ENVI操作技巧：10大提升工作效率的必备方法

 # 摘要 ENVI软件作为一款功能强大的遥感图像处理工具，广泛应用于环境监测、城市规划和农业管理等领域。本文系统地介绍了ENVI的界面布局和基础操作方法，深入探讨了图像处理与分析的技巧，包括图像预处理、分类、特征提取以及多光谱和高光谱图像的分析。同时，本文还涵盖了自动化批处理技术，强调了脚本编写和二次开发在提高工作效率方面的重要性。最后，通过几个案例分析和实战演练，展示了ENVI在实际应用中的强大功能和灵活性。本文旨在为遥感数据处理人员提供全面、实用的技术指南，以提升其图像分析的技能和效率。 # 关键字 ENVI软件；图像处理；自动化批处理；IDL脚本；遥感分析；案例研究 参考资源链接：[使用ENVI进行高光谱分析：地物识别与MNF变换实践](https://wenku.csdn.net/doc/2n3qvv0jex?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. ENVI软件界面与基础操作 ## 1.1 ENVI界面概览 ENVI（Environmental Research Institute）是一款广泛应用于遥感数据处理与分析的软件，它提供了强大的图像处理能力。启动ENVI后，首先映入眼帘的是其直观的用户界面，包含了菜单栏、工具栏、图层管理器和主视图区域。用户可以在主视图区域查看和分析图像数据，而图层管理器则用于管理打开的数据集，类似于图像的图层叠加。 ## 1.2 数据导入与基本操作 要开始使用ENVI进行数据处理，首先需要导入遥感数据。用户可以通过点击“File”菜单下的“Open”选项，选择相应文件格式（如`.img`, `.tif`等），将图像数据导入到ENVI中。导入的数据会显示在主视图区域，并在图层管理器中以图层形式呈现。ENVI提供了缩放、平移、旋转和裁剪图像的基础操作工具，使得对图像的初步处理变得简单直观。 ## 1.3 工作环境的个性化设置 ENVI允许用户根据个人习惯和需求定制工作环境。用户可以通过“Options”菜单下的“Preferences”选项进行个性化设置，如调整界面布局、设置快捷键、更改颜色表等。个性化设置能够帮助提高工作效率，使工作过程更加顺畅。在进行基础操作熟悉后，用户将能够更高效地利用ENVI软件进行复杂的图像处理与分析任务。 # 2. 图像处理与分析技巧 ## 2.1 图像预处理技巧 在遥感数据处理与分析中，图像预处理是极其重要的步骤，它直接关系到后续分析的准确性和可靠性。图像预处理主要包括图像校正和图像裁剪与重采样两个部分。 ### 2.1.1 图像校正 图像校正的目的是消除由于传感器和平台引起的图像畸变，使图像与实际地理空间坐标系统对应。这一过程包括几何校正和辐射校正。 **几何校正**是基于地面控制点（GCPs）来校正图像的几何畸变，主要通过建立图像坐标与地理坐标之间的关系模型，实现图像到地面坐标的精确转换。 ```idl ; IDL 代码示例：使用 ENVI 的几何校正工具 pro envi_geometric_correction ; 加载需要校正的图像 img = ENVI(/HEADLESS) img = img.Open( 'path_to_image_file' ) ; 设置地面控制点 control_points = ENVI_GetTaskControlPoints('GEOMETRIC_CORRECTION', InputProcedure='IMAGE_TO_GROUND') ; 进行几何校正 ENVI(task='GEOMETRIC_CORRECTION', InputProcedure='IMAGE_TO_GROUND', InputFile=img, OutputFile='corrected_image_path', GCPs=control_points) end ``` **辐射校正**则是对遥感图像进行辐射标准化处理，校正由于大气散射、吸收等因素造成的辐射失真。它包括辐射定标和大气校正。 辐射定标是根据传感器获取的数据值转换为物理单位，如反射率或者亮度温度。而大气校正是为了消除大气对电磁波传播的影响，通常采用大气传输模型进行校正。 ### 2.1.2 图像裁剪与重采样 图像裁剪通常是为了提取感兴趣区域（ROI）或减少数据量，从而加快处理速度。而图像重采样，则是用于将图像像素与不同的空间分辨率相匹配。 ```idl ; IDL 代码示例：使用 ENVI 进行图像裁剪与重采样 pro envi_image_cropping_resampling img = ENVI(/HEADLESS) img = img.Open( 'path_to_image_file' ) ; 设置裁剪区域的坐标（左上角和右下角） cropping_region = [x_min, y_min, x_max, y_max] ; 裁剪图像 cropped_img = img.Crop( cropping_region ) ; 设置新的空间分辨率 new_resolution = [dx, dy] ; 重采样图像 resampled_img = img.Resample( new_resolution ) end ``` 裁剪与重采样过程中，需要精确控制区域和分辨率的选择，以保证处理后的图像能够满足研究或应用需求。 ## 2.2 图像分类与特征提取 图像分类是将图像中的像元分配到不同的类别中，其目的是为了识别和区分不同的地物类型。分类方法主要有监督分类和非监督分类。 ### 2.2.1 监督与非监督分类方法 **监督分类**需要用户提供一定数量的已知类别的样本（训练集），通过这些样本训练分类器，然后对整个图像进行分类。 ```idl ; IDL 代码示例：使用 ENVI 进行监督分类 pro envi_supervised_classification img = ENVI(/HEADLESS) img = img.Open( 'path_to_image_file' ) ; 定义训练样本 training_samples = ENVI_GetTaskTrainingSamples('SUPERVISED_CLASSIFICATION') ; 执行监督分类 ENVI(task='SUPERVISED_CLASSIFICATION', InputFile=img, OutputFile='classified_image_path', TrainingSamples=training_samples) end ``` 与之相对的**非监督分类**则不需要训练样本，它通过聚类分析将像元分组，通常是基于像元的光谱特征相似性。 ### 2.2.2 特征提取技术 特征提取是从图像数据中识别和提取重要信息的过程。这些特征包括地物的纹理、形状、大小、光谱特征等。 ```idl ; IDL 代码示例：使用 ENVI 进行特征提取 pro envi_feature_extraction img = ENVI(/HEADLESS) img = img.Open( 'path_to_image_file' ) ; 应用特征提取技术，例如纹理分析 texture_img = img.TextureAnalysis() ; 输出提取后的特征图像 ENVI_WriteRaster, texture_img, 'texture_image_path', /WRITE end ``` 特征提取技术可以帮助分析人员更好地理解和解释图像内容，是遥感图像分析的重要手段之一。 ## 2.3 多光谱和高光谱图像分析 多光谱和高光谱图像包含了丰富的光谱信息，为地物分类、矿产和植被的识别提供了大量的可能。 ### 2.3.1 波段运算和指数计算 波段运算和指数计算是利用图像不同波段的光谱数据进行数学运算，从而得到新的图像信息。常见的指数计算包括归一化植被指数（NDVI）、比值指数等。 ```idl ; IDL 代码示例：使用 ENVI 进行波段运算 pro envi_band_calculation img = ENVI(/HEADLESS) img = img.Open( 'path_to_image_file' ) ; 选择参与计算的波段 band_list = [2, 3] ; 假设使用第2波段和第3波段 ; 计算波段间的差值 diff_img = img.Subtract(band_list[1]) - img.Subtract(band_list[0]) ; 计算NDVI ndvi_img = img.Divide((img.Subtract(band_list[0]) + img.Subtract(band_list[1]))) ; 输出计算后的图像 ENVI_WriteRaster, diff_img, 'difference_image_path', /WRITE ENVI_WriteRaster, ndvi_img, 'ndvi_image_path', /WRITE end ``` ### 2.3.2 矿物与植被识别方法 多光谱和高光谱图像为矿物与植被识别提供了有力的工具。矿物识别常用的方法是光谱角分类（SAM），而植被识别则多用NDVI等指数进行。 ```idl ; IDL 代码示例：使用 ENVI 进行矿物与植被识别 pro envi_mineral_vegetation_recognition img = ENVI(/HEADLESS) img = img.Open( 'path_to_image_file' ) ; 应用光谱角分类器进行矿物识别 mineral_map = img.SpectralAngleMapper() ; 应用NDVI进行植被指数分析 vegetation_map = img.NDVI() ; 输出识别结果 ENVI_WriteRaster, mineral_map, 'mineral_map_path', /WRITE ENVI_WriteRaster, vegetation_map, 'vegetation_map_path', /WRITE end ``` 这些方法的应用可以帮助用户深入理解地表覆盖类型，为地质勘查、生态评估等领域提供科学支持。 ## 2.4 图像融合与增强 图像融合是指将同一地区的多源遥感图像数据合成为一个单一图像的过程。它旨在综合多个图像的优点，提高图像的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。常用方法包括主成分分析（PCA）融合和波段选择融合。 ```idl ; IDL 代码示例：使用 ENVI 进行图像融合 pro envi_image_fusion img1 = ENVI(/HEADLESS) img1 = img1.Open( 'path_to_image_file_1' ) img2 = ENVI(/HEADLESS) img2 = img2.Open( 'path_to_image_file_2' ) ; 选择主成分分析（PCA）融合 fused_img_pca = img1.PCAFusion( img2 ) ; 选择波段选择融合 fused_img_band = img1.BandFusion( img2, BandList=[1, 2, 3] ) ; 输出融合后的图像 ENVI_WriteRaster, fused ```