envi灯光变化区提取

Envi灯光变化区提取是一种用来分析和提取环境光照变化的方法。该方法基于遥感影像中的灰度信息，通过比较不同时间或不同场景下的灯光强度差异，检测和提取出灯光变化区域。

在Envi软件中，可以通过以下几个步骤来进行灯光变化区的提取：

1. 打开目标遥感影像：首先，打开需要分析的遥感影像，确保图像质量良好且包含了所需的灯光变化信息。

2. 设置参数和预处理：在Envi的菜单栏中选择“Image”，然后点击“Subset”选项，选择感兴趣的区域进行分析。接着，在菜单栏中选择“Basic Tools”，选择“Image Arithmetic”，进行亮度和对比度的调整，以使得图像中的灯光变化更加明显。

3. 灯光变化提取：在Envi的菜单栏中选择“Image”，然后点击“Change Detection”选项。在“Detection Type”中，选择“Brightness”或“Brightness Change”，这将根据亮度变化来检测灯光变化区域。在“Threshold Type”中，选择适当的阈值类型，如绝对阈值或百分比阈值，并设置相应的阈值值。然后点击“OK”来执行变化检测。

4. 结果显示和分析：Envi将根据所设定的阈值，将灯光变化区域提取出来并显示在影像上。可以使用不同的颜色来标记灯光变化区域，并根据需要进行进一步的分析和处理。

总之，Envi灯光变化区提取可以帮助我们分析和提取遥感影像中的灯光变化信息，对城市化、景观变化等方面的研究有着很大的应用潜力。

相关问题

envi 决策树 水体提取

面向对象决策树分类是一种利用遥感影像数据和其他空间数据进行分类的方法。在ENVI软件中，可以使用决策树算法来实现水体提取。具体步骤如下：
1. 首先，使用原始影像计算水体提取指数MNDWI（Modified Normalized Difference Water Index）。
MNDWI = (ρ(Green) - ρ(SWIR)) / (ρ(Green) + ρ(SWIR))
这里ρ代表波段的反射率。

2. 然后，在ENVI的Band Math工具中输入上述计算公式，对原始影像进行处理。

3. 接下来，使用决策树分类器，将水体提取出来。可以使用条件表达式 "b1 > 0" 来提取水体。

4. 将决策树的结果转换为矢量数据，可以使用ENVI软件提供的工具将结果转为EVF格式。

5. 最后，将EVF格式转换为SHP格式，可以在ArcGIS中进一步调整和编辑。

以上就是在ENVI中使用决策树算法进行水体提取的步骤。根据不同的数据和需求，可能会有一些细微的差异，但整体的流程是相似的。

envi遥感影像道路提取

道路提取是遥感影像处理的重要应用之一，可以用于城市规划、交通管理、环境监测等领域。以下是基于ENVI软件进行遥感影像道路提取的步骤：

1. 数据准备：获取高分辨率的遥感影像数据，并进行预处理，包括影像辐射校正、大气校正、几何校正等。

2. 影像分割：利用ENVI软件中的影像分割工具，将影像分割成不同的区域，以便后续的分类和识别。

3. 道路分类：采用监督分类的方法对道路进行分类，可以选择支持向量机、随机森林等算法，将道路和非道路区域进行分类。

4. 道路提取：根据分类结果，利用ENVI软件中的像元统计工具，将道路区域提取出来，并进行后处理，如去除孤立的噪声点、填充空洞等。

5. 结果评估：对提取结果进行评估，包括精度评估、误差分析等，以验证提取结果的准确性和可靠性。

以上是基于ENVI软件进行遥感影像道路提取的一般步骤，具体操作需要根据数据特点和研究目的进行优化和调整。