波段大小、数据类型及文件内插方式等多种信息。ENVI/IDL 还具有对MODIS数据进行几何纠正、定标等的进一步处理和分析的功能。
(8) 强大的二次开发能力。ENVI的底层开发平台IDL是一个科学数据可视化的理想工具。美国RSI公司(Research System Inc.)的交互式数据语言IDL是进行二维及多维数据可视化表现和分析以及应用开发的理想软件工具。作为面向矩阵、语法简单的第四代可视化语言,IDL致力于科学数据的可视化和分析，是跨平台应用开发的最佳选择。它集可视、交互分析、大型商业开发为一体，为用户提供了完善、灵活、有效的开发环境。
IDL的主要特性包括：高级图像处理能力、交互式二维和三维图形技术、面向对象的编程方式、OpenGL图形加速、量化可视化表现、集成数学与统计学算法、灵活的数据输入输出方式、跨平台图形用户界面工具包、连接ODBC兼容数据库及多种程序连接工具等。
IDL是完全面向矩阵的, 因此具有快速分析超大规模数据的能力。IDL可以通过灵活方便的I/O分析任何数据，可以读取或输出任意有格式或无格式的数据类型，支持通用文本及
图像数据，支持在NASA、TPT、NOAA等机构中大量使用的HDF、CDF及netCDF等科学数据格式，支持医学扫描设备的标准格式DICOM格式，支持字符、字节、16位整型、长整型、浮点、双精度、复数等多种数据类型，用户无需进行过多的数据格式转换就可以分析自己的科学数据。IDL可以处理海量数据，能够处理大于2GB的数据文件。
IDL采用OpenGL技术，支持OpenGL软件或硬件加速，可加速交互式的二维及三维数据分析、图像处理及可视化。除保留传统的直接图形法外，IDL还采用了先进的面向对象技术；可以实现曲面的旋转和飞行; 用多光源进行阴影或照明处理，可观察实体(V olume)内部复杂的细节。一旦创建了对象，便可从各个不同的视角对对象进行可视分析，而不用费时地反复重画。面向对象的机制并不是IDL的全部，IDL的对象图形法和传统的直接图形法是您深入浏览数据的两大工具。IDL的直接图形法已经具有二十多年高效率应用开发的基础。
IDL具有完善的图像处理软件包，例如感兴趣区(ROI)分析及一整套图像分析工具、地图投影及转换软件包，使GIS的开发易如反掌。
I础上推出的专门针对Internet或Intranet上进行影像数据浏览、分析和数据发布的软件方案，是基于网络的遥感影像处理软件, 在网上实现影像浏览、分析、信息提取和共享的工具。
EON的工作原理如下：
①服务器端运行ENVI和ION的服务，存有大量遥感影像数据或者通用影像数据。
②客户端通过Web浏览器浏览影像，并能够进行各种处理和分析。
③所有分析过程均在服务器端实现，客户端只需通过Web浏览器来浏览分析结果，并可以实现下载(具有服务器端指定的权限)。
EON的主要功能如下：
①支持大部分ENVI所支持的传感器数据格式(HDF、NITF、MrSID)和通用影像格式(JPG、PNG、BMP、GIF、GeoTiFF)；
②具有影像信息查询和分析工具：三个显示窗口、色度列表、快速增强、查询光标位置和数值、窗口链接显示、影像平滑、影像锐化、植被指数、Isodata分类法、剖面分析、波段运算、波谱分析等影像处理功能；
③可扩展性强，提供开发工具包 (Java SWING API)和IDL API，允许用户在 Java SWING 和 AWT基础上进行扩展开发。
跟传统网上影像共享方案相比，EON的优势在于：
①大部分网上影像是静态的，而EON允许用户对网上影像进行交互式处理，甚至可以创建新的成果影像。
②大部分网上共享的影像只是简单的Web浏览器支持影像格式(JPG, PNG, BMP, GIF)，而EON支持大部分遥感传感器数据格式(HDF, NITF, MrSID、ETM等)。
③EON实现真正的数据共享，遥感影像数据量的日益庞大，如果每台机器上放置同样数据会造成极大的浪费。
④EON可以保证服务器端影像数据的完整性。它的文件管理方式使动态的图层浏览简单快速。
⑤EON 的处理能力强、运算速度快。一台机器可以向若干终端提供影像服务。
⑥EON可扩展性强，用户可以用开发工具包(Java SWING API)在 Java SWING 和 AWT 基础上进行扩展开发，按照实际项目需求来任意定制。
DL具有强大的数据分析能力，IDL带有完善的数学分析和统计软件包，提供强大的科学计算模型，可进行曲线和曲面拟合分析、多维网格化和插值、线性和非线性系统等分析。集成的数学分析和统计软件包可以快速分析处理数据，包括工业标准的数学模型算法和内部函数。函数库经过充分测试并被集成为一个整体，可进行基本数学分析、信号处理及实验性开发。需要说明的是，这些函数库已包含在IDL中，用户不需要再另外购买其它的函数库。
用IDL DataMiner 可快速访问、查询并管理与ODBC兼容的数据库，支持Oracle, Informix, Sybase, MS SQL 等数据库。可以创建、删除、查询表格，执行任意的SQL命令，得到/设置/查询/增加/删除记录等操作。
IDL可以通过ActiveX控件将您的IDL应用开发集成到与COM兼容的环境中。从Visual Basic、Visual C++等访问IDL，还可以通过动态连接库方式从IDL调用C 、Fortran 程序或从其它语言调用IDL。
IDL GUIBuilder 可以迅速开发跨平台的用户图形界面(GUI),而无需熟悉IDL控件编程知识。用户可以拖放式建立图形用户界面GUI，非常灵活、快速地产生应用程序的界面。IDL GUIBuilder已被集成到Idl开发环境中(IDLDE)。IDLDE是用户快速编写、测试并调试代码的最佳环境，用户可以在该环境中方便地进行应用开发。
IDL提供最优化输出，IDL提供了可缩放的TrueType字体，可以注记中文;能将结果存为标准图像格式或PostScript格式，尽可能地优化图像质量。
IDL带有小波变换工具包，主要用于信号处理和图像处理、去除噪声、图像压缩、特征和图像细节提取，其信息损失量比 FFT小得多。
IDL为用户提供了可视数据分析的解决方案，早在1982年NASA的火星飞越航空器的发展就使用了IDL软件。IDL使科学家无须写传统程序就可直接研究数据。IDL还被广泛应用于地球科学、医学影像、图像处理、软件开发、大学教学、实验室研究、测试技术、天文、信号处理、防御工程、数学分析、统计等诸多领域
e Cogntion
1.基于图像对象分析的工具和算法的卓越集成
2.按用户具体分工量身打造的不同客户端版本软件
3.具有独特的开发环境
4.充分整合当前工作流程
5.工作流程能够从单一的桌面生产扩展到企业级生产
6.提供软件工具包
7.可在线访问规则集资源
8.易于使用的工作流程指导 可在线访问规则集资源
易于使用的工作流程向导基于图像对象分析的工具和算法的卓越集成
按用户具体分工量身打造的不同客户端版本软件
具有独立的开发环
工作流程能够从单一的桌面生产扩展到企业级生产 提供软件开发工具包（SDK）
可在线访问规则集资源
易于使用的工作流程向导
《遥感数字图像处理》习题与答案 第一部分 1.什么是图像？并说明遥感图像与遥感数字图像的区别。 答：图像（image）是对客观对象的一种相似性的描述或写真。图像包含了这个客观对象的信息。是人们最主要的信息源。 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性划分，图像可分为模拟图像和数字图像。模拟图像（又称光学图像）是指空间坐标和明暗程度都连续变化的、计算机无法直接处理的图像，它属于可见图像。数字图像是指被计算机储存，处理和使用的图像，是一种空间坐标和灰度都不连续的、用离散数字表示的图像，它属于不可见图像。 2.怎样获取遥感图像？ 答：遥感图像的获取是通过遥感平台搭载的传感器成像来获取的。根据传感器基本构造和成像原理不同。大致可分为摄影成像、扫描成像和雷达成像三类。 m= 3.说明遥感模拟图像数字化的过程。灰度等级一般都取2m（m是正整数），说明8时的灰度情况。 答：遥感模拟图像数字化包括采样和量化两个过程。 ①采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。空间采样可以将模拟图像具有的连续灰度（或色彩）信息转换成为每行有N个像元、每列有M个像元的数字图像。 ②量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到有M×N个像元点组合表示的图像，但其灰度（或色彩）仍是连续的，不能用计算机处理。应进一步离散、归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称为量化。 m=时，则得256个灰度级。若一幅遥感数字图像的量化灰度级数g=256级，则灰当8 度级别有256个。用0—255的整数表示。这里0表示黑，255表示白，其他值居中渐变。由于8bit就能表示灰度图像像元的灰度值，因此称8bit量化。彩色图像可采用24bit量化，分别给红，绿，蓝三原色8bit，每个颜色层面数据为0—255级。 4.什么是遥感数字图像处理？它包括那些容？ 答：利用计算机对遥感数字图像进行一系列的操作，以求达到预期结果的技术，称作遥感数字图像处理。 其容有： ①图像转换。包括模数（A/D）转换和数模（D/A）转换。图像转换的另一种含义是为使图像处理问题简化或有利于图像特征提取等目的而实施的图像变换工作，如二维傅里叶变换、沃尔什-哈达玛变换、哈尔变换、离散余弦变换和小波变换等。 ②数字图像校正。主要包括辐射校正和几何校正两种。 ③数字图像增强。采用一系列技术改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度、对比度，突出所需信息的工作称为图像增强。图像增强处理不是以图像保真度为原则，而是设法有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。 ④多源信息复合（融合）。 ⑤遥感数字图像计算机解译处理。 5.说明遥感数字图像处理与其它学科之间的关系。 答：应具备的基础理论知识有：数学、地学、信息论、计算机、GIS、现代物理学。 6.说明全数字摄影测量系统的任务和主要功能。目前，比较著名的全数字摄影测量系统有哪些？
（1）以多波段组合方式将GeoTIFF格式的白银市TM原始数据转换为ENVI Standard 格式： 利用Basic Tools/Layer Stacking弹出对话框然后Import File，弹出对话框，导入GeoTIFF格式的TM原始数据，选择波段1、2、3、4、5和7， 点击OK，利用Choose选择输出路径及文件名，同时可以利用Reorder Files对输入的文件根据自己的需要进行调换顺序，点击OK输出ENVI Standard格式的数据。 （2）查询并记录影像文件的基本信息、投影信息，以及各个波段直方图信息，然后编辑头文件： 利用Basic Tools/Resize Data弹出对话框里面选择要查看的影像，左 边会出现其基本信息，如图所示：也有投影信息，既可以用来看单波段的也可以看合成后整个影像的信息。在对话框下，合成影像的名字上右击，选择Quick Statistics弹出对话框，在此对话框中点击Select Plo下拉菜单，选择单波段或者多波段的直方图，相应的对话框中会出现直方图（在结果与分析中记录），还可以右击选择edit修改横、纵坐标的单位。 同样的在合成影像的名字上右击，选择Edit Head，弹出对话框
然后点击Edit Attributes/Band Name弹出对话框，选中波段输入修改 后名字，点击OK即可进行波段名字的修改。点击Edit Attributes/Wavelengths弹出进行相应的波长的修改。 （3）在View视窗中，利用影像缩小、放大、漫游工具识别影像中的土地利用/土地覆盖类型: 可以结合当地的google earth上高分辨率的遥感影像，进行识别，利用Viewer视窗下Tools/SPEAR/Google Earth/Jump to Location可以在google earth上显示View主视窗中相应选中地物对应的位置。 （4）利用Viewer视窗打开影像，分别选取4、3、2和7、4、2波段组合进行假彩色合成，观察实习内容中所要求地物的色调变化： 利用File/Open Image File，选择第1步合成的ENVI Standard 格式的数据，弹出对话框，在其中选择RGB Color，将R、G、B分别设为4、3、2波段，点击Load Band，在Viewer#1中出现了4、3、2波段组合的假彩色图像，再在此窗口中，点击Display/New Display,弹出Viewer#2，选择RGB Color,将R、G、B分别设为7、4、2波段，点击Load Band，在Viewer#2中出现了7、4、2波段组合的假彩色图像，在Viewer窗口中右击选择Link Displays，弹出对话框，点击OK，可以把两个窗口中同一位置进行连接起来， 即其中一个窗口放大、缩小、漫游到某个位置，另外一个也跟着漫游到其相对应的位置。这样可以进行地物色调变化的对比。 （5）提取6种地物在不同波段的数值（Digital Number，DN），做光谱剖面图： 在Viewer视窗中Tools/Profile/Z Profile(Spectrum)弹出对话框,在其 Options下拉菜单中勾选Plot Key,对话框中出现了Viewer视窗中选中的目标地物的X，Y坐标，然后勾选Collect Spectra，鼠标箭头变为十字箭头，在目标地物中取九个点（本来图上就有一个，总共是十个点），然后在选择File/Save Plot As/ASCII弹出对话框 ，点击Select All Items，利用Choose选择输出路径和文件名，点击 OK，将其保存为.txt格式。选六种地物，重复以上操作，提取不同波段的数值（Digital Number，DN）。将.txt格式的文件用excel打开，然后用插入函数中的average函数求出每种地物的平均DN值，然后做出光谱剖面（光谱图如结果与分析中所示）。 （6）使用Excel制作6种地物的样本特征光谱统计表： 在Excel中分别使用插入函数中的AVERAGE、VAR、STDEV、MAX和MIN函数求出各地物样本DN值在各个波段的平均值、方差、标准差、最大值和最小值。然后，在07版Excel 的“Microsoft Office 按钮”，单击“Excel 选项”。“加载项”，然后在“管理”框中，选择“Excel 加载项”，单击“转到”弹出“加载宏”，在弹出来的对话框中选择“分析工具库”，并点击确定。然后从“工具”中找到“数据分析”，从“数据分析”对话框中选择“协方差”，并导入某种地物需求协方差的数据区域并选择“逐行”进行，最后选择数据输出区域并确定，则可得该地物的协方差矩阵。同理，在从“数据分析”对话框中选择“相关系数”，进行相应操作，可求得相关系数矩阵。（在结果与分析中附有个地物的样本特征光谱统计表）（7）制作散点图： 在Excel中，打开6种地物的样本DN数据（5步骤产生的），选择band2和band4做散
第一章． 遥感概念 遥感（Remote Sensing，简称RS），就是“遥远的感知”，遥感技术是利用一定的技术设备和系统，远距离获取目标物的电磁波信息，并根据电磁波的特征进行分析和应用的技术。 遥感技术的原理 地物在不断地吸收、发射（辐射）和反射电磁波，并且不同物体的电磁波特性不同。 遥感就是根据这个原理，利用一定的技术设备和装置，来探测地表物体对电磁波的反射和地物发射的电磁波，从而提取这些物体的信息，完成远距离识别物体。 图像 人对视觉感知的物质再现。图像可以由光学设备获取，如照相机、镜子、望远镜、显微镜等；也可以人为创作，如手工绘画。图像可以记录、保存在纸质媒介、胶片等等对光信号敏感的介质上。随着数字采集技术和信号处理理论的发展，越来越多的图像以数字形式存储。因而，有些情况下“图像”一词实际上是指数字图像。 物理图像：图像是人对视觉感知的物质再现 数字图像：图像以数字形式存储。 图像处理 运用光学、电子光学、数字处理方法，对图像进行复原、校正、增强、统计分析、分类和识别等的加工技术过程。 光学图像处理 应用光学器件或暗室技术对光学图像或模拟图像(胶片或图片)进行加工的方法技术 数字图像处理 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。图像处理能做什么？（简答） 是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理主要目的：提高图像的视感质量，提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，进行图像的重建，更好地进行图像分析，图像数据的变换、编码和压缩，更好图像的存储和传输。数字图像处理在很多领域都有应用。 遥感图像处理(processing of remote sensing image data )是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理的方法。常用的遥感图像处理方法有光学的和数字的两种。
遥感软件 PCI遥感图像处理软件简介 PCI GEOMATICA是PCI公司将其旗下的四个主要产品系列，也就是PCI EASI/PACE、（PCI SPANS，PAMAPS）、ACE、ORTHOENGINE，集成到一个具有同一界面、同一使用规则、同一代码库、同一开发环境的一个新产品系列，该产品系列被称之为 PCI GEOMATICA。对于20多年来一直致力于向地学界提供全方位解决方案的PCI公司来说，始终坚持领先一步的原则，地理咨讯永远在变迁，而地理咨讯软件更处于变迁的前沿。在今天，随着用户需求广度与深度的不断拓宽与加深，越来越多的人希望软件是一个可以满足用户所有需求的良好的工具。由于对这一点的正确把握，经过4年努力，PCI公司将原有的四个产品系列整合在一起，产生了一个使用简单、灵巧的工作平台----PCI GEOMAITCA。该系列产品在每一级深度层次上，尽可能多的满足该层次用户对遥感影像处理、摄影测量、GIS空间分析、专业制图功能的需要，而且使用户可以方便地在同一个应用界面下，完成他们的工作。在这之前，用户需用多个软件来实现，并且需要面对多个软件经销商、多个软件技术支持、多次的培训、对多个软件的维护，以及不得不投入相当大的精力来在多种数据格式间，进行数据转换。产品模块功能介绍 PCI Geomatica FreeView ( PCI地理咨讯通用视窗) FreeView是PCI公司为用户提供的一个免费的影像浏览工具，用户可以从PCI的网址上直接下载。用于浏览、显示各种数据，如矢量、位图、卫星影像（如LANDSAT, SPOT, RADARSAT, ERS-1/2, NOAA A VHRR等）、航片以及与GIS矢量数据叠加显示、进行属性查询等。FreeView 还具有影像增强，任意漫游、缩放、影像灰度值矩阵显示等功能 PCI Geomatica GeoGateway （PCI通用数据转换工具）PCI Geomatica GeoGateway包含PCI Geomatica FreeView的所有功能。 PCI Geomatica Fundamentals (PCI 地理咨讯基础版) PCI Geomatica Fundamentals包含PCI Geomatica GeoGateway的所有功能。主要包括以下部件： Focus 浏览环境 OrthoEngine FLY!（演示模式）软件许可管理器 PCI Geomatica Prime （PCI地理咨讯专业版） PCI Geomatica Prime包含PCI Geomatica Fundamentals（见上一节）的所有功能。此外，增加了PCI Modeler、EASI、FLY!、算法库等模块。 Geomatica Prime 是强大的、低成本解决方案，提供的工具可用于影像几何校正、数据可视化与分析以及专业标准地图生产。 PCI Productivity Tools （PCI地理咨讯生产工具）该软件是PCI公司为了提高PCI软件的生产能力和效率而专门设计的，其主要功能是为用户提供一系列自动或批处理操作的导向功能。该软件是PCI GEOMATICA PRIME或FUNDAMENTALS功能的扩展。主要提供影像自动镶嵌功能及针对ORTHOENGINE 系列产品的航片，光学卫星影像，雷达卫星的自动同名点收集功能。同时提供影像控制点库及库管理功能。 PCI AIRPHOTO MODEL （PCI地理咨讯系统航空正射影像处理器）是一个与PCI Geomatica Fundamentals或Geomatica Prime模块一起使用的功能强大的航空照片正射校正工具。该模块运用了特殊的算法模型将已经扫描的或由数字摄像机得到的照片制作成精确的正射影像图。所生成的图像可以转化为多种文件形式，作为许多GIS/CAD/MAP软件的数据源。同时用户可选择附加的DEM自动提取、3DVIEW 和三维特征提取模块（OrthoEngine Airphoto DEM）来构造自己的数字摄影测量软件包。该软件具有如下功能：项目工程文件建立（含
遥感 第一章 1遥感数字图像；遥感数字图像的分类方式和对应类别。 （1）定义：遥感数字图像是数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同波长的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 （2）可见图像和不可见图像 单波段和多波段，超波段 数字图像和模拟图像 2遥感图像的成像方式（三大种：摄影、扫描、雷达）。 （1）摄影，扫描属于被动遥感 雷达属于主动遥感 （2）摄影：根据芦化银物质在关照条件下回发生分解这一机制，将卤化银物质均匀涂在片基上，制成感光胶片 扫描：扫描类遥感传感器逐点逐行地以时序方式获取的二维图像 雷达：由发射机向侧面发射一束窄波段，地物反射的脉冲，由无线接收后被接收机接收 3遥感图像的数字化（模数转换）过程——两大过程：采样、量化，名词解释。 采样：将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样，即：图像空间位置的数字化。采样是空间离散。 量化：遥感模拟图像经离散采样后，可得到由Ｍ×Ｎ个像素点组合表示的图像，但其灰度（或彩色）仍是连续的，还不能用计算机处理。它们还要进一步离散并归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，这称之为量化，即：图像灰度的数字化。量化属于亮度属性离散。 遥感图像数字化过程两个特点：亮度和空 4遥感数字图像的存储空间大小的计算。 图像的灰度级有：2,64,128,256 存储一幅大小为M*N，灰度量化位数G的图像，所需要的存储空间（图像数据量）为M*N*G(bit) 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB TM空间分辨：1,2,3,4,5,7为30米，6为120米 5遥感数字图像的分辨率（时间、空间、光谱、辐射分辨率）； （1）时间分辨率：指对同一地点进行遥感采样的时间间隔即采样的时间频率，也称重访周期空间分辨率：指图像像素所代表的相应地面范围的大小，空间分辨率愈高，像素所代表的范围愈小 光谱分辨率：光谱分辨率是指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率愈高 辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率可以区分信号强度的微小差异。 （2）常见传感器和空间分辨率书17-18页 6遥感数字图像的数据（数据级别、数据存储格式、元数据定义） （1）数据级别： 0级产品：未经过任何校正的原始图像数据 1级产品：经过了初步辐射校正的图像校正 2级产品：经过了系统级的几何校正，即根据卫星的轨道和姿态等参数以及地面系统中的有关参数对原始数据进行几何校正。产品的几何精度由上述参数和处理模型决定。 3级产品：经过几何精校正，即利用地面控制点对图像进行了校正，使之具有了更精确的地理坐标信息。产品的几何精度要求在亚像素量级上。 不同点：不同级别的产品使用条件不同，但是他们都是数据的集合，是信息量的汇总。一般来说，都是由元数据和图像基本数据两部分数据汇总的结果。
遥感数字图像处理教程 第一章概论 1.1图像和遥感数字图像 1.1.1图像和数字图像 本书定义图像为通过镜头等设备得到的视觉形象 根据人眼的视觉可视性可将图像分为可视图像和不可视图像。可视图像有图片、照片、素描和油画等，以及用透镜、光栅和全息技术产生的各种可见光图像。不可见图像包括不可见光成像和不可测量值 按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可将图像分为数字图像和模拟图像。数字图像是指用计算机存储和处理的图像，是一种空间坐标和灰度不连续、以离散数字原理表达的图像。在计算机，数字图像表现为二维阵列，属于不可见图像。模拟图像指空间坐标和明暗程度连续变化的、计算机无法直接处理的图像，属于可见图像。 利用计算机技术，可以实现模拟图像和数字图像之间相互转换。把模拟图像转化为数字图像成为模/数转换，记作A/D转换； 数字图像最基本的单位是像素。像素是A/D转换中国的取样点，是计算机图像处理的最小单位；每个像素具有特定的空间位置和属性特征。 1.1.2遥感数字图像 遥感数字图像时数字形式的遥感图像。不同的地物能够反射或辐射不同长波的电磁波，利用这种特性，遥感系统可以产生不同的遥感数字图像。 遥感数字图像中的像素成为亮度值。亮度值的高低由遥感传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。由于地物反射或辐射电磁波的性质不同受大气的影响不同，相同地点不同图像的亮度值可能不同。 图像的每个像素对应三维世界中的一个实体、实体的一部分或多个实体。在太阳照射下，一些电磁波被这个实体反射，一些被吸收。反射部分电磁波到达传感器被记录下来，成为特定像素点的值。 1.2压感数字图像处理 1.2.1遥感数字图像处理概述 遥感数字图像处理是利用计算机图像处理系统对遥感图像中的像素进行系列操作的过程。遥感数字图像处理主要包括三个方面 1.图像增强，使用多种方法，如：灰度拉伸、平滑、瑞华、彩色合成、主成分变换K-T变换、代数运算、图像融合等压抑、去除噪声、增强整体图像或突出图像中的特定地物的信息，是图像更容易理解、解释和判读、 图像增强着重强调特定图像特征，在特征提取、图像分析和视觉信息的显示很有用。 2.图像校正：图像校正也成图像回复、图像复原，主要是对传感器或环境造成的退化图像进行模糊消除、噪声滤除、几何失真或非线性校正。 信息提取：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则。 1.2.2 遥感数字图像处理系统 数字图像处理需要借助数字图像处理系统来完成。一个完整的遥感数字图像处理系统包括硬件系统和软件系统两大部分。 1.硬件系统 包括计算机、数字化设备、大容量存储、显示器和输出设备以及操作台 1）计算机 是图像处理核心，大的存和高的CPU速度有助于加快处理的进度。 2）数字化设备
遥感数字图像处理教程实习报告
《数字图像处理》 课程实习报告 （ 2011 - 2012学年第 1 学期） 专业班级：地信09-1班 姓名：梁二鹏 学号：310905030114 指导老师：刘春国 ---------------------------------------------- 实习成绩： 教师评语： 教 师
签 名 ： 年月日 实习一：图像彩色合成实习 一、实验目的 在学习遥感数字图像彩色合成基础上，应用所学知识，基于遥感图像处 理软件ENVI进行遥感数字图像彩色合成。 二、实验内容 彩色合成：利用TM图像can_tmr.img，实现灰度图像的密度分割、多波 段图像的真彩色合成、假彩色合成和标准假彩色合成。 三、实验步骤 1、显示灰度图像主要步骤： 1、打开ENVI4.7,单击FILE菜单，在下拉菜单中选择open image file 选 项，然后在弹出的对话框中选择can_tmr.img文件，单击打开。 2、在可用波段列表对话框中，选中某一波段图像，选中gray scale单选按 钮，单击LOAD BAND按钮，显示一幅灰度图像。 3、在可用波段列表对话框中，选择其他某一波段图像，进行显示。
4、利用可用波段列表中的display按钮，同时有多个窗口显示多个波段图像。 5、链接显示。利用图像窗口tool菜单下的link子菜单link display实现多图 像的链接显示。如图所示：红色方框。 6、使用tool菜单下的Cursor Location/value和pixel Locator功能在确定像 素的值和位置。
《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》根据作者多年遥感应用研究和ERDAS IMAGINE软件应用经验编著而成，系统地介绍了ERDAS IMAGINE 9.3的软件功能及遥感图像处理方法。全书分基础篇和扩展篇两部分，共25章。基础篇涵盖了视窗操作、数据转换、几何校正、图像拼接、图像增强、图像解译、图像分类、子像元分类、矢量功能、雷达图像、虚拟GIS、空间建模、命令工具、批处理工具、图像库管理、专题制图等ERDAS IMAGINE Professional级的所有功能，以及扩展模块Subpixel、Vector、OrthoRadar、VirtualGIS等；扩展篇则主要针对ERDAS IMAGINE 9.3的新增扩展模块进行介绍，包括图像大气校正（ATCOR）、图像自动配准（AutoSync）、高级图像镶嵌（MosaicPro）、数字摄影测量（LPS）、三维立体分析（Stereo Analyst）、自动地形提取（Automatic Terrain Extraction）、面向对象信息提取（Objective）、智能变化检测（DeltaCue）、智能矢量化（Easytrace）、二次开发（EML）等十个扩展模块的功能。 《ERDAS IMAGINE遥感图像处理教程》将遥感图像处理的理论和方法与ERDAS IMAGINE软件功能融为一体，可以作为ERDAS IMAGINE软件用户的使用教程，对其他从事遥感技术应用研究的科技人员和高校师生也有参考价值。 目录 基础篇 第1章概述2 1.1 遥感技术基础2
1.1.1 遥感的基本概念2 1.1.2 遥感的主要特点2 1.1.3 遥感的常用分类3 1.1.4 遥感的物理基础3 1.2 ERDAS IMAGINE软件系统6 1. 2.1 ERDAS IMAGINE概述6 1.2.2 ERDAS IMAGINE安装7 1.3 ERDAS IMAGINE图标面板11 1. 3.1 菜单命令及其功能11 1.3.2 工具图标及其功能14 1.4 ERDAS IMAGINE功能体系14 第2章视窗操作16 2.1 视窗功能概述16 2.1.1 视窗菜单功能17 2.1.2 视窗工具功能17 2.1.3 快捷菜单功能18 2.1.4 常用热键功能18 2.2 文件菜单操作19 2.2.1 图像显示操作20 2.2.2 图形显示操作22 2.3 实用菜单操作23
2008—2009学年考试试题 课程名称：遥感数字图像处理 学号姓名成绩 一、单项选择题（2分×20=40分） 1.遥感技术是利用地物具有完全不同的电磁波（A）或（）辐射特征来判断地物目标和自然现象。 A.反射发射 B.干涉衍射 C.反射干涉 D.反射衍射 2.TM6所采用的10.4~12.6um属于（C ）波段。 A.红外 B.紫外 C.热红外 D.微波 3.彩红外影像上（ B）呈现黑色，而（ A）呈现红色。 A.植被 B. 水体 C.干土 D.建筑物 4.影响地物光谱反射率的变化的主要原因包括（A）。 A. 太阳高度角 B.不同的地理位置 C. 卫星高度 D.成像传感器姿态角 5.红外姿态测量仪可以测定（B）。 A. 航偏角 B. 俯仰角 C.太阳高度角 D. 滚动角 6.下面遥感卫星影像光谱分辨率最高的是（D）。 A. Landsat-7 ETM+ B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 7.下面采用近极地轨道的卫星是（A）。 A. Landsat-5 B. SPOT 5 C. 神州7号 D. IKONOS-2 8.下面可获取立体影像的遥感卫星是（ B）。 A. Landsat-7 B.SPOT 5 C.IKONOS-2 D. MODIS 9.侧视雷达图像的几何特征有（A ）。 A.山体前倾 B.高差产生投影差 C.比例尺变化 D. 可构成立体像对 10.通过推扫式传感器获得的一景遥感影像，在（B）属于中心投影。 A.沿轨方向 B. 横轨方向 C. 平行于地球自转轴方向 D. 任意方向 11. SPOT 1-4 卫星上装载的HRV传感器是一种线阵（B）扫描仪。 A. 面阵 B. 推扫式 C. 横扫式 D. 框幅式 12.（A）只能处理三波段影像与全色影像的融合。 A.IHS变换 B.KL变换 C. 比值变换 D. 乘积变换 13.（B）是遥感图像处理软件系统。 A. AreInfo B.ERDAS C. AUTOCAD D. CorelDRAW 14.一阶哈达玛变换相当于将坐标轴旋转了（B）。 A.30° B. 45° C. 60° D.90° 15.遥感影像景物的时间特征在图像上以（C）表现出来。 A. 波谱反射特性曲线 B.空间几何形态 C. 光谱特征及空间特征的变化 D.偏振特性 16.遥感传感器的分辨率指标包括有（C）。 A.几何分辨率 B.光谱分辨率 C.辐射分辨率 D.时间分辨率 17.遥感图像构像方程是指地物点在图像上的（ C）和其在地物对应点的大地坐标之间的数学关系。 A.投影差 B. 几何特征 C.图像坐标 D. 光谱特征
实习一遥感图像处理软件系统 一、实习目的 了解遥感图像处理系统ENVI的工作界面、数据的读取、显示与存储等基本操作 二、原理与方法 无 三、实习仪器与数据 ENVI自带数据 ENVI安装路径下\IDL63\products\envi43\data\bhtmref文件 四、实习步骤 1、ENVI界面
ENVI的常用要工作界面由主菜单、图像显示窗口以及波段列表窗口所组成。主菜单 所有的ENVI 操作都可以通过使用ENVI主菜单来激活，主要包括File、Basic Tools、Classification、Tranform、Spectral等功能。 图像显示窗口 由一组三个不同的图像窗口组成：主图像Image窗口、滚动Scroll窗口、缩放Zoom窗口。 Image窗口：100％显示（全分辨率显示）scroll的方框，可交互式分析、查询信息。 Scroll窗口：全局窗口，重采样(降低分辨率)显示整幅图像。 Zoom窗口：显示放大了的影像，以用户自定义的缩放系数来显示主图像窗口的一部分。 波段列表 包含所有被打开文件中可用的影像波段，以及与此有关的地图信息。 2、数据读取与显示 主菜单File > Open Image File，在Enter Input Data File对话框中打开bhtmref 文件。图像文件打开后，波段列表（ABL）自动地出现。ABL列出该图像文件的所有波段，允许选择合适的波段来显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。 从Available Bands List内，选择Gray Scale切换按钮。点击需要的波段名，然后在窗口底部点击“Load Band”，即以灰度方式显示所选择的波段数据。需要指出的是，ENVI默认对所打开的图像进行2%的线性增强。 从Available Bands List 内，选择RGB Color切换按钮。在序列中点击所需要显示的红、绿和蓝波段名，然后在窗口底部点击“Load Band”，即以彩色方式显示所选择的3个波段数据。彩色数据同样经过了ENVI默认的2%的线性增强。 在Scroll窗口移动红色方框，Image窗口中的图像随之发生移动；在Image 窗口移动红色方框，Zoom窗口中的图像随之发生移动。 3、数据存储
常用的遥感图像处理软件大全 eCognition eCognition是由德国Definiens Imaging公司开发的智能化影像分析软件。eCognition 是目前所有商用遥感软件中第一个基于目标信息的遥感信息提取软件，它采用决策专家系统支持的模糊分类算法，突破了传统商业遥感软件单纯基于光谱信息进行影像分类的局限性，提出了革命性的分类技术——面向对象的分类方法，大大提高了高空间分辨率数据的自动识别精度，有效地满足了科研和工程应用的需求。 ENVI ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。 ERDAS ERDAS IMAGINE 是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，代表了遥感图像处理系统未来的发展趋势。 Fragstats 计算景观格局指数的软件 Fragstats是最新的景观分析软件，可以在Arcgis10.x上运行的畅通无阻 专业的遥感影像处理软件免费下载网站：遥感集市应用汇集 Geomatica Geomatica 软件是地理空间信息领域世界级的专业公司加拿大PCI公司的旗帜产品，Geomatica集成了遥感影像处理、专业雷达数据分析、GIS/空间分析、制图和桌面数
实习 1 遥感图像的认知与认识遥感图象处理软件（ERDAS IMAGINE） 一、目的和要求 1、认识遥感图像的注记文件，从注记文件中了解遥感图像的特性。 2、认识遥感图像各波段图像的特点，学会对图像的描述。 3、了解ERDAS IMAGINE软件的图标面板及其功能体系 4、熟悉基本的ERDAS IMAGINE软件的视窗操作 5、掌握 ERDAS IMAGINE软件中数据的输入输出 二、实习内容 1、打开注记文件，观看注记内容。 2、进行数据的转换。 3、利用视图菜单对图像进行观测。 （1）图标面板和功能体系 主要了解以下内容： ERDAS IMAGINE图标面板 ERDAS IMAGINE是美国ERDAS公司开发的专业遥感图象处理与地理信息系统软件。ERDAS IMAGINE是以模块化的方式提供给用户。启动ERDAS IMAGINE以后，用户首先看到的是ERDAS IMAGINE的图标面板（见下图），包括菜单条和工具条两部分。 查阅ERDAS信用卡；打开IMAGINE视窗；启动数据输入输出模块；启动数据预处理模块；启动专题制图模块；启动图象解译模块；启动图像库管理模块；启动图像分类模块；启动空间建模工具；启动雷达图象处理模块；启动矢量功能模块；启动虚拟GIS模块； （2）视窗操作
主要学习以下内容：图像及图形文件的显示；图像叠加；重要的实用菜单功能；矢量图形要素及属性编辑；注记文件与注记要素； （3）数据输入输出 主要学习以下内容： 常用输入输出数据格式：普通二进制图像数据输入、TIFF图像数据输入输出、输出 JPEG图像数据。 三、实习步骤 1、注记文件解读 打开注记文件，查看与图像相关的注记内容。 2、数据输入输出 常用或常见的栅格数据和矢量数据格式。ERDAS IMAGINE的数据输入输出功能（Import/Export），允许你输入多种格式的数据供IMAGINE使用，同时允许你将IMAGINE的文件转换成多种数据格式，几乎包括常用或常见的栅格数据和矢量数据格式，具体的数据格式都罗列在IMAGINE输入输出对话框中。 二进制图像数据输入单波段和多波段数据 1）输入单波段数据 首先需要将各波段依次输入，转换为 ERDAS IMAGINE的.img文件: 第一步打开输入输出对话框，选择输入数据操作（Import）、输入数据文件类型为普通的二进制（Generic Binary）、选择输入数据媒体为文件（File）、确定输入文件路径和文件名、确定输出文件路径和文件名； 第二步设置参数棗数据格式（BSQ或BIL或其他）、数据类型、图象记录长度、头文件字节数、数据文件行数、列数、波段数量等。 第三步输入单波段数据棗依次将多个波段数据全部输入。 2）组合多波段数据 若干个单波段图象文件合成一个多波段图像文件： 第一步在ERDAS IMAGINE中要先打开“相应的对话框（“Image terpreter”→“Utilities”→“ Layer Stack”→ Layer Selection and Stacking对话框。
河南大学环境与规划学院2005～2006学年第一学期期末考试 《遥感数字图像处理》试卷A（B）卷 一、名词解释：（每题2分，共8分） 1、几何畸变： 2、数字镶嵌： 3、影像增强： 4、遥感影像分类： 二、填空（每空1分，共22分） 1、遥感数据的处理流程包括：（1）观测数据的输入；（2）； （3）；（4）；（5）处理结果的输出。 2、在遥感数据的处理流程中，所采集的数据包括和数字数据两种，后者多记 录在特殊的数字记录器中（HDDT等），所以必须变换到一般的数字计算机都可以读出的等通用载体上。 3、在Erdas Imagine图标面板菜单条中，主要包括综合菜单（Session Menu）、菜 单、菜单、菜单、帮助菜单（Help Menu）。 4、在图像分类界面中，包括、、分类结果处理、知识工程 师、专家分类器。 5、在视图窗口中，主要有六部分组成：菜单条、工具条、、状态条、滑动 条、标题条。 6、在窗口中，可查阅或修改图像文件的有关信息，如投影信息、统计信息 和显示信息等。 7、三维图像操作的内部原理是将图像与叠加生成三维透视图，并在此基础 上的空间操作。 8、用户从遥感卫星地面站购置的TM图像数据或其他图像数据，往往是经过转换以后的单 波段普通数据文件，外加一个说明头文件。 9、遥感影像的降质可归结为两类：即遥感影像的和。 10、影像变换与增强的实质是：影像的和，实际 上是改善影像的质量以获得最好的主观效果。 11、影像对比度扩展又称反差增强。常常采用以达到易于识别的目的。 12、常用的直方图调整方法有以下两种：和直方图规定化。前者又称直方图 平坦化，将减少影像灰度等级来换取对比度的扩大。 13、滤波增强技术有两种：和。前者是在影像的空间变量内 进行的局部运算，使用空间二维卷积方法；后者使用傅氏分析等方法，通过修改原影像的傅氏变换式实现滤波。 三、单项选择题（每题2分，共20分）
实验一遥感图像处理软件认识 1 实验目的与任务 1）熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； 2）练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等 2 实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI软件 数据：软件自带数据 3 实验内容 1）打开ENVI5.1，熟悉主菜单 2）主菜单：File→Open Image File，选择.img文件，然后弹出Available Bands List窗口，打开can_tmr.img，分贝用Gray Scale、RGB显示，点击Load Band显示选择的图像
3）对打开的数据进行保存，分别从主菜单和主影像窗口保存： 4）在ENVI主菜单中选择 Spectral> Spectral Libraries > Spectral Library Viewer，在右下角的Open 按钮中选择Spectral Library菜单，选择打开“ign.crs.sli”文件，如下图所示：
点击OK。在下图中，点击左图的一个单一的波谱名，将出现一个显示有该波谱图的窗口，如图所示。
5）选择主菜单：Basic Tools→Region of Interest→ROI Tool，在窗口画出一片区域。 并且保存为.shp格式：
6）①叠加：选择vector>open vector files，打开can_v1.evf，点击load selected，选择display，单击OK。进入该对话框，用鼠标点击Current Layer更改颜色，然后用Apply 显示。
②切图 首先要把矢量转换成ROI，选择file>export active layers to ROIs，分别用两种选择切图，如图所示：
林业3S技术与应用 实验报告 （一） 认识遥感软件ENVI，熟悉基本操作
一、实验目的：熟悉遥感软件ENVI 二、实验内容：1.认识ENVI的基本机构 2.掌握数据的输入与输出 3.遥感图像预处理（图像融合、图像剪裁） 三、实验数据：1.bldr_sp.dat、TM-30m.dat 2.Beijing_TM.dat、矢量.shp 四、实验步骤： 一、了解ENVI ENVI(the Environment for Visualizing Images)和交互式数 据语言IDL(Interactive Data Language)是美国ITT Visual Information Solutions公司的旗舰产品。ENVI是由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套强大的遥感图像处理软件，是一个完整的遥感图像处理平台，它提供先进的、人性化的实用工具来方便用户读取、探测、准备、分析和共享图像中的信息；还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。二、菜单命令与功能 ENVI的菜单命令包括主界面下拉菜单、Toolbox工具箱中的功 能菜单和右键菜单。 1.ENVI主界面下拉菜单 2.Toolbox工具箱 3.ENVI工具栏及其功能 三、数据输入与输出
数据输入： 1.ENVI支持数据格式:全色、多光谱、高光谱、雷达、热量数据、 地形数据、雷达数据 2.常见数据的输入：在主界面中，使用file-open菜单打开envi图像 文件或其他已知格式的二进制文件图像文件。 3.上述可以打开大多数文件类型，但是对于特定的已知文件类型， 利用内部或外部的头文件信息通常会更加方便。使用file-open as 菜单，envi能够读取一些标准文件类型的若干格式。 打开一个多波段Landsat GeoTIFF格式的步骤： 4.在主界面中，选择file-open 选择.bldr_sp.dat、TM-30m.dat文件 5.单击“打开”按钮打开。
第一章概论 1、按图像的明暗程度和空间坐标的连续性，可以分为数字图像和模拟图像。 数字图像：可用计算机存储和处理，空间坐标和灰度均不连续。 模拟图像：计算机无法直接处理，空间坐标和明暗程度连续变化。 2遥感数字图像中的像素值称为亮度值（灰度值/DN值），它的高低由传感器所探测到的地物电磁波的辐射强度决定。 2、遥感数字图像处理的主要内容包括以下三个方面：图像增强、图像校正、信息提取。 1）图像增强：用来改善图像的对比度，突出感兴趣的地物信息，提高图像大的目视解译效果，它包括灰度拉伸、平滑、锐化、滤波、变换（K—L/K—T）、彩色合成、代数运算、融合等。 图像显示：为了理解数字图像中的内容，或对处理结果进行对比。 图像拉伸：为了提高图像的对比度（亮度的最大值与最小值的比值），改善图像的显示效果。 2）图像校正（恢复/复原）：为了去除和压抑成像过程中由各种因素影响而导致的图像失真。 注意：图像校正包括辐射和几何校正，前者通过辐射定标和大气校正等处理将像素值由灰度级改变为辐照度或反射率，后者利用已有的参照系修改像素坐标，使得图像能够与地图匹配或多景图像之间可以相互匹配。 3）信息提取：从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。包括图像分割、分类等。 图像分割：用于从背景中分割出感兴趣的地物目标。分割的结果可作为监督分类的训练区。 图像分类：按照特定的分类系统对图像中像素的归属类别进行划分。 3、遥感数字图像处理系统：硬件系统（输入、存储、处理、显示、输出），软件系统。 4、数字图像处理的两种观点：离散方法（空间域）、连续方法（频率域） 第二章遥感图像的获取和存储 1、遥感是遥感信息的获取、传输、处理以及分析判读和应用的过程。遥感的实施依赖于遥感系统 2、遥感系统是一个从地面到空中乃至整个空间，从信息收集、储存、传输、处理到分析、判读、应 用的技术体系，主要包括遥感试验、信息获取（传感器、遥感平台）、信息传输、信息处理、信息应用等5个部分。 3、传感器按是否具有人工辐射源，可分为被动方式和主动方式；按数据记录方式，可分为成像方式 （摄影成像、扫描成像）和非成像方式。按成像原理分为摄影成像和扫描成像两类。 a)摄影成像：其传感器主要为摄影机，其基本特点是在快门打开后的一瞬间几乎同时收集目标 上所有的反射光，聚焦到胶片上成为一幅影像，并记录下来。 b)扫描成像：其特点逐点逐行地收集信息。 4、传感器分辨率指标主要有4个：辐射分辨率、光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率。 A.辐射分辨率：是传感器区分反射或发射的电磁波辐射强度差异的能力。高辐射分辨率意味着 可以区分信号强度的微小差异。在可见、近红外波段用噪声等效反射率表示，在热红外波段
实验一遥感图像处理软件ERDAS 的介绍 目的： 初步认识遥感图像处理软件ERDAS 掌握ERDAS 主模块的基本操作 掌握ERDAS 视窗的操作 实验内容： 1. E RDAS 软件介绍 1.1ERDAS IMAGINE 软件概述 ERDAS IMAGINE 是美国．ERDAS 公司开发的专业遥感图像处理与地理信息系统软件，以模块化的方式提供给用户，可使用户根据自己的应用要求、资金情况合理地选择不同的功能模块及其不同的组合，对系统进行精简，充分利用软硬件资源，并最大限度地满足用户的专业应用要求。 ERDAS IMAGINE 面向不同需求的用户，系统的扩展功能采用开放的体系结构，以IMAGINE Essentials 、IMAGINE Advantage 、IMAGINE Professional 的形式为用户提供了低、中、高三档产品架构，并有丰富的功能扩展模块供用户选择，使产品模块的组合具有极大的灵活性。 1.2IMAGINE Essentials 级 这是一个包括制图和可视化核心功能的价格较低的图像工具软件，无论是独立地从事工作还是处在企业协同计算的环境下，都可以借助IMAGINE Essentials 完成二维／三维显示、数据输入、排序与管理、地图配准、专题制图以及简单的分析。可以集成使用多种数据类型，并在保持相同的易于使用和易于剪裁的界面下，升级到其他级别的ERDAS IMAGINE 软件。可扩充的模块包括： ? Vector模块直接采用GIS业界领袖ESRI的Arclnfo数据结构Coverage,可以建立、显示、编辑和查询Coverage,完成拓扑关系的建立和修改，实现矢量图形和栅格图像的双向转换等。