ENVI实习教程：从基础到高级操作指南

"ENVI实习指导书是一份针对初次接触ENVI软件的实习生或学习者的实践教程，旨在帮助他们掌握ENVI的基础操作和遥感图像处理技术。这份指南覆盖了从基本的图像输入输出、图像头文件编辑，到复杂的辐射校正、几何校正、图像镶嵌、空间信息增强、波谱信息增强、波段运算、K-L变换、K-T变换、图像融合、多光谱分类、矢量叠加和GIS分析，以及影像地图制作等多个方面。" 在实习一中，主要涉及ENVI中的基础操作。图像的输入与输出是处理遥感图像的第一步，通常包括读取各种格式的遥感数据，如Landsat TM数据，并将处理结果输出为新的文件。编辑ENVI图像头文件对于确保正确解析图像信息至关重要，它包含了关于图像的元数据，如波段信息、坐标系统和空间分辨率。图像的裁剪与重采样则涉及到选择感兴趣的区域并调整图像的空间分辨率，这对于管理和处理大规模图像数据尤其有用。叠加公里网格是将地理网格系统叠加到图像上，便于观察和分析空间分布。 实习二辐射校正探讨了如何消除图像中的系统噪声，这包括去除条带和坏线，以提高图像质量。实习三几何校正讲解了如何通过图像对图像或图像对地图的纠正，校正因传感器姿态、地球曲率等因素导致的几何失真。 实习四至实习十分别关注图像镶嵌、空间信息增强、波谱信息增强和波段运算。图像镶嵌用于合并多幅图像，形成连续的覆盖区。空间信息增强包括反差扩展、彩色合成与变换、密度分割等，提升图像的视觉效果和分析性能。波谱信息增强则涉及空域滤波、频域滤波和图像去条带，改善图像的光谱特性。 实习十一和十二介绍了图像处理的高级应用，如K-L变换和K-T变换，它们是主成分分析的一种形式，用于降低数据维度和发现潜在结构。图像融合可以整合不同传感器的数据，如TM与SPOT数据融合，增强信息含量。多光谱分类包括非监督分类、监督分类、决策树分类等多种方法，用于将图像像素分配到不同的类别。最后，实习还涵盖了矢量叠加和GIS分析，以及影像地图的制作，这些都是将遥感数据与地理信息系统结合的重要步骤。 这份ENVI实习指导书为学习者提供了一套全面的实践教程，涵盖遥感图像处理的关键技术，有助于他们在实际操作中不断提升技能。