ENVI提取地形特征要素

地图编制中的地理要素提取与特征提取地理要素提取和特征提取在地图编制中起着至关重要的作用。

地图编制是指将地理信息转换为可视化的地图形式，这需要对地理要素进行提取和特征提取。

本文将介绍地图编制中的地理要素提取和特征提取的概念、方法和应用。

地理要素提取指的是从原始地理数据中提取出具有特定含义和价值的地理要素。

地理要素可以是河流、湖泊、山脉、道路、建筑物等。

地理要素提取的目的是将地理现象转化为图形和属性数据，以便在地图上呈现出来。

地理要素提取的方法主要有人工解译、基于遥感影像的自动识别和基于地理信息系统的数据处理等。

人工解译是最早也是最常用的地理要素提取方法之一。

它依靠专业人员对遥感影像进行目视解译，通过观察和判断识别出不同的地理要素。

虽然这种方法需要耗费大量时间和人力，但由于人的直观感知和专业知识，可以提取出高质量的地理要素。

近年来，随着遥感技术的发展，基于遥感影像的自动识别成为地理要素提取的重要方法。

这种方法利用计算机算法和数学模型，对遥感影像进行图像分割、特征提取、分类等步骤，自动提取出地理要素。

其中，图像分割是将遥感影像划分为不同的区域，特征提取是对每个区域提取特定的属性，分类是将每个区域归类为相应的地理要素。

这种方法具有快速、准确、大规模处理的优势，能够提高地理要素提取的效率和精度。

地理特征提取是在地理要素提取的基础上，对地理要素进行进一步的属性提取和描述。

地理特征包括形状特征、空间关系特征、属性特征等。

形状特征描述地理要素的形状、大小、比例等特征，空间关系特征描述地理要素之间的相对位置和空间关系，属性特征包括地理要素的属性信息，如高程、土壤类型、土地利用等。

地理特征提取可以通过空间分析和地理信息系统等方法实现。

地理要素提取和特征提取在地图编制中有着广泛的应用。

首先，它们是制作地理数据库和地图的重要环节。

地理数据库是包含丰富地理要素和特征的空间数据库，可以为地理信息系统、城市规划、环境监测等领域提供数据支持。

envi提取特征波段ENVI（Environment for Visualizing Images）是一种用于处理和分析遥感数据的软件。

在ENVI中，可以使用不同的方法来提取特征波段，具体取决于你需要提取的特定特征。

以下是一些常用的特征波段提取方法：1. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：PCA是一种常见的特征提取方法，它通过获取输入影像中的主要变化模式，将多个波段的信息压缩到较少的几个波段中。

在ENVI中，可以使用`ENVIPCA`函数进行PCA分析。

2. 比值（Ratioing）：比值方法通过计算两个或多个波段之间的比值来提取特定的地物信息，例如NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）。

在ENVI中，可以使用`ENVIRatioVegetationIndex`函数来计算NDVI等比值指数。

3. 指数（Indexing）：指数方法根据特定物质对不同波长的反射或吸收特性，计算一个组合指数来提取特定特征。

例如，NDWI（Normalized Difference Water Index，归一化水体指数）可以用于提取水体信息。

ENVI中可以使用`ENVIWaterDetectionIndices`函数计算水体指数。

4. 归一化（Normalization）：归一化方法将波段的原始值转换为归一化的范围，以减少不同波段之间的亮度差异。

这可以有助于更好地比较不同波段的特征。

在ENVI中，可以使用`ENVINormalizeRaster`函数来进行归一化处理。

这只是提取特征波段的一些常见方法，根据具体应用场景和数据类型，还可能会有其他方法适用。

建议参考ENVI的官方文档或用户手册，了解更多关于特征波段提取的详细信息和示例。

第11章地形分析数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM），是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。

DEM是数字地形模型（Digital Terrain Model，简称DTM）的一个分支，其它各种地形特征值均可由此派生，如坡度、坡向及坡度变化率等地貌特性。

DEM还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。

建立DEM的方法有多种。

按数据源及采集方式主要有：（1）直接从地面测量，例如用GPS、全站仪、野外测量等；（2）根据航空或航天影像，通过摄影测量途径获取，如立体坐标量测仪观测及空三加密法、解析测图、数字摄影测量等；（3）从现有地形图上采集，如格网读点法、数字化仪手扶跟踪及扫描仪半自动采集，然后通过内插生成DEM等方法。

DEM的内插方法很多，常用的有整体内插、分块内插和逐点内插三种。

下表对比了几种创建DEM的主要方法。

表11.1 几种DEM创建方法汇总i方法优点缺点航空摄影测量成熟的方法，精度高，可获取大比例尺DEM。

成本高，周期长，且受航空管制。

高程点或者等高线差值成本低，操作简单。

受数据源限制大，很多地区无高程点或等高线数据。

卫星遥感可以大范围获取DEM。

受天气影响较大，目前可获取的比例尺较小。

干涉雷达技术可以大范围获取DEM，不受天气影响。

目前获取大比例尺DEM较困难，随着德国高分辨率雷达卫星TanDEM-X的上天会有所突破。

激光雷达技术精度高，可获取大比例尺DEM。

起步阶段，技术门槛高。

要想快速的获取大范围的DEM数据，卫星遥感是一种较好的方法。

随着卫星传感器的飞速发展，获取的DEM精度越来越高。

如目前商业卫星最高分辨率的0.41米GeoEye-1，在使用高质量控制资料时，垂直精度的中误差可达到0.5米，可满足1:5000的地图比例尺生产。

可以立体成像的卫星主要有ASTER，ALOS PRISM，CARTOSAT-1，FORMOSAT-2，IKONOS，KOMPSAT-2， OrbView-3， QuickBird，RapidEye， GeoEye-1，WorldView-1/2，SPOT 5/6，Pleiades，以及国产的资源三号、资源一号02C星、天绘卫星等。

测绘技术中的地形要素提取方法摘要：地形要素提取是测绘技术中的一个重要领域，它通过分析地形数据，提取出地表上的各种要素信息，为地理信息系统、土地利用规划、环境保护等领域提供了重要的支持。

本文将介绍地形要素提取的基本原理和常用方法，并对其应用进行探讨。

一、地形要素提取的基本原理地形要素提取是通过遥感技术获取地表特征信息，并加以分析和处理，得出地形要素的空间分布和属性特征。

其基本原理是通过分析地形数据中的高程、坡度、坡向等信息，提取出地表上的山脊、河流、湖泊、道路等地形要素。

二、地形要素提取的常用方法1. 基于高程数据的地形要素提取方法基于高程数据的地形要素提取方法是最常用的方法之一。

通过对高程数据进行滤波、插值和分析处理，可以提取出地表的高程信息。

常用的方法包括数字高程模型（DEM）分析和等高线提取法。

2. 基于影像数据的地形要素提取方法基于影像数据的地形要素提取方法利用遥感影像中的颜色、纹理、形状等特征来提取地表要素信息。

常用的方法包括对象提取法、纹理分析法和形状识别法。

其中，对象提取法是应用最广泛的方法之一，它通过定义特征和阈值，将影像中的地物目标提取出来。

3. 基于点云数据的地形要素提取方法点云数据是一种三维点阵数据，可以直接反映地物表面的形态和位置信息。

基于点云数据的地形要素提取方法是近年来发展起来的新技术。

它通过对点云数据进行过滤、分类和分析处理，可以提取出地表上的各种地形要素。

常用的方法包括基于特征的点云分类法和基于拟合的点云分割法。

四、地形要素提取的应用地形要素提取在地理信息系统、土地利用规划、环境保护等领域有广泛的应用价值。

如在地理信息系统中，地形要素提取可以帮助建立精确的地理基础数据库，为地理空间分析提供数据支持。

在土地利用规划中，地形要素提取可以辅助规划人员快速了解土地利用现状，评估土地利用潜力。

在环境保护中，地形要素提取可以帮助监测地表的水资源、土壤质量和植被覆盖等，提供科学依据。

envi城市绿地提取步骤Envi城市绿地提取步骤一、引言城市绿地对于改善城市环境、提高居民生活质量具有重要作用。

为了有效提取城市绿地信息，需要进行一系列步骤。

本文将介绍Envi 软件在城市绿地提取中的具体步骤。

二、数据准备在进行城市绿地提取之前，首先需要准备相关的数据。

这包括高分辨率的遥感影像数据、数字地图数据以及地面真实样本数据等。

这些数据将用于训练和验证绿地提取模型。

三、预处理在进行绿地提取之前，需要对原始遥感影像数据进行预处理。

这包括去除大气、辐射定标、几何校正等步骤，以保证数据的准确性和一致性。

四、特征选择在进行绿地提取时，需要选择合适的特征用于建立绿地提取模型。

常用的特征包括光谱信息、纹理信息、形态信息等。

通过对不同特征的分析和比较，选择最能反映绿地特征的特征进行提取。

五、训练模型选择好特征后，需要使用地面真实样本数据对绿地提取模型进行训练。

这可以通过监督分类算法实现，例如支持向量机、随机森林等。

利用训练样本数据，模型可以学习到绿地和非绿地的特征，并建立相应的分类规则。

六、模型验证在训练完成后，需要使用验证数据对绿地提取模型进行验证。

这可以通过计算模型的精度、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。

如果模型的表现不佳，则需要调整模型参数或重新选择特征进行训练。

七、绿地提取在完成模型验证后，可以使用该模型对整个城市遥感影像进行绿地提取。

将遥感影像数据输入到模型中，模型将根据之前学习到的分类规则将绿地区域和非绿地区域进行分类。

八、后处理在进行绿地提取后，可能会出现一些误分类的情况。

为了提高绿地提取的准确性，需要进行后处理。

常用的后处理方法包括形态学处理、空间过滤等。

这些方法可以去除噪声、填补空洞，使提取结果更加准确。

九、结果评估在完成绿地提取后，需要对提取结果进行评估。

这可以通过与实地调查结果进行对比来实现。

如果提取结果与实地调查结果一致，则说明绿地提取工作较为准确可靠。

十、总结本文介绍了Envi城市绿地提取的具体步骤，包括数据准备、预处理、特征选择、模型训练、模型验证、绿地提取、后处理和结果评估等。

envi提取特征波段【引言】随着遥感技术的发展，遥感图像处理软件日益丰富，ENVI（Environment for Visualization and Imagery）作为一款功能强大的遥感图像处理软件，广泛应用于遥感领域。

本文将介绍如何利用ENVI提取特征波段，为遥感图像分析与处理提供基础。

【ENVI简介】ENVI（Environment for Visualization and Imagery）是一款由Harris Geospatial公司开发的遥感图像处理与分析软件。

ENVI具有丰富的功能，包括图像显示、处理、分析、分类、聚类等，为遥感图像处理提供了便利。

在我国，ENVI软件在环保、农业、林业、地质勘查等多个领域都有广泛应用。

【提取特征波段的方法】在ENVI中提取特征波段主要通过以下几个步骤：1.导入遥感图像：首先，在ENVI中导入需要提取特征波段的遥感图像。

2.图像预处理：针对遥感图像中可能存在的噪声、失真等问题，进行预处理，如滤波、去噪等。

3.波段选择：利用ENVI提供的波段选择工具，根据图像的光谱特性、地形地貌、实际需求等因素，选取具有代表性的波段。

4.特征提取：采用ENVI中的特征提取工具，如Principal Component Analysis（PCA）、Linear Discriminant Analysis（LDA）等，从选取的波段中提取有用信息。

5.结果分析：分析提取到的特征波段，评估其可解释性和实用性。

【应用案例及分析】以某地区土地利用遥感图像为例，首先对图像进行预处理，然后选取具有代表性的波段，如红光、近红外、短波红外等。

利用PCA方法提取特征波段，得到新的特征空间，降维后的特征波段具有较高的可解释性。

通过对比原始图像与提取到的特征波段，发现特征波段能够较好地反映土地利用类型差异，为后续的土地利用分类、变化检测等应用提供了有效信息。

【总结与展望】本文介绍了如何在ENVI中提取特征波段的方法及应用。

envi阈值法提取地物类型
在ENVI中，阈值法是一种常用的提取地物类型的方法。

以下是基本步骤：
1. 数据准备：首先，需要准备要进行地物提取的遥感影像数据。

2. 设置阈值：根据地物类型的特征，设置合适的阈值范围。

例如，如果想要提取水体，可以根据水体在影像中的亮度或反射率特征，设置一个较低的阈值，以及一个较高的阈值。

3. 选择工具：在ENVI中选择适当的工具进行阈值处理。

例如，“Multiband Threshold”或“Singleband Threshold”。

4. 执行提取：将阈值设置完成后，执行提取操作。

根据所选择的工具和数据类型，这一步可能会自动完成，或者需要手动进行。

5. 后处理：提取完成后，可能需要进行一些后处理操作，例如去除噪声、平滑边缘等。

6. 结果输出：最后，将提取的地物类型结果输出为矢量格式（如Shapefile 或GeoTIFF），以便在其他GIS软件中进行进一步的分析和应用。

需要注意的是，阈值法的提取效果取决于阈值的选择和地物的特征。

对于复杂的地物类型，可能需要结合其他方法和技术来进行准确提取。

同时，对于不同的遥感影像和数据源，可能还需要进行预处理（如辐射定标、大气校正
等）和图像增强（如对比度增强、色彩拉伸等）等步骤，以提高提取的精度和效果。

使用ENVI4.3的智能数字化工具提取线状地物ENVI4.3的智能数字化工具可以方便用户将道路、河流等线状特征的地物快速数字化为矢量数据。

使用者用智能数字化模块沿特征路径在影像上选择特征点，ENVI会根据选取的这些特征点自动找到介于它们之间的无数点，最终组成线状地物。

当地物特征不明显或有很大干扰时，用户可以在ENVI原有的矢量工具中加入线状特征提取功能，这样可以让特征提取的精度更高。

智能数字化工具是在ENVI标准矢量工具的基础上添加的新功能。

用户在ENVI标准矢量工具中可以进行手动数字化、基本的矢量编辑和矢量数据格式转换等操作，同时在智能数字化工具的帮助下可以大大提高特征提取的精度。

操作方法如下：1．打开影像选择单波段影像在ENVI主菜单下选择：Vector > Intelligent Digitizer随即弹出智能数字化文件输入窗口：选择输入的文件名（或者选择要输入的波段）后点击“OK”，随即打开选择的影像，同时弹出“Vector Parameters”窗口，并默认新建了名为“Intelligent Digitizer: N ew Layer”的矢量层：选择多波段影像选择多波段影像有两种操作方法：通过ENVI主菜单进入智能数字化工具；在打开的影像窗口中进入数字化工具。

通过ENVI主菜单进入智能数字化工具在ENVI主菜单下选择：Vector > Intelligent Digitizer，在弹出的文件输入对话框中输入目标文件，并点击“OK”。

如果选择的文件只包含三个或三个以下波段，ENVI将自动以彩色形式将影像打开并显示，同时默认新建了名为“Intelligent Digitizer: New Layer”的矢量层；如果选择的文件含有三个以上波段，ENVI将自动弹出波段子集选择窗口（“File Spectral Subset”），并为用户自动选择参考子集——i.如果影像包含四个波段，ENVI自动选择第3、4波段，因为通常情况下第3、4波段代表红光和近红外波段；ii.如果影像包含四个以上波段，同时具备波长信息，ENVI将自动选择彩红外组合波段。

实验五地形模型提取一实验目的（ENVI）利用ENVI软件从DEM数据中提取地貌特性和地形特征，作为通视域分析和三维地形可视化的基础数据并熟练掌握处理步骤。

二实验环境安装ENVY软件的计算机一台。

三实验步骤使用8米的DEM数据和4米的正射影像图，数据情况如下：DEM.tif：8米空间分辨率的DEM数据Orthoimagery.tif：4米空间分辨率的航空正射影像数据Orthoimagery.hdr：头文件（一）地形模型的提取——工具ENVI地形模型工具作用在图像格式的DEM文件1.在Toolbox中，启动/Terrain/Topographic Modeling，选择DEM.tif文件，然后单击OK2.在Topo Model Parameters对话框中，选择地形核大小Topographic Kernel Size为5(分辨率低，地形核大。

）3.在Select topographic Measures to Compute列表中点击，选择要计算的地形模型4.如果选择了“Shaded Relief”，需要输入或计算太阳高度角和方位角。

单击Compute Sun Elevation and Azimuth，输入日期和时间，ENVI会自动地计算出太阳高度角和方位角。

5.选择输出路径及文件名，单击OK按钮，执行地形模型计算。

6.得到的结果是一个多波段图像文件，每一个地形模型组成一个波段在Select topographic Measures to Compute列表中，既可以选择一个地形模型，也可选择多个模型生成一个文件7.在使用时可以打开其中任何一个地形模型，并进行分类。

以下是地形模型的提取结果（二）地形模型的提取——结果1.坡度（Slope）2. 坡向（Aspect）3. 阴影地貌图像（Shaded Relief）4. 剖面曲率（Profile Convexity）5.水平曲率（Plan Convexity）6. 纵向曲率（Longitudnal Convexity）7.横向曲率（Cross Sectional Convexity）8.最小曲率（Minimum Curvature）9. 最大曲率（Maximum Curvature）10. 均方根误差（RMS Error）MAPGIS实验五坡面地形因子的提取一、实验目的了解坡面地形因子的定义，掌握用MAPGIS K9软件提取坡面地形因子的方法。