基于envi提取灰度共生矩阵

灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是用于描述图像纹理特征的重要工具，可以通过envi软件来提取。

首先，打开envi软件并加载需要提取灰度共生矩阵的图像。然后，在envi的菜单栏中选择“Raster” -> “Texture Analysis” -> “Compute GLCM”命令。接着，在弹出的对话框中设置好参数，包括灰度级别数、距离、方向等，确定好后点击“确定”按钮。

envi会根据设置的参数计算图像的灰度共生矩阵，并将结果显示在新的图像窗口中。在这个窗口中，可以查看每个像素点在不同灰度级别和方向上的共生频次和概率。同时，envi还会计算和显示出GLCM的统计特征，比如能量、对比度、均匀度等，这些特征可以用来描述图像的纹理特征。

除了计算GLCM，envi还提供了一系列的工具和函数用于对GLCM进行进一步分析和处理，比如计算GLCM的熵、惯性、相关性等特征，或者进行GLCM的滤波、归一化、平滑等操作。

总之，通过envi软件提取灰度共生矩阵是一种便捷而有效的方法，可以帮助我们更好地理解和分析图像的纹理特征，对于遥感图像分析和地物分类等应用具有重要的意义。

相关问题

envi计算灰度共生矩阵

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于灰度共生矩阵(GLCM)的图像纹理分析与提取](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/123321106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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基于envi下的土地利用信息提取

基于Envi软件下的土地利用信息提取是一种利用遥感技术和数字图像处理方法，从卫星或航空影像中获取土地利用类型和分布的过程。Envi软件是一款专业的遥感图像处理工具，可以对遥感影像进行分析和处理。

首先，我们需要获取高分辨率的遥感影像，可以是卫星影像或航空影像。这些影像记录了地球表面的红外、近红外等多个频谱信息。

然后，使用Envi软件对影像进行预处理。这包括影像校正、大气校正和几何校正等步骤，以确保影像的准确性和一致性。

接下来，我们可以使用Envi软件中的分类算法进行土地利用类型的分类。分类方法可以使用像最大似然法、支持向量机、随机森林等。这些算法可以根据像元的光谱信息和其他特征对影像进行自动分类。

在分类完成后，可以得到不同土地利用类型的图像。这些图像可以显示不同土地利用类型的空间分布情况，如农田、森林、城市、水体等。

最后，我们可以使用Envi软件进行土地利用分析。可以计算不同土地利用类型的面积、比例和变化情况，并进行统计和可视化展示。这有助于研究土地资源的管理和规划，对环境保护和土地利用决策提供科学的依据。

总之，基于Envi软件下的土地利用信息提取是一种利用遥感技术和数字图像处理方法，从遥感影像中获取土地利用类型和分布的过程。它可以为土地资源管理、环境保护和城市规划等领域提供重要参考和支持。