### ENVI 分类中选点知识点详解 #### 一、ENVI软件简介及应用领域 ENVI(Environmental Systems Research Institute - ENvironmental Visualizer)是一款专业级别的遥感图像处理与分析软件,广泛应用于地质勘查、环境监测、农业、林业、城市规划等多个领域。通过ENVI,用户可以对遥感数据进行预处理、校正、分析以及分类等操作,从而获取有价值的信息。 #### 二、ENVI中的区域兴趣点(ROI)及其作用 在ENVI中,**区域兴趣点(Region of Interest, ROI)**是指用户在遥感图像上选定的具有特定意义的区域或点。这些ROI可用于多种目的,如特征提取、统计分析、监督分类训练等。通过创建和分析ROI,可以帮助研究者深入了解特定地理区域的性质和变化。 #### 三、案例分析:利用ENVI进行矿区内外植被差异性分析 根据题目描述,“在遥感影像上选取一些感兴趣的特征点,在ENVI中做统计,查看植被在远离矿区和矿区内的差别”,我们可以通过以下步骤来进行分析: 1. **选择特征点**:需要在遥感图像上选择代表矿区内外不同植被类型的特征点。这些特征点应尽可能地覆盖不同的植被类型,并且能够反映矿区内外植被的不同状态。 2. **创建ROI**:对于每个特征点,创建一个ROI。从提供的部分内容可以看出,每个ROI包含了多个点的信息,包括坐标位置和不同波段的反射率值。例如,第一个ROI包含了53个点的数据。 3. **数据分析**: - **计算统计量**:对于每个ROI,可以计算其平均反射率、标准差等统计量,以了解该区域内植被的光谱特性。 - **比较矿区内外差异**:通过对比矿区内外不同ROI的统计结果,可以直观地看出两地植被在光谱特性上的差异。 4. **结果解读**:根据统计结果,分析矿区活动是否对周边植被产生了影响,比如植被覆盖度的变化、健康状况的改变等。 #### 四、具体操作步骤 1. **打开遥感影像**:在ENVI软件中打开待分析的遥感影像。 2. **创建ROI**:使用ROI工具在图像上创建感兴趣区域。根据题目描述,这里主要关注的是矿区内外的植被分布情况。 3. **提取ROI属性**:对于每个创建的ROI,导出其属性数据,包括但不限于位置坐标、各波段反射率值等。 4. **统计分析**:使用ENVI内置的统计工具对提取的数据进行分析,如计算均值、标准差等统计量。 5. **结果可视化**:将分析结果以图表形式展示出来,以便更直观地观察植被在矿区内外的差异。 #### 五、示例数据解析 提供的部分内容展示了部分ROI的详细信息,包括坐标位置、经纬度和不同波段的反射率值等。通过这些数据,我们可以进一步分析植被的光谱特性。例如,第1个ROI包含53个点的数据,这些点分布在不同的位置,具有不同的反射率值。通过对这些数据的统计分析,可以得到该区域内植被的平均反射率、标准差等指标,进而评估植被的状态和变化。 #### 六、结论 通过在ENVI中选取矿区内外的植被特征点并进行统计分析,可以有效地识别和量化植被的变化情况,为矿区环境影响评价提供科学依据。此外,通过对不同波段反射率值的分析,还可以深入探究植被生长状态与矿区活动之间的关系,为环境保护和生态恢复提供技术支持。













; Number of ROIs: 1
; File Dimension: 8725 x 7803
;
; ROI name: Ô¶Àë¿óÇøµÄÖ²±»
; ROI rgb value: {255, 255, 0}
; ROI npts: 53
; ID X Y Map X Map Y Lat Lon B1 B2 B3 B4 B5 B6
1 4367 1033 455871.75 3912437.25 35.354248 116.514311 75 56 44 80 54 28
2 4237 1047 452166.75 3912038.25 35.350480 116.473557 73 56 42 84 56 30
3 4237 1048 452166.75 3912009.75 35.350223 116.473559 71 55 39 85 51 26
4 4343 1063 455187.75 3911582.25 35.346509 116.506830 74 54 41 80 52 28
5 4270 1067 453107.25 3911468.25 35.345385 116.483941 76 55 40 83 54 26
6 4296 1069 453848.25 3911411.25 35.344906 116.492098 73 55 38 91 53 28
7 4236 1120 452138.25 3909957.75 35.331720 116.473365 72 57 44 84 54 27
8 4236 1121 452138.25 3909929.25 35.331463 116.473367 76 54 42 84 53 27
9 4259 1128 452793.75 3909729.75 35.329695 116.480591 74 56 41 81 55 28
10 4267 1129 453021.75 3909701.25 35.329449 116.483101 75 54 42 82 52 27
11 4101 1137 448290.75 3909473.25 35.327160 116.431063 75 58 45 85 55 29
12 4094 1138 448091.25 3909444.75 35.326892 116.428870 75 56 41 82 57 28
13 4094 1146 448091.25 3909216.75 35.324836 116.428884 74 57 47 83 59 31
14 4096 1182 448148.25 3908190.75 35.315588 116.429576 75 55 45 77 58 27
15 4105 1183 448404.75 3908162.25 35.315345 116.432400 74 57 43 82 58 29
16 4530 1215 460517.25 3907250.25 35.307674 116.565690 79 61 46 80 52 28
17 4482 1229 459149.25 3906851.25 35.304021 116.550662 76 58 44 83 59 31
18 4333 1312 454902.75 3904485.75 35.282509 116.504084 77 56 46 82 50 24
19 4159 1324 449943.75 3904143.75 35.279190 116.449575 73 55 43 81 56 27
20 4187 1336 450741.75 3903801.75 35.276146 116.458370 73 57 44 80 51 27
21 4189 1345 450798.75 3903545.25 35.273836 116.459012 74 54 39 79 54 27
22 4188 1345 450770.25 3903545.25 35.273834 116.458699 75 56 42 78 56 28


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