叶绿素反演算法与ENVI遥感图像处理实践

"该文档是关于ENVI遥感图像处理软件的教程，涵盖了ENVI的基本介绍、遥感图像处理流程、ENVI的使用方法，以及三个具体的应用专题，包括高分一号PMS数据处理、自然生态环境监测和城市绿地信息提取。文档还涉及到叶绿素反演的算法，即波段比值法（BNIR/BRED），用于计算水体中的叶绿素a浓度。" 在遥感领域，叶绿素反演是一项重要的任务，用于评估水体的健康状况。本专题中提到的叶绿素反演算法基于波段比值法（BNIR/BRED），通过比较近红外波段（BNIR）和红波段（BRED）的强度来估算水体中的叶绿素a浓度（Chla）。这个模型简洁且相对成熟，通常适用于水体遥感分析。实测数据需整理成txt或Excel文件，包括采样点的经纬度和对应的叶绿素浓度，以便进行模型建立和反演计算。 ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款强大的遥感图像处理和分析软件，具有丰富的功能和广泛的应用。它支持多种遥感数据格式，提供从数据输入、预处理到信息提取、分析和报告生成的完整工作流程。ENVI的特性包括高效的图像处理能力、强大的数据管理和显示工具，以及对各种遥感任务的定制化处理能力。 遥感图像处理的基础流程包括数据源选择、图像输入与浏览、图像预处理、信息提取和成果报告。ENVI提供了各种工具来完成这些任务，如数据的打开、显示、校正、融合和信息提取等。例如，高分一号PMS数据处理专题中，涵盖了多光谱大气校正、全色数据辐射定标、正射校正、图像融合和植被增强等步骤。 自然生态环境监测应用专题涉及了SPOT数据正射校正、Landsat图像几何精校正、大气校正和生态因子生成，这些步骤对于准确理解环境状况至关重要。城市绿地信息提取则通过数据预处理、面向对象的信息提取和矢量后处理来实现，帮助识别和量化城市中的绿地分布。 基于像元二分模型的植被覆盖度反演是另一个应用，它利用遥感数据来估算地表植被的覆盖程度，这对于土地覆盖变化分析、生态环境研究和农业管理等都有重要价值。 这份文档不仅详细介绍了ENVI软件的使用，还通过实例展示了如何利用ENVI进行遥感数据分析，特别是针对叶绿素反演和环境监测等实际问题，对于学习和应用遥感技术的用户来说是一份宝贵的参考资料。