envi怎么用shp裁剪影像

### 如何使用 ENVI 工具通过 Shapefile (shp) 裁剪影像 #### 准备工作 在开始操作之前，需确认已安装并启动 ENVI 软件（建议版本不低于5.3），同时准备好待裁剪的遥感影像以及对应的矢量边界文件（Shapefile）。确保 Shapefile 的坐标系与遥感影像一致或兼容。 --- #### 操作流程说明 1. **加载数据** 启动 ENVI 并加载需要处理的遥感影像。可通过菜单栏中的 `File` -> `Open Image File...` 来完成此步骤[^1]。 2. **导入 Shapefile** 在软件顶部的搜索框中输入关键词 “Subset”，找到功能模块 `Subset Data From ROIs` 或类似的子集提取工具，并点击打开。随后按照提示选择已经准备好的 Shapefile 文件作为裁剪区域[^2]。 3. **配置参数** 进入到具体的设置页面之后： - 对于是否屏蔽掉感兴趣区域外的数据 (`Mask Pixels Outside of ROI`) ，应设为 Yes； - 将背景填充值设定成 0 （或者其他适合数值）以便区分有效像素和无效部分； - 明确指定最终输出成果保存的位置及其命名方式等细节信息[^2]。 4. **执行裁剪** 完成以上各项准备工作以后，只需简单按下 OK 键即可让程序自动运行整个过程直至结束。等待片刻后就能获得按给定 shape 边界精确切割出来的新的栅格图片了[^1]。 5. **验证结果** 结果生成完毕后可以立即预览效果看是否有误或者不符合预期之处；如果一切正常则可进一步用于后续分析研究当中去[^1]。 ```python # 示例代码片段展示如何调用ENVI API 实现自动化脚本化裁剪(仅作参考) import envi def clip_image_with_shp(input_raster_path, output_raster_path, shp_file): """ 使用ENVI库基于shapefile裁剪影像 参数: input_raster_path (str): 输入原始影像路径 output_raster_path (str): 输出裁剪后的影像路径 shp_file (str): shapefile路径 返回: None """ session = envi.Session() # 加载影像 raster = session.openRaster(input_raster_path) # 设置ROI mask条件 roi_mask_params = { 'roi': shp_file, 'mask_outside_roi': True, 'background_value': 0 } # 创建子集对象 subset_task = session.createTask('SubsetFromROITask') subset_task.setInputProperties(raster.properties()) subset_task.setRoiParameters(**roi_mask_params) # 执行任务并保存结果 result = subset_task.execute() result.save(output_raster_path) if __name__ == "__main__": input_img = r"C:\path\to\your\raster.tif" output_img = r"C:\path\to\save\clipped_raster.tif" shapefile = r"C:\path\to\boundary.shp" clip_image_with_shp(input_img, output_img, shapefile) ``` --- #### 注意事项 - 如果发现裁剪的结果不理想，请仔细核查所采用的投影系统是否匹配。 - 当遇到复杂多边形或多部件几何图形组成的 SHP 文件时，可能还需要额外考虑合并简化等问题来优化效率和质量[^1]。 ---