envi植被指数的提取

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。

应用ENVI软件目视解译TM影像土地利用分类一、本文概述随着遥感技术的不断发展，高分辨率卫星影像的获取与处理已经成为土地利用/覆盖分类研究的重要手段。

其中，TM（Thematic Mapper）影像，作为一种经典的中分辨率遥感数据源，具有广泛的应用前景。

然而，如何有效地从TM影像中提取土地利用信息，尤其是通过目视解译的方法，一直是遥感应用领域的研究热点。

本文旨在探讨利用ENVI软件对TM影像进行目视解译的方法，并对土地利用分类的过程进行详细阐述。

文章首先介绍了TM影像的特点及其在土地利用分类中的适用性，然后重点阐述了ENVI软件在目视解译过程中的优势和应用流程。

通过实例分析，本文展示了如何利用ENVI软件对TM影像进行预处理、特征提取、分类决策以及后处理，从而实现高精度的土地利用分类。

本文的研究不仅有助于提升TM影像在土地利用分类中的应用效果，同时也为其他遥感影像的目视解译提供了有益的参考。

通过本文的阐述，读者可以更好地理解ENVI软件在遥感影像处理中的重要作用，掌握土地利用分类的基本方法和技巧，为相关领域的实践和研究提供有力支持。

二、理论基础与技术方法土地利用分类是对地球表面土地利用类型进行划分和识别的过程，它是地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的重要应用领域。

TM（Thematic Mapper）影像是由美国陆地卫星（Landsat）提供的多波段扫描影像，因其具有较高的空间分辨率和丰富的光谱信息，在土地利用分类中被广泛应用。

目视解译是一种基于专家知识和经验的影像解译方法，它通过人工观察和分析影像的纹理、色彩、形状等特征，结合地物的光谱特性，实现对地物类型的识别。

目视解译在土地利用分类中具有直观、准确和灵活等优点，尤其在处理复杂地物类型和细节信息时表现出色。

在ENVI软件中，目视解译可以充分利用其强大的图像处理和分析功能，如波段组合、色彩增强、空间滤波等，提高解译的精度和效率。

同时，ENVI软件还提供了丰富的地物分类工具和模型，如监督分类、非监督分类等，可以辅助用户进行自动化的土地利用分类。

【ENVI深度学习】ENVI深度学习⼯具ENVI精准农业⼯具强强联合提取椰树本⽂利⽤ENVI深度学习⼯具和ENVI精准农业⼯具从8.59cm分辨率航空影像上提取椰⼦树信息。

ENVI深度学习⼯具获取椰树的CAM类激活图，CAM图像为灰度图（0~1范围），其DN值代表该像素属于⽬标的概率。

为了得到椰⼦树的林冠半径，利⽤ENVI精准农业⼯具包的作物计数⼯具从CAM图像上提取椰树信息，包括空间分布和林冠半径。

深度学习⼀个重要的⼯作就是调整参数，ENVI深度学习⼯具提供⼀个随机参数训练⼯具，可以帮助您⾃动获取⼀套⽐较优化的参数。

注：⽂章最后有秘籍和数据成果分享。

ENVI软件试⽤：/s/blog_764b1e9d0102ycm2.html1 提取⽬标得到椰树圆形轮廓⽮量，并做健康评估。

2 数据情况原始数据为tiff格式，转为了ENVI格式使⽤，但其实直接使⽤tiff没有区别。

不过本例中使⽤的tiff数据应该做了压缩，在ENVI中加载显⽰ROI时有可能异常退出，此时使⽤ENVI格式⽐较稳定。

ENVI格式的数据量为1.24GB。

3 软硬件环境软件：ENVI 5.5.3ENVI Deep Learning 1.1 Tech Preveiw（本⽂操作也适合于V1.0版本）ENVI Crop Science 1.1.1硬件（ThinkPad P52 ）：CPU：Intel(R)Core(TM)*******************六核显卡：NVIDIA Quadro P3200 with Max-Q Design 显存6GB内存：64GB硬盘：SSD4 技术路线提取。

便利⽤ENVI Deep Learning提取类激活图由于椰树与背景⽆法⽤简单⽅法区分，所以不能直接使⽤ENVI Crop Science提取。

（CAM），在此基础上利⽤ENVI Crop Science提取椰树⽮量，最后进⾏健康评估，但是健康评估其实并没有实际应⽤价值，下⽂会做说明。

ENVI基础操作（全）ENVI（The Environment for Visualizing Images）Version 4.1 ,由美国系统研究公司（Research System INC.）开发。

⼀. 界⾯系统介绍1. 主菜单：菜单项，File、Basic Tool、Classification、Tranform、Spectral实习所涉及的（粗略介绍）2. Help ⼯具的使⽤3. 主菜单设置（preferences）：内存设置⼆. ⽂件的存取与显⽰1．图像显⽰由⼀组三个不同的图像窗⼝组成：主图像窗⼝、滚动窗⼝、缩放窗⼝。

1）主图像Image窗⼝：（400*400） 100％显⽰（全分辨率显⽰）scroll的⽅框，可交互式分析、查询信息。

主图像窗⼝内的功能菜单：在主图像窗⼝内点击⿏标右键，切换隐藏⼦菜单的开启和关闭。

该 "Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显⽰功能，这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖⾯图；对⽐度拉伸；彩⾊制图；诸如ROI的限定、光标位置和值、散点图和表⾯图等交互特征；诸如注记、⽹格、图像等值线和⽮量层等的覆盖（叠置）；动画以及显⽰特征。

2）滚动Scroll窗⼝：全局，重采样(降低分辨率)显⽰⼀幅图像。

只有要显⽰的图像⽐主图像窗⼝能显⽰的图象⼤时，才会出现滚动窗⼝。

滚动窗⼝位置和⼤⼩最初在 envi.cfg ⽂件中被设置并且可以被修改。

3）缩放Zoom窗⼝：（200*200）显⽰image的⽅框。

缩放系数（⽤户⾃定义）出现在窗⼝标题栏的括号中。

2．图像的头⽂件资料的获取和编辑ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的⽂件。

从 Header Info 对话框⾥，你可以点击 Edit Attributes 下拉菜单中的选项，调⽤编辑特定⽂件头参数的独⽴对话框。

这些参数包括波段名、波长、地图信息等。

3．图像的存取File > Open Image File. 当你打开任何⽂件，可⽤波段列表（ABL）⾃动地出现。

基金项目:本研究由国家重点基础研究发展规划项目(G 1999043503)和重大基础研究前期研究专项(2002CC A04600)资助收稿日期:2004-12-20利用遥感影像软件ENVI 提取植被指数郭　凯1,孙培新2,张　锐3,刘卫国1(11新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐　830046;21新疆生产建设兵团勘测设计院二分院,乌鲁木齐　830002;31重庆邮电学院通信与信息工程学院,重庆　400065)摘要:在遥感影像处理中,植被指数提取广泛应用于定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。

主要介绍了在E NVI 遥感图像处理软件对遥感影像进行植被指数。

对植被指数提取的关键部分进行分析,并给出植被指数提取的技术关键。

关键词:植被指数;E NVI ;遥感;NDVI中图分类号:X 87 文献标识码:A 文章编号:1008-2301(2005)01-0010-03Abstracting V egetation I ndex from R emote Sensing Im ages U sing ENVI Softw are.G UO K ai 1,S UN Pei -xin 2,ZH ANG Rui 3,LI U Wei -guo 1(11C ollege of Res ources and Environment Sciences ,X injiang University ,Urumqi 830046;21Survey and Design Institute of X injiang Reclamation C orps ,Urumqi 830002;3.C ommunication &Information Engineering C ollege ,Chongqing University of P osts and T elecommunications ,Chongqing 400065,China ).Environmental Protection of X injiang 2005,27(1):10～12Abstract :Vegetation Index (VI )is widely used in ecosystem and rem ote sensing.This paper presents a practical method in abstracting Vegetation Index from rem ote sensing images using the E NVI S oftware .What ’s m ore ,it als o points out how to correct the false result with which many dissertations confront but ignored in com puting a variety of VI abstracting.K ey w ords :vegetation index ;E NVI ;rem ote sensing ;NDVI 植被指数是遥感监测地面植物生长和分布的一种方法。

本科学生实验报告姓名宋国俊学号*********专业＿＿地理信息系统班级11地信验课程名称遥感运用实验名称植被指数的提取额指导教师及职称洪亮开课学期2014 至2015 学年一学期云南师范大学旅游与地理科学学院编印一、实验准备遥感图像上的植被信息，主要通过绿色植物叶子和植被冠层的光谱特性及其差异、变化而反映的，不同光谱通道所获得的植被信息可与植被的不同要素或某种特征状态有各种不同的相关性，因此，我们往往选用多光谱遥感数据经分析运算（加、减、乘、除等线性或非线性组合方式），产生某些对植被长势、生物量等有一定指示意义的数值——即所谓的“植被指数”。

用一种简单有效的形式来实现对植物状态信息的表达，以定性和定量地评价植被覆盖、生长活力及生物量等。

在植被指数中，通常选用对绿色植物（叶绿素引起的）强吸收的可见光红波段和对绿色植物（叶内组织引起的）高反射的近红外波段。

这两个波段不仅是植物光谱中的最典型的波段，而且它们对同一生物物理现象的光谱响应截然相反，故它们的多种组合对增强或揭示隐含信息将是有利的。

步骤：进入地理空间数据云平台下载相关的数据找到landsat 8 南京的相关数据;再找另外一个时间段的数据;1）提取行归一化植被指数归一化指数（NDVI）被定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这两个波段数值之和的比值。

公式：NDVI=（TM4-TM3）/（TM4+TM3）在ENVI 的主菜单transforms下，运行NDVI子菜单，将得到的图像以612ndvi的文件名保存在文件夹中。

得到的图像以灰阶显示如图2014.3.16的NDVI 2014.4.24 NDVI2）提取绿度植被指数GVI公式：GVI=-0.2848*TM1-0.2435*TM2-0.5436*TM3+0.7243*TM4+0.084*TM5-0.1800*TM7 在ENVY3.2的主菜单basic tools下，运行band math子菜单，键入上述公式，将得到的图像以612GVI的文件名保存在文件夹中。

基于遥感数据的植被信息提取摘要：植被具有保障土壤水分、巩固土壤硬度、防止沙尘暴、保存地下水等功能，所以研究植被是个非常重要的课题。

本文研究遥感影像中植被信息的提取，以池州市Lanstand8遥感影像为主要数据源，通过ENVI波段运算对池州市遥感影像利用NDVI，SAVI，FV植被覆盖度进行植被指数的提取，在NDVI方法中阈值为0.3时提取信息最完整的，在SAVI方法中阈值为5.69时提取信息最完整的，在FV植被覆盖度阈值方法为0.4时提取信息最完整的，可以得出SAVI方法与监督分类结果最为吻合。

关键字：植被；NDVI；SAVI；监督分类1引言植被在生态系统中发挥着非常重要的作用，是生态系统的重要组成部分。

研究植被覆盖情况可以得到生态系统中重要基础数据，在建立监测模型中和实际运用中往往都需要提取植被信息，植被不仅在实际生产生活发挥着非常重要的作用，而且在地理科学研究中起到不可或缺的作用，因此提取研究植被信息是十分重要的课题。

2遥感数据植被信息提取基本理论2.1植被及其相关地物的光谱特性（1）植被与土壤反射光谱影响土壤光谱曲线的变化主要的是土壤中的颗粒大小情况，基本上都是从5%或10%增加到40%，在一定波长范围内反射率值一直增加，植被的反射率值是先增加后减少，土壤光谱曲线和植被存在明显的区别。

（2）植被与水体的反射光谱在一般看来水体的反射率值比较低，基本上在10%左右，而且反射率值随着波长的增加逐渐减小，最后趋于0。

2.2遥感数据植被提取方法(1)基于NDVI植被信息提取Rouse在1974年使用了归一化差异植被指数，这种方法可以应用在研究植被生长状态和提取影像中需要的信息（如植被）等方面，NDVI计算公式可表达为：NDVI =(R近-R红 )/(R近+R红)式中R近表示原始影像中的近红外波段即band5，R红表示原始影像中的红波段即band4，NDVI的取值在-1到1之间。

(2)基于植被覆盖度的植被信息提取植被在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比是植被覆盖度的意思，植被覆盖度主要应用于气候、植被变化、水土保持等方面，植被覆盖度的公式表示为：FV= (NDVI – NDVI小)/ ( NDVI大– NDVI小)式中NDVI表示NDVI图像，NDVI小表示NDVI图像中的最小值，NDVI大表示NDVI图像中的最大值。

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。

(Ν ΧΝ
最 大值
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实 验 区概 况 某河 流 域 是 典 型 的 荒 漠 生 态 系 统 和 平 原 绿 洲生
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探 讨 了在 该 过 程 中关 健 的 技 术 问题
,
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利 用 ! ∀ , 软 件 提取 所 −
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利用遥感影像软件ENVI提取植被指数
郭凯;孙培新;刘卫国
【期刊名称】《红外》
【年(卷),期】2005(000)005
【摘要】在遥感影像处理中,植被指数已被广泛应用于定性和定量评价植被覆盖及其生长活力.本文主要介绍利用ENVI遥感图像处理软件对遥感影像进行植被指数提取的方法.对植被指数提取的关键部分进行了分析,并给出了植被指数提取的技术关键.
【总页数】4页(P13-15,26)
【作者】郭凯;孙培新;刘卫国
【作者单位】新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐,830046;新疆兵团勘测设计院二分院,乌鲁木齐,830002;新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐,830046【正文语种】中文
【中图分类】TP7
【相关文献】
1.利用ENVI软件处理遥感影像 [J], 武艺;文先华
2.利用ENVI软件处理MODIS 1B数据并提取积雪信息 [J], 董安青;谢国辉;陈蜀江
3.利用ERDAS IMAGINE从遥感影像中提取植被指数 [J], 郭凯;孙培新;刘卫国
4.利用遥感影像软件ENVI提取植被指数 [J], 郭凯;孙培新;张锐;刘卫国
5.利用植被指数(VI)提取遥感影像荒漠林覆盖度信息的差异性研究 [J], 李园园;宋于洋;姜小露
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作物植被指数提取流程
作物植被指数(Crop Vegetation Index, CVI) 是一种用于评估作物生长状况的指数。

它通常使用遥感数据来计算，并通过比较反射光谱来衡量作物的植被密度。

提取作物植被指数的流程通常包括以下步骤：
1.收集遥感数据。

这可以通过卫星或飞机搜集的遥
感图像获得。

这些图像包含了地表的多种光谱频段，包
括可见光、红外线和近红外线。

2.处理遥感数据。

在这一步中，需要对遥感图像进
行预处理，包括去噪、校正、抠图等。

这些步骤是为了
确保遥感图像的质量，使其能够用于作物植被指数的计
算。

3.计算作物植被指数。

通常使用以下公式计算作物
植被指数：
CVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)
其中，NIR 指近红外线光谱频段的反射率，Red 指红外线光谱频段的反射率。

4.可视化结果。

最后，将计算得到的作物植被指数
可视化，通常使用彩色图像的形式呈现出来。

这样就可
以通过观察图像来判断作物的生长状况。

总的来说，提取作物植被指数的流程包括收集遥感数据、对遥感数据进行处理、计算作物植被指数以及可
视化结果。

这些步骤可以帮助我们了解作物的生长状况，并为决策提供参考。

需要注意的是，提取作物植被指数的流程可能会因遥感数据的不同而有所差异。

例如，使用的遥感图像的光谱频段可能不同，或者遥感数据的处理方式可能不同。

因此，在提取作物植被指数之前，应先了解所使用的遥感数据的特点，并确定相应的流程。

植被指数提取算法效能评估分析报表植被指数是通过遥感技术获取的一种数据信息，用于分析和评估植被覆盖程度。

在农业、生态研究、自然资源管理等领域，植被指数的提取对于监测和评价植被生长状态以及土地利用变化具有重要意义。

然而，不同的植被指数提取算法在准确性和适用性上存在差异。

因此，本文将对植被指数提取算法的效能进行评估分析，并总结报表。

一、引言植被指数提取算法是利用遥感影像数据计算植被指数的过程。

常用的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、归一化差植被指数（NDWI）等。

准确提取植被指数对于分析植被生长状况、划分植被类型以及监测土地利用变化等有着重要意义。

然而，不同的提取算法在精度和适用性上存在差异，因此需要对其进行评估和分析。

二、数据和方法本次研究采用的遥感影像数据为XXXX年XX月花期期间的高分辨率遥感影像。

针对三种常用的植被指数提取算法进行评估分析，包括NDVI、NDWI和其他一种常见的提取算法。

通过对提取算法结果与实地调查的比对，评估其准确性，并进行对比分析。

三、结果和分析通过对不同植被指数提取算法进行比对和分析，得到以下结果：1. NDVI提取算法根据实地调查结果，NDVI提取算法在评估植被状况方面的准确性较高。

它能够准确识别植被区域，并反映植被的生长状态。

然而，在水体覆盖较高的区域，NDVI提取算法可能存在一定的误差，需要进行进一步改进。

2. NDWI提取算法NDWI提取算法主要用于识别水体和湿地等水域特征，对植被的提取效果较差。

通过与实地调查结果的对比分析，发现NDWI提取算法往往存在较高的误差，无法准确反映植被的生长状态。

3. 其他提取算法除了NDVI和NDWI，还存在其他常见的植被指数提取算法。

这些算法根据不同的遥感数据特点和研究目的进行优化，可以提高植被指数的提取精度。

然而，在不同的应用场景下，其优劣不一，需要根据具体需求进行选择。

四、评估与总结通过对不同植被指数提取算法的评估和比较分析，可以得出以下结论：1. 不同植被指数提取算法在准确性和适用性上存在差异。

landsat9植被提取步骤
以下是使用ENVI计算Landsat9植被指数（NDVI）的步骤：
1. 打开ENVI，选择主菜单→Transform→NDVI。

2. 在NDVI Calculation Input File对话框中选择某一个Landsat TM数据，点击OK 按钮。

3. 在NDVI Calculation Parameters对话框的Input File Type下拉列表中选择遥感传感器类型，选择Landsat TM。

4. 在NDVI Bands栏的Red和Near IR文本框中分别输入传感器红波段和近红外波段对应的波段号（对于Landsat/TM而言，3波段为红波段，4波段为近红外波段）。

5. 设置输出文件路径，点击OK按钮，计算得到NDVI图像。

请注意，以上步骤仅是一种计算NDVI指数的方法，实际操作可能因数据来源、处理目的和计算软件的不同而有所差异。

在进行植被提取前，建议你查阅相关文献，以确保数据处理方法的准确性和可靠性。

如何进行植被指数提取与分类植被指数提取与分类是遥感技术在生态环境研究中的重要应用之一。

随着遥感技术的不断发展，植被指数提取与分类在农业、林业、地理信息系统等领域发挥着重要作用。

本文将从植被指数的定义与原理、常用的植被指数、植被指数提取方法以及植被分类方法等方面进行探讨。

一、植被指数的定义与原理植被指数是利用遥感数据来表征植被状况的指标。

常见的植被指数有归一化植被指数（NDVI）、植被指数（VI）、差值植被指数（DVI）等。

这些指数基于植被在远红外波段和可见光波段的反射特征，能够反映植被的生长状况、地表水分含量等信息。

二、常用的植被指数1. 归一化植被指数（NDVI）是最常用的植被指数之一。

它利用可见光波段和近红外波段的反射率进行计算，公式为（NIR-Red）/（NIR+Red）。

NDVI的取值范围在-1到1之间，数值越高表示植被状况越好。

2. 植被指数（VI）是另一种常见的植被指数。

它利用可见光波段和近红外波段的反射率进行计算，公式为NIR/Red。

与NDVI相比，VI更加敏感于绿色植被的变化，能够更好地反映植被生长情况。

3. 差值植被指数（DVI）是利用近红外波段和红光波段的反射率进行计算，公式为NIR-Red。

DVI能够反映植被的叶绿素含量和叶面积指数等信息，常用于农业生态环境监测和作物生长状况评估。

三、植被指数提取方法1. 基于像元的提取方法是最常用的植被指数提取方法之一。

该方法将遥感图像划分为若干个像元，通过计算每个像元的植被指数值来提取植被信息。

这种方法简单直观，但在处理复杂地物时容易出现混淆现象。

2. 基于纹理特征的提取方法是另一种常用的植被指数提取方法。

该方法利用图像中植被区域的纹理特征进行分类，可以较好地区分出植被与非植被区域。

然而，该方法对于纹理特征较弱的地物分类效果较差。

四、植被分类方法1. 监督分类是常用的植被分类方法之一。

该方法依靠已知地物样本进行训练，通过统计和模型计算来进行植被分类。

ENVI使⽤举例ENVI中利⽤⽮量边界裁剪栅格数据详解 (2)打开影像⽂件和⽮量⽂件叠加在⼀起显⽰ (3)ENVI⼏何校正的步骤 (3)ENVI解译例⼦ (4)⼀. 界⾯系统介绍 (4)⼆. ⽂件的存取与显⽰ (4)三. 图像预处理 (5)四. 影像分析 (6)五.图像增强(Image:Enhance) (6)六.专题信息提取 (7)七. 制图输出 (10)⼟地利⽤/覆盖变化信息提取实验报告 (11)1. 实验⽬的 (11)2. 实验内容 (11)3. 实验⽅案 (12)4. 数据预处理 (12)4.1 数据源 (12)4.2 图像预处理 (12)5 ⼟地利⽤/⼟地覆被分类 (14)5.1 监督分类法 (14)5.2 决策树分类 (16)5.3 两种分类精度评定及结果分析 (19)6 ⼟地利⽤/覆被变化分析 (20)6.1 ⾦华市⼟地利⽤类型的数量变化 (20)6.2 ⾦华市⼟地利⽤类型转换变化 (20)影像信息提取（⼀、⽬视解译） (22)影像信息提取（⼆、监督与⾮监督分类） (28)影像信息提取（三、基于专家知识的决策树分类） (46)影像信息提取（四、⾯向对象特征提取） (55)影像信息提取（五、多时相影像动态检测技术） (73)总结 (81)ENVI中利⽤⽮量边界裁剪栅格数据详解以前在论坛和群⾥⾯看到过很多⼈问如何在ENVI中利⽤不规则边界来裁剪栅格影像，都只是告诉他们将⽮量数据转为ROI然后再Subset就可以。

今天⼜碰到了，就将在ENVI中裁剪栅格的步骤写下来，以⽅便参考：注：此处⽤到的数据是群⾥⼀位朋友的，在此作为⼀个例⼦来说明如何裁剪数据。

数据：⽮量数据为SHP格式，⾯状（多边形）特征⽂件 test.tif。

栅格数据为TIFF 格式 testshp.shp 。

1、打开栅格数据：通过 File -- Open Image或者 File -- Open External File -- Generic Formats -- TIFF/GeoTIFF2、打开⽮量数据：通过 File -- Open Vector或者 Vector -- Open Vector，选择⽂件类型Shapefile(*.shp) ，选择⽮量⽂件 testshp.shp，注意在弹出的Import Vector Files Parameters 对话框选择正确的投影类型。

ENVI支持下的遥感荒漠化地信息提取背景土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱半干旱和亚湿润干地区的土地退化。

及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。

目前遥感技术在土地荒漠化监测中起到了不可替代的作用。

使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，通过遥感影像所表现的不同信息，可以判断土地荒漠化的发生与否以及发展程度等。

在进行土地荒漠化信息提取时，常用的方法有人工目视解译方法、监督分类方法、非监督分类方法、决策树分层分类方法、神经网络自动提取方法等。

在实际应用中，通常选择其中的一种或结合几种方法进行分类提取。

目前，一种比较新的方法是通过构造“植被指数(NDVI)——反照率(Albedo)特征空间”来进行荒漠化信息遥感提取。

荒漠化过程及其地表特性的变化能在Albedo-NDVI特征空间中得到明显直观的反映。

在Albedo-NDVI特征空间中，可以利用植被指数和地表反照率的组合信息，通过选择反映荒漠化程度的合理指数，就可以将不同荒漠化土地有效地加以区分，从而实现荒漠化时空分布与动态变化的定量监测与研究。

而这个问题的合理解决，实际上就是如何根据需要采用一定的综合指标来划分Albedo-NDVI特征空间。

根据Verstraete and Pinty的研究结论，如果在代表荒漠化变化趋势的垂直方向上划分Albedo-NDVI特征空间，可以将不同的荒漠化土地有效地区分开来。

而垂线方向在Albedo-NDVI特征空间的位置可以用特征空间中简单的二元线性多项式加以表达，即DDI=k*NDVI - Albedo，其中: DDI可称为荒漠化分级指数，k由特征空间中拟合的曲线斜率确定。

本文主要介绍在ENVI下实现Albedo-NDVI特征空间遥感荒漠化信息提取的操作流程。

2．处理流程介绍流程说明：（1）数据获取（2）数据预处理包括数据定标处理、大气校正、几何配准、研究区域的裁剪。

植被指数提取与分析植被指数是一种衡量植被生长状态和健康状况的指标，常用的有归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、差异植被指数(Difference Vegetation Index, DVI)等。

根据植被指数可以对植被覆盖度、生长状态以及疾病等进行监测和分析。

植被指数通常是通过遥感技术获取的，可以使用卫星或无人机获取的遥感图像来计算得到。

提取植被指数的方法有多种，常用的方法是利用可见光和近红外波段的反射率计算得到。

以NDVI为例，计算公式为：NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)，其中NIR代表近红外波段的反射率，RED代表红光波段的反射率。

通过计算得到的NDVI值范围在-1到1之间，数值越高表明植被覆盖越好，即植被生长旺盛，数值越低则表示植被覆盖较差。

分析植被指数可以帮助我们了解植被的分布情况和生长趋势，提供科学依据和数据支持。

首先，可以通过植被指数研究和评估植被覆盖度，对大面积的植被状况有一个整体的了解。

例如，通过对大范围区域的植被指数的分析，可以了解到该区域的植被状况，是否存在退化、退化的程度以及逐年的变化趋势等情况。

其次，植被指数可以用来监测植物生长状态的变化。

通过连续的遥感图像和植被指数的计算，可以对植物的生长情况进行定量分析。

例如，可以通过比较不同时间段的NDVI值，了解植物的季节性生长变化，以及对气候等环境因素的响应情况。

同时，还可以对植物的健康状况进行评估，例如发现植物疾病、虫害的影响，以及区分不同植物种类等。

此外，植被指数的提取和分析还可以用来监测和评估生态环境的变化。

例如，对于林业和农业管理来说，植被指数可以用来评估土地利用和管理的效果，通过分析植被指数可以了解到不同地区的植被覆盖度和生长状态的差异，为土地资源的合理利用和管理提供科学依据。

总之，通过提取和分析植被指数可以帮助我们了解植被的分布、生长状态和健康状况，为生态环境的保护和可持续发展提供科学依据。