ENVI高光谱分析技术

ENVI高光谱分析技术ENVI高光谱分析技术指的是利用ENVI软件和高光谱数据对地球表面进行分析和解译的技术。

高光谱分析技术是一种通过检测和记录地球表面上的物质反射和辐射特征来获取地物信息的方法。

通过分析不同波长的光谱数据，可以对地表进行分类、监测和测量，同时提供了对地球表面物质和环境变化的深入理解。

ENVI软件是一款功能强大、易于使用的高光谱遥感图像处理和分析软件。

它可以对高光谱数据进行校正、预处理、分割、分类、特征提取和变化检测等操作，进一步提取和分析高光谱数据中的信息。

ENVI软件可以处理来自多个传感器和平台的高光谱数据，包括卫星、航空和地面平台。

高光谱分析技术的主要步骤包括：1.数据获取和预处理：包括获取高光谱数据源，对数据进行几何校正、大气校正和辐射校正等预处理，以消除大气和仪器引起的影响。

2.高光谱数据展示和可视化：通过ENVI软件可以将高光谱数据以图像或光谱曲线的形式进行可视化，直观展示不同波段的反射率或辐射亮度。

3.特征提取和分类：通过ENVI软件中的分类算法，可以对高光谱数据进行地物分类，将不同类型的地物分开并标记出来。

常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机分类等。

4.目标检测和提取：通过高光谱分析技术，可以识别和提取特定目标或特征，如植被指数、污染物浓度等。

5.变化检测和监测：通过对不同时期的高光谱数据进行比较，可以检测地表发生的变化，如土地利用变化、植被覆盖变化等。

6.数据分析和解释：通过对高光谱数据中的光谱曲线进行分析，可以推断地表物质的成分和性质，并进行解释和评估。

高光谱分析技术在许多领域中得到广泛应用。

在农业领域，可以通过分析作物的生长状态、养分含量和病虫害情况，提供精准的农作物管理和决策支持。

在环境监测领域，可以监测水质、土壤质量、植被变化等环境指标，提供环境保护和可持续发展的数据支持。

在城市规划和土地管理领域，可以分析土地利用类型、城市扩张和更新等信息，为城市发展提供科学依据。

实验一高光谱数据分析一、实验目的理解波谱库的概念，掌握波谱库操作、浏览和提取影像反射率，学会从感兴趣区中提取波谱信息，并进行彩色合成。

实验过程：打开cup95_at.int，在可用波段列表对话框中，选择Band 193（2.2008um）点击Gray Scale 单选按钮，然后点击Load Band。

将灰度影像加载到显示窗口中。

从主影像窗口菜单中选择Tools →Profiles →Z Profile (Spectrum)，提取表观反射率波谱曲线浏览影像波谱并同波谱库进行比较在主影像窗口中，使用鼠标左键点击并拖动缩放指示矩形框或者直接点击鼠标左键，将缩放指示矩形框移动到以所选像素点为中心的区域中，右图曲线发生变化。

打开ENVI给定的波谱库，本次实验使用JPL和USGS波谱库，步骤如下：从ENVI 主菜单中选择Spectral →Spectral Libraries →Spectral Library Viewer。

在Spectral Library Input File 对话框中，点击Open File 按钮，从spec_lib/jpl_lib 子目录中，选择jpl1.sli 波谱库文件，点击OK。

选择Select Input File 区域中的jpl1.sli，点击OK。

在Spectral Library Viewer 对话框中，选择Options →Edit (x, y) Scale Factors，并在Y Data Multiplier 文本框中，输入值1.000，以匹配影像表观反射率范围（1-1000），点击OK。

在Spectral Library Viewer 对话框中，选择下列波谱名称，绘制它们的波谱曲线：ALUNITE SO-4ABUDDINGTONITE FELDS TS-11ACALCITE C-3DKAOLINITE WELL ORDERED PS-1A得到如下的波谱图像：波谱库的波谱曲线从绘制（plot）窗口菜单中，选择Edit →Plot Parameters，自定义波谱曲线的绘制图。

高光谱遥感——ENVI 4.8版本中的SPEAR Tools简介SPEAR Tools全称是光谱处理与分析工具（Spectral Processing Exploitation and Analysis Resource），在这里ENVI提供了一系列的处理工具，并形成向导引导使用者按照ENVI的标准处理影像。

SPEAR包含以下10个流程化处理模块：异常检测模块：搜索光谱不同的背景（谱异常）目标变化检测模块：检测统一地区不同时段光谱变化的异常谷歌地球桥接器：提供一个简单的方法将ENVI中的图像或矢量文件输出到Google Earth中道路提取模块：从影像中流程化提取道路信息水体提取模块：从影像中流程化提取河流，隐蔽水沟信息水的相对深度模块：从高光谱数据中快速获取感兴趣水域水的相对深度信息影像植被指数提取模块：快捷容易地确定植被的存在情况，并用多光谱图像可视化该植被的活力水平。

船只提取模块：船只提取模块，利用水和船的对比度。

以及船的纹理特征来提取船只信息。

1 异常检测模块（SPEAR Anomaly Detection）异常检测提供了一种方法来搜索光谱不同的背景（谱异常）目标，ENVI使用RXD异常探测算法来检测光谱信息异于影像背景值的目标。

由于植被在一些地区（比如在干燥的区域）光谱异常比较明显，SPEAR 异常检测模块提供了能够抑制植被的操作。

SPEAR异常检测模块能够依靠设定阈值来减小绝对误差。

SPEAR异常检测模块同时提供了滤波、核查和精度评定工具。

如果得出满意的结果，可以将其输出成shp文件的矢量格式。

从影像中提取异常信息操作流程如下：1.在ENVI主菜单栏下，选择Spectral > SPEAR Tools > Anomaly Detection。

弹出文件显示对话框，选择输入文件。

（输入的文件必须是能被ENVI识别的多光谱数据）设定保存路径。

2.设定算法模型，包括RXD、UTD、RXD-UTD。

envi光谱指数
ENVI光谱指数是一种用于遥感影像处理和分析的技术，它利用了遥感影像的光谱信息来提取地物的特征和信息。

ENVI光谱指数可以用于监测和评估地物的光谱特征，如植被覆盖、土壤类型、水体分布等。

ENVI光谱指数的计算方法是将多个波段的遥感影像进行组合，通过一定的数学运算得到一个新的指数值。

这个指数值可以反映地物的光谱特征，从而帮助我们更好地理解和分析地物的分布和变化。

在ENVI中，有很多内置的光谱指数可供选择，如归一化水体指数（NDWI）、归一化泥指数（NDMI）、改进的归一化水体指数（MNDWI）等。

这些指数都可以帮助我们提取和分析地物的光谱特征。

例如，归一化水体指数（NDWI）可以用于提取水体信息，其值越大，说明地物的含水量越大。

改进的归一化水体指数（MNDWI）可以进一步提高水域特征的提取效果，抑制来自建筑物用地、植被和土壤的干扰。

ENVI高光谱数据处理流程1.数据预处理数据预处理是高光谱数据处理流程中的第一步，其主要目的是去除数据中的噪声并增加图像质量。

常用的预处理方法包括：大气校正、大气校正之后的辐射校正、大气校正之后的大气校正等。

-大气校正：高光谱数据中的大气散射会引入许多噪声。

大气校正的目的是根据大气散射的物理原理，通过对高光谱数据进行光谱校正和辐射校正，去除大气散射带来的干扰。

-辐射校正：高光谱数据中的辐射能量受到地面温度、雨水和云等因素的影响，导致数据中存在辐射偏差。

辐射校正的目的是根据卫星的辐射源数据和大地辐射能量的关系，对高光谱数据进行校正，消除辐射偏差。

-大气校正之后的大气校正：在进行大气校正之后，仍然可能存在一些小范围的大气散射。

大气校正之后的大气校正的目的是再次进行大气散射校正，进一步提高图像质量。

2.特征提取特征提取是高光谱数据处理流程中的核心步骤，其主要目的是从高光谱数据中提取出对地物分类和解译有用的特征信息。

-光谱特征提取：光谱特征提取是指根据高光谱数据中不同波段的辐射能量变化，提取出反映地物光谱特性的特征参数。

常用的光谱特征包括：光谱曲线的均值、方差、斜率等。

-空间特征提取：空间特征提取是指从高光谱数据的空间分布中提取出反映地物空间特性的特征参数。

常用的空间特征包括：纹理特征、形状特征、边缘特征等。

3.分类与监督解译分类与监督解译是高光谱数据处理流程中的关键步骤，其主要目的是将预处理和特征提取之后得到的数据进行分类和解译。

-监督分类：监督分类是指通过已知的训练样本数据，建立分类模型，并将该模型应用于未知的高光谱数据，将数据分成不同的类别。

常用的监督分类方法有：最大似然分类、支持向量机分类、随机森林分类等。

-非监督分类：非监督分类是指利用高光谱数据本身的统计特性，将数据按照统计特性对其进行分类。

常用的非监督分类方法有：K-均值聚类、多元高斯聚类等。

4.地物解译与验证地物解译与验证是高光谱数据处理流程中的最后一步，其主要目的是对分类结果进行解译和验证，以评估分类的准确性。

envi高光谱数据处理流程
envi高光谱数据处理流程是一种非常常用的数据处理方法，主要应用于高光谱遥感数据处理。

其主要流程包括：数据预处理、光谱反射率计算、特征提取与分类等几个步骤。

1、数据预处理：数据预处理包括数据校正、波长校准及大气校正等过程。

其中，数据校正主要是将数据进行去背景、去噪、去影响等处理。

波长校准是将采集到的数据进行波长校准，保证数据的准确性。

大气校正是将采集的数据进行大气校正，降低大气对数据的影响。

2、光谱反射率计算：光谱反射率计算是将采集到的数据进行转换，得到地表反射率信息。

这个过程主要通过将采集到的数据进行比对处理，计算出地表反射率。

3、特征提取：特征提取是将采集到的数据进行特征分析，得到地物分类信息。

这个过程主要通过对采集到的数据进行分析，计算出每个波段的特征，然后根据这些特征进行分类。

4、分类：分类是将采集到的数据进行分类，识别出地表不同的类别。

这个过程主要通过将采集到的数据进行分析，然后根据不同的特征进行分类，最终得到地表不同的类别。

总之，envi高光谱数据处理流程是一个比较全面、细致的数据处理方法，可以有效地对高光谱遥感数据进行处理，得到准确的地表信息。

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高光谱数据分析ENVI操作手册1.常见参数选择主菜单→File→Preferences●用户自定义文件（User Defined Files）图形颜色文件，颜色表文件，ENVI的菜单文件，地图投影文件等。

需重启ENVI ●默认文件目录(Default Directories)默认数据目录，临时文件目录，默认输出文件目录，ENVI补丁文件、光谱库文件、备用头文件目录等，需重启ENVI。

●显示设置(Display Default)可以设置三窗口中各个分窗口的显示大小，窗口显示式样等。

其中可以设置数据显示拉伸方式（Display Default Stretch），默认为2%线性拉伸。

●其他设置(Miscollaneous)制图单位（Page Unit），默认为英寸（Inches），可设置为厘米（Centimeters）还有缓冲大小（cache size），可以设置为物理内存的50-75%左右。

Image Tile Size不能超过4M。

2.显示图像及其波谱2.1.打开文件●主菜单，Open Image File→文件名.raw。

●或Window→Available Bands List→File →Open Image File→文件名.raw。

2.2.显示图像●显示单波段灰度级图像：Gray color,选择的波段一般是图像显示最清晰的波段。

●显示伪彩色图像：RGB color，选择具有明显吸收谷、强烈反射作用和所含信息量较大的波段作为彩色合成RGB波段。

●显示真彩色图像：波段列表（Available Bands List）中，右键→Load TrueColor 。

●图像保存：Display窗口，File→Save Image As→Image File，选择输出格式、路径和名称，OK。

●动画显示：Display窗口，Tools→Animation，动态显示各波段图像，能很快的分辨出包含信息量较多的波段。