ENVI影像处理：控制点质量控制与预处理关键步骤

本课程主要涉及ENVI的基本影像处理，特别是控制点质量控制在预处理中的重要性。ENVI是一款广泛使用的遥感影像处理软件，它涵盖了从数据输入输出、图像显示分析到影像预处理、信息提取以及制图与三维可视化等一系列遥感图像处理流程。 在【描述】中，讲解了预处理中的控制点质量控制的关键点： 1. 图像选点原则：选择图像上易于辨识且细节丰富的特征点，如道路交叉点、河流弯曲处、海岸线、飞机场和城廓边缘等。这些地方具有明显的几何特征，有利于提高纠正的准确性。 2. 特征变化大的地区应多选取控制点，因为这些区域的地貌或纹理变化频繁，需要更多的控制点来确保几何校正的精度。 3. 图像边缘部分必须选取控制点，因为边缘信息对于整体校正至关重要，不容忽视。 4. 控制点的分布应尽可能均匀满幅，这样能更全面地反映图像的几何特性。 5. 数量原则：在图像边缘和地面特征变化大的区域增加控制点，但并不是控制点越多越好。例如，对于一景TM影像，通常建议的控制点数量在30-50个之间，过多可能会导致过度拟合，反而降低校正效果。 【部分内容】展示了ENVI的基本功能和工作流程，包括： 1. ENVI快速入门，介绍了ENVI/IDL体系结构，其中IDL是用于开发ENVI的编程语言，支持扩展模块以满足不同处理需求。 2. 数据处理涵盖数据输入输出、图像显示分析、预处理（如几何纠正、融合、镶嵌）、影像信息提取（人工解译、自动分类、特征提取、动态检测等）以及专题制图和三维可视化分析。 3. 强调了ENVI的几个关键扩展模块，如大气校正模块可以去除大气影响，获取真实的地物反射率和地表温度；立体像对高程提取模块则用于从立体像对中提取高程信息，适用于多种卫星数据源。 通过以上内容，我们可以了解到ENVI在遥感影像处理中的核心作用，特别是控制点选择和管理对于影像预处理的重要性。在实际操作中，掌握这些知识有助于提高遥感数据处理的准确性和效率。