地理信息系统（GIS）进阶：结合ENVI5.3处理Landsat8图像头文件


# 摘要
本文介绍了地理信息系统（GIS）和遥感技术的基础知识，并详细阐述了ENVI5.3软件的操作流程、图像处理工具以及遥感数据格式的应用。通过对Landsat8图像头文件的分析，探讨了头文件在ENVI5.3中如何辅助图像数据处理，并介绍了如何在实践中编辑头文件以适应不同的分析需求。文章进一步结合ENVI5.3与Landsat8遥感数据，讨论了图像预处理、分析与信息提取的技术方法和实际操作，以及结果的评估与应用案例。最后，本文分享了GIS进阶应用实例，包括高级空间分析技巧、数据集成与共享，以及GIS项目实战的经验和问题处理技巧。

# 关键字
地理信息系统；遥感技术；ENVI5.3；图像处理；Landsat8；GIS应用

参考资源链接：[ENVI5.3处理Landsat8图像：编辑头文件与预处理步骤](https://wenku.csdn.net/doc/64523187ea0840391e73916f?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 地理信息系统（GIS）与遥感技术概述

GIS（地理信息系统）是一种强大的技术，它用于捕获、存储、分析和管理空间数据，广泛应用于环境监测、城市规划、交通导航等领域。GIS技术的关键优势在于其强大的数据整合能力，能够将地理数据与人口统计、经济和其他类型的信息结合起来，为用户提供有价值的洞察。

遥感技术，通过卫星和航空器上的传感器，从远距离收集地球表面的信息。该技术对于分析和理解地球资源以及监测环境变化至关重要。与GIS结合后，遥感技术可以提供实时或近实时的大范围数据，进一步增强了GIS的应用价值。

遥感数据的分析和处理是GIS中的一个重要环节。ENVI等专业软件提供了强大的工具集，允许用户进行图像处理、分析和解释，以解决实际问题，如土地使用变化检测、灾害评估和自然资源管理。接下来，我们将深入探讨ENVI5.3的基础操作以及Landsat8数据在GIS中的应用。

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# 第二章：ENVI5.3软件基础操作

## 2.1 ENVI5.3用户界面和工作流程
### 2.1.1 界面布局介绍
ENVI5.3的用户界面是一个直观且功能丰富的地理信息系统操作平台，专为遥感数据处理而设计。界面主要分为几个区域：菜单栏、工具栏、主视窗、图层管理器和状态栏。菜单栏包含了软件的全部功能选项，工具栏则提供了一系列常用功能的快速访问按钮。主视窗用于显示处理的图像数据，图层管理器则用于管理加载的数据层和分析结果。状态栏显示软件运行状态和提示信息。

对于初次接触ENVI5.3的用户来说，通过界面布局的快速熟悉，是开展后续操作的关键步骤。该软件的工作流程通常遵循以下步骤：加载数据 -> 图像预处理 -> 分析与处理 -> 结果评估与输出。此流程与遥感数据处理的科学方法论相对应，形成了一套完整的工作体系。

### 2.1.2 主要功能模块解析
ENVI5.3的每个功能模块都有其特定的应用场景和操作逻辑。以下是几个核心功能模块的解析：

- **文件管理模块**：用于管理所有加载和保存的数据文件。用户可以通过此模块进行数据的导入、导出以及格式转换等操作。

- **图像处理模块**：此模块涵盖了从基础的图像显示和编辑到高级的图像分析工具。用户可以在这里进行图像的预处理，如辐射校正、大气校正，以及后续的分类、监督分类、特征提取等。

- **空间分析模块**：专门用于进行空间数据的处理和分析。包括空间插值、地形分析、三维可视化等功能。

- **模型构建模块**：此模块允许用户构建和应用自定义的遥感分析模型，通过该模块可以进行复杂的遥感数据处理任务。

为了更好地理解和使用这些模块，建议用户通过官方提供的教程和文档，逐步学习每个模块的具体操作。实际操作中，可以结合具体案例进行练习，以达到熟练应用的程度。

## 2.2 ENVI5.3中的图像处理工具
### 2.2.1 基本的图像显示与编辑
在ENVI5.3中，图像显示与编辑是进行遥感数据分析的基础。用户可以通过软件内置的图像查看器来显示遥感数据。图像查看器支持对显示参数如对比度、亮度、色表等进行调整，从而更清楚地观察图像的特征。

图像编辑功能允许用户进行图层裁剪、重采样以及图像增强等操作，以改善图像质量和提取所需信息。裁剪功能可以去除图像边缘不感兴趣的部分，而重采样则用于调整图像的空间分辨率。

在实际操作中，打开一幅遥感图像，首先进行基础的显示参数调整，然后根据需求选择性地执行编辑操作。例如，对于一个有云覆盖的图像，用户可以裁剪掉云覆盖区域，保留云层之下的有效信息。

### 2.2.2 预处理工具的应用
图像预处理是确保后续分析结果准确性的关键步骤。ENVI5.3中的预处理工具主要用于去除图像中的噪声和误差，常见的预处理步骤包括：

- **辐射定标**：将图像的数字亮度值转换为实际地物的辐射亮度值。
- **大气校正**：去除由于大气条件变化而引起的图像辐射亮度误差。
- **几何校正**：纠正图像中的几何畸变，确保图像的地理空间位置的准确性。

使用预处理工具时，用户需要根据图像的类型和数据源选择合适的处理方法，并设置相应的参数。例如，进行辐射定标时，用户需要了解所使用的传感器的校准系数，并准确输入这些值进行计算。

### 2.2.3 高级分析工具介绍
ENVI5.3不仅提供基础的图像处理工具，还拥有一系列高级分析工具，用于执行复杂的遥感图像处理任务。这些工具包括：

- **分类器**：用于进行土地覆盖分类，包括监督分类和非监督分类。
- **特征提取**：从图像中提取特定地物的特征信息。
- **变化检测**：比较不同时期的图像数据，检测地表变化。

高级分析工具往往需要用户具备一定的遥感知识基础，理解算法原理和应用场景。在进行操作前，用户应详细阅读相关工具的帮助文档，并进行必要的参数设置。

### 代码块示例
对于ENVI5.3的高级分析工具，下面以监督分类器的使用为例，展示一个简单的代码块，其中包含了对分类器的调用和参数说明。

; 使用ENVI的IDL接口进行监督分类
pro supervised_classification
  ; 创建一个新的ENVI会话
  env = ENVI(/HEADLESS)
  ; 加载图像数据
  dataset = env.OpenRaster('path_to_your_raster_file')
  ; 创建分类器对象
  classifier = ENVIClassification()
  ; 设置分类器参数，例如分类方法
  classifier.Method = 'Minimum Distance'
  ; 准备训练样本，通常需要人工选取训练区域
  ; 这里省略选取训练样本的代码，假设已得到train_sample_id
  ; 进行分类
  result = classifier.Execute(dataset, /classification, SAMPLE_ID=bytarr(train_sample_id))
  ; 结果保存
  out_raster = env.SaveRaster(result, FILENAME='classified_result', /OVERWRITE)
end

在上述代码中，首先创建了一个ENVI会话，并加载了图像数据。随后创建了一个监督分类器对象，并设置了分类方法为最小距离法。最后，执行分类并将结果保存。需要注意的是，通常需要先选取训练样本，这在代码中以`/classification, SAMPLE_ID=bytarr(train_sample_id)`参数的形式省略。

### 表格示例
在ENVI5.3中，一个常见的预处理步骤是进行大气校正。下面是一个表格，用于说明不同大气校正方法的适用情况和优点。

| 大气校正方法 |