ENVI遥感图像处理：土地覆盖信息提取与决策树分类

"ENVI遥感图像处理技术及应用案例" ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款强大的遥感图像处理和分析软件，尤其在地球科学、环境监测、城市规划等领域广泛应用。本文主要围绕ENVI 5.2版本，探讨如何进行土地覆盖信息提取以及ENVI的基础操作。 在土地覆盖信息提取中，ENVI提供了决策树分类方法。这是一种机器学习算法，通过构建决策树模型来识别和分类图像的不同地物类型。以下是具体步骤： 1. 执行决策树分类： - 打开ENVI 5.2，进入Toolbox，选择/Classification/Decision Tree/Execute Decision Tree。 - 选取已训练好的决策树文本文件，通常是在一个小样区进行训练后导出的规则文件。 - 选择Layer Stacking结果图像，设置输出路径和文件名，点击OK执行。 2. 应用决策树到大区域： - 如果原始数据过大，可以先在一部分子区域训练决策树，然后将其应用于整个图像。 - 使用/Classification/Decision Tree/Edit Decision Tree，加载训练好的决策树规则文件。 - 在Options中选择Show Variable/File Pairings，将小样区的变量替换为整个图像的对应波段。 - 选择Options->Execute，执行决策树分类，生成整个图像的土地覆盖结果。 ENVI教程还涵盖了遥感图像处理的基本流程，包括数据源选择、图像输入与浏览、预处理、信息提取以及成果报告。遥感数据源多样化，既有卫星数据如高分一号PMS，也有通过不同途径获取的SPOT或Landsat数据。ENVI提供数据输入、显示、预处理、几何校正、大气校正、融合、裁剪等一系列工具，帮助用户完成从原始数据到信息产品的转化。 以高分一号PMS数据为例，其处理流程包括多光谱大气校正、全色数据辐射定标、正射校正、图像融合以及植被增强等步骤。同样，ENVI也可用于自然生态环境监测，涉及自定义坐标系、正射校正、几何精校正、大气校正、生态因子生成和生态环境评价。 在城市绿地信息提取的应用中，ENVI结合面向对象的分析方法，进行数据预处理、对象提取和矢量后处理，实现高分辨率图像上的绿地信息精细化提取。 此外，ENVI还可以应用于植被覆盖度反演，通过像元二分模型等方法，从遥感图像中计算出植被覆盖比例，这对于农业、森林管理和气候变化研究至关重要。 ENVI的强大功能和灵活性使得它成为遥感分析的重要工具，无论是在科研还是实际应用中，都能有效地处理和解析大量遥感数据，为用户提供深入的地表信息。通过不断学习和实践，用户能够掌握ENVI的各种操作技巧，从而提升遥感数据分析的效率和准确性。