ENVI基础：图像融合与预处理关键技术

图像融合是遥感领域中的一项关键图像处理技术，特别是在ENVI（Environment for Visualizing Images）这种广泛使用的遥感软件中占有重要地位。预处理是遥感图像分析的第一步，它旨在提高数据质量，使其更适应后续的分析和应用。ENVI的基本影像处理流程包括以下几个核心环节： 1. 快速认识ENVI：ENVI是一个功能强大的遥感数据分析平台，其架构基于ENVI/IDL体系结构，提供了核心功能以及多种扩展模块。它支持多种类型的数据输入，如全色、多光谱、高光谱、雷达、激光雷达、热量数据等，以及与GIS（地理信息系统）的紧密集成。 2. 图像数据输入和输出：ENVI支持NITF格式的数据存储，且有专门的工具包处理数据输入和输出。数据管理是基础，包括数据的存储、显示和分析。 3. 几何纠正与融合：预处理的核心步骤之一是图像几何纠正，即通过配准确保不同分辨率或角度的影像在同一空间坐标下对比。图像融合则是将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像进行融合，生成具有高分辨率多光谱信息的新图像，这对于提高图像细节和减少信息丢失至关重要。 4. 关键技术：图像融合的关键在于亚像元范围内的精确配准，这要求对影像的辐射校正和大气校正进行精细处理，以消除大气的影响，获取地物的真实物理参数。大气校正模块能够有效去除水蒸气、气溶胶散射和邻域效应，提供清晰的地表信息。 5. 空间特征提取：ENVI还包含空间特征提取模块，如DEM（数字高程模型）提取，用于获取地形信息。这一步骤对于地形分析、三维可视化和地理信息建模非常有用。 6. 专题制图与三维可视化：ENVI能够将处理后的影像用于制图和三维可视化，帮助用户直观理解地理信息，进行深入的空间分析和决策支持。 7. 大气校正与立体像对高程提取：大气校正不仅改善了图像质量，还可以进行立体像对的高程提取，提供更准确的地形数据。这些技术对地球表面的测绘和变化监测具有重要意义。 总结来说，ENVI的基本影像处理涵盖了从数据导入、预处理到高级分析的全过程，每个环节都涉及到关键的图像处理技术，如配准、融合、校正和特征提取，这些都是实现高质量遥感数据分析的基础。通过熟练掌握ENVI，用户能够有效地利用多源遥感数据进行各种地理空间应用。