遥感图像处理彩色合成

第八章（4） 遥感图像增强处理一、彩色增强处理彩色合成变换：加色法密度分割：单波段的彩色：密度分割IHS 变换（一）彩色合成多波段彩色合成：利用计算机将同一地区三个波段的影像，分别赋予红、绿、蓝三原色，进行单基色变换（色阶），然后使各影像准确套合叠置显示，依照彩色合成原理，构成彩色合成影像。

分类：假彩色合成、真彩色合成真彩色合成：当三幅影像的工作波段分别为红、绿、蓝时，同时分别对应赋予红色、绿色、蓝色，合成后的影像十分接近自然界的色彩，称为真彩色合成。

假彩色合成：（重点看）各工作波段被赋予的颜色，与波段所代表的真实颜色不同，合成色不是地物真实的颜色，因此这种合成叫做假彩色合成标准假彩色合成：1、近红外波段赋予红色、红光波段赋予绿色，绿光波段赋予蓝色。

2、针对TM 影像的7个波段：第2波段是绿色波段、第3波段是红色波段、第4波段是近红外波段当4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色时，这一合成方案称为标准假彩色合成（二）假彩色密度分割单波段的假彩色密度分割：将单波段影像的像元值从小到大按照某种标准划分等级，每一级别赋予一种颜色，最终影像表现为彩色，这些色彩是人为加上的，与地物的天然色彩不一定相同，称为假彩色密度分割。

等密度分割：对像元数值从小到大划分为n 级，各级内含有的像元数大致相等时，称为等密度分割。

（三）IHS 变换HSI 代表色调、饱和度和明度（hue ，saturation,intensity ）。

色彩模式可以用近似的颜色立体来定量化。

定义：IHS 变换是RGB 颜色系统与HIS 颜色系统之间的变换。

具体方法 ：令IRIGIB ,下标max 为R ，G ，B 中最大值，下标min 为R ，G ，B 中最小值， IRIGIB 和Ｓ均为0-1的实数，Ｈ为0-360的实数。

则有明度： 2/)(min max I I I +=饱和度：5.0≤I )/()(min max min max S S S S S +-=5.0>I )11/()(min max min max S S S S S -+--=色调：min max H H H -=∆如果max H H R =，则]/)[(60H H H H B G ∆-=，位于黄和品红之间如果max H H G =，则]/)(2[60H H H H R B ∆-+=，位于青和黄之间如果max H H B =，则 ]/)(4[60H H H H G R ∆-+=，位于品红和蓝之间二 、光谱增强处理（一）反差增强线性变换，非线性变换，直方图增强⏹ 通过修改各种像元值来改善影像对比度，从而改变影像质量的处理方法。

波段彩色合成是一种遥感影像处理方法，可以将不同波段的数据通过一定的组合方式生成彩色图像。

通常，彩色合成需要将三个波段的数据分别赋予红、绿、蓝三种颜色，从而生成具有彩色信息的图像。

常见的波段彩色合成方法包括：
真彩色合成：将3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色，获得自然彩色合成图像，图像的色彩与源地区或景物的实际色彩一致。

这种方法适用于浅海探测、作图以及非遥感应用专业人员使用。

标准假彩色合成：将4、3、2波段分别赋予红、绿、蓝色，标准假彩色图像中的植被显示为红色，可突出体现植被特征，常应用于提取植被信息。

此外，根据不同需求，还可以通过调整波段组合方式和设置阈值等方法来优化彩色合成效果。

例如，可以通过增加或减少波段数量来突出或减少特定地物特征的表现；或者通过调整各波段的权重和亮度值来增强或减弱特定颜色或地
物特征的表现。

总之，波段彩色合成是一种基于多波段数据融合的遥感影像处理方法，可以生成具有丰富颜色信息的图像，有助于遥感应用中的地物识别、分类和监测等任务。

多波段遥感图像彩色合成处理解析【摘要】多波段遥感图像彩色合成是一种应用广泛的遥感图像应用处理，本文对其授课目标、授课方式、授课内容、授课顺序、授课重点等进行了设计，并将彩色合成原理从色度学、地物波谱特性、图像灰度值（图像密度、透光性）等几个方面进行关联，使学生真正学懂彩色合成的基本原理，并能灵活地应用到遥感图像专题信息提取的实践之中。

【关键词】标准假彩色合成；真彩色合成；加色法0 引言彩色合成是遥感数字图像处理方法中，最常用、最基本、也是最便捷有效的彩色增强处理方法，是关于遥感图像处理研究最早的内容之一，到目前为止一直在延续使用，而且必不可少，然而在教学中本人发现，学生对于光学原理完成的彩色合成从理论上并不能很好的理解，学生可以看到彩色图像，可以按照排列组合的方式，把所有能做的彩色合成全部完成，观察到色彩的变化，但是很难将色度学、地物波谱特性、图像灰度值、图像透光性等知识融合到一起进行综合分析，从原理上明白色彩变化的原因。

本人从事遥感地质学教学工作多年，将彩色合成的教学经验进行了总结，希望对从事这方面教学工作的教师具有一定的帮助。

1 授课内容假彩色合成，从标准假彩色入手，以植被为例。

1.1 MSS数据的光学标准假彩色合成图1 标准假彩色合成（以植被为例，MSS数据）图1为从波段选择，植被反射率，图像色调、透明正片密度，滤色片颜色、色光混合，植被颜色7大方面对于标准假彩色图像上植被颜色为品红色原理的列表解释。

1.2 ETM+数据的数字标准假彩色合成、真彩色合成。

图2 标准假彩色合成（以植被为例，ETM+数据）图2和图3为以ETM+、TM数据为例，用数字图像处理的方法解释标准假彩色和真彩色合成的原理，因为该原理的实现是在计算机的遥感软件下完成，数据类型有一定的变化，所以透明正片密度用图像密度来代替，滤色片三原色，由计算机的RGB三原色代替，实现标准假彩色、真彩色合成。

工作波段、名称、植物反射率、图像色调、DN值、图像密度、三原色、色光混合原理应该在本次课之前完成，在课上介绍到哪一部分就要做相应的复习。

聊一聊遥感影像中的真彩色、假彩色及伪彩色真彩色不是和肉眼一致吗？为什么还会有假彩色、伪彩色呢？【基本认知】➢遥感影像有黑白和彩色之分黑白影像是根据物体的灰度不同而呈现的，一般建筑物为灰白色，而草地和森林颜色较深遥感彩色影像又有真彩色和假彩色之分✧真彩色影像上地物颜色能够真实反映实际地物的颜色特征，符合人的认知习惯✧假彩色影像上，草、树和庄稼覆盖地区通常为红色，而水是灰色和蓝色的，城市是蓝灰色的【何为图像的彩色显示】遥感数据是直接从遥感器得到的数字数据的罗列。

为了使其内容直观易懂，彩色显示是非常重要的技术，彩色显示有两种方法：①把多个波段的图像分别赋予一种原色而进行显示的彩色合成法对一幅黑白图像的灰阶赋予颜色的假彩色（伪彩色）显示法彩色合成【基本概念】从通过滤光片、棱镜、衍射光栅等分光而获得的多波段图像中选出三个波段，分别赋予三原色进行合成，根据三原色的对应方式不同，可以得到不同的彩色合成图像。

1）真彩色合成在通过对应于三原色蓝、绿、红的滤光片而拍摄的三张多波段图像上，如果使用同样的三原色滤光片进行合成，就可以得到接近天然色的颜色，即为真彩色合成。

2）假彩色合成通常的遥感图像不一定是在分解为三原色的滤光片的波长范围内拍摄的，多数场合是使用了人眼看不见的红外波段，因为这种图像的彩色合成已经不是天然色彩了，所以称为假彩色合成。

3）红外彩色合成在遥感中，多采用对近红外区赋予红色，对红色的波长区赋予绿色，对绿色的波长区赋予蓝色，称为红外彩色合成。

彩色合成法可应用于从不同的遥感器中获得的图像显示，例如，通过把空间分辨率高的黑白图像和空间分辨率低的多波段图像进行彩色合成，就可以做出空间分辨率高且具有多波段信息的图像，这对于图像判读是非常有效的。

伪彩色显示（又称密度分割）把一张黑白图像的灰阶分为若干等级，在每个等级上赋予颜色，就成为最简单的伪彩色显示【总结】✧真彩色：R G B三波段的合成显示图✧假彩色：任意三个波段的合成显示图✧伪彩色：只含有一个任意波段的图像显示假彩色也好，伪彩色也罢，都是为了增加遥感影像的可读性。

(标准假彩色合成)标准假彩色合成。

在数字图像处理中，彩色合成是一种常见的图像处理技术，它可以将不同光谱波段的图像合成为一幅彩色图像，以便于人们观察和分析。

而标准假彩色合成则是一种特定的彩色合成方法，它通常用于遥感影像、医学影像、地质勘探等领域，能够有效地展现图像中的信息，提高图像的可视性和辨识度。

标准假彩色合成的原理是利用不同波段的灰度图像进行合成，通过选择合适的颜色通道进行叠加，形成一幅彩色图像。

在遥感影像处理中，常用的标准假彩色合成包括红绿蓝（RGB）合成、红外-绿光-蓝光（IRGB）合成等。

这些合成方法能够突出图像中的地物特征，帮助人们更好地理解图像所代表的信息。

在进行标准假彩色合成时，首先需要获取不同波段的灰度图像，然后根据合成方法选择合适的颜色通道进行合成。

在RGB合成中，红色通道对应红光波段的灰度图像，绿色通道对应绿光波段的灰度图像，蓝色通道对应蓝光波段的灰度图像。

而在IRGB合成中，红色通道通常对应红外波段的灰度图像，绿色通道对应绿光波段的灰度图像，蓝色通道对应蓝光波段的灰度图像。

通过合成不同波段的灰度图像，标准假彩色合成能够将图像中的信息进行有效展现。

在遥感影像处理中，这种合成方法可以帮助人们观察地表覆盖情况、地形地貌特征等，对于农业、林业、地质勘探等领域具有重要的应用价值。

在医学影像处理中，标准假彩色合成也能够帮助医生更好地观察病灶、组织结构等，提高诊断的准确性和可靠性。

总之，标准假彩色合成是一种重要的图像处理技术，它能够有效地展现图像中的信息，提高图像的可视性和辨识度。

通过选择合适的合成方法和颜色通道，人们可以根据具体需求进行合成处理，得到符合实际应用要求的彩色图像。

在未来的研究和应用中，标准假彩色合成将继续发挥重要作用，为各个领域的图像处理和分析提供有力支持。

实验5 多光谱图像合成一、实习目的和要求1、了解彩色的基本特性和相互关系。

2、掌握三原色及其补色，掌握加色法及其减色法。

3、认识彩色正负像片的产生过程。

4、彩色合成原理二、材料和工具卫星图像、计算机,遥感图像处理软件等。

三、原理与方法遥感图像光学处理的目的是通过光学手段增强目标地物的影像差异或影响特征，将目标地物从环境背景信息中突出出来。

1、色度学的基础知识（1）颜色与视觉：在电磁波谱中，波长在0.38~76um范围的电磁波能够引起视觉反应，产生色觉的差异。

物体的颜色取决于两方面的因素，对发光体而言，物体的颜色由其发出的光所具有的波长而定。

常见的地物多为非发光体，其颜色取决于地物对可见光各波段的吸收、反射和透射等特性。

对不透明地物而言，其颜色取决于地物对可见光的吸收、反射特性。

地物对可见光各波段具有选择性的吸收和反射，则产生了彩色；地物对可见光各波段不具有选择性的吸收和反射，即对各波段具有等量吸收和反射，则产生非彩色。

（2）彩色的基本特性：明度、色调和饱和度为彩色的基本特性。

明度是指彩色的明亮程度，是人眼对光源或物体明亮程度的感觉，彩色光亮度越高，人眼感觉越明亮，即有较高的明度。

明度的高低取决于光源光强及物体表面对光的的反射率。

色调是色彩彼此相互区分的特性，色调取决于光源的光谱组成和物体表面的光谱反射特性。

饱和度是彩色的纯洁性，取决于物体表面的反射光谱的选择性程度，反射光谱越窄，即光谱的选择性越强，彩色的饱和度就越高。

非彩色，即黑白色只用明度来描述，不使用色调和饱和度。

（3）颜色立体：下左图是表示明度、色调和饱和度三者之间关系的理想模型。

模型呈枣核形，中间垂直轴代表明度，从底端到顶端，由黑到灰再到白，明度逐渐递增。

中间水平面的圆周代表色调，顺时针方向由红、黄、绿、蓝到紫逐步过渡。

圆周上的半径大小代表饱和度，半径最大饱和度最大，沿半径向圆心移动时饱和度逐渐降低，到了中心便成了中灰色。

如果离开水平圆周向上、下（白或黑）的方向移动，也说明饱和度降低。

真彩色合成方法GF_1数据
1数据RPC校正
ENVI进行波段运算Basic Tools→Band Math输入运算表达式：两种方法：方法一、((fix(b1)+b2+b3)/3) 其中b1对应
Band2、b2对应Band3、b3对应Band4（分别为：绿波段、
红波段、近红外波段）。

方法二、使用Bandmath工具，
进行绿色波段的合成：Bandnew=a*Bgree+（1-a）*Bnir a
是权重值，取0~1这里使用bandmath的表达式为：
fix(b2*0.9+b4*0.1)，b2为绿波段，b4近红外。

2将算出来的绿单波段与数据进行波段合成Basic Tools→Layer Stacking数据成为五个波段
3添加入Arcgis中显示RGB波段选择为R：Red G：（Gree+Red+Nir）/3，band math B：Gree（B3、合成绿波段、B2），导出数据：输出栅格使用渲染器，压缩类型LZW 导出的数据为RGB真彩色三个波段
4用PS打开三个波段数据通过：曝光度、曲线、自然饱和度、色彩平衡、亮度对比度、色相饱和度等对图像进行调色直到满意为止，调好后合并可见图层，然后存储。

5在ArcCatalog中进行对数据计算统计值，构建金字塔压缩方式采用LZ77
6添加Arcgis中对数据进行定义投影根据数据原始投影进行计
算。

至此完成GF数据的遥感影像真彩色合成！！！。

遥感影像处理中图像融合与分类方法与算法遥感影像处理是指利用遥感技术获取的各种遥感影像数据进行处理、分析和应用的过程。

在遥感影像处理中，图像融合和分类是非常重要的步骤。

本文将介绍图像融合与分类的方法与算法。

一、图像融合图像融合是将多幅具有不同空间或光谱分辨率的遥感影像进行数据融合，形成一幅具有更高分辨率和更全面信息的新影像。

图像融合常用的方法有主成分分析法（PCA）、小波变换法（Wavelet）、伪彩色合成法（False Color）等。

其中，主成分分析法是最常用的一种方法。

主成分分析法基于数据的变异程度，将原始影像的多个波段特征通过线性组合来生成新的信息特征。

该方法通过对遥感图像进行PCA处理，得到的前几个主成分代表数据中包含的最重要信息。

然后，将这些主成分按照一定的权重进行加权平均，得到融合后的影像。

主成分分析法能够有效提取遥感图像中的有用信息，提高图像的分辨率和信息量。

小波变换法是一种时频分析方法，通过不同尺度和不同频率的小波基函数将遥感图像进行变换。

这种方法能够在多个尺度上提取图像的纹理和细节信息，进而实现图像融合。

小波变换法的优点是能够克服主成分分析法在处理一些细节信息时的不足，提高融合图像的视觉质量。

伪彩色合成法是将多幅遥感影像按照一定的比例进行合成，形成一幅彩色图像。

这种方法常用于可见光和红外图像的融合，通过颜色的变化来表示不同波段的信息。

伪彩色合成法可以直观地观察到不同波段之间的关系，方便后续的图像分析和解译。

二、图像分类图像分类是将遥感影像中的像元按照其不同的类别进行划分和分类的过程。

图像分类的方法有监督分类和非监督分类两种。

监督分类是基于训练样本进行分类的一种方法。

在监督分类中，先从遥感影像中选择一些样本点，手动标注其所属类别，然后通过计算这些样本点与其他像元之间的相似度，来判断其他像元所属的类别。

常用的监督分类算法有最大似然法、支持向量机（SVM）等。

这些算法能够在样本点的训练下，准确地对遥感影像进行分类。

《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09-2班姓名：罗辉学号：310905030213指导老师：刘春国---------------------------------------------- 实习成绩：教师评语：教师签名：年月日实验一图像彩色合成一、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、操作步骤显示灰度图像：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。

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。

伪彩色合成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gray scale单选按钮，单击LOAD BAND按钮，在#1 TM BAND1:CAN_TMR.IMG对话框中，单击菜单栏上的OVERLAY菜单，在下拉菜单中选择DENSITY SLICE…按钮，在弹出的对话框中选择任意一个波段名称，本例选择1波段，点击OK按钮。

envi彩色变换的原理
envi软件中的彩色变换原理涉及到遥感影像处理和显示的技术。

在遥感影像中，通常会使用多光谱或高光谱数据，每个波段对应不
同的光谱信息。

彩色变换的目的是将这些波段的信息组合成彩色图像，以便更直观地观察地物的特征。

在ENVI软件中，彩色变换的原理通常涉及到将不同波段的数据
赋予不同的颜色通道，比如红、绿、蓝通道。

常见的彩色变换包括RGB合成、主成分分析（PCA）、假彩色合成等。

其中，RGB合成是
最常见的一种彩色变换方法，它将遥感影像的不同波段数据分别赋
予红、绿、蓝通道，形成彩色图像。

在这个过程中，ENVI软件会根据用户选择的彩色合成方法，将
不同波段的数据进行线性组合或者其他数学运算，以生成彩色图像。

这样，用户就可以通过观察彩色图像来更直观地了解遥感影像中的
地物信息。

总的来说，ENVI软件中彩色变换的原理是基于遥感影像数据的
不同波段信息，通过合成彩色图像来更直观地展示地物特征，帮助
用户进行遥感影像的分析和解译。

ENVI下遥感影像自然真彩色合成方法(2011-09-08 10:36:29)转载▼标签：影像真彩色tm真彩色spot真彩色分类：ENVI植被增强影像底图自然真彩色合成杂谈多光谱影像彩色合成方法主要分为2种：自然真彩色合成和非自然假彩色合成。

自然真彩色合成是指合成后的彩色影像上地物色彩与实际地物色彩接近或者一致，一般的方法就是多光谱影像的红、绿、蓝对应R/G/B合成；非自然假彩色则反之。

遥感影像自然真彩色合成可分为以下几种方法：1、直接用多光谱影像的红、绿、蓝通道合成，一般用于高分辨率影像；2、利用其它波段加权处理，重新生成红、绿、蓝波段，一般用于增强某种地物颜色层次，如植被、水体等；3、利用其它波段信息重新生成某一波段，一般用于缺少波段的传感器，如SPOT、Aster 等。

1波段加权运算(包含R、G、B、NIR波段的数据)最常见的就是增强植被信息，可使用绿色和近红外波段加权运算。

如下公式：Band new=a*B gree+（1-a）*B nira是权重值，取0~1。

下面使用ENVI下的Bandmath和layerstacking工具，利用TM影像合成真彩色图像。

(1)打开包括R、G、B、NIR波段的TM影像。

(2)选择Basic tools->Bandmath，输入表达式：byte(b2*0.8+b4*0.2)，选择相应的波段执行运算。

(3)在波段列表中，选择：R-红色波段，G-合成波段，B-蓝色波段显示，可以看到合成想效果。

(4) Basic tools->layerstacking，将相应三个波段组成一个三波段图像文件。

另外，为了让植被之外的地物颜色更加真实，可以只对植被进行增强，这里使用NDVI对植被进行区分。

首先先计算NDVI，使用使用以下波段运算表达式进行加强运算：（B3 gt 0.2）*(b2*0.8+b4*0.2)+（B3 le 0.2）*b2B3：NDVI。

2波段生成常见的就是SPOT影像蓝色波段的生成，下面是SPOT常见的方法：(1)原来的绿波段（0.50-0.59 μm）当作蓝波段（该波段靠近蓝波段的光谱范围），红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红波段、近红外波段的算术平均值来代替。

《遥感原理》实验报告实验名称：遥感图像处理专业：地理信息科学学号：姓名：指导老师：1、实验目的（1）了解彩色的基本特性和相互关系；掌握三原色及其互补色，掌握加色法；（2）学习掌握图像直方图变化与图像亮度变化的关系；掌握图像线性拉伸的方法和过程；（3）理解遥感图像彩色合成的基本原理；掌握选用不同的合成方案产生不同的合成效果的方法，从而达到突出不同目标地物的目的；（4）了解空间滤波的操作过程和空间滤波对图像产生的效果；（5）了解并掌握K-L变换的过程和方法；进一步理解K-L变换产生的处理效果和处理意义；（6）了解和掌握缨帽变换的过程和处理效果；（7）了解和掌握彩色空间变换的过程和方法。

2、实验材料Photoshop CS6、ENVI5.1、CAI软件和光盘文件3、实验内容与过程3.1 遥感图像的光学合成原理彩色的基本特性：明度、色调和饱和度为彩色的基本特性。

明度是指色彩的明亮程度，是人眼对光源或物体明亮程度地感觉，彩色光亮度越高，人眼感觉就越明亮，即有较高的明度。

明度的高低取决于光源光强及物体表面对光的反射率。

色调是色彩彼此相互区分的特性，色调取决于光源的光谱组成和物体表面的光谱反射特性。

饱和度是色彩纯洁性，取决于物体表面反射光谱的选择性程度，反射性光谱越窄，即光谱的选择性越强，彩色的饱和度就越高。

明度、色调和饱和度三者的关系可以用颜色立体来表述。

非彩色，即黑白色只用明度描述，不使用色调、饱和度。

红橙黄绿青蓝紫各种颜色组成彩图。

在遥感上，彩色图比非彩色图较易识别地物。

白色、黑色和各种灰色组成黑白图象，当物体对可见光的各个波长的反射无选择性时，表现为黑色或灰色。

3.2 遥感图像的线性拉伸打开ENVI>点击菜单栏的“Custom Stretch”按钮>选择”Linear”等进行线性拉伸；或者直接在菜单栏上选择“Linear”“Linear2%”“Linear5%”原图：线性拉伸后：Linear:Linear 1%:当拉伸效果为1%时，显示效果得到了很大改善。

ENVI下遥感影像自然真彩色合成方法(2011-09-08 10:36:29)转载▼标签：影像真彩色tm真彩色spot真彩色分类：ENVI植被增强影像底图自然真彩色合成杂谈多光谱影像彩色合成方法主要分为2种：自然真彩色合成和非自然假彩色合成。

自然真彩色合成是指合成后的彩色影像上地物色彩与实际地物色彩接近或者一致，一般的方法就是多光谱影像的红、绿、蓝对应R/G/B合成；非自然假彩色则反之。

遥感影像自然真彩色合成可分为以下几种方法：1、直接用多光谱影像的红、绿、蓝通道合成，一般用于高分辨率影像；2、利用其它波段加权处理，重新生成红、绿、蓝波段，一般用于增强某种地物颜色层次，如植被、水体等；3、利用其它波段信息重新生成某一波段，一般用于缺少波段的传感器，如SPOT、Aster 等。

1波段加权运算(包含R、G、B、NIR波段的数据)最常见的就是增强植被信息，可使用绿色和近红外波段加权运算。

如下公式：Band new=a*B gree+（1-a）*B nira是权重值，取0~1。

下面使用ENVI下的Bandmath和layerstacking工具，利用TM影像合成真彩色图像。

(1)打开包括R、G、B、NIR波段的TM影像。

(2)选择Basic tools->Bandmath，输入表达式：byte(b2*0.8+b4*0.2)，选择相应的波段执行运算。

(3)在波段列表中，选择：R-红色波段，G-合成波段，B-蓝色波段显示，可以看到合成想效果。

(4) Basic tools->layerstacking，将相应三个波段组成一个三波段图像文件。

另外，为了让植被之外的地物颜色更加真实，可以只对植被进行增强，这里使用NDVI对植被进行区分。

首先先计算NDVI，使用使用以下波段运算表达式进行加强运算：（B3 gt 0.2）*(b2*0.8+b4*0.2)+（B3 le 0.2）*b2B3：NDVI。

2波段生成常见的就是SPOT影像蓝色波段的生成，下面是SPOT常见的方法：(1)原来的绿波段（0.50-0.59 μm）当作蓝波段（该波段靠近蓝波段的光谱范围），红波段（0.61-0.68 μm）仍采用原来的波段，绿波段用绿波段、红波段、近红外波段的算术平均值来代替。