Tutorial Experimental ENVI (4) Experimento 4, Pré-processamento de Imagem de Sensoriamento Remoto - Fusão, Mosaico, Recorte

Experimento 4. Pré-processamento de imagens de sensoriamento remoto - fusão, mosaico, corte

1. Objetivo do experimento

1. Compreender vários métodos de fusão de imagens de sensoriamento remoto.
2. Familiarizado com ferramentas comumente usadas de fusão de imagem, mosaico e corte do ENVI
3. Domine os principais métodos e etapas de operação da fusão, mosaico e corte de imagens ENVI.

2. Requisitos básicos do experimento

1. Leia atentamente e domine o procedimento deste experimento.
2. Operação e aplicação de módulos de fusão, mosaico e corte no computador.
3. Salve e registre os resultados experimentais, analise e resuma.

3. Hora e local do experimento

1. Lugar:
2. tempo:

4. Condições experimentais

1. Hardware: computador PC (sistema operacional Windows 10)
2. Software: ENVI 5.1
3. Material de referência: Capítulo 4 de "Método de processamento de imagem de sensoriamento remoto ENVI"
4. Dados usados: ...\Capítulo 4 Pré-processamento de imagens de sensoriamento remoto\ 5-8 Exemplos de fusão de imagens, mosaico, corte e fusão

5. Conteúdo experimental

1. Fusão de imagens de diferentes sensores
2. Mesma fusão de imagem do sensor
3. Use a ferramenta de mosaico de imagem Seamless Mosaic
4. Regras ENVI e recorte gráfico irregular

6. Assuntos que precisam de atenção

1. De acordo com as necessidades reais do projeto, determine se a integração é necessária e selecione o método de integração correspondente.
2. A seqüência geral de pré-processamento de imagem: calibração radiométrica—>correção atmosférica—>correção geométrica—>(fusão)—>mosaico/costura—>corte.

Sete, as principais etapas do experimento

(1) Fusão de imagem
Fusão de imagem de sensor diferente

Na caixa de ferramentas, abra / Image Sharpening /Gram-Schmidt Pan Sharpening, selecione TM-30m.img como a imagem de baixa resolução (Low Spatial) e bldr_sp.img respectivamente na caixa de seleção de arquivo como a imagem de alta resolução (High Spatial), clique OK. Abra o painel Pan Sharpening Parameters.

No painel Pan Sharpening Parameters, selecione o tipo de sensor (Sensor): Unknown, o método de reamostragem (Resampling): Cubic Convolution e o formato de saída: ENVI.

(2), mosaico de imagens
2.1 carregando dados

Clique no canto superior esquerdo do painel Seamless Mosaic para adicionar os dados da imagem a serem mosaicados.


Na lista Data Ignore Value, você pode definir o valor da transparência.
Marque Mostrar visualização no canto superior direito para visualizar o efeito de mosaico

2.2 Correção de cores
Na opção Correção de cores, marque Correspondência de histograma

2.3 Linhas de costura e difusão
Selecione o menu suspenso Linhas de costura > Gerar linhas de costura automaticamente para desenhar linhas de costura automaticamente.
Abra o menu Linhas de costura> Iniciar edição de linhas de costura para editar as linhas de costura.

2.4 Resultados de saída
(1) No painel Exportar, defina o método de reamostragem Método de reamostragem: Convolução cúbica;
(2) Defina o valor de fundo Valor de fundo de saída: 0; (
3) Selecione o caminho de saída do resultado do mosaico;
(4) Clique Concluir para executar o mosaico

(3) Corte de imagem
3.1 Corte de imagem de regra
(1) Arquivo > Abrir para abrir a imagem Beijing_TM.dat e exibi-la esticada em Linear2%.
(2) Arquivo > Salvar como, entre no painel Seleção de arquivo, selecione a opção Subconjunto espacial e abra a função de seleção da área de corte à direita.

Clique em Subconjunto por arquivo, clique no botão Abrir arquivo e selecione os dados vetoriais "vector.shp" como o intervalo de recorte

3.2 Corte de imagem irregular
3.2.1 Desenhe manualmente a área de recorte
(1) Abra a imagem Beijing_TM.dat e exiba-a esticada em Linear2%.
(2) Selecione o arquivo Beijing_TM.dat no Layer Manager, clique com o botão direito do mouse, selecione New Region Of Interest e abra o painel Region of interest (ROI) Tool.
(3) Clique no botão no painel de ferramentas Região de interesse (ROI) para desenhar um polígono na imagem e desenhe um polígono aproximadamente dentro do escopo do Segundo Anel Viário da Antiga Cidade Imperial de Pequim como a área de recorte. Você pode modificar o nome da ROI, a cor da ROI, etc., ou desenhar vários polígonos de acordo com suas necessidades. Ao desenhar várias ROIs, você pode usá-la para excluir.

(4) No painel de ferramentas Region of interest (ROI), selecione File-> Save as, salve a ROI poligonal desenhada e selecione o caminho salvo e o nome do arquivo.
(5) Na caixa de ferramentas, abra Regiões de interesse/dados de subconjunto de ROIs.
(6) Na caixa de diálogo Select Input File, selecione Beijing_TM.dat para abrir o painel Subset Data from ROIs Parameters.

(7) No painel Subset Data from ROIs Parameters, defina os seguintes parâmetros:
• Select Input ROIs: Selecione o arquivo vetorial roi1 recém gerado
• Mascarar pixels de saída de ROI? : Sim
• Valor da máscara de fundo: 0
(8) Selecione o caminho de saída e o nome do arquivo, clique em OK para executar o recorte da imagem.

3.2.2 Recortando imagens de dados vetoriais externos


8. Resultados experimentais e discussão
Através da fusão, aprendemos como melhorar a resolução de uma imagem multiespectral.
No mosaico, a transparência e o raio de difusão da imagem devem ser alterados para que o mosaico da imagem se misture melhor.
Ao cortar, você pode obter a seleção desejada e importar arquivos vetoriais durante o experimento para obter a forma desejada.