遥感图像处理、遥感信息提取与应用分析

一. 影像预处理

1 几何校正

第一步：打开并显示图像文件
打开ENVI Classic，点击【主菜单>File>Open Image File】，打开tm00.img\tm02.img影像，并分别在Display中显示两个影像。

图1 加载数据

第二步：启动几何校正模块

主菜单>Map>Registration>Select GCPs:Image to Image，打开几何校正模块。选择显示tm00.img文件的Display为基准影像（Base Image），显示tm02.img文件的Display为待校正影像（Warp Image），点击OK进入采集地面控制点。
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图2 几何校正选择
第三步：采集地面控制点
1、在两个Display中找到相同区域，在Zoom窗口中，点击左小下角第三个按钮，打开定位十字光标，将十字光标到相同点上，点击Ground Control Points Selection上的Add Point按钮，将当前找到的点加入控制点列表。
2、用同样的方法继续寻找其余的点，当选择控制点的数量达到3时，RMS被自动计算。选择Options>Auto Predict，打开自动预测功能。这时在Base Image（Spot影像）上面定位点，Warp Image（TM影像）上会自动预测区域。
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图3 选取地面控制点
3、当选择一定数量的控制点之后，利用自动找点功能。Ground Control Points Selection上，选择Options>Automatically Generate Points，选择匹配波段，点击OK，弹出自动找点参数设置面板，设置Tie点的数量为50，Search Window Size为131，其他选择默认参数，点击OK
4、点击Ground Control Points Selection上的Show List按钮，可以看到选择的所有控制列表，如下图所示。
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图4 控制点
选择Image to Image GCP List上的Options>Order Points by Error，按照RMS值有高到底排序。
5、对于RMS过高的点，直接做删除处理。
第四步：选择校正参数输出

在Ground Control Points Selection上，选择Options->Warp File，选择校正文件。
在校正参数面板中，校正方法选择多项式（2次）。
重采样选择Bilinear，背景值（Background）为0.
Output Image Extent：默认是根据基准图像大小计算，可以做适当的调整。
选择输出路径和文件名，单击Ok按钮。

图5 输出界面
第五步：检验校正结果
同时在两个窗口中打开图像，其中一幅是校正后的图像，一幅是基准图像，通过地理链接（Geographic Link）检查同名点的叠加情况。

图6 检验校正结果

2 镶嵌

第一步：加载数据
打开jztm02img及tm01.img，在Toolbox中，打开Mosaicking /Seamless Mosaic，启动图像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic
在Data Ignore Value列表中，可设置透明值，当重叠区区有背景值时候，可设置这个值。
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图7 修改背景值
第二步：匀色处理
匀色方法是直方图匹配（Histogram Matching）

图8 均色处理

第三步：接边线与羽化

第四步：输出结果

（1）Export面板中，设置重采样方法Resampling method：Cubic Convolution；
（2）设置背景值Output background Value：0；
（3）选择镶嵌结果的输出路径；
（4）单击Finish执行镶嵌
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图9 输出结果
镶嵌结果

图10 镶嵌结果

3 裁剪

第一步：加载数据
在Toolbox中，打开Regions of Interest /Subset Data from ROIs。Select Input File选择Beijing_TM.dat，点击OK，打开Subset Data from ROIs Parameters面板；
第二步：执行裁剪
在Subset Data from ROIs Parameters面板中，设置以下参数：
Select Input ROIs：选择EVF:矢量.shp
Mask pixels output of ROI？：Yes
Mask Background Value背景值：0
选择输出路径和文件名，单击OK执行图像裁剪。
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图11 裁剪结果

二. 决策树提取

提取区域缓坡植被信息、非朝北缓坡植被、陡坡植被、水体、裸地、背景区，提取规则如下：
朝北缓坡植被：NDVI大于0.25，坡度小于20°，朝北
非朝北缓坡植被：NDVI大于0.25，坡度小于20°，非朝北
陡坡植被：NDVI大于0.25，坡度大于等于20°
水体：NDVI小于等于0.25，波段4的DN值大于0且小于20
裸地：NDVI小于等于0.25，波段4的DN值大等于20
背景区：NDVI小于等于0.25，波段4的DN值等于0
第一步：加载数据
打开新建决策树工具，路径为Toolbox/Classification/Decision Tree/New Decision Tree，如下图所示，默认显示一个节点和两个类别；
第二步；决策树分类
首先按照NDVI来区分植被与非植被。单击节点Node 1，在弹出的对话框内输入节点名（Name）和条件表达式（Expression），如下图所示；
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图12 添加节点
点击OK后，在弹出的Variable/File Pairings对话框内需要为 {ndvi} 指定一个数据源，如下图所示。点击面板中显示 {ndvi} 的表格，然后选择boulder_tm.dat即可。

图13 添加数据源
同样的方法，将所有规则输入，末节点图标右键Edit Properties，可以设置分类结果的名称和颜色，最后结果如下图所示。
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图14 决策树
第三步：执行决策树
选择Options > Execute，可以执行决策树。由于使用了多源数据，各个数据可能拥有不同的坐标系、空间分辨率等。在弹出的Decision Tree Execution Parameters对话框（如图）中，需要选择输出结果的参照图像，这里选择boulder_tm.dat，即输出的分类结果的坐标系和空间分辨率等信息与boulder_tm.dat相同。
选择输出路径和文件名，点击OK即可

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图16 决策树分类结果
第四步：统计各类植被信息百分比

图17 信息百分比图

三. 专题制图

点击【菜单栏】中的【视图】，切换为【布局视图】，点击【插入】，分别插入“标题”、“图例”、“比例尺”、“注记”、“方里网”，调整到合适的区域，点击【文件】【导出地图】，将专题图导出。
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图18 专题地图

ENVI&ArcGis——植被覆盖度提取