使用ENVI提取森林健康变化信息：阈值法与图像分割

"这篇文档是关于使用ENVI(环境影像解析)软件进行森林健康变化信息提取的教程。主要内容包括变化检测方法的选择、阈值分割法的应用以及如何通过统计计算找到分割阈值。教程中提到了从NDVI(归一化植被指数)差值图像中分析森林健康变化，特别是针对森林虫灾受灾区的分级。此外，还涉及了ENVI的基本操作，如数据输入、显示、预处理等，并提供了ENVI软件的相关资源和遥感图像处理的基础知识。" 在ENVI中提取森林健康变化信息的过程是这样的： 1. **变化检测**：通过对比两期森林NDVI图像，可以发现NDVI值的变化，红色区域表示NDVI减少（可能意味着森林健康状况下降），蓝色区域表示NDVI增加（可能表示森林恢复或生长）。在ENVI中，这通常涉及选择合适的变化检测方法，如在图3.8中所示。 2. **阈值分割**：从NDVI差值图像中提取具体变化信息，使用阈值分割技术。该方法根据图像的灰度级将图像分割成多个区域。首先，要确定图像的分割阈值，这通常通过分析图像的直方图完成。如果图像包含多个特征区域（如不同的变化区域），直方图会出现多个峰值，以谷值或凸值作为阈值划分。 3. **统计计算**：为了找到合适的阈值，可以使用ENVI的`Statistics/Compute Statistics`工具，输入NDVI差值图像并选择相应的掩模图像（如林区分类栅格）。计算统计数据时，勾选Histograms选项，然后分析生成的直方图以确定阈值。 4. **结果输出**：在确定阈值后，执行分割操作，将图像分割成不同的区域，如严重虫灾区、中等虫灾区和轻微虫灾区。最后，选择Export Difference Image Only选项，指定输出文件名和路径，保存森林健康变化信息的图像。 ENVI作为一个强大的遥感图像处理软件，它提供了丰富的功能，涵盖了从数据输入、预处理、图像分析到结果导出的全过程。在遥感领域，ENVI广泛应用于环境监测、灾害评估、城市规划等多个方面。教程中还介绍了其他主题，如高分一号PMS数据处理、自然生态环境监测以及城市绿地信息提取，这些都是ENVI在实际应用中的典型场景。