ENVI影像拼接裁剪
、无缝拼接（ENVI）
1.通过open 打开要拼接的两幅影像。
2.然后在Toolbox/Mosaicking/SeamlessMosaic ，会出现SeamlessMosaic 下面的对话框：
3.通过上述对话框左上角的加号+选择要拼接的两幅影像，点击OK：
4.进行匀色操作：在匀色ColorCorrection 操作中，勾选预览ShowPreview ；勾选HistogramMatching ，此时自行选择HistogramMatching 勾选预览ShowPreview ；勾选HistogramMatching ，此时自行选择HistogramMatching 。
5.羽化处理：选择Seamlines 点击AutoGenerateSeamlines 进行自动羽化，如果羽化结果颜色基本一致，则导出结果即可
6.导出结果：在Export 中选择输出形式及输出位置，点击finish ，拼接完成。
二、矢量裁剪（ArcGIS+ENVI）
（1）已知全国矢量图，在ArcGIS 中提取出北京市的矢量边界图：
1?在ArcGIS中打开全国范围的矢量图，与被裁剪的影像进行对比，查看其投影系及显示方式是否一致：
2.不一致，先把全国矢量图的十进制形式转化为度分秒形式：视图/ 数据框属性（或鼠标在图像显示区域右击选择数据框属性），并在弹出的对话框中将十进制转化为度分秒形式，其弹出数据框属性对话框如下：
3.提取北京市的矢量边界图：编辑器/开始编辑，鼠标点击要去除的边界，通过删除键进行删除，最后只剩下北京市的边界图。
4.导出北京市边界图：ArcTool/转换工具/转为Shapefile/要素类转Shapefile，在弹出的对话框中选择要转换的文件及输出地址，点击确定。
（2）利用北京市边界图进行裁剪
1.将上述结果（北京市矢量边界图）导入ENVI 中。
2.Toolbox/Rastermanagement/Masking/buildmask ，选择需要做掩膜的影像（就是被裁剪影像），点击OK，弹出掩膜定义对话框，点击Options的下拉菜单，在出现的子菜单中选择lmport?EVFS,则弹出右下图，
再选择矢量边界图，点击OK。
3.此时弹出SelectDataFileAssociatedwithEVFs 对话框，选中需要裁剪的影像，点击OK
4.此时回到掩膜定义对话框，设置输出结果的位置，此时的影像被掩膜区域外，其他区域全是黑色。
5.Toolbox/rastermanagement/masking/Applymask ，弹出应用掩膜对话框，选择需要裁剪的影像，并在SelectMaskBand中选择刚才建立的掩膜文件，点击0K,再点击0K,在弹出的对话框中输入输出结果的位置。裁剪完成。
（3）修改背景颜色为白色
1.Rastermanagement/EditENVIHeader/ 选择影像，点击0K。
2.在上述对话框中点击EditAttributes/DataIgnorevalue/ok 即可修改背景颜色为白色。
三、影像分割分类（eCognition ）
（1）多尺度分割
1.打开裁剪后的影像：File/NewProject ，然后选择要打开的影像，弹出CreateProjiect 对话框
2.分割流程：在工具条附近右击选择processtree ，弹出流程框，在此框中右击新的进程
弹出的对话框中修改标签名，点击OK。
3.此时，在ProcessTree 中右键单击选择InsertChild ，在出现的对话框中选择具体的分割规则，行。
（2）面向对象法分类AppendNew ，在
然后点击运
实验三 遥感图像裁剪、镶嵌、融合
实验四遥感图像的拼接、裁剪、融合 一、实习目的与要求 ·掌握图像拼接的原理，以及两幅图像拼接的时候需要的条件，掌握拼接技术； ·学习通过ERDAS进行遥感图像规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪的实验过程，能够对一幅大的遥感图像按照要求裁剪图像； ·掌握不同分辨率图像的特性，详细理解各种融合方法的原理，以及各种融合方法的优缺点，能够根据不同的应用目的合理选择融合方法，掌握融合的操作过程； 二、实验原理 ·图像拼接(mosaic image)是具有地理参考的若干相邻的图像合并成一幅图像或一组图像，需要拼接的图像必须含有地图投影也就是说图像必须经过几何校正处理，虽然所有的输入图像可以具有不同的投影类型，不同的象元大小，但必须有相同的波段数。在进行图像拼接时需要确定一幅参考影像，参考图像作为图像拼接的基准，决定输出图像的地图投影和象元大小和数据类型。 ·在实际工作中，经常需要根据研究区域的工作范围对图像进行分幅裁剪，erdas中可以对图像进行规则分幅裁剪(rectangle subset)和不规则分幅裁剪(pdygon subset)，根据实际的应用对图像选择不同的裁剪方式。 ·分辨率融合是对不同分辨率的摇杆图像进行融合处理，使处理后的图像既具有较好的空间分辨率又具有多光谱特征，从而增加图像的可解译性。图像分辨率融合的关键是融合前两幅图像的配准以及融合方法的选择只有将不同空间分辨率的图像进行精确的配准才能达到满意的融合效果，而融合的方法的选择主要是由被融合图像的特性以及融合的目的进行选择的，同时需要对融合的原理有正确的认识。 三、实验内容和实验过程 本次试验主要包括遥感图像拼接、遥感图像分幅裁剪、遥感图像分辨率融合。下面分别介绍： 1.图像拼接实验步骤： （1）启动图象拼接工具,在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep/Data preparation/Mosaicc lmages—打开Mosaic Tool 视窗。
ENVI中用矢量图裁剪栅格图
在arcview下裁剪矢量图 找到了一副全国的矢量图，最小单位是省，但是我只是需要新疆自治区区域的矢量图，所以必须得把新疆的从全国的里面剪出去。 电脑重装不久，还没来得及装上ArcGIS，只是有一个ArcView，这样只能在ArcView中操作了。操作步骤是这样的。 1、View下加载全国矢量图 2、新建一个theme 3、对全国矢量图start editing——选中新疆省并且在edit菜单下copy feature——stop editing 全国矢量图 4、对new theme start editing——edit 菜单下的paste——保存为xinjiang.shp就可以了 完成了，新疆的矢量图被单独提取出来。 ENVI中用矢量图裁剪栅格图（不规则裁剪） 接上一篇帖子，帖子名——在Arcview中裁剪矢量图 用刚刚裁剪下来的新疆矢量图来把Spot4 VGT SE-Asian 图像的新疆部分剪裁下来。数据：矢量数据为xinjiang.shp 栅格数据为CHN_NDV_19980401.img 步骤如下： 1、打开栅格数据：File-- Open Image，打开CHN_NDV_19980401.img 2、打开矢量数据：File -- Open Vector，打开xinjiang.shp 。在弹出的Import Vector Files Parameters 对话框选择正确的投影类型。然后OK之后ENVI自动将矢量文件转为EVF格式。这里一定要注意矢量图的投影与栅格的完全一致，才可以。 3、将矢量数据转为ROI：在Availabel Vectors List选择数据，在File 选择Export Layers to ROI，然后在Select Data File to Associate with new ROIS 中选择需要裁减的栅格数据，再在Export EVF Layers to ROI中选择Convert all records of an EVF layer to one ROI，点击OK。转成xinjiang.roi了。 4、裁剪栅格数据：在ENVI主菜单Basic Tools 中选择Subset Data via ROIs，在Select Input File to Subset via ROI 中选择需要裁减的栅格数据，OK。然后出现Spatial Subset via ROI Param...对话框，在Slect Input ROIs 中选择建立的xinjiang.roi。保存为xj19980401.img。 Mask pixels outside of ROI ?这个选项，如果选择No ，则是以包括ROI在内的最小矩形范围裁剪，得到的结果数据也是矩形。如果选择Yes，则需要在Mask Background Value 后给出ROI 范围外的数据值，默认是0 （该值自己随意设定），这样得到的结果就是把新疆地区裁剪下来，周围的值是黑色的0值。 arcview软件。
遥感影像图像处理流程
遥感影像图像处理(processing of remote sensing image data)是对遥感图像进行辐射校正和几何纠正、图像整饰、投影变换、镶嵌、特征提取、分类以及各种专题处理等一系列操作，以求达到预期目的的技术。 一．预处理 1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
消除尖峰噪声，特别是与扫描方向不平行的，一般用傅立叶变换进行滤波处理的方法比较方便。 （2）除坏线和条带 去除遥感图像中的坏线。遥感图像中通常会出现与扫描方向平行的条带，还有一些与辐射信号无关的条带噪声，一般称为坏线。一般采用傅里叶变换和低通滤波进行消除或减弱。
2．薄云处理 由于天气原因，对于有些遥感图形中出现的薄云可以进行减弱处理。 3．阴影处理 由于太阳高度角的原因，有些图像会出现山体阴影，可以采用比值法对其进行消除。二．几何纠正
通常我们获取的遥感影像一般都是Level2级产品，为使其定位准确，我们在使用遥感图像前，必须对其进行几何精纠正，在地形起伏较大地区，还必须对其进行正射纠正。特殊情况下还须对遥感图像进行大气纠正，此处不做阐述。 1．图像配准 为同一地区的两种数据源能在同一个地理坐标系中进行叠加显示和数学运算，必须先将其中一种数据源的地理坐标配准到另一种数据源的地理坐标上,这个过程叫做配准。 （1）影像对栅格图像的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区另一幅影像或栅格地图中，使其在空间位置能重合叠加显示。 （2）影像对矢量图形的配准 将一幅遥感影像配准到相同地区一幅矢量图形中，使其在空间位置上能进行重合叠加显示。2．几何粗纠正
遥感图像裁剪与拼接
遥感图像拼接（镶嵌）与裁剪 一、实验目的与要求 图像镶嵌指在一定数学基础控制下，把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程，在ENVI中提供了透明处理、匀色、羽化等功能。实验要求可以用ENVI解决镶嵌颜色不一致、接边以及重叠区等问题。 图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。常用的方法是按照行政区划边界或者自然区域边界进行图像裁剪；在基础数据生产中，经常还要进行标准分幅裁剪。ENVI的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。实验要求学生们学会通过ENVI软件对下载的地区图像进行裁剪和拼接，将南京区域裁剪出来。通过本次实验，初步熟悉ENVI和ARCGIS软件，为今后环境遥感学习奠定基础。 二、实验内容与方法 1 实验内容 1)图像拼接：ENVI的图像拼接功能提供交互式的方式将没有地理坐标或者有地理坐标的多幅图像合并，生成一幅单一的合成图像。 2)图像裁剪：通常按照行政区划边界或自然区划边界进行图像剪裁，在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪。
2 实验方法 1)图像拼接 最新ENVI提供了全新的影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic，所有功能集成在一个流程化的界面，它可以： ?控制图层的叠放顺序 ?设置忽略值、显示或隐藏图层或轮廓线、重新计算有效的轮廓线、选择重采样方法和输出范围、可指定输出波段和背景值 ?可进行颜色校正、羽化/调和 ?提供高级的自动生成接边线功能、也可手动编辑接边线 ?提供镶嵌结果的预览 使用该工具可以对影像的镶嵌做到更精细的控制，包括镶嵌匀色、接边线功能和镶嵌预览等功能。 2)图像裁剪 （1）规则分幅裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，这个矩形的范围获取途径包括行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI/矢量文件； （2）不规则分幅裁剪，是指裁剪图像的边界范围是一个任意多边形。任意多边形可以是事先生成的一个完整的闭合多边形区域，可以是一个手工绘制的ROI(感兴趣区)多边形，也可以是ENVI支持的矢量文件。
ENVI遥感图像处理方法
《ENVI遥感图像处理方法》科学出版社2010年6月正式出版 上一篇/ 下一篇 2010-05-26 15:02:30 / 个人分类：ENVI 查看( 643 ) / 评论( 5 ) / 评分( 0 / 0 ) 从上个世纪六十年代E．L．Pruitt提出“遥感”这个词至今，遥感已经成为人类提供了从多维和宏观角度去认识宇宙世界的新方法与新手段。目前，遥感影像日渐成为一种非常可靠、不可替代的空间数据源。ENVI (The Environment for Visualizing Images)是由遥感领域的科学家采 用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。ENVI以其强大的图像处理功能，尤其是与ArcGIS 一体化集成，使得众多的影像分析师和科学家选择ENVI来处理遥感图像和获得图像中的信息，从而全面提升了影像的价值。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋、测绘勘察和城市与区域规划等众多领域。与此形成鲜明对比的是，目前关于ENVI 的中文教程非常少，给广大用户学习软件和应用软件带来诸多不便。 针对上述情况，在ESRI中国（北京）有限公司的大力支持下，根据多年遥感应用研究和软件操作经验，历时一年半编著完成本书。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握ENVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。全书分为17章，第1、2、3章介绍了ENVI软件的基础知识，可作为ENVI软件入门，也可作为参考内容；第4、5、6、7、8章介绍了遥感图像处理一般流程，包
20807ENVI影像拼接裁剪
一、无缝拼接（ENVI） 1.通过open打开要拼接的两幅影像。 2.然后在Toolbox/Mosaicking/Seamless Mosaic，会出现Seamless Mosaic下面的对话框： 3.通过上述对话框左上角的加号+选择要拼接的两幅影像，点击OK：
4.进行匀色操作：在匀色Color Correction操作中，勾选预览Show Preview；勾选Histogram Matching，此时自行选择Histogram Matching勾选预览Show Preview；勾选Histogram Matching，此时自行选择Histogram Matching。 5.羽化处理：选择Seamlines点击Auto Generate Seamlines进行自动羽化，如果羽化结果颜色基本一致，则导出结果即可
6.导出结果：在Export中选择输出形式及输出位置，点击finish，拼接完成。 二、矢量裁剪(ArcGIS+ENVI) （1）已知全国矢量图，在ArcGIS中提取出北京市的矢量边界图： 1.在ArcGIS中打开全国范围的矢量图，与被裁剪的影像进行对比，查看其投影系及显示方式是否一致：
2.不一致，先把全国矢量图的十进制形式转化为度分秒形式：视图/数据框属性（或鼠标在图像显示区域右击选择数据框属性），并在弹出的对话框中将十进制转化为度分秒形式，其 弹出数据框属性对话框如下：
3.提取北京市的矢量边界图：编辑器/开始编辑，鼠标点击要去除的边界，通过删除键进行删除，最后只剩下北京市的边界图。 4.导出北京市边界图：ArcTool/转换工具/转为Shape file/要素类转Shape file，在弹出的对话框中选择要转换的文件及输出地址，点击确定。
envi图像处理基本操作
使用ENVI进行图像处理 主要介绍利用envi进行图像处理的基本操作，主要分为图像合成、图像裁减、图像校正、图像镶嵌、图像融合、图像增强。 分辨率：空间分辨率、波谱分辨率、时间分辨率、辐射分辨率。咱们平时所说的分辨率是指？怎么理解？ 1、图像合成 对于多光谱影像，当我们要得到彩色影像时，需要进行图像合成，产生一个与自然界颜色一致的真彩色（假彩色）图像。 对于不同类型的影像需要不同的波段进行合成，如中巴CCD影像共5个波段，一般选择2、4、3进行合成。（为什么不选择其他波段？重影/不是真彩色）。SOPT5影像共7个波段，一般选择7、4、3三个波段。 操作过程以中巴资源卫星影像为例 中巴资源卫星影像共有五个波段，选择2、4、3三个波段对R、G、B赋值进行赋值。 在ENVI中的操作如下： （1）file→open image file→打开2、3、4三个波段，选择RGB，分别将2、4、3赋予RGB。（2）在#1窗口file---〉save image as-→image file。 （3）在主菜单中将合成的文件存为tiff格式（file-→save file as-→tiff/geotiff） 即可得到我们需要的彩色图像。 2、图像裁减 有时如果处理较大的图像比较困难，需要我们进行裁减，以方便处理。如在上海出差时使用的P6、SOPT5，图幅太大不能直接校正需要裁减。 裁减图像，首先制作AOI文件再根据AOI进行裁减。一般分为两种：指定范围裁减、不指定范围裁减。 不指定范围裁减在ENVI中的操作如下： （1）首先将感兴趣区存为AOI文件 file→open image file打开原图像→选择IMAGE窗口菜单overlay→region of interesting 选择划定感兴趣区的窗口如scroll，从ROI_Type菜单选择ROI的类型如Rectangle，在窗口中选出需要选择的区域。在ROI窗口file→Save ROIs将感兴趣区存为ROI文件。
利用ENVI软件进行遥感图像的融合和增强实习报告
遥感图像处理实习报告 实验内容：影像融合与增强 班级：测绘1102班 学号：13 姓名： 指导老师：陈晓宁、黄远程、竞霞、史晓亮 西安科技大学 测绘科学与技术学院 二零一三年一月 实习三影像融合与增强
一、实习内容： 1.掌握ENVI中各种影像融合方法，并比较各方法的优缺点； 2.熟悉ENVI图像增强操作； 3.本实习的数据源为上节已经过校正的资源三号多光谱和全色影像。 二、实习目的： 1.了解和认识各种图像融合方法的原理、内容及要点； 2.熟悉、熟练操作ENVI软件中各种图像融合的方法、步骤并学会加以比较； 3.学习利用ENVI软件进行各种图像增强处理操作； 4.学会定性、定量分析比较图像融合的差异。 三、实习步骤： 1.图像融合： 三波段融合： HSV和Color Normalized (Brovey)变换： 1）从ENVI主菜单中，选择File → Open Image File，分别加载校正后的资源三号多光谱与全色影像到可用波段列表Available Bands List中； 2）选择多光谱3,2,1波段（可以根据需要选择）对应R，G，B，点击Load RGB将多光谱影像加载到显示窗口display#1； 3）在ENVI的主菜单选择Transform → Image Sharpening → HSV； 4）在Select Input RGB Input Bands对话框中，选择Display #1，然后点击OK。 5）从High Resolution Input File对话框中选择全色影像，点击OK。 6）从HSV Sharpening Parameters对话框中，选择重采样方法，并输入输出路径和文件名，点击OK。即可完成HSV变换融合；
如何在ERDAS中实现用矢量线界裁切遥感影像
总结一下利用Erdas和Arcgis来随意图形分割影像图： 影像图格式为tif随意图形格式随意（就当shape格式） 一：合并影像图： 由于影像图的分割需要，则要全部覆盖shape格式的边界。分Erdas和Arcgis两种合并法： Erdas合并：①打开Erdas，再打开viewer窗口(注意：再打开图层时，要将raster option的no stretch 和background transparent前打勾，这样图层就不会失真)。 ②打开需要合并的图：files of type选择，选择对应的的图层 ③在窗口viewer—raster—mosaic images,弹出mosaic tool窗口 ④在窗口mosaic tool—process—run mosaic，弹出窗口 ⑤在窗口output file nam选择files of type为tif格式，存放路径自己选择，点击ok完成 Arcgis合并: ①打开Arcgis(Arcmap), 加入要合并的图层 ②ArcToolBox—datamanagementtools—raster—mosaic或mosic to new rastevr 然后按需求选择input raster 和 output raster还有名称。 二：生成分割边界： ①先用arcmap打开shape图，选中shape边界 ②ArcToolBox—conversion tools—to coverage—feature to class coverage然后按需求选择input feature classse和在output coverage填入存储路径，点击ok完成，生成coverage格式。 ③然后在Erdas用窗口viewer打开coverage图和tif图。
ENVI使用shp不规则裁剪遥感影像
ENVI中利用矢量边界裁剪栅格数据详解 以前在论坛和群里面看到过很多人问如何在ENVI中利用不规则边界来裁剪栅格影像，都只是告诉他们将矢量数据转为ROI然后再Subset就可以。今天又碰到了，就将在ENVI中裁剪栅格的步骤写下来，以方便参考： 注：此处用到的数据是群里一位朋友的，在此作为一个例子来说明如何裁剪数据。 数据：矢量数据为SHP格式，面状（多边形）特征文件test.tif。栅格数据为TIFF格式testshp.shp 。 1、打开栅格数据：通过File -- Open Image 或者File -- Open External File -- Generic Formats -- TIFF/GeoTIFF 2、打开矢量数据：通过File -- Open Vector 或者Vector -- Open Vector，选择文件类型Shapefile(*.shp) ，选择矢量文件testshp.shp，注意在弹出的Import Vector Files Parameters 对话框选择正确的投影类型。然后OK之后ENVI自动将矢量文件转为EVF格式。 这里要注意栅格数据和矢量数据的投影系统必须一致。如果不一致就需要重投影使其一致。 3、将矢量数据转为ROI：在Availabel Vectors List选择数据，在File 选择Export Layers to ROI，然后在Select Data File to Associate with new ROIS 中选择需要裁减的栅格数据，再在Export EVF Layers to ROI中选择Convert all records of an EVF layer to one ROI，点击OK。 4、裁剪栅格数据：在ENVI主菜单Basic Tools 中选择Subset Data via ROIs，在Select Input File to Subset via ROI 中选择需要裁减的栅格数据，OK。然后出现Spatial Subset via ROI Param...对话框，在Slect Input ROIs 中选择建立的ROI。最后选择输出结果到文件还是内存即可。 ** 这里需要注意Mask pixels outside of ROI ?这个选项，如果选择No ，则是以包括ROI在内的最小矩形范围裁剪，得到的结果数据也是矩形。如果选择Yes，则需要在Mask Background Value 后给出ROI 范围外的数据值，默认是0 （该值自己随意设定），这样得到的结果就是大家想要的不规则边界裁剪结果。 ** 另外矢量数据必须是多边形类型，如果是线类型裁剪，在想要得到按照边界裁剪时就会出错。
ENVI初步学习和影像增强处理
《遥感原理与应用》 课程上机 班级：地理信息系统2008-1班 学号：07082951 姓名：许冬
ENVI初步学习和影像增强处理 一、实习目的 通过对ENVI软件的初步学习和实习操作，了解遥感图像处理的基本原理、流程以及软件系统的基本构成和功能，加深多所学课程原理的理解，为从事相关项目的研究和开发奠定基础。对于影像增强需要掌握直方图的概念、生成方法，通过对不同图像直方图的比较，理解直方图所反映的图像性质；了解图像增强和滤波的多种方法，掌握直方图均衡、分段线性拉伸、密度分割、平滑、锐化、边缘增强的方法；通过图像增强和滤波多种方法的实习，掌握改善遥感图像视觉效果的有效方法。 二、实验数据介绍 本次实习的数据为ENVI4.7自带的数据:xudong.img 三、实验过程 (一)初步学习：遥感图像的输入/输出、波段组合及图像显示。 加载实验数据：xudong.img并显示遥感影像 1．图像的头文件资料的获取和编辑 ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。 从Header Info对话框里，可以点击Edit Attributes下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。这些参数包括波段名、波长、地图信息等。 2.图像的存取 File>Open Image File.打开任何文件，可用波段列表自动地出现。ABL列出该图像文件的所有波段，并允许你显示灰阶和彩色图像、启动新的显示窗口、打开新文件、关闭文件，以及设置显示边框。 3.要选择当前活动显示:从"Available Bands List"内，点击“Display#1”按钮菜单，再从列表中选择所需要的显示。要开始一个新的显示，从按钮菜单选择“New Display”。点击“Load Band”或“Load RGB”,以把选定的波段导入选定的显示。灰度图像和彩色图像的显示ENVI:File>>Open Image>>Available Bands List中选择Gray Scale或RGB Color模式。 （二）图像增强处理 （1）空间域增强： 1、对比度拉伸（辐射增强）： 在主图像窗口，选择Enhancements> Interactive stretching.在Stretch_Type下选 择要进行的拉伸方式 要把任何拉伸或直方图变化自动地应用于图像，选 择Options>Auto Apply
遥感实验五_影像镶嵌、裁剪、融合
遥感实验五数字图像处理 ------------图像镶嵌、裁切及融合 一、实验目的 学会图像镶嵌、图像裁切及图像融合等技术，通过实际影像的操作，制作可用于实际工作的某区域遥感图像，为下一次实验准备数据。 二、实验数据 某区域的遥感图像：11942E20000504.rar、11943E20010304.rar； 某区域的范围：xianyou.shp 三、实验内容及主要步骤 1、图像镶嵌 注：要镶嵌的两幅或多幅影像要求具有相同的投影信息，如果不同，则需要首先统一。ERDAS IMAGINE中提供了投影转换的工具，点击、选择Reproject Images；或者，也可以在ArcGIS的ArcToolbox中选择Projections and Transformations/Raster/Project Raster进行转换。以下以ERDAS IMAGINE 软件为例进行投影转换。 1.1.投影定义和转换 在ERDAS中，点击DataPrep,在下拉选项卡中点击Rejection Images,在Input File中输入需要进行投影转换的影像数据——福建某地区2000年5月30米分辨率的的多光谱影像（本例以TM4、3、2波段为例）。在Output File设置保存路径和输出文件名。在Categories中点击右侧的小地球标志进行投影定义。投影参数设置如下图1.1示，点击OK，完成投影转换。本图及以下各图均将WGS-84投影转换成Gauss Kruger投影。
同理，对裁切的多光谱小图进行投影转换，原理及步骤亦同上，图1.2示。 图1.2 对全色波段影像数据tm11942_8进行投影变换，原理同多光谱影像投影变换，但在erdas 中进行投影转化时由于在选择categories时，选择了南半球国家投影类别发生错误，结果显示为一“倒像”，故tm11942_8影像采用ArcGIS软件进行投影转换，转换目的主要是讲投 影信息中的Datum转成Krasovskv。
基于erdas的图像拼接与裁剪步骤
图像拼接与裁剪 ●实习目的：通过实习操作，学会如何进行图像分幅裁剪和图像拼接。 ●内容: ·图像规则分幅裁剪 ·图像不规则分幅裁剪 ·卫星影像拼接 ·航空影像拼接 一、图像分幅裁剪 在实际工作中，经常根据研究区的工作范围进行图像分幅裁剪，利用ERＤAS可实现两种图像分幅裁剪:规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。 1规则分幅裁剪 规则分幅裁剪是指裁剪的边界范围为一矩形,通过左上角和右下角两点的坐标就可以确定图像的裁剪位置,整个裁剪过程比较简单，其具体方法如下： ERDAS图标面板菜单条→Main→Data ｐrepａratiｏn→subset Image，打开ｓubseｔImaｇe对话框（图1.１)。 ＥＲＤAS图标面板工具条→ＤataPrep→Ｄａtａ prｅpａｒａｔion→suｂset Imaｇe，打开ｓubset Image对话框(图１.1)。 图1.1 ｓubｓet Iｍage对话框
裁剪范围输入有如下三种方法: 1)通过键盘直接输入左上角、右下角的坐标值; 2)先在图像视窗中放置查询框（右键→Inquirｅ Bｏｘ），用查询框选定裁剪范围， 然后在图1.1对话框中选择Froｍ Inｑｕiｒe Ｂｏx； 3)先在图像视窗中绘制AＯL区域,然后在对话框中选择AIＯ功能，利用此方法也可 实现不规则裁剪。 裁剪结果见下图。 图１.2 裁剪结果示意图 2不规则分幅裁剪 不规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是个任意多边形,无法通过左上角、右下角两点的坐标确定图像的裁剪位置，而必须事先生成一个完整的闭合多边形区域，可以是一个ＡＯＩ多边形。 AOI多边形裁剪 首先在视窗中打开需要裁剪的图像，并应用AOＩ工具绘制多边形AＯI,可以将多边形A ＯI保存在文件中(．ａｏｉ)，也可以暂时不退出视窗,将图像与ＡOI多边形保留在视窗中，然后: ERDＡS图标面板菜单条→Maｉn→Ｄａta prepaｒaｔion→subset Imagｅ,打开subｓet Ｉmage对话框（图1．1)。 ERＤＡＳ图标面板工具条→DataPrep→Daｔa prｅparatioｎ→ｓubsｅt Imａgｅ,打开sｕbｓｅｔＩmaｇe对话框(图1．１）。 同样，设定输入文件、输出文件名称→点击按钮,打开AOI(Cｈoose AＯI） 对话框（图1.3)。 →在Choose AOＩ对话框中选择AOI的来源:。 →若选择File,则定位.aoｉ文件的存储路径;若选择Viｅｗer,则确保在图像视窗中,已绘制有代表待裁剪区域的ＡOI多边形。 →选择输出数据类型:。
实验二 图像增强处理实习报告
实验二图像增强处理实习报告 1.实验目的和内容 1.1.实验目的 掌握图像合成和显示增强的基本方法，理解存储的图像数据与显示的图像数据乊间的1.2.实验要求 熟练根据图像中的地物特征进行图像合成显示、拉伸、图像均衡化等显示增强操作。 理解直方图的含义，能熟练的利用直方图进行多波段的图像显示拉伸增强处理。 1.3.软件和数据 ENVI 软件。 TM 图像数据。上次实验合成后的图像数据文件AA。 1.4.实验内容 图像的彩色合成显示 图像的基本拉伸方法 图像均衡化方法 图像规定化 2.实验过程 通过合成和拉伸增强显示图像中的信息。 2.1.图像合成 图像合成方法：伪彩色合成、彩色合成两种方式。其中彩色合成包括：真彩色合成、假彩色合成、模拟真彩色合成。 操作： 使用（4，3，2）进行RGB 合成显示图像。图像窗口为#1。
移动图像窗口的红色选框到玄武湖，将光标十字放在红框内，双击，显示光标位置窗口。该窗口中出现了Scrn 和Data，二者后面的RGB 的值是不同的。
2.1.1伪彩色合成 在新的窗口显示第4 波段图像，窗口为#2。
操作： 菜单：窗口菜单Tools-Color Mapping-Density slice…，选择Band 4，确定。在“Density Slice”窗口中，点击“应用”按钮，窗口#2 的图像变成了彩色。
设置默认的分级数为3 个：在“Density Slice”窗口，点击Options-Set number of default range,输入3，确定。点击Options-Apply default range，点击Apply 按钮。查看窗口#2 内的变化。
(最新)ENVI对图像进行配准、校正、拼接、裁剪
目录 第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 (2) 一、图像配准与校正 (2) （一）基础知识 (2) （二）ENVI操作 (3) 二、图像镶嵌（图像拼接） (15) （一）基础知识 (15) （二）ENVI操作 (15) 三、图像裁剪 (18) （一）基础知识 (18) （二）ENVI操作 (19) 第二部分：下载影像及介绍 (23) （一）基本信息 (23) （二）日期信息 (24) （三）云量信息 (24) （四）空间信息 (24)
第一部分利用ENVI对图像进行配准-校正-拼接-裁剪 一、图像配准与校正 （一）基础知识 1、图像配准 就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。 2、几何校正 是指利用地面控制点和几何校正数学模型，来矫正非系统因素产生的误差，非系统因素如传感器本身的高度、地球曲率、空气折射或地形等的影响。 由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据，所以此过程包括了地理编码。 简单来说，图像校正是借助一组控制点，对一幅图像进行地理坐标的校正。 本文将采用地面控制点+校正模型的几何校正方式中的Image to Image，利用Image格式的基准影像对2006年兰州TM影像进行配准与校正。 3、图像选点原则 [1]选取图像上易分辨且较精细的特征点，如道路交叉点、河流弯曲或分叉 处、海岸线弯曲处、飞机场、城廓边缘等。 [2]特征变化大的地区需要多选。 [3]图像边缘部分一定要选取控制点。 [4]尽可能满幅均匀选取。 [5]保证一定数量的控制点，不是控制点越多越好。 4、数理知识： [1]多项式模型 x=a 0+a 1 X+a 2 Y+a 3 X2+a 4 XY+ a 5 Y2+....
Envi图像裁剪
图像裁剪 图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。 常用的方法是按照行政区划边界或自然区划边界进行图像裁剪。 在基础数据生产中，还经常要进行标准分幅裁剪，按照ENVI的图像裁剪过程，可分为规则裁剪和不规则裁剪。 ⑴规则分幅裁剪 规则分幅裁剪是指裁剪图像的边界范围是一个矩形，这个矩形范围获取途径包括行列号、左上角和右下角两点坐标、图像文件、ROI/矢量文件。 操作步骤： 1．在主菜单中，选择file→open image file，打开裁剪图像bhtmsat.img。 2．在主菜单中，选择file→save file as→ENVI standard，弹出new file builder 对话框。在该对话框中，单击import file按钮，弹出creat new file input file对话框。 3. 在create new file input file对话框中，选中select input file列表中的裁剪图像图像，单击spatial subset按钮（空间波段子集），在spatial subset对话框中，单击image按钮，弹出subset by image对话框，在所选波段中进行子波段裁剪范围设置。 4. 在subset by image对话框中，可以通过输入行列数确定裁剪尺寸，按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定裁剪区域，或者直接用鼠标左键按钮红色边框拖动来裁剪尺寸以及位置，单击OK按钮。 5. 在select spatial subset对话框中可以看到裁剪区域信息，单击OK按钮。
6. 在creat new file input file对话框中，可以通过spectral subset按钮选择输出波段子集，单击OK按钮。 7. 选择输出路径及文件名，单击OK按钮，完成规则分幅裁剪过程。 ⑵不规则分幅裁剪 不规则分幅裁剪是指裁剪对象的外边界范围是一个任意多边形。任意多边形可以是事先生成的一个完整的闭合多边形区域，可以是一个手工绘制的ROI多边形，也可以是ENVI支持的矢量文件。针对不同的情况采用不同的裁剪过程，下面介绍两种方法： A.手动绘制感兴趣区 1.打开图像can_tmr.img并显示在display窗口中。 2.在image窗口中选择overlay→region of interest。在ROI Tool对话框中，单击 ROI_Type→Polyon。 3.绘制窗口（window）选择image，绘制一个多边形，右键结束。根据需求可以绘制 若干个多边形。 4.选择主菜单→basic tools→subset data via ROIS,或者选择ROI Tool→file→ subset data via ROIS，选择裁剪图像，双击左键，进入spatial subset data via ROIs对话框。 5.在spatial subset data via ROIs对话框中，设置以下参数： 在ROIs列表中（select input ROIs），选择绘制的ROIS。 在“mask pixels outside of ROI”项中选择：Yes。 裁剪背景值（mask background value）：0
ENVI初步学习和影像增强处理
ENVI初步学习和影像增强处理 一、实习目的 通过对ENVI 软件的初步学习和实习操作，了解遥感图像处理的基本原理、流程以及软件系统的基本构成和功能，加深对所学课程原理的理解，为从事相关项目的研究和开发奠定基础。对于影像增强需要掌握直方图的概念、生成方法，通过对不同图像直方图的比较，理解直方图所反映的图像性质；了解图像增强和滤波的多种方法，掌握直方图均衡、分段线性拉伸、密度分割、平滑、锐化、边缘增强的方法；通过图像增强和滤波多种方法的实习，掌握改善遥感图像视觉效果的有效方法。 二、实验数据介绍 本次实习的数据为landsat7 ETM:yaoyifei.img。 三、实验过程图像增强处理 1．空间域增强 1.1点运算 步骤：打开一个多光谱图像，在主图像窗口中，选择Ehance->Interactive stretching,打开交互式直方图拉伸操作对话框。 1.1.1 Linear线性拉伸 步骤： 选择Streth_Type->Linear，然后选择Options->Auto Apply，打开自动应用，如图1.1.1-1所示。 注： 设定拉伸范围，使用鼠标移动直方图的白色垂直线虚线即可，或者在Streth 中输入DN值或者百分比。
图1.1.1-1 Linear线性 1.1.2 Piecewise linear 步骤：选择Streth_Type-> Piecewise linear，然后选择Options->Auto Apply，打开自动应用，如图1.1.2-1所示。 注：在直方图的任意位置点击鼠标中键，即可以增加一个节点；使用鼠标移动直方图的白色垂直线虚线即可移动点的位置；删除点单击鼠标右键。 图1.1.2-1 Piecewise linear 1.1.3 Gaussian 步骤：选择Streth_Type-> Gaussian，然后选择Options->Auto Apply，打开自动应用，如图1.1.3-1所示。 注：直方图的一条红色曲线显示的是被选的Gaussian函数，被拉伸的数据分布呈现白色，叠加在红色的Gaussian函数上。
Erdas基础教程数据预处理,校正、配准、镶嵌、裁剪
Erdas基础教程: 数据预处理 来源：陕西师范大学旅游与环境学院 在ERDAS中，数据预处理模块为Data preparation。图标面板工具条中，点击图标——Data Preparation菜单 1、图象几何校正 第一步：显示图象文件 在视窗中打开需要校正的Landsat TM图象：lanzhoucity.img. 第二步：启动几何校正模块 在Viewer#1的菜单条中，选择Raster|Geometric Correction
.打开Set Geometric Model对话框 .选择多项式几何校正模型Polynomial——OK .程序自动打开Geo Correction Tools对话框和Polynomial Model Properties对话框 .先选择Close关闭Polynomial Model Properties对话框.程序自动打开GCP Tool Reference Setup对话框
.选择Keyboard Only .OK .程序自动打开Reference Map Information提示框。 .选择Map Units: Meters .添加地图投影参数，如下图：
.选择OK 确定地图投影参数，并关闭上图。 .选择OK，确定Reference Map Information，并关闭提示框。 .并自动打开采集控制点对话框。 GCP的具体采集过程: 在图像几何校正过程中，采集控制点是一项非常重要和相当重要的工作，具体过程如下：.在GCP工具对话框中点select GCP 图标，进行GCP选择状态。
.在view#1中移动关联方框位置，寻找明显地物特征点，作为输入GCP。 .在GCP工具对话框中点击Great GCP图标，并在view#2中点击左键定点，GCP数据表将记录一个输入的GCP，包括编号、标识码、X、Y坐标。 .在GCP工具对话框中输入地图参数坐标X、Y。 .不断重复上述步骤，采集若干GCP，直到满足所选是的几何校正模型为止。 采集地面检查点 以上所采集的GCP为控制点，用于建立转换方模型及多项式方程，地面检查点，则用于检验所建立的转换方程的精度和实用性，具体过程如下：
ENVI遥感图像增强处理
任务五图像增强 目录 1.空间域增强处理1 1.1卷积滤波1 2.辐射增强处理2 2.1交互式直方图拉伸2 3.光谱增强处理4 3.1波段比的计算4 3.2色彩空间变换5 3.3NDVI计算6 4.傅里叶变换6 4.1快速傅里叶变换6 4.2定义FFT滤波器7 4.3反向FFT变换8 5.波段组合8 5.1RGB合成显示8
图像增强的主要目的是提高图像的目视效果，以便处理结果图像比原图像更适合于特定的应用要求，方便人工目视解译、图像分类中的样本选取等。 ENVI图像增强的内容主要包括： ●空间域增强处理 ●辐射增强处理 ●光谱增强处理 ●傅里叶变换 ●波段组合 1.空间域增强处理 空间域增强处理是通过直接改变图像中的单个像元及相邻像元的灰度值来增强图像。 1.1卷积滤波 卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像。它们的核心部分是卷积核，ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波、低通滤波、拉普拉斯算子、方向滤波、高斯高通滤波、高斯低通滤波、中值滤波、Sobel、Roberts，还可以自定义卷积核。 使用数据：lena.jpg 具体操作： 通过尝试ENVI提供的各种图像增强算子，观察比较图像增强的效果。 （1）打开图像文件lena.jpg。 （2）在主菜单中，选择Filter→Convolutions and Morphology。 （3）在Convolutions and Morphology Tool中，选择Convolutions→滤波类型。 （4）不同的滤波类型对应不同的参数，主要包括三项参数： ●Kernel Size（卷积核的大小） 卷积核的大小，以奇数来表示，如3×3、5×5等，有些卷积核不能改变大小，包括Sobel和Roberts。 ●Image Add Back（输入加回值） 将原始图像中的一部分“加回”到卷积滤波结果图像上，有助于保持图像的空间连续性。该方法常用于图像锐化。“加回”值是原始图像在结果输出图像中所占的百分比。 ●Editable Kernel（编辑卷积核中各项的值） 在文本框中双击鼠标可以进行编辑，选择Kernel可以把卷积核保存为文件（.ker），选择Kernel可以打开一个卷积核文件。 （5）卷积增强图像中的单个波段 a）选择Convolutions→High Pass，其他项按照默认设置，单击Quick Apply按钮，第一次点击此按钮会提示选择增强的波段，增强后的波段在Display中显示。如果要更改卷积增强波段，选择Options→Change Quick-Apply Input Band。 b）选择Quick Result to File，可以将增强结果保存 （6）卷积增强图像文件 a）单击Apply To File按钮，在Convolution Input File对话框中选择图像文件。 b）选择输出路径及文件名。
遥感数据图像处理实验三、遥感图像的几何校正与裁剪
实验三、遥感图像的几何校正与裁剪 实验内容：1.图像分幅裁剪（Subset Image） 2.图像几何校正（Geometric Correction） 3.图像拼接处理（Mosaic Imgaes） 4.生成三维地形表面（3D Surfacing） 1.图像分幅裁剪 在实际工作中，经常需要根据研究工作范围对图像进行分幅裁剪，按照ERDAS IMAGINE 8.4实现图像分幅裁剪的过程，可以将图像分幅裁剪为两类型：规则分幅裁剪，不规则分幅裁剪。 1.1规则分幅裁剪 (以c:\Program File\ IMAGINE 8.4\examples\lanier.img为例) 规则分幅裁剪是指裁剪图像的范围是一个矩形，通过左上角和右上角两点的坐标可以确定图像的裁剪位置，过程如下： 方法一: →ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板菜单条：Main→Data Preparation(或单击ERDAS IMAGINE 8.4 图标面板工具条“DataPrep”图标) →打开Data Preparation 对话框 →单击Subset Image按钮，打开Subset对话框
在Subset对话框中需要设置下列参数： →输入文件名（Input File）:lanier.img →输出文件名（Output File）:lanier_sub.img →坐标类型（Coordinate Type）:Map →裁剪范围（Subset Definition）:ULX、ULY、LRX、LRY （注：ULX，ULY是指左上角的坐标，LRX,LRY是指右上角的坐标，缺省状态为整个图像范围） →输出数据类型（Output Data Type）:Unsigned 8 Bit →输出文件类型（Output Layer Type）:Continuous →输出统计忽略零值:Ignore Zero In Output Stats →输出像元波段（Select Layers）:2,3,4