ENVI教程：大气校正与植被分析在遥感图像处理中的应用

"这篇文档是关于ENVI遥感图像处理软件的教程，涵盖了ENVI的基础知识、遥感图像处理流程以及三个应用专题：高分一号PMS数据处理、自然生态环境监测和城市绿地信息提取。其中涉及到大气校正、辐射定标、正射校正、图像融合、植被增强等技术，并在不同场景下进行详细的操作步骤说明。" 在遥感图像分析中，大气校正是一个至关重要的步骤，它旨在消除大气对地物光谱的影响，使得观测到的光谱曲线更接近地物的真实反射率。标题中的“大气校正前后植被光谱曲线对比”表明，在大气校正前后，植被的光谱响应特征会发生显著变化。通过大气校正，可以提高图像的分析精度，尤其是对于植被健康状况、生物量估算等生态参数的提取。 ENVI（Environment for Visualizing Images）是一个强大的遥感图像处理和分析平台。在描述中提到的第六步，用户利用ENVI的Feature Extraction模块进行面向对象的图像分割，然后手动提取太湖区域，最终裁剪出太湖区域的图像。这一过程展示了ENVI在地理信息提取上的灵活性和实用性。 ENVI教程涵盖了从基础到高级的各种功能，包括数据输入、显示、预处理、信息提取和报告生成。遥感图像的一般处理流程包括数据源选择、图像输入与浏览、预处理、信息提取和成果报告。数据源可以是各种卫星数据，如 Landsat、SPOT等，获取途径多样，包括在线数据服务平台。 在高分一号PMS数据处理专题中，详细介绍了多光谱大气校正、全色数据辐射定标、正射校正和图像融合等步骤，这些都是遥感图像处理的关键技术。大气校正有助于消除大气散射和吸收的影响，提升地表特征的识别；辐射定标则确保了不同传感器获取的数据具有可比性；正射校正则将倾斜的图像转换为正射投影，便于分析；而图像融合则是将不同分辨率或波段的数据整合，以提高空间和光谱信息。 在自然生态环境监测的应用中，大气校正、几何校正、图像裁剪和生态因子生成是核心步骤，这些步骤组合起来可以提供准确的环境状态信息。城市绿地信息提取专题则涉及到数据预处理、面向对象的信息提取和矢量后处理，以识别和量化城市中的绿地分布。 这篇文档详细阐述了ENVI软件在遥感图像处理中的应用，包括基础操作和高级专题，为用户提供了全面的学习资源，对于理解和实践遥感数据分析具有很高的指导价值。