ENVI批量批量提取高光谱图像平均反射率
时间: 2023-05-27 22:02:01 浏览: 654
步骤:
1. 打开ENVI软件,选择"Batch Processing"窗口,点击"New Task"按钮创建一个新任务。
2. 在"Filename/Filepath"栏中,选择需要批处理的高光谱图像。
3. 在"Algorithm"栏中,选择"Batch Processing"下的"Radiometric Calibration",点击"Add"按钮添加该处理步骤。
4. 在"Radiometric Calibration"栏中,选择"Radiance to Reflectance"选项,并勾选"Specify user-defined options"选项。
5. 在"User-defined options"栏中,输入"Lambertian reflectance"选项,然后选择"Save and Close"按钮保存并返回"Batch Processing"窗口。
6. 在"Algorithm"栏中,选择"Batch Processing"下的"Statistics",点击"Add"按钮添加该处理步骤。
7. 在"Statistics"栏中,选择 "Average"选项,并输入输出的文件路径和名称。点击"Save and Close"按钮保存并返回"Batch Processing"窗口。
8. 点击"Run Task"按钮开始批量处理,ENVI将按照选择的处理步骤依次处理每个输入图像并输出平均反射率结果。
相关问题
无人机多光谱图像envi提取ROI
### 使用ENVI处理无人机多光谱图像以提取ROI
#### 准备工作
确保已安装并配置好ENVI软件环境。对于来自无人机的多光谱图像,通常需要先完成一系列预处理步骤来提高后续分析的质量。
#### 预处理阶段
1. **辐射标定**
多光谱图像是通过特定传感器捕捉不同波段的信息而形成的。为了使这些数据能够真实反映地物表面特性,需执行辐射标定转换原始DN值为物理量级如反射率[^2]。
2. **几何校正**
利用SIFT算法或其他方法对图像实施几何校正,消除因镜头畸变等因素造成的偏差,并确保相邻图片间良好的拼接效果。这一步骤有助于创建高质量的无缝马赛克影像[^4]。
3. **大气校正(可选)**
如果应用场景要求更高的精度,则可能还需要做进一步的大气校正,去除由空气散射和吸收引起的影响。
#### 提取感兴趣区域(ROI)
##### 启动ENVI ROI Tool
进入`Basic Tools -> Regions of Interest (ROI)`菜单启动ROI工具栏;也可以直接点击主界面上方快捷按钮打开它[^3]。
##### 创建新的矢量文件用于存储ROI
选择`File->New Vector File...`,指定保存位置与格式(.shp,.aml等),此操作将建立一个空白容器等待用户绘制具体边界。
##### 绘制ROI
- 在主显示窗口内浏览目标场景;
- 当定位至所需关注部位时,切换到ROI面板下的Draw选项卡;
- 根据实际情况选用Polygon,Rectangle,Circle,Ellipse四种形状之一作为轮廓模板;
- 左键单击开始画线直至闭合形成封闭图形即代表选定了一片兴趣区;
- 对于复杂形态还可以借助Freehand模式自由勾勒边缘曲线。
##### 编辑和完善ROI属性
一旦完成了初步描绘之后,可以通过双击现有对象调整其顶点坐标或整体移动方位角大小;另外记得补充描述文字标签以便日后识别区分各个样本类别。
##### 导出结果
最后当所有必要的ROI都被标记完毕以后,应当将其导出成为独立的数据集供下一步建模训练或是统计分析所用。一般情况下推荐输出为Shapefile格式方便与其他GIS平台兼容交互。
```python
# Python脚本示例:批量导出多个ROI为shapefiles
import os
from envi import ENVIROIs # 假设有一个封装好的接口可以直接调用
envi_rois = ENVIROIs('path_to_your_roi_file')
output_dir = 'desired_output_directory'
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir)
for roi_name in envi_rois.names():
shapefile_path = os.path.join(output_dir, f"{roi_name}.shp")
envi_rois.export_as_shapefile(roi_name, shapefile_path)
```
envi提取光谱特征值
### 使用ENVI提取光谱特征值的方法
#### 工具概述
ENVI 是一款功能强大的遥感图像处理软件,支持高光谱数据分析、光谱特征提取等功能。以下是关于如何使用 ENVI 提取光谱特征值的具体操作说明。
---
#### 数据准备
在开始之前,需准备好以下内容:
- **高光谱数据**:确保数据已导入并经过必要的预处理(如辐射定标、大气校正等)。常见格式包括 ENVI 格式、HDF 格式或 NetCDF 格式[^3]。
- **样本点/感兴趣区域 (ROI)**:定义感兴趣的地理区域或特定像素点作为分析对象。
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#### 步骤详解
##### 1. 定义感兴趣区域 (ROI)
- 打开 ENVI 软件后加载高光谱影像。
- 在工具栏中找到 ROI 工具按钮,点击进入 ROI 创建模式。
- 使用鼠标绘制所需的 ROI 区域,或者通过坐标输入法创建精确的 ROI[^1]。
##### 2. 查看统计信息
- 在 ROI 工具窗口中选择 `Options` > `Statistics`,计算所选区域内所有像素的平均光谱和其他统计数据。
- 结果将以表格形式展示,包含均值、标准差、最大值和最小值等参数。
##### 3. 绘制光谱曲线
- 在统计结果窗口中,点击 `Plot` 按钮生成该 ROI 的平均光谱曲线。
- 曲线显示了不同波长下的反射率变化情况,有助于识别地物类型的光谱特征[^1]。
##### 4. 保存光谱数据
- 在光谱窗口中依次点击 `File` > `Save Plot As`,将当前光谱曲线保存为指定格式(如 ASCII 文件或其他兼容格式)以便后续分析或共享。
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#### 技术细节补充
- **光谱分辨率**:高光谱数据通常具有极高的光谱分辨率,在可见光到短波红外范围内可达纳米级别。这种精细程度使得每条光谱曲线能够反映独特的地物特性[^2]。
- **图谱合一**:高光谱数据不仅提供了丰富的空间信息,还嵌入了大量的光谱维度信息,形成了所谓的“图谱合一”特性[^2]。
- **多特征融合**:除了单纯的光谱特征外,还可结合纹理特征、形状特征等多种手段提升分类精度。然而需要注意的是,单纯的空间关系特征可能对旋转、缩放等因素较为敏感,因此建议综合考虑多种因素[^4]。
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#### 实际案例参考
假设正在研究某地区的植被健康状况,则可以通过上述方法提取植被的典型光谱特征,并进一步对比不同时间序列的变化趋势。如果涉及更复杂的场景分析,比如红树林生态系统评估,则还需要引入额外的支持向量机(SVM)算法或者其他机器学习模型辅助完成最终判别工作[^5]。
```python
# 示例代码片段:读取ENVI格式文件并访问部分波段数据
import spectral as spc
# 加载ENVI格式的数据
data = spc.open_image('example.hdr')
# 获取第一个波段的信息
band_data = data.read_band(0)
print(band_data.shape)
```
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#### 注意事项
- 确保使用的 ENVI 版本支持所需的功能模块;
- 对于大型数据集,提前优化内存分配策略以避免性能瓶颈;
- 如果需要批量处理多个样本点,可以编写脚本来自动化整个流程。
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