envi掩膜裁剪影像
时间: 2025-04-08 07:20:53 浏览: 49
### 使用 ENVI 对遥感影像进行掩膜裁剪的操作方法
在 ENVI 中对遥感影像进行掩膜裁剪是一项常见的预处理操作,其主要目的是通过矢量数据或感兴趣区域 (ROI) 来提取目标区域的影像部分。以下是具体实现方式:
#### 已有矢量文件或 ROI 的准备
如果已经具备矢量文件或定义好的 ROI,则可以直接用于创建掩膜文件。如果没有现成的数据,可以通过手动绘制 ROI 或导入外部矢量文件来完成。
#### 创建掩膜文件
1. **打开工具菜单**
在 ENVI 主界面中,依次点击 `Raster Management` -> `Masking` -> `Build Mask`[^1]。
2. **设置参数**
打开 Build Mask 对话框后,选择输入的遥感影像作为基础数据源,并指定已有的矢量文件或 ROI 文件作为掩膜依据。此时可以选择保留矢量边界内的像素或将边界外的内容设为掩膜区。
3. **生成掩膜图像**
完成上述配置之后执行操作,软件会自动生成一个新的二值化掩膜图层,其中有效像元通常被标记为数值 “1”,而屏蔽掉的部分则赋值为 “0”。
#### 应用掩膜至原始影像
为了实际去除不需要的信息并保存最终成果,还需要进一步将此掩膜作用于原影像之上:
- 返回主界面上方功能条寻找相应选项路径:`Basic Tools` 下拉列表中的 `Apply Mask to Data File...` 命令项[^2];
- 接下来弹出窗口里加载先前制作完毕的那个黑白模板以及待处理的目标图片集;最后确认各项设定无误便可启动转换流程。
另外值得注意的是,在某些特定场景下可能还会涉及到后续分类分析环节前先施行最大似然法(Maximum Likelihood Classification)之类监督学习算法步骤的情况。
对于更精确的空间范围限定需求而言,除了借助矢量化对象构建遮罩之外,也可以单纯依靠坐标系内矩形块状选取模式达成目的——即采用“Spatial Subset”机制来进行规则形状切割作业[^3]:
```plaintext
File → Save As… → Choose Format(like ENVI TIFF…) → Spatial Subset…
```
以上便是整个基于ENVI平台针对卫星拍摄所得资料实施局部截取的核心要领概述。
```python
# 示例代码片段展示如何调用IDL编写简单的脚本来自动化这一过程
; 加载必要的库函数
compile_opt idl2
; 设定工作目录与读入底图
cd, 'C:\path\to\your\data'
img = read_envi('input_image.bsq')
; 导入预先存在的shp格式轮廓线要素集合
vec_data = shapefile_read('boundary.shp')
; 构建布尔型数组形式表达式代表空间过滤条件
mask_arr = make_array(size(img), value=0b)
for i=0L,n_elements(vec_data)-1 do begin
poly_coords = vec_data[i].geometry.coordinates
mask_arr[polyfillv(poly_coords[*,0],poly_coords[*,1])] = 1b
endfor
; 将逻辑索引映射回物理位置从而获取子集视图
masked_img = img[*where(mask_arr eq 1)]
; 输出结果存盘
write_envi,'output_masked_image', masked_img
```
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