ENVI实习指南：从基础到高级操作

"ENVI实习指导书是一份详细的教程，涵盖了ENVI软件在遥感图像处理中的多个核心操作，旨在帮助学习者掌握ENVI的基本和高级应用。这份指南包括了从图像的基本操作到复杂的分析技术，如辐射校正、几何校正、图像镶嵌、空间信息增强、波谱信息增强、波段运算、K-L变换与K-T变换、图像融合、多光谱分类以及GIS分析和影像地图制作等各个环节。" ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款强大的遥感图像处理和分析软件，广泛应用于地球科学、环境监测、自然资源管理和灾害评估等领域。以下是对每个实习部分的详细解释： 实习一基本操作： 这部分主要介绍了如何导入和导出图像，编辑图像头文件以确保正确的元数据，以及如何通过裁剪和重采样来调整图像的大小和分辨率。图像的输入与输出是所有遥感分析的基础，而编辑头文件对于正确解读和处理数据至关重要。 实习二辐射校正： 辐射校正是为了消除由于传感器性能、大气条件和地形等因素导致的图像亮度不一致性。实习中讲解了基本原理，以及消除系统噪声和去除条带及坏线的方法，确保图像数据的质量。 实习三几何校正： 几何校正用于校正图像的空间变形，包括图像对图像和图像对地图的纠正，确保图像像素与地物位置对应准确。 实习四图像镶嵌： 图像镶嵌是将多个重叠图像拼接成一个连续的图像覆盖区，分为基于像元和基于地理坐标的两种方式，确保无接缝过渡。 实习五空间信息增强： 包括反差扩展以提高图像的视觉对比度，彩色合成与彩色变换则用于改善图像的视觉效果。 实习六波谱信息增强： 涉及空域滤波和频域滤波，以去除噪声或提取特定信息。图像去条带则针对卫星数据常见的条带状噪声进行处理。 实习七波段运算： 通过IDL语言进行波段运算，包括使用BandMath工具和自定义IDL程序，实现对多光谱数据的数学运算。 实习八K-L变换与K-T变换： K-L变换是主成分分析的一种形式，用于降维和特征提取；K-T变换（穗帽变换）则是一种非线性变换，能进一步提升分类性能。 实习九图像融合： 将不同传感器获取的图像数据融合，如TM与SPOT数据的融合，以增强图像的细节和解析力。 实习十多光谱分类： 介绍了非监督分类（如K-means）和监督分类（如最大似然法、最小距离法、马氏距离法和决策树分类）的原理和实施步骤。 实习十一矢量叠加和GIS分析： 结合GIS功能，讲解如何进行矢量与栅格数据的操作，实现地理信息的综合分析。 实习十二影像地图制作： 教授如何制作专业地图，包括添加虚拟边框、公里格网、注记，以及叠加各种数据层，如分类图像、等值线、感兴趣区域和矢量层。 这份实习指导书为ENVI用户提供了全面的操作指南，从基础到高级，涵盖了遥感图像处理的各个方面，对于学习和提升遥感数据分析能力极具价值。