envi掩膜提取详细步骤

提取遥感影像中的环境掩膜可以通过以下详细步骤来完成：

1. 预处理：对原始遥感影像进行预处理，包括去噪、辐射定标、几何校正等。这些步骤可以提高影像质量，减少后续处理的误差。

2. 影像分割：将预处理后的影像进行分割，将不同的地物或环境特征分离开来。常用的分割方法包括基于阈值、基于区域生长、基于边缘检测等。

3. 特征提取：从分割后的影像中提取与环境相关的特征。这些特征可以是颜色、纹理、形状等。可以使用各种图像处理和计算机视觉算法来进行特征提取，例如灰度共生矩阵、方向梯度直方图等。

4. 训练分类器：使用已标记的样本数据来训练一个分类器，将提取的特征与环境和非环境进行关联。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

5. 掩膜生成：使用训练好的分类器对整个影像进行分类，并生成掩膜。掩膜是一个二值图像，其中环境区域为前景（白色），非环境区域为背景（黑色）。

6. 掩膜后处理：对生成的掩膜进行后处理，以去除噪声和不需要的区域。可以使用形态学操作（如腐蚀和膨胀）来填充空洞、平滑边界等。

以上是基本的步骤，具体实现还需要根据具体情况和需求进行调整和优化。

相关问题

ENVI掩膜反向提取小麦

Envi软件可以通过掩膜反向提取小麦，具体步骤如下：

1. 打开Envi软件，加载需要处理的遥感影像。

2. 使用Envi中的工具创建一个掩膜图层，以标记出小麦所在的区域。

3. 在Envi软件中选择“Raster”选项卡，然后选择“Masking”菜单，再选择“Inverse Mask”选项。

4. 在弹出的对话框中，选择之前创建的掩膜图层，并点击“OK”按钮。

5. Envi软件将会根据掩膜图层中的标记，反向提取出小麦所在的区域。

6. 可以使用Envi软件中的其他工具进行进一步的分析和处理，例如计算小麦的NDVI指数等。

需要注意的是，Envi软件的操作十分复杂，需要对遥感影像的处理有较为深入的了解才能进行操作。