ENVI遥感影像处理：变化检测与分析技巧

"ENVI遥感影像处理实用手册提供了关于遥感影像分析的详细指导，包括遥感数据处理、大气校正、几何校正、变化检测、分类、多光谱和高光谱分析等。该手册由北京星图环宇科技有限公司与RSI中国授权培训中心合作编写，旨在满足中文用户的需求。" 在遥感影像分析中，"成功分析须知-tc itk二次开发"涉及的关键知识点有： 1. **变化检测分析**：这是对同一地区在不同时间或条件下图像差异的识别、描述和量化的过程。ENVI提供了多种方法，如波段运算和主成分分析，可以单独或组合使用。通过"Basic Tools > Change Detection"可以进行基本的差异分析，对于分类图像，使用"Change Detection Statistics"，对于灰度图像，则使用"Compute Difference Map"。 2. **差异计算**：使用"Compute Difference Map"选项，可以生成反映图像初始状态和终止状态之间差异的分类图像。这需要两个已配准的单波段图像，通过计算终止状态图像减去初始状态图像的差异。正值表示亮度增加，负值表示亮度减少。预处理步骤如归一化或标准化可以改善结果。 3. **成功分析的因素**： - **设备和传感器差异**：不同传感器可能在同一波段内捕获不同的像元值，由于波长或波谱响应函数的差异。 - **图像采集日期和时间差异**：季节变化和一天中不同的时间会影响太阳角度，从而影响图像的反射特性，特别是在有植被的区域。 - **大气状况差异**：天气条件对大气穿透和散射有显著影响，可能导致图像的差异。 ENVI软件在遥感领域广泛应用，它的功能强大，支持多种遥感数据格式，具有波谱分析工具，适合进行信息提取和目标识别。此外，ENVI还提供了IDL开发平台，允许用户进行二次开发，定制适合自己需求的工具和流程。 遥感数据处理的其他重要步骤包括： - **遥感数据读取**：ENVI可以读取多种遥感数据格式，方便数据导入。 - **影像预处理**：包括去除噪声、辐射校正和大气校正等，以提高数据质量。 - **几何校正**：确保图像的地理位置准确性。 - **滤波**：用于平滑图像，去除噪声，或突出特定特征。 - **分类**：通过机器学习算法将像素分组到特定类别，如植被、水体等。 - **多光谱和高光谱数据分析**：利用光谱特性识别和分析地物。 - **矢量分析**：结合地理信息系统进行空间分析。 - **DEM分析和三维地形模拟**：创建数字高程模型，进行地形分析和可视化。 - **雷达数据分析**：处理SAR数据，分析地形和物体特性。 - **专题制图**：将分析结果转化为地图，便于理解和展示。 这些知识点构成了遥感影像处理的核心，通过ENVI这样的专业软件，可以高效地完成遥感数据分析任务。