ENVI遥感数据预处理tudiliyong

### ENVI 遥感数据预处理方法

#### 波段合成
对于多光谱或高光谱影像，在ENVI中可以通过波段合成功能来创建复合影像。具体操作是在软件内打开所需合成的各个波段，通过`Layer Stacking`工具按照特定顺序（如B2-B7）组合这些波段形成新的多层图像[^2]。

#### 黑边去除
为了提高视觉效果并减少不必要的计算负担，可以移除影像边缘存在的黑色无用区域。此过程涉及编辑ENVI头文件中的`Data Ignore Value`属性，将其设为0或其他代表无效像素值的数据忽略值，从而实现黑边的有效消除。

#### 影像匀色处理
在进行多个不同时间点获取或者来自不同传感器源的影像拼接前，通常需要执行色彩匹配以确保最终产物的一致性和美观度。这一步骤可通过启用`Histogram Matching`选项完成，它能够调整各子图的颜色分布使其尽可能接近指定的标准样本[^1]。

#### 接边线与羽化
当两幅或多幅相邻图片存在明显的边界痕迹时，则需引入接边线概念并通过自动化手段自动生成合理的分隔线条——即`Auto Generate Seamlines`功能；与此同时应用羽毛效应使得过渡更加平滑自然，增强整体观感质量。

#### 正射校正
针对因地形起伏造成的投影变形问题，采用RPC模型实施精确的位置纠正措施是非常必要的。这一环节属于几何精校的一部分，旨在保证所有参与分析的地图要素都能准确反映实地情况[^3]。

#### 图像配准
使同一地理区域内多次观测所得的不同分辨率、视角下的遥感资料相互对齐的过程叫做图像配准。该步骤有助于后续叠加分析工作的顺利开展，并且支持多种模式比如基于特征点自动识别的方式来进行高效精准地空间位置对应关系建立。

#### 图像融合
将低空间分辨力但具有较高光谱信息量的多光谱影像同高空间分辨力却仅有少数几个甚至单一通道信息的全色影像相结合的技术称为图像融合。常用的方法之一是Gram-Schmidt变换法，它可以很好地保留原始数据特性的同时提升细节表现能力。

# Python伪代码示例：调用ENVI API进行基本预处理操作
import envi_api as api

def preprocess_image(image_path, output_dir):
    # 执行波段合成
    stacked_image = api.layer_stacking([image_path], bands_order=[2, 3, 4, 5, 6, 7])
    
    # 移除黑边
    cleaned_image = api.remove_black_borders(stacked_image, ignore_value=0)
    
    # 色彩均衡化
    color_corrected_image = api.color_correction(cleaned_image, histogram_matching=True)

    # 创建接缝线并施加羽化效果
    feathered_mosaic = api.create_seamline_and_feather(color_corrected_image)

    # 应用正射校正
    orthorectified_img = api.apply_rpc_orthorectification(feathered_mosaic)

    # 实现图像配准
    registered_images = api.image_registration(orthorectified_img)

    # 完成图像融合
    fused_result = api.fuse_images(*registered_images, fusion_method='gram_schmidt')

    # 将结果保存至指定目录下
    final_output = os.path.join(output_dir, 'preprocessed.tif')
    api.save_as_geotiff(fused_result, final_output)