ENVI实验指导书 - 图文

遥感图像处理实验指导

实验一 图像处理软件ENVI4功能介绍 实验二 影像的配准 实验三 图像融合

实验四 波段组合计算及图像增强 实验五 图像分类 实验六 地图制图

1

实验一 图像处理软件ENVI4功能介绍

1 ENVI4支持文件格式

ENVI使用的是通用的栅格数据格式，包含一个简单的二进制文件和一个相关的ASCII的头文件。读该文件格式允许ENVI使用几乎有的影像文件，包括那些自身嵌入头文件信息的影像文件。

通用的栅格数据都会存储为二进制的字节流，通常它将以BSQ（按波段顺序）、BIP（波段按像元交叉）或者BIL（波段按行交叉）的方式进行存储。

ENVI软件支持的数据类型，包括字节型，整型，无符号整型，长整型，无符号长整型，浮点型，双精度浮点型，复数型，双精度复数型，64位整型，以及无符号64位整型。 2 ENVI的窗口和显示

使用ENVI软件时，打开图像通常有三个窗口，即主影像窗口（Main Image Window）、滚动窗口（Scroll Window）和缩放窗口（Zoom Window），见图1.1。

图1.1 ENVI显示窗口组：主影像窗口、滚动窗口和缩放窗口

2

2.1 ENVI主菜单

ENVI主菜单位于显示窗口的顶部，在默认情况下，它显示于主影像窗口的顶部，并提供交互式的影像显示和分析功能，见图1.2。如果所选的显示组中不包括主影像窗口，那么菜单将会出现在滚动窗口或者缩放窗口的顶部，同ENVI其他的菜单一样，从该菜单中可以选择任意的菜单选项。此外，在任何一个显示窗口点击右键会弹出一个快捷菜单。通过这个菜单可以访问显示函数，也可以改变显示的设置。

图1.2主影像窗口中的overlay菜单和快捷菜单

2.2 可用波段列表

ENVI可以打开影像文件或者这些文件中的单个波段。可用波段列表（Available Bands List）是一个特殊的ENVI对话框，它包括了所以被打开文件中可用的影像波段，以及与此相关的地图信息列表，见图1.3。使用波段列表可以把彩色和灰阶影像加载到一个显示窗口中，可以直接打开一个新的显示窗口，也可以点击对话框底部的Display按钮，并从中选择显示窗口号，打开相应的显

3

示窗口，然后点击Gray Scale 或者RGB单选按钮，再从列表中点击波段名，选择所需要的波段，加载显示影像。

提示：如果加载的是单波段影像，可以直接在波段上双击来完成。

图1.3可用波段列表对话框

3 ENVI基本功能

打开影像文件

首先启动ENVI软件，双击软件图标即可。要打开一个影像文件可以分以下几个步骤：

1 选择File→Open Image file。在屏幕上弹出文件选择对话框“Enter Input Data File”。

2 选择进入实验课程所提供的数据目录envidata中，双击打开文件夹，选择can_tm文件夹，从文件夹中选择can_tmr.img文件，然后点击ok。

3 在可用波段列表中就会显示刚才选择的文件can_tmr.img，使用鼠标左键

4

点击选择影像的显示方式（Gray Scale或RGB）。选择某个影像波段或三个波段进行显示，所选波段在标有“Selected Band”显示出来。

4 点击Load Band或Load RGB，将影像加载到一个新的显示窗口。 图像加载后，可以熟悉一下窗口的各个界面，以及对图像主窗口、滚动窗口和缩放窗口进行相关操作。

显示光标位置

要显示鼠标光标的位置和值，可以从主影像窗口菜单栏或者从ENVI主菜单栏中选择Window→Cursor Location/Value，或者在主影像窗口中点击鼠标右键，从弹出的快捷菜单中选择Cursor Location/Value。

接着在屏幕上出现的Cursor Location/Value对话框将显示出光标在主影像窗口。滚动窗口或者缩放窗口中的位置，见图1.4。该对话框还显示了十字丝光标所对应的哪个象素的屏幕颜色值和实际数据值。

要关闭这个对话框，可以在Cursor Location/Value对话框顶部的菜单中，选择file→cancel。

一旦Cursor Location/Value对话框打开以后，要隐藏或显示该对话框，可以在主影像窗口中双击鼠标左键即可。

图1.4 Cursor Location/Value对话框

显示影像剖面廓线

可以交互式的选择和显示X轴（水平）、Y轴（竖直）和Z轴（波谱）的剖面廓线图。这些剖面廓线图显示了穿过影像的横线X，纵线Y或者波谱波段Z的数据值。

1 从主影像窗口菜单栏中，选择Tools→Profiles→X profle，将会打开一个绘制窗口，该窗口将根据影像中所选择的行，绘制出一幅数值与列号（sample number）之间的关系曲线图，见图1.5。

5

2 重复上述过程，选择Y profile，绘制出一幅数据值与行号（line number）之间的关系曲线图。选择Z profile，绘制出相应的波谱面廓线图。

提示：也可以通过任意影像窗口中的快捷菜单，来打开Z轴波谱剖面廓线图。 3 选择Window→Mouse Button Descriptions，可以查看鼠标键在剖面廓线显示窗口中按键功能的描述。

4 放置好这三个剖面廓线窗口，以便能同时看到它们。

5 在影像上移动移动十字丝，查看这三幅影像剖面廓线图在新的位置上是怎样显示新的数据值。

6 从绘制图每个窗口中，选择File→Cancel，来关闭绘制窗口。

图1.5水平轴（X）、Y轴（竖直）和Z轴（波谱）剖面廓线绘制曲线图 进行快速对比拉伸

使用主影像窗口、缩放窗口或者滚动窗口中的默认参数和数据来进行快速对比度拉伸。选择主影像窗口菜单栏中的Enhance菜单，可以进行各种各样的对比度拉伸（线性拉伸，0－255间的线性拉伸，2％的线性拉伸、高斯拉伸、均衡化拉伸以及平方根拉伸）。

1 使用主影像窗口、缩放窗口或者滚动窗口中的影像作为拉伸数据源，尝试进行各种类型的拉伸变换。

2 比较在窗口显示组中线性、高斯、均衡及平方根拉伸后的结果。 显示交互式的散点图

ENVI可以绘制出两个所选影像的数值关系图，即分别选定这两个波段为X、Y轴，在平面坐标上绘制两者的散点图。

1 在主影像窗口菜单栏中，选择Tools → 2D Scatter Plots。接着Scatter Plot Band Choice对话框就会出现在屏幕上，在该对话框中选择要进行比较的两个影像波段。

6

2 选择其中一个波段作为X轴，另一个波段作为Y轴，然后点击OK，即可生成散点图。

3 一旦打开了散点图绘制窗口（图1.6）就可以将鼠标光标放在主影像窗口中的任意位置，并可以按住鼠标左键来拖动光标，此时，十字丝光标周围10×10范围内的像素在散点图中所对应的点将会用红色突出显示出来。

提示：选择Window→Mouse Button Descriptions 来显示不同的鼠标键在Scatter Plot显示窗口中的功能。

4 在主影像窗口上移动鼠标光标，观察所产生的跳跃像素（dancing pixels ）效果。

5 可以使用散点图来突出显示主影像窗口中含有对应波谱值的像素，将鼠标光标放在散点图窗口上，点击并拖动鼠标中间键。

6 在散点图菜单栏中，选择file→cancel 来关闭Scatter Plot 窗口。

图1.6 一个交互式的散点图，对波段2和波段3进行比较

加载一幅彩色图像

1如果屏幕上没有显示可用波段列表对话框，那么在ENVI主菜单栏中，选择Window →Available Bands list，打开该对话框，如图1.3。

注意：如果没有打开影像，那么在ENVI主菜单中，选择File→Open Image File，然后选择一个要打开的影像。接着该影像的波段就加载到可用波段列表中。

7

2 点击RGB单选按钮，然后在另一个显示窗口中，加载一幅彩色影像。 3 通过点击列表中的波段名，从列表中为每种颜色（红、绿、蓝）选择一个波段。当点击列表中的波段名时，指定的RGB单选按钮会自动的向前选择。

4 当三种颜色都有波段与其对应时，点击Display＃1下拉式菜单按钮，并从中选择New Display。

5 点击Load RGB按钮，就可以将一幅彩色影像加载到一个新的显示窗口中。 链接两个显示窗口

将两个显示窗口链接在一起进行比较。当把两个显示窗口链接在一起后，在一个显示窗口中（滚动、缩放等）所进行的任何操作，都会在与其相链接的显示窗口中产生相同的响应。要在两个显示窗口中链接在一起，操作步骤如下：

1 从主影像窗口菜单中，选择Tools→link→Link Displays，或者在影像中点击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中，选择Link Displays。Link Displays对话框就会打开。

2 在Link Displays对话框中，点击ok，建立链接。

3 现在尝试在其中的一个窗口进行滚动或者缩放操作，观察另一个窗口的反应。

选择感兴趣区域（Region of Interest）

ENVI允许在影像中定义感兴趣区（region of interest，ROIs）。感兴趣区主要被用于提取分类的信息统计、生成掩膜以及其他一些操作。

1 从主影像窗口中选择Overlay→Region of interest，或者在影像中点击鼠标右键，在弹出的菜单对话框中，选择ROI Tool。接着与该影像显示窗口相对应的ROI Tool对话框就会出现在屏幕上（图1.7）。

2 绘制感兴趣区的多边形，在ROI_Type中选择ROI_Type类型，包括多边形、矩形、圆形等。具体绘制步骤如下：

在主影像窗口中点击鼠标左键，建立感兴趣多边形的第一个顶点。 再依次点击鼠标左键，按顺序选择更多的边线点，点击鼠标右键来闭合该多边形。鼠标中键可以删除最新定义的点，或者删除整个多边形。再一次点击鼠标右键，固定多边形的位置。

通过选择ROI Tool对话框顶部相应的单选按钮，感兴趣区也可以在缩放窗

8

口中被定义。

当完成一个感兴趣区的定义后，该区域会在Available Regions of Interest列表中显示出来，同时显示的还有感兴趣区的名称、颜色和所包含的像素数。

3 要定义另一新的感兴趣区，在ROI Tool对话框中点击New Region即可定义。效果见图1.7。

图1.7 定义感兴趣区的对话框

图1.8 定义了三个感兴趣区的图像

9

4、保存ROI

ROI TOOL窗口菜单：File/Save ROIs?

5、合并ROI

ROI TOOL窗口菜单：Options/Merge Regions 6、裁剪ROI

ROI TOOL窗口菜单：File/Subset Data via ROIs?

或：主菜单，Basic Tools/ Subset Data via ROIs?

对影像进行注记

在ENVI软件中，可以向地图和影像中添加一些文本、符号、色标条及一些其他的符号注记。

1 要对一幅图像进行注记，可以从主影像的菜单选项中选择Overlay →Annotation。接着与主影像窗口相对应的Annotation：Text对话框就会出现在屏幕上（见图1.9）

10

图2.1Edit Map Information对话框

5 修改图像的pixel size信息，添加公里网格和地图标注。

6 保存图像。在主影像窗口中，选择file →save image as →image file。选择输出路径和填写输出文件名称。 2 影像对影像的几何配准

利用SPOT图像校正Landsat TM。 打开并显示Landsat TM图像

1 从ENVI主菜单中，选择file →open image file。

2 当enter data filenames对话框出现后，选择进入envidata目录下的bldr_reg子目录，从列表中选择bldr_tm.img文件。

3 在文件选择对话框中，点击open ，把TM影像波段加载到可用波段列表中。 4 在列表中选择band3，点击display#1按钮，并从下拉式菜单中选择new display。

5 点击Load Band按钮，把TM的band3波段的影像加载到一个新的显示窗口中。

16

显示光标位置/值

要打开一个显示主影像窗口，滚动窗口，或者缩放窗口中光标位置信息对话框，可以按以下步骤进行操作。

1 从主影像窗口菜单栏中，选择tools →Cursor Location/value。 2 在主影像窗口、滚动窗口和缩放窗口的TM影像上，移动鼠标光标。 注意坐标是以像素为单位给出的，这是因为这个影像是基于像素坐标的，它不同于上面带有地理坐标的SPOT影像。

3 选择file →Cancel，关闭Cursor Location/value对话框。 开始进行影像配准

1 从ENVI主菜单栏中，选择Map →Registration →Select GCPs：Image to Image。

2 在image to Image Registration对话框中，点击并选择display＃1（spot影像），作为Base Image。点击display＃2（TM影像）作为Warp image。

图2.2image to Image Registration对话框

3 点击ok，启动自动配准程序。通过讲光标放置在两幅影像的相同地物点上，来添加单独的地面控制点。

注意：同名地物点，需要在两张图上都有的，一般选择河流和道路的交叉点或者拐角点。交叉点或拐角点的选择要依据图像空间分辨率大小来确定，如Quickbird的空间分辨率为0.61米，则对Quickbird进行图像校正时，道路的交叉点宽度应在1米以内为好。

4 启动Ground control Points Selection对话框后，首先在两张图上找到同名地物点，如现在SPOT图像上找到一点，将鼠标移动至该点，同样的方法在TM影像上找到该点。

17

5 在两个缩放窗口（Zoom）中，查看光标所在位置，把十字丝移到对应位置，记录每点的X,Y值。

图2.3缩放窗口（Zoom）对话框

6 Ground Control Points Selection对话框的base X和Y文本框中，分别输入286和255，将SPOT影像中的光标位置移动到相应的位置点上。使用同样的方法在Warp X和Y文本框中，分别输入133和264，将TM影像中的光标移动到相应的位置。

7 Ground Control Points Selection对话框中，点击Add point，把该地面控制点添加到列表中。点击Show list查看地面控制点列表，见图2.4。然后依同样的方式寻找其余的同名地物点。

图2.4用来进行影像配准的Ground Control Points Selection对话框和Show list列表

18

注意：在缩放窗口中支持亚像元（sub-pixel）级的定位，缩放的比例越大，地面控制点的精度就越好。地面控制点的选择除了通过移动光标之外还可以直接在同名地物点上通过鼠标进行点击完成。在show list对话框中，一旦已经选择了4个以上的地面控制点后，RMS误差就会显示出来。

8 如果选择的控制点中，某点的误差很大，删除该点，重新寻找新的点来代替。在show list对话框中用鼠标点击该点，选择delete即可删除该点。如果对所有选择的控制都不满意的话，可以通过Ground Control Points Selection对话框，选择Options →Clear All Points，可以清除掉所有的已选择的地面控制点。

9 若选择的地面控制点比较满意，则在对图像进行校正之前要对控制点信息进行保存。具体方法为在Ground Control Points Selection对话框中，选择file →Save GCPs to ASCII?，选择保存路径和文件名，对控制点信息进行保存，以备下次使用。

图2.5影像配准中所用到的Image to Image GCP List对话框

校正影像

在这里我们校正的影像为TM影像的一个波段，我们也可以同时校正多波段影像中的所有波段。

1 从Ground Control Points Selection对话框中，选择Options →Warp Displayed Band。

2 在Registration Parameters对话框中的Warp Method按钮菜单中，选择RST。

19

在Resampling的按钮菜单中选择Nearest Neighbor重采样法。

图2.6 Registration Parameters对话框

3 输入文件名bldr_tm1.wrp,点击ok。

4 重复步骤1和步骤2，还是使用RST校正法，但是要相应的选择Bilinear和Cubic Convolution重采样法。

5 将结果分别输出为bldr_tm2.wrp和bldr_tm3.wrp文件中。

6 再一次重复步骤1和步骤2，这一次选择一次多项式Polynomial校正法，并使用Cubic convolution重采样法。然后再选择Delaunay 三角网的Triangulation校正法，相应的使用Cubic convolution重采样法。 7 将上述结果分别输出到bldr_tm4.wrp和bldr_tm5.wrp文件中。

按照同样的方法可以对TM影像的其余波段进行校正，与上述步骤有区别的地方是，对其余的波段进行校正，不需要重新找点，只需要将保存的控制点信息直接调用即可。

在Ground Control Points Selection对话框中，选择file →Restore GCPs from

20

ASCII，调用保存的控制点信息即可对图像进行校正，校正后的图像进行合成。 8 合成的步骤为，在ENVI主菜单栏中选择basic tools →lay stacking，通过lay stacking选择校正后的各个波段进行图层的叠加，对叠加后的图像进行保存，保存文件名为bldrtm_m.img。 比较校正结果

使用动态链接来比较校正结果：

1 在可用波段列表中，点击原始的SPOT波段影像名bldr_sp.img，然后从菜单中，选择Grey scale显示方式来显示图像。

2在可用波段列表中，选择bldr_tm1.wrp文件，在Display＃下拉式按钮中选择New Display，点击Load Band将该文件加载到一个新的显示框中。 3 在主影像窗口中，点击鼠标右键，选择tools →Link →link displays。 4 在link displays对话框中，点击ok，把SPOT影像和已添加了地理坐标的bldr_tm1.wrp影像链接起来。

5 使用动态链接功能，与带地理坐标的SPOT影像进行比较。 6 取消动态链接功能，选择tools →Link →unlink displays。 查看地图坐标

1 从主影像窗口菜单栏中，选择Tools →cursor Location/Value。

2 浏览带地理坐标的数据集，注意不同采样方法和校正方法对数据值所产生的效果。

3 选择File →Cancel，关闭该对话框。

3 影像到地图的配准

这一部分将逐步地演示影像到地图的配准处理过程。许多步骤同影像到影像的配准步骤相似，因此这些步骤将不会被详细地讨论。从带地理坐标的 SPOT 影像中获取的地图坐标以及一个矢量的数字线划图（DLG）都将被作为基准数据，然后对基于像素坐标的 Landsat TM 影像进行校正，以匹配相应的地图数据 3、1打开并显示 Landsat TM 影像文件:

从 ENVI 主菜单中，选择 File → Open Image File。当 Enter Data Filenames对话框出现后，选择进入相应文件夹目录下列表中lxmbldr_tm.img 文件。点击 OK。TM 影像波段被加载到可用波段列表中，同时一幅彩色影像被加

21

载到一个新的显示窗口中。

在可用波段列表中，点击 Gray Scale 按钮，选择波段 3。点击 Load Band 按钮，把 TM 影像的第 3 波段加载到已打开的显示窗口中。 3、2选择影像到地图的配准并恢复控制点坐标:

从 ENVI 主菜单中，选择 Map>Registration>Select GCPs:Image to Map。如果打开了多个影像显示窗口，那么就在 Image to Map Registration 对话框中，点击选择包含该灰阶影像的那个显示窗口的显示号。从投影列表中选择 UTM，并在 Zone 文本框中输入 13。设置像素大小为 30m，点击 OK，启动配准程序。

在要校正的影像中，把光标移动到一个已知地图坐标的地面点上（可以从一幅地图或者 ENVI 矢量文件中[见下一部分]读取所需的地图坐标） ，来添加单个的地面控制点。

Ground Control Points Selection 对话框中的 E（东向）和 N（北向）文本框中，手动地输入已知的地图坐标，然后点击 Add Point 来添加新的地面控制点。在 Ground Control Points Selection 对话框中，选择File>Restore GCPs from ASCII，打开 lxm PZhun.pts 文件。

在Ground Control Points Selection对话框中， 点击Show List按钮。 可以在Image to Map GCP List对话框中查看影像的地图坐标、实际影像点和预测点的坐标以及 RMS误差。

3、3使用矢量显示的数字线划图（DLGs）来添加地图控制点：

22

从 ENVI 主菜单中，选择 File>Open Vector File>USGS DLG。在文件选择对话框中，选择 lxmbldr_rd.dlg 文件。在 Import Optional DLG File Parameters 对话框中，选择 Memory 单选按钮，点击 OK，读入所需的数字线划图（DLG）数据。

在可用矢量列表中高亮选择 ROADS AND TRAILS: BOULDER, CO 文件，点击 Load Selected按钮。在 Load Vector 对话框中，点击 New Vector Window。把该矢量加载到一个新的矢量显示窗口中。

在 Vector Window #1 窗口中，点击并拖曳鼠标左键，激活一个十字形光标。光标处的地图坐标会在 Vector Window #1 窗口的底部列出。

在主影像显示窗口中，选择 Tools>Pixel Locator，并输入 402 和418，然后点击Apply，将影像光标移动到道路交叉口相应的点上去。注意，在缩放窗口

23

中，同样可以获取到亚像元（sub-pixel）级的定位精度。 带十字形光标的矢量窗口，并且显示出了地图坐标(上图)

在矢量窗口中，用鼠标左键点击并拖曳矢量光标，当十字形光标位于所需的道路交叉口时，松开鼠标左键，把矢量光标放置在道路的交叉口上，其坐标为 477593.74，4433240.0（北纬 40 度 3 分3 秒，东经-105度 15 分45 秒）。 在矢量窗口中，点击鼠标右键，并从弹出的快捷菜单中，选择Export Map Location。新的地图坐标就会出现在 Ground Control Points Selection 对话框中。在 Ground Control Points Selection 对话框中，点击 Add Point，添加该地图坐标/影像像素对，并观察 RMS误差的变化。

3、4 RST和三次卷积校正：

Ground Control Points Selection 对话框中，选择 Options>Warp File。在 Input Warp Image 对话框中，高亮选择文件名 zhumuqian_tm.img，点击 OK，对 TM的 6 个波段进行校正。在出现的 Registration Parameters dialog 对话框中，将 Warp Method 选为 RST，将 Resampling 设置为 Cubic Convolution。把 background值改为 255。在 output file 文本框中，输入输出文件名 zhumuqiantm_m.img。点击 OK，开始进行影像到地图的校正。 3、5 显示结果并进行评价:

24

使用光标位置/值（Cursor Location/Value）来对校正后的彩色影像进行评价。

在可用波段列表中， 点击Gray Scale单选按钮， 接着点击校正影像的波段Wrap(Band 3: zhumuqiantm_m.img)。 从 Display #下拉式菜单按钮中，选择 New Display。点击 Load Band，来加载这幅校正后的 TM影像。注意到校正影像是倾斜的，这是由于消除了 Landsat TM 轨道方向影响的原因。此时这个影像已经带有地理坐标，但注意它的空间分辨率是 30 米，而SPOT 影像为 10 米分辨率。

25

实验三 图像融合

数据融合是将多幅影像组合到单一合成影像的处理过程。它一般使用高空间分辨率的全色波段与低空间分辨率的多光谱影像进行融合，达到增强光谱影像空间分辨率的问题。

进行数据融合的影像文件必须含有地理坐标，在这种情况下，空间采样会自动运行。如果进行数据融合的影像文件没有地理坐标，则影像就必须覆盖同一地理区域，并且有相同的像素大小，影像大小以及相同的方位。 1 无地理坐标系统的影像融合 读取并显示ER Mapper影像

London 的TM影像和SPOT影像都是二进制的文件，含有ER Mapper的头文件。它们能够自动被ENVI的ER Mapper读取程序读取。

1 选择file →open external file →IP software →ER Mapper，然后进入lontmsp子目录，选择lon_tm.ers。

2 在可用波段列表中，单击RGB color单选按钮，并依次选取红、绿、蓝字段对应的波段，点击Load RGB来显示一幅彩色的TM影像。

3 选择file →open external file →IP software →ER Mapper，然后进入lontmsp子目录，选择lon_spot.ers文件。

4 在可用波段列表中，单击grey scale单选按钮，选取pseudo layer波段，从display的下拉菜单中选择new display，点击load band来显示一幅灰阶的SPOT影像。 调整影像大小

1 在可用波段列表中单击SPOT影像可以发现其空间尺寸为2820×1569，用同样的方法可以知道TM影像的空间尺寸为1007×560。TM影像的像素大小为28米，而SPOT影像的像素大小为10米。TM影像必须以2.8的倍率来调整大小，以产生与SPOT影像匹配的10米大小的像元。

2 选择Basic tools →Resize Data（spatial/Spectral）选择lon_tm.ers并单击ok。在resize data parameters对话框的xfac文本框中输入2.8，在yfac文本框中输入2.8009，选择保存路径和文件名lontm，点击ok来调整TM影像的大小。或者直接在samples文本框中输入2820，在lines文本框中输入1569，

26

选择保存路径和文件名lon_tm，点击ok来调整TM影像的大小。

图 3.1 Resize Data 对话框

3 显示调整过的影像，选择Tools →link →Link Displays将调整过大小的TM影像和SPOT的全色影像链接起来，使用动态链接来分析比较这两幅影像。

图3.2TM彩色合成影像和SPOT全色影像

进行HIS数据融合

为了了解整个处理过程，选择进行手工数据融合。第一步，TM的彩色影像转换到色度、饱和度和数值(也称亮度值)（hue-saturation-value(intensity)）

27

彩色空间。将高分辨率SPOT影像替换数值（value）波段，并将其拉伸到0至1之间以满足正确的数据范围，再将从TM影像获取的色度、饱和度以及SPOT影像中获取的数值进行反转换，转回到红-绿-蓝彩色空间。这个过程将产生出一幅输出影像，其中包含了从TM影像中获取的颜色信息以及从SPOT影像中获取的空间分辨率信息。 HSV正变换

1 从ENVI的主菜单选择Transform →color Transforms →RGB to HSV，然后选择调整过大小的TM数据作为输入的RGB影像。输入要输出的文件名，点击ok执行变换。

2 作为灰阶影像或RGB彩色影像，来显示色度、饱和度和数值的影像。 拉伸SPOT影像并替换TM的数值波段

1 从ENVI的主菜单选择Basic Tools →Stretch Data，单击lon_spot文件，然后点击ok。

2 在Data stretching对话框的Output Data中，在min文本框中输入0，Max文本框中输入1.0，并输入一个输出文件名。单击ok将SPOT影像的数据拉伸为浮点型，范围为0到1.0。

图3.3 Data stretching对话框

28

HSV反变换

1 从ENVI主菜单中选择Transform →Color Transforms →HSV to RGB，选择经过变换的TM影像的Hue和Saturation波段作为变换的H和S波段。 2 选择拉伸过的SPOT影像作为V波段，点击ok。在HSV to RGB Parameters对话框中输入要输出的文件名，点击ok进行反变换。

图3.4 HSV to RGB Parameters对话框

显示结果

1 在可用波段列表中点击RGB Color单选按钮，并按顺序点击反变换后的RGB波段。再点击Load RGB按钮来显示一幅经过融合的TM/SPOT彩色影像。 2 显示融合后的影像，选择Tools →Link →Link Displays将融合后的影像，同调整过大小的TM影像以及SPOT的全色影像链接起来。使用动态分析比较这些影像。

进行自动HSV变换融合

1 在ENVI的主菜单选择Transform →Image Sharpening →HSV。

2 如果调整过大小的TM彩色影像已经显示在窗口中，则可以在Select Input RGB

29

对话框中直接选择合适的影像显示窗口。否则，就要在Select Input RGB对话框中，选择“Red Layer”，“Green Layer”，“Blue layer”所对应的调整过大小的TM影像波段，然后点击ok。

3 High Resolution Input File对话框中选择SPOT影像，点击ok。

4 输入输出文件名：lontmsp.img，在HSV Sharpening Parameters对话框中点击ok。

结果显示、链接和比较

1 显示融合后的彩色影像，在可用波段列表中，选择RGB Color单选按钮，再在RGB波段中，选择融合影像中相应的波段，点击Load RGB。

2 通过在主影像窗口菜单中选择Tools →Link →Link Displays，将原始的TM彩色影像，SPOT影像以及自动融合的彩色影像进行链接比较。

图3.5 TM彩色影像、SPOT影像以及融合后的彩色影像链接比较

2 带地理坐标系统的影像融合 打开要进行融合的图像

1选择file →open image file 然后进入envidata目录，双击p123r043ETM文件夹，选择p123r043_7p19991224_z49_multi.hdr，点击打开，影像就出现在可用波段例表中。

2 在可用波段列表中，点击RGB Color，选择R（4）G（5）B（3）三个波段来进行波段显示。

3 选择file →open image file 然后进入envidata目录，双击p123r043ETM文件夹，选择p123r043_7p19991224_z49_pan.hdr，点击打开，影像就出现在可用波段例表中。

30

4在可用波段列表中，点击Grey scale，选择

p123r043_7p19991224_z49_pan.hdr，点击Display＃1下拉菜单，点击New display，点击Load band。

Color Normalized（Brovey）sharpening（标准化彩色变换融合）

1在ENVI的主菜单选择Transform →Image Sharpening →Color Normalized（Brovey）。

2 在select Input for color Bands对话框中选择Available Bands List，点击ok。

图3.6 select Input for color Bands对话框

3 在随后出现的可用波段列表对话框中，从p123r043_7p19991224_z49_multi.hdr文件中选择三个波段对应RGB选项，点击ok。 4 在

high resolution Input file

对话框中，选择

p123r043_7p19991224_z49_pan.hdr文件波段，点击ok。

图3.7 high resolution Input file对话框

31

5 在Color Normalized sharpening对话框中，Resampling重采样方法选择Nearest Neighbor，输入输出文件名和保存路径，点击ok，就会进行自动融合，融合结果就会出现在可用波段例表当中。

图3.8 Color Normalized sharpening对话框

6 查看波段融合结果，在可用波段列表对话框中，选择RGB color显示方式，选择R（4）G（5）B（3），点击Load RGB，显示融合图像。 Gram-schmidt spectral sharpening（GS变换融合）

1在ENVI的主菜单选择Transform →Image Sharpening →Gram-schmidt spectral sharpening。

2 在select low spatial resolution multi band input file对话框中选择p123r043_7p19991224_z49_multi文件，点击ok。 4 在

high resolution Input file

对话框中，选择

p123r043_7p19991224_z49_pan文件波段，点击ok。

5 在Gram-schmidt spectral sharpening对话框中，Resampling重采样方法选择Nearest Neighbor，输入输出文件名和保存路径，点击ok，就会进行自动融合，融合结果就会出现在可用波段例表当中。

6 查看波段融合结果，在可用波段列表对话框中，选择RGB color显示方式，选择R（4）G（5）B（3），点击Load RGB，显示融合图像。

32

图3.9 select low spatial resolution multi band input file对话框

PC spectral sharpening(主成分变换融合)

1在ENVI的主菜单选择Transform →Image Sharpening →PC spectral sharpening。

2 在select low spatial resolution multi band input file对话框中选择p123r043_7p19991224_z49_multi文件，点击ok。 4 在

high resolution Input file

对话框中，选择

p123r043_7p19991224_z49_pan文件波段，点击ok。

5 在PC spectral sharpening对话框中，Resampling重采样方法选择Nearest Neighbor，输入输出文件名和保存路径，点击ok，就会进行自动融合，融合结果就会出现在可用波段例表当中。

6 查看波段融合结果，在可用波段列表对话框中，选择RGB color显示方式，选择R（4）G（5）B（3），点击Load RGB，显示融合图像。

33

注意：改变图像融合的重采样方法，看看是否会对图像显示产生影响。从图像的清晰度和色彩两个方面来比较不同的图像融合方法，对图像的影响。

34

实验四 波段组合计算及图像增强

在本专题中，以ETM数据为对象，介绍在图像处理过程中的波段组合方式，波段之间的运算方式，数据的拉伸及增强处理过程。 打开影像

1选择file →open image file 然后进入envidata目录，双击p123r043ETM文件夹，选择p123r043_7p19991224_z49_multi.hdr，点击打开，影像就出现在可用波段例表中。

2 在可用波段列表中，点击RGB Color，选择R（4）G（5）B（3）三个波段来进行波段显示。

3 点击Load RGB，一幅假彩色图像就显示在影像窗口中。 波段组合

1 在显示的影像中，只用了p123r043_7p19991224_z49_multi.hdr文件的三个波段，而文件有6个波段，在这里，可以尝试从6个波段当中，选取3个波段来组合，并比较不同波段组合之间的图像显示效果。

2 在可用波段列表中，点击RGB Color，选择R（7）G（4）B（1）三个波段来进行波段显示。

图4.1不同波段组合间的影像显示效果

3 在可用波段列表中，点击Display＃1，在下拉菜单中，选择New display，点击Load RGB，一幅真彩色图像就显示在影像窗口中。

35

4 动态链接比较前后两幅影像的效果，在主影像窗口中，选择tools →link →link displays，在link displays对话框中，点击ok，两幅影像就链接起来了。 5 在可用波段列表中，选择其余的波段组合方式，并加以比较。 波段运算

Band math功能为用户提供了一个灵活的图像处理工具，在Band math对话框中，可以实现不同波段之间的加减乘除等运算。在这里还是以p123r043_7p19991224_z49_multi.hdr文件为对象进行波段运算。

1 在主菜单栏中，选择file →open image file 然后进入envidata目录，双击p123r043ETM文件夹，选择p123r043_7p19991224_z49_multi.hdr，点击打开，影像就出现在可用波段例表中。

2 在主菜单栏中，选择Basic Tools →Band math。将出现band math对话框。

图4.2 Band math对话框

3 在enter an expression的文本框中，输入需要进行波段计算的IDL（Interactive Data Language）表达式，使用变量代替波段名或文件名，变量名必须以字符“b”或“B”开头，后面跟着5个以内的数字字符。 注意：例如，若想计算三个波段的平均值，可以将数学表达式：

（float(b1)+float(b2)+float(b3)）/3输入到文本框中，该表达式中使用的三个变量b1表示第一个变量，b2表示第二个变量 ，b3表示第三个变量，在变量前用浮点型字节来防止计算时出现字节溢出错误，输入有效的表达式之后，点击

36

Add to list，表达式将添加在对话框中，点击ok。

4 变量赋值，在variables to Bands Pairings对话框中，允许从一个输入波段列表中，把波段赋给“enter an expression”文本框中包含的变量。

图4.3 variables to Bands Pairings对话框

要把一个值给原先实例中的变量“b1”；在variables to Bands Pairings对话框中，在标签为“Variables used in expression”的文本框内，点击变量“B1”。 在标签为“Available Bands List”的列表中，点击所需要的波段，数据集随即显示在变量名之后，注意一旦第一个波段被选中，只有那些具有相同空间尺寸的波段被显示在波段列表中，按照同样的方法，为“B2”，“B3”等赋予一个值。 5 输出波段运算结果，三个变量都选定了相应的波段之后，点击ok对运算结果进行输出，在Variables to Bands Pairings对话框中，选择“file”或“Memory”切换按钮，运算结果将显示在可用波段列表中。

提醒：除了波段的均值计算之外，还可以尝试波段之间的比值、加减或者乘法等

37

一系列的运算。波段运算一般满足四个条件：

1）必须使用IDL语言书写波段运算表达式；2）输入的波段必须具有相同的维数；3）表达式中的所有变量都必须用Bn（bn）命名；4）结果波段必须与输入波段的维数相同。

交互式数据拉伸（Interactive Stretching）

打开要进行拉伸的数据p123r043_7p19991224_z49_multi.hdr，在主影像窗口，选择Enhance→interactive stretching，在交互式对比度拉伸对话框中将显示一个输入直方图何一个输出直方图，它们表明了当前的输入数据以及分别应用的拉伸。两条垂线（虚线）表明了当前拉伸所用到的最小值和最大值。对于彩色影像来说，直方图的颜色与所选的波段颜色一致（系统默认显示红色波段的直方图）。交互式直方图窗口的底部会列出拉伸类型和直方图来源。要浏览一幅彩色图的绿波段和蓝波段的直方图，点击窗口中的“G”、“B”切换按钮。要把任何拉伸或直方图的变换自动应用到图像，选择Options →Auto Apply。一般情况下只有点击“Apply”按钮才能把任何变换应用到图像，通过取消选中Options →Auto Apply来关闭自动功能。

图4.4 交互式对比度拉伸对话框

38

设置拉伸参数

在交互式对比度拉伸对话框中，使用“Options”菜单和鼠标交互功能可以为拉伸设置参数，并同时浏览交互式直方图窗口中的信息。 1）更改拉伸最小值和最大值

更改拉伸最小值和最大值，在任意一条垂直虚线上点击鼠标左键，然后拖放到一个新的位置，或者直接在对话框顶部的文本框中输入所需值。

提示：当在文本框中指定最大和最小值时，输入所需要的实际值（例如，最小值37，最大值68）或者数据的百分比（例如，最小值2％，最大值98％）。可以设置数据范围之外的值，但是只根据输入直方图的数据范围进行拉伸。输入数据后，输出直方图会自动更新，以反映输入直方图中的变化，并应用到新的拉伸显示数据的分布。

2）锁定拉伸条（locking stretch bars）

要锁定最小值和最大值拉伸条（垂直虚线）间的距离，选择Options →locking stretch bars。拉伸条间的距离将被锁定，可以同时移动两个拉伸条。要解除锁定，取消选中locking stretch bars即可。 拉伸类型菜单

在交互式对比度拉伸对话框中的Stretch_type菜单中包含一个所有可供选择的交互式拉伸类型列表。 1）线性对比度拉伸

线性对比度拉伸是系统默认的交互式拉伸。线性拉伸的最小值和最大值分别设置为0和255，两者之间的所有其它值设置为中间的线性输出值。

在交互式对比度拉伸对话框中，选择Stretch_type →linear contrast stretch。要限定最小和最大输入值，使用鼠标左键，移动输入直方图中的垂直线（白色虚线）到所需要的位置，或者在stretch文本框中输入所需要的DN值或一个数据百分比（例如，最小值5％，最大值95％）。要重新显示原来的拉伸，选择Options →Reset Stretch。

2）分段线性对比度拉伸（piecewise linear）

分段线性对比度拉伸可以通过使用鼠标在输入直方图中放置几个点进行交互地限定。对于各个点之间的部分采用线性拉伸。

39

选择Stretch_type →piecewise linear。一个转换函数（初始为一条白色直线）将被绘制在输入直方图。在输入直方图地任何位置点击鼠标中键，从而为转换函数增加一个节点，绘制的线段将把端点和绘制的节点标记连接起来。

图4.5分段线性对比度拉伸对话框

要移动一个点的位置，在标记上点击鼠标左键，然后把它拖放到一个新位置。要删除点，在标记上点击鼠标右键。要手动地键入输入和输出值，选择Options →Edit piecewise linear。结果将被绘制在输出直方图中，该直方图显示应用新的拉伸后数据的分布情况。点击Apply，将拉伸应用于显示的数据。 3）高斯对比度拉伸（Gaussian）

系统默认的Gaussian拉伸使用均值DN127和对应于0-255的以正负3为标准差的值进行拉伸。选择Stretch_type →Gaussian。输入拉伸的最小值和最大值。输出直方图用一条红色的曲线显示被选择的Gaussian变换函数。被拉伸数据的分布呈白色，并叠加显示在红色Gaussian函数上。

注意：要手动地输入所需要的标准差，选择Options →Set Gaussian Stdv，点击Apply，把拉伸应用于显示的数据。 4）直方图均衡化对比度拉伸

要自动缩放数据，从而使每个直方图bin中的DN数相均衡；选择Stretch_type →Equalization。输入直方图显示未被修改的数据分布。输出直

40

方图用一条红色曲线显示均衡化函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示。点击Apply，将拉伸应用于显示的数据。 5）平方根对比度拉伸（Square Root）

计算输入直方图的平方根，然后应用线性拉伸，选择Stretch_type →Square Root，输入直方图显示未被修改的数据分布。输出直方图用一条红色曲线显示平方根函数，被拉伸数据的分布呈白色叠加显示，点击Apply，将拉伸应用于显示的数据。

6）自定义对比度拉伸和直方图匹配（Arbitrary）

Arbitrary选型允许在输出直方图的顶部绘制任何形状的直方图，或与另一个图像的直方图相匹配。

选择Stretch_type →Arbitrary。输入直方图未被修改的数据分布，通过点击或按住并拖放鼠标左键，可以在Output Histogram窗口绘制输出直方图，自定义的直方图将用绿色来显示。点击Apply，将拉伸应用于显示的数据。 注意：要删除直方图，点击鼠标中键。点击鼠标右键来接受绘制的输出直方图，并把数据的统计资料匹配到图中。输出直方图用红色显示自己绘制的直方图，匹配的数据函数用白色曲线绘制。 7）直方图匹配

使用自定义对比度拉伸功能也可以把一幅图像的直方图与另一幅图像的直方图进行匹配。要从一幅图像中获得输入或输出直方图，在图表顶部的“Input Histogram”或“Output Histogram”文本标签上点击鼠标左键拖放即可。把名字拖放到其它的自定义输出直方图中，然后释放按钮。被导入的直方图将用红色绘制，输出直方图将被拉伸，与导入的直方图匹配。点击Apply，将拉伸应用于显示的数据。

8）定义查找表拉伸（Defining Look- Up-Table）

一个用户自定义的查找表可以把每个输入的DN值拉伸到一个输出值。它可以恢复或交互式定义。

选择Stretch_type →User Defined LUT。选择Options →Edit User Defined LUT。当出现编辑对话框时，一个包含输入DN值和对应的拉伸输出值的列表将显示在“Edit User Defined LUT”标签下，这些值反映了当前的拉伸情

41

况。在值上点击进行编辑。当它出现在“Edit Select item:”文本框中时，输入所需值，然后按回车键。

注意：当该功能被启动后，要重新设置查找表为初始值，点击“Reset”。点击ok，点击Apply，将拉伸应用于显示的数据。

图4.6 Edit User Defined LUT对话框

图像增强与滤波

图像增强的功能在主影像窗口中的enhance下拉菜单中，有线性增强、高斯增强、直方图均衡增强和平方根对比增强几种类型，每种增强类型有三个选择，可以对主影像窗口、卷积窗口和缩放窗口分别进行增强处理。

滤波通常通过特定的空间频率来使图像增强。空间频率通常描述亮度或DN值与距离的方差，图像包括多种不同的空间频率，消除一幅图像的高频信息可以使图像显得平滑。在ENVI软件中进行图像的滤波，是在主菜单栏中filter下进行操作，主要包括卷积滤波（Convolutions and Morphology）、形态学滤波、纹理滤波、自适应滤波和频率滤波。

卷积滤波是指在空间域对图像进行滤波。形态学滤波以形态为基础对图像进行处理。纹理滤波从图像中提取纹理信息。自适应滤波器在抑制噪声的同时保留了图像的尖锐信息和细节。傅立叶滤波在频率域对图像进行滤波。 1）卷积滤波

在主菜单中，选择filter →Convolutions and Morphology。将出现

42

Convolutions and Morphology Tool对话框。

图4.7 Convolutions and Morphology Tool对话框

选择滤波器类型，在Convolutions and Morphology Tool对话框中，点击Convolutions，在下拉菜单中可以选择滤波器类型（高通、低通、拉普拉斯、直通、高斯高通、高斯低通、中值、sobel、Roberts、用户自定义滤波），系统默认的滤波器类型为高通类型。

编辑变换核的大小，在Convolutions and Morphology Tool对话框中，用鼠标点击“Kernel Size”增减箭头时，变换核的尺寸将以2为单位增减；当鼠标中键点击“Kernel Size” 增减箭头时，变换核的尺寸将以10为单位增减；当用鼠标右键点击“Kernel Size” 增减箭头时，变换核的尺寸将恢复到默认尺寸。变换核被默认设置为正方形。要将变换核变为非正方形核，选择Option →Square Kernel：No。默认的Image Add Back为0。 2）纹理滤波器（基于概率统计的滤波）

使用Texture选项可以应用于基于概率统计或二阶概率统计的纹理滤波。许多图像包含的区域以亮度变化为特征，而不仅局限于亮度值。纹理是指图像色调作为等级函数在空间上的变化。被定义为纹理清晰的区域，灰度等级相对于不同纹理的地区一定是比较接近的。

在主菜单中，选择filter →Texture →occurrence Measures。在Texture

43

input file对话框中，选择要进行滤波的文件，点击ok。

图4.8 Texture input file对话框

在Occurrence Texture Parameter对话框中，选择输出文件路径核文件名，其余选项采用默认值，点击ok，文件即进行纹理滤波处理。所选的纹理图像将计算出来，并被放置在可用波段例表中。

图4.9 Occurrence Texture Parameter对话框

44

3）自适应增强型Lee滤波器

自适应滤波运用围绕每个像元的标准差来计算一个新的像元值。一般来说，原始的像元值将被基于周围的有效像元（即那些符合标准差的像元）所计算的新值代替。增强型Lee滤波器是Lee滤波器的改进，根据单独滤波窗口中计算出的统计（方差系数）对数据进行滤波。每个像元将被分到3个类型中：相似像元（homogenous）、差异像元（heterogeneous）和指向目标的像元（point target）。

在主菜单中，选择filter →Adaptive →enhance Lee。在Enhance Lee filter Input file对话框中，选择要进行滤波文件，点击ok，在Enhance Lee filter Parameters对话框中，输入filter Size大小、Damping Factor及Homogenous Areas等参数，也可以采用默认的方式。参数填写完毕，选择输出路径和输出文件名，点击ok即可。

图4.10 Enhance Lee filter Parameters对话框

4）快速傅立叶变换滤波器

FFT Filtering（Fast Fourier Transform Filtering 快速傅立叶变换滤波 ）可以将图像变换成为显示不同空间频率成分的合成输出图像。包括如下操作：频率域滤波器的交互式建立；滤波器的应用；以及FFT向原始数据空间的逆变换。

45

正向FFT滤波

打开影像，在ENVI主菜单栏中选择Filters →FFT Filtering →Forward FFT。将出现Forward FFT Input File对话框，选择要进行滤波的文件，点击ok。

在Forward FFT Parameters对话框中选择输出到“file”或“memory”。点击ok开始FFT计算。 定义FFT滤波器

使用Filter Definition选项可以交互式的直接定义滤波器，也可以通过在显示的正向变换图像中绘制来定义滤波器。滤波类型包括：circle pass and cut以及user-drawn pass and cut。

在ENVI主菜单栏中选择Filters →FFT Filtering →Filter Definition。将出现Filter Definition选择对话框。从下列选项中选择：

如果当前显示中包含一幅FFT影像，选择包含FFT图像的显示号，选择“No Display”指出该滤波器不与某个特定图像相关。如果当前显示中不含FFT图像，则在“Samples”和“Lines”文本框中键入数值，以限定滤波器的大小。

图4.11 Filter Definition对话框

在Filter Definition选择对话框中，选择Filter_type即滤波器类型，对于“Circular pass”或“Circular cut”滤波器，需要在“Radius”文本框中，以像元为单位输入滤波半径。

46

对于“Band Pass”或“Band Cut”滤波器，在“Inner Radius”和“Outer Radius”文本框中，以像元为单位键入所需值。

对于“User Defined”和“User Defined Cut”滤波器，允许将ENVI的注记导入滤波器（一般在FFT影像上，使用annotation功能）。

使用箭头按钮来选择“Number of Border Pixels”参数，用于细化滤波器。值为0表示没有平滑。

选择输出到“file”或“memory”。点击apply构建FFT滤波器。 反向FFT变换

反向FFT变换程序实际包括两个步骤，先应用FFT滤波，然后将FFT图像反变换回原始数据空间。

选择Filter →FFT Filtering →Inverse FFT，将出现Inverse FFT Input File对话框。选择一个输入文件或波段，若需要，选取任意子集。点击ok即可对图像进行反变换。

47

实验五 图像分类

本专题介绍遥感影像的分类操作处理，比较监督分类和非监督分类后的影像，并对分类后的影像进行相应的后处理。后处理包括聚合（clump）处理，筛选（sieve）处理、并类（combine）处理，以及精度评估。 打开显示分类影像

1从ENVI主菜单中，选择File →Open Image file，选择进入envidata文件夹目录，点击can_tm子目录，从列表中选择can_tm.img文件，点击ok。

2 在可用波段列表中，选择RGB Color单选按钮，然后用鼠标左键，顺次点击波段4、波段5和波段3。所选的波段就会在对话框中适当的文本框中显示出来。

3 点击Load RGB按钮，把该影像加载到一个新的显示窗口中。在主影像窗口对影像进行简单的区分和目视判读工作。 非监督分类

在ENVI主菜单中，选择Classification →Unsupervised →选择K-means或者IsoData。

K均值（K-means）分类法

K－均值非监督分类器使用了聚类分析方法，它需要首先选定所需的分类个数，随机地查找聚类的中心位置，然后迭代地重新配置它们，直到达到最优化的波谱分类。

1在ENVI主菜单中，选择Classification →Unsupervised →K-means，在Classification Input file对话框中，选择分类影像和分类波段数，点击ok。

2 在K-means parameters对话框中，确定分类数为6类，其余参数采用默认的方式，选择文件输入名称和输出路径，点击ok，影像进行分类。

3 在可用波段列表中，添加一个新的图像显示窗口，从Display＃1下拉菜单中，选择New Display。

4 双击K-means（can_tm.img）分类图像，分类后的图像就显示在新的影像窗口中。

5 从主影像窗口菜单中，选择Tools →Link →Link Displays，然后在对话框中，点击ok。

48

图5.1 K-means parameters对话框

6 使用鼠标左键，在影像上点击并拖动动态叠加显示区域，将K-means分类结果同原始的彩色合成影像进行比较。

7 当处理完成后，选择Tools →Link →Unlink Display，关闭动态链接。 IsoData（迭代自组织数据分类技术）

IsoData非监督分类法将计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离规则将剩余的像元进行迭代聚合。每次迭代都要重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再分类。这一处理过程将持续到每一类的像元数变化少于所选的像元变化阈值或者达到了迭代的最大次数。

1在ENVI主菜单中，选择Classification →Unsupervised →IsoData，在Classification Input file对话框中，选择分类影像和分类波段数，点击ok。

2 在IsoData parameters对话框中，确定分类数为6类，其余参数采用默认的方式，选择文件输入名称和输出路径，点击ok，影像进行分类。

3 在可用波段列表中，添加一个新的图像显示窗口，从Display＃1下拉菜单中，选择New Display。

4 双击IsoData（can_tm.img）分类图像，分类后的图像就显示在新的影像窗口中。

49

5 从主影像窗口菜单中，选择Tools →Link →Link Displays，然后在对话框中，点击ok。

6 使用鼠标左键，在影像上点击并拖动动态叠加显示区域，将IsoData分类结果同原始的彩色合成影像进行比较。按住鼠标左键的同时，再次点击鼠标右键，触发第三幅影像的动态叠加显示。将IsoData分类结果和K-means分类结果进行比较。

7 当处理完成后，选择Tools →Link →Unlink Display，关闭动态链接。 监督分类法

监督分类是一种边训练边学习的分类方法。在进行监督分类时，首先要训练分类样本，确定分类数，对样本进行保存。然后选择监督分类方法，分类结束后进行分类后的处理工作。

1选择用于非监督分类的影像can_tm.img文件。从主影像窗口中，选择Overlay →Region of Interest。接着对应于显示窗口的ROI Tool对话框。

图5.2 ROI Tool对话框

2 在ROI Tool对话框中，选择ROI_type为polygon，然后在主影像窗口中，绘制一个多边形，该多边形就代表了新创建的感兴趣区。要完成这一步，请按下面的步骤进行：

? 在主影像窗口中，点击鼠标左键，建立感兴趣多边形的第一个点。

50

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/5ipa.html