envi怎么利用图像阈值进行图像分割

envi是一款专业的遥感图像处理软件，利用图像阈值进行图像分割在envi中可以通过以下步骤实现。

首先，打开需要进行图像分割的遥感图像文件。在envi界面的菜单栏上选择"File"，然后选择"Open"或者"Open As"来导入图像文件。

接着，在envi界面的菜单栏上选择"Image"，然后选择"Threshold"来进入图像阈值操作界面。在弹出的对话框中，可以设置阈值的类型和数值。

然后，选择需要进行分割的图像波段。可以通过点击"Select a Band"按钮来选择感兴趣的波段，也可以选择多个波段进行分割。

接下来，设置阈值的类型和数值。可以选择二值化、多阈值或自动阈值等不同的阈值类型，然后根据图像的特点设置合适的阈值数值。

在设置好阈值后，可以点击"OK"按钮来执行图像分割。envi会根据阈值将图像中小于或大于阈值的像素划分到不同的区域。

最后，保存分割后的图像。可以在envi界面的菜单栏上选择"File"，然后选择"Save As"来保存分割后的图像，可以选择保存为不同的图像格式。

通过以上步骤，可以利用envi中的图像阈值操作进行图像分割。分割后的图像可以用于进一步的分析，如目标提取、景观分类等。

相关问题

envi band math 选取阈值

对于环境遥感数据中的波段数学运算，选取阈值可以根据具体需求和目标来确定。以下是一些常见的方法：

1. 直观法：根据数据的分布特点和目标，直观地选择一个阈值。例如，在图像分割任务中，可以通过观察灰度直方图来选择一个能够有效分割目标和背景的阈值。

2. 统计法：通过统计分析数据的特征，选择一个合适的阈值。例如，可以使用平均值、中值、标准差等统计量作为阈值。

3. 自适应法：根据数据的局部特征，自适应地选择阈值。例如，可以使用基于局部像素邻域的方法，如Otsu's方法，根据邻域内像素的分布特征来选择阈值。

4. 基于目标的方法：根据具体任务和目标，选择一个使得目标区域与背景区域能够有效分离的阈值。例如，在植被提取任务中，可以选择一个能够区分植被和非植被的阈值。

需要根据具体情况和任务来选择合适的阈值方法，并进行试验和调整，以达到最佳效果。

，什么是阈值分割，怎么通过过绿-过 红植被指数对多光谱图像阈值分割，提取试验小区所有小麦像元平均反射率

阈值分割是一种常用的图像分割方法，通过设定一个或多个阈值，将图像中的像素分为不同的类别或区域。阈值分割通常基于像素的灰度值或其他特征，将像素分类为目标或背景。

通过绿-红植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）对多光谱图像进行阈值分割，可以帮助提取出植被区域。NDVI是通过计算近红外波段（NIR）和红色波段（Red）之间的差异来反映植被覆盖程度的指数。

下面是一种基本的步骤来通过绿-红植被指数对多光谱图像进行阈值分割，并提取试验小区所有小麦像元平均反射率：

1. 加载多光谱图像：在图像处理软件（如ENVI、ArcGIS等）中打开多光谱图像。

2. 计算NDVI：使用以下公式计算NDVI：
NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)
其中NIR为近红外波段的反射值，Red为红色波段的反射值。

3. 创建阈值：根据您的需要，选择一个合适的阈值来将NDVI图像分割为植被和非植被区域。可以根据经验或通过试验来确定阈值，也可以借助直方图分析等方法来确定合适的阈值。

4. 应用阈值：将NDVI图像与阈值进行比较，将大于阈值的像素标记为植被区域，将小于阈值的像素标记为非植被区域。这将得到一个二值图像，其中白色表示植被区域，黑色表示非植被区域。

5. 提取小麦区域：根据试验小区的特征，使用形态学运算（如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算）等方法对二值图像进行处理，以提取出试验小区内的小麦区域。

6. 计算平均反射率：在提取出小麦区域后，可以计算这些像元的平均反射率。将小麦区域对应的多光谱图像像元的反射率进行平均即可得到试验小区所有小麦像元的平均反射率。

请注意，阈值的选择可能会受到图像质量、光照条件和植被类型等因素的影响，需要根据具体情况进行调整和验证。此外，提取小麦区域的具体方法可能因试验小区的特征而有所不同，您可以根据实际情况进行调整和优化。