envi提取遥感影像道路信息有哪些方法

C知道回答：提取遥感影像道路信息的方法有很多种，比如基于像素的方法、基于对象的方法、基于深度学习的方法等等。其中，基于深度学习的方法在最近几年得到了广泛的应用和研究，可以使用卷积神经网络等技术来提取道路信息。

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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。

运用envi提取遥感影像中的纹理特征

Envi是一种专业的遥感数据处理软件，可以用于提取遥感影像中的纹理特征。在Envi软件中，可以通过以下步骤来提取纹理特征：

1. 打开遥感影像：首先，将需要提取纹理特征的遥感影像文件导入Envi软件中，可以是多光谱图像、高分辨率图像等。

2. 图像预处理：在提取纹理特征之前，可以进行一些图像预处理操作，如大气校正、辐射校正、几何校正等，以提高影像质量和准确性。

3. 纹理特征提取：在Envi软件中，可以使用不同的图像处理算法来提取纹理特征。常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、纹理滤波、小波变换等。其中，灰度共生矩阵是一种基于像素灰度级信息的统计方法，可以计算纹理特征的相关性、对比度、均匀性等指标。

4. 参数设置和计算结果：在提取纹理特征之前，需要设置相应的参数，如窗口大小、灰度级数目、方向等。根据所选的算法和参数，Envi软件将计算出每个像素的纹理特征值，并以图像、表格或统计图的形式呈现结果。

5. 结果分析和应用：得到纹理特征提取结果后，可以对其进行统计分析和可视化展示，以便于进一步研究和应用。纹理特征在地物分类、土地利用分析、目标检测等方面具有重要的作用。

综上所述，Envi软件可以方便地提取遥感影像中的纹理特征，并为进一步的分析和应用提供了有力的支持。