用envi软件进行哨兵2 影像的增强处理1、遥感影像对比度增强 2、遥感影像代数运算 要求画出研究区域各地物的波谱特征曲线图。 3、遥感影像图像变换 包括K-L变换和K-T变换。

### 使用ENVI软件对Sentinel-2影像进行多种增强处理 #### 对比度增强 为了提高图像的视觉效果，在ENVI中可以应用直方图拉伸来完成对比度增强。打开待处理的Sentinel-2文件后，通过菜单栏选择`Enhance > Histogram Stretch...`选项进入设置界面。在此处可以选择线性、指数等多种类型的拉伸方式，并调整参数直至满意为止[^1]。 ```python import envi envi.start() session = envi.Session() # 加载sentinel-2数据集 dataset_path = "path_to_sentinel_2_image" image = session.open_file(dataset_path) # 应用直方图拉伸 stretched_image = image.stretch_histogram(method='linear', min_percent=0.5, max_percent=99.5) ``` #### 代数运算 对于需要执行加减乘除等基本算术操作的情况，可以在命令行输入相应的表达式来进行计算。具体来说，先加载两个或多幅参与运算的数据层至工作区；接着转到`Basic Tools > Band Math`功能模块下编写公式并运行之。例如求取两波段间差异可写成`(b1-b2)`的形式[^2]。 ```python from spectral import * # 定义新的波段组合逻辑 new_band_expression = "(float(b1)-float(b2))" # 创建BandMath对象用于定义和评估数学表达式 resulting_band = stretched_image.expression(new_band_expression) ``` #### 绘制波谱特征曲线图 选取感兴趣的目标样本点之后，借助内置工具即可轻松获取其反射率随波长变化的趋势图表。这一步骤涉及从主界面上点击`Plot > Spectral Signature Plot`按钮启动绘图向导程序，随后按照提示逐步选定目标像素位置及其所属类别标签信息以便后续分析比较[^3]。 ```matlab % MATLAB代码片段展示如何读取特定像元的位置坐标并生成对应的光谱响应函数图形 [row, col] = ginput(); % 获取用户交互指定的空间索引值 figure; plot(image(row,col,:), 'LineWidth', 2); xlabel('Wavelength (nm)'); ylabel('Reflectance'); title(['Spectral Profile at Location (' num2str(row) ', ' num2str(col) ')']); grid on; ``` #### K-L 和 K-T 变换 这两种方法均属于多维空间转换范畴内的降维算法，前者基于统计学原理而后者则更侧重物理意义解释。实施过程中需调用专门设计好的插件或者脚本实现自动化流程控制。以K-L为例，可通过安装额外组件如Multispec支持该特性，而对于K-T变换，则往往依赖于第三方库的支持或是自定义开发相应的小型应用程序接口(API)[^4]。 ```r library(hyperSpec) data <- read.spc("your_data_file") # 导入hyperSpec格式的数据源 kl_transformed <- prcomp(t(data), center = TRUE, scale. = FALSE)$x # 进行KL变换 kt_transformed <- apply(kl_transformed, MARGIN=c(1,2), FUN=function(x){return(exp(-sum((x-mean(x))^2)))}) # 自定义KT变换过程 write.csv(as.data.frame(cbind(wavelengths(data), kl_transformed)), file="output_kl.csv", row.names=F) write.csv(as.data.frame(cbind(wavelengths(data), kt_transformed)), file="output_kt.csv", row.names=F) ```