envi影像DN值去除0值

### 如何在ENVI中移除分类图像的背景值 对于已有的分类图像，在ENVI中可以通过调整数据忽略值（Data Ignore Value）的方式有效地去除背景值。当面对带有黑色边缘或其他不需要区域的情况时，通过设定特定像素值为忽略状态能够实现这些区域不在后续分析中被考虑。 #### 设置 Data Ignore Value 属性 为了使某些像元不再参与计算或显示，可以在ENVI Toolbox里选择 `Raster Management` → `Edit ENVI Header` 来编辑头文件信息[^1]。接着定位至待处理影像并添加 `Data Ignore Value` 参数，通常情况下会将此参数设为0因为大多数时候未覆盖区间的DN值即为零；完成设置后确认保存修改。 #### 修改 Masked Pixels 类的颜色与名称 另外一种方式是在Layer Manager面板内操作：右键单击代表背景类别的项（通常是masked pixels），然后选取菜单中的选项以改变其颜色以及类别名。这一步骤有助于更直观地区分不同类型的地物特征，并且可以让原本作为背景的部分变得透明或者采用其他易于辨识的颜色[^4]。 ```python # Python伪代码示例用于说明概念而非实际运行命令 def remove_background(image_path): """ 移除给定路径下ENVI格式图片的背景值 :param image_path: 图片存储位置字符串 """ import envi # 假设有这样一个库来进行ENVI相关操作 img = envi.open_image(image_path) # 设定忽略的数据值为0 img.set_data_ignore_value(0) # 更改MaskedPixels类名为TransparentBackground并将颜色变为全白 mask_class = img.get_masked_pixels() mask_class.rename('Transparent Background') mask_class.change_color((255, 255, 255)) ``` 上述方法适用于那些希望保留原始数据结构的同时又不想让不必要的背景干扰最终结果的情形。值得注意的是，如果想要进一步利用这些经过预处理的数据集进行定量分析，则还需要确保所使用的软件包支持对设置了ignore value字段的数据集正确解析。

<think>好的，用户想了解如何使用ENVI进行遥感影像解译，需要方法教程。首先，我需要回忆ENVI的基本操作和解译流程。记得解译通常包括目视解译和计算机解译两种，用户可能需要两种方法的指导。根据提供的引用，引用[1]和[2]分别讨论了目视解译和计算机解译，引用[3]提到了制作土地利用专题图的步骤。我应该结合这些引用内容，分步骤说明解译过程。 首先，用户可能需要了解准备工作，比如数据导入和预处理，如辐射定标、大气校正、图像融合和裁剪。这些步骤在引用[3]中提到了影像裁剪和RGB波段组合，所以需要详细说明。 接下来是目视解译部分，需要解释如何根据色调、形状等要素判读地物，并可能涉及创建ROI和分类结果导出。引用[1]中的目视解译方法可以支持这部分内容。 然后是计算机解译，包括监督分类和非监督分类。监督分类需要选择样本和分类器，引用[2]中的内容可以引用到这里。此外，分类后处理和精度评估也是重要步骤，需要提及混淆矩阵和Kappa系数。 最后，制作专题图，如引用[3]中提到的土地利用图，需要说明如何设置符号系统和添加图例等。可能还要提到导出和报告生成。 用户可能遇到的问题包括如何选择分类方法、处理后的精度提升以及专题图制作技巧，所以在相关问题部分需要涵盖这些方面。同时，确保所有数学公式正确使用LaTeX格式，比如混淆矩阵的Kappa系数公式。检查是否有遗漏的步骤，并确保引用正确标记。</think>### ENVI遥感影像解译方法教程 #### 一、数据准备与预处理 1. **数据导入** 在ENVI中通过`File > Open`加载遥感影像（如Landsat、Sentinel等），支持多光谱、高光谱和SAR数据[^3]。 2. **辐射定标与大气校正** 使用`Radiometric Correction`工具消除传感器噪声和大气干扰，公式为： $$L_{\lambda} = \text{Gain} \times DN + \text{Offset}$$ 其中$L_{\lambda}$为辐射亮度，$DN$为原始像素值。 3. **图像融合与裁剪** 对多光谱数据可通过`Image Sharpening`提升空间分辨率，并利用`Subset Data via ROIs`裁剪研究区域[^3]。 --- #### 二、目视解译方法 1. **地物判读标志建立** - **色调/颜色**：水体呈深蓝色，植被为红色（假彩色合成） - **形状/纹理**：建筑呈现规则几何形状，森林具有粗糙纹理[^1] 2. **交互式解译流程** ```text Tools > Region of Interest (ROI) > 绘制多边形/矢量边界 > 标注地物类型 ``` 分类结果可通过`File > Export > Shapefile`导出[^1]。 --- #### 三、计算机解译方法 1. **监督分类** - **样本选择**：在`ROI Tool`中采集训练样本（如农田、水体、城市等） - **分类器选择**：支持最大似然法、支持向量机（SVM）等，SVM决策函数为： $$f(x) = \text{sign}(\sum_{i=1}^n \alpha_i y_i K(x_i, x) + b)$$ 其中$K(x_i, x)$为核函数[^2] 2. **非监督分类（ISOData）** 通过`Unsupervised Classification`自动聚类，适合先验知识不足的场景。 3. **分类后处理** - 使用`Majority/Minority Analysis`去除椒盐噪声 - 通过`Confusion Matrix`计算总体精度和Kappa系数： $$Kappa = \frac{P_o - P_e}{1 - P_e}$$ $P_o$为观测精度，$P_e$为期望精度[^2] --- #### 四、专题图制作 1. **土地利用制图** 在`Layer Manager`中右键选择`Change RGB Bands`，设置近红外-红-绿波段组合（标准假彩色） 2. **符号系统配置** ```text Edit > Color Mapping > 按地物类型分配颜色 Tools > Annotation > 添加比例尺/图例 ``` 3. **成果输出** 通过`File > Export Map`生成GeoTIFF/PDF格式专题图，支持ArcGIS兼容格式[^3]。 ---