ENVI高光谱数据处理流程

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方法: 1.点roi tools 2.在n-d下导出,完了点ok 3.mean all,把所有类别平均 4.这里选择你的底图,也就是你的LC8 5.结果就出来了 还可以把roi进行mean统计生成plot图,这种方法更简单 1.照样打开

ENVI高光谱数据处理流程

4、流程化图像处理工具—ENVI将众多主流的图像处理过程集成到流程化(Workflow)图像处理工具中,进一步提高了图像处理的效率。5、与ArcGIS的整合—从2007年开始,与ESRI公司的全面合作,为遥感和GIS的一体

临时用户天蝎座 主要内容

1、数据读取 光谱测量结果的格式为.sig,此数据类似ascii格式,可以利用写字板或记事本直接打开,可以直接导入excel。data= 357.7 584.00 485.00 83.05 359.3 606.00 506.00 83.50 360.9 697.00

? 1、高光谱简介 ? 2、高光谱数据预处理 ? 3、物质制图与识别、探测 1、高光谱遥感简介

1、打开ENVI 5.1,将地区导入。2、点击页面左上角的region of the interest(ROI)。3、在下拉列表中,选择在n-d下导出。4、把所有类别平均,在下拉列表中点击“mean all”。5、选择选择你的底图,

? 光学遥感技术的发展:

Landsat8 OLI的图像,包含多光谱8个波段,30米空间分辨率,一个全色波段,15米空间分辨率,以及热红外数据。ENVI5 SP3的融合功能新增了Landsat8传感器,用GS融合方法将8波段30米的多光谱数据和15

? 全色(黑白)--彩色摄影--多光谱扫描成像-- 高光谱遥感

? 高光谱分辨率遥感(HyperspectralRemote Sensing)

? 用很窄(10-2λ)而连续的光谱通道对地物持续遥感 成像的技术。

在可见光到短波红外波段其光谱分辨率 高达纳米(nm)数量级,通常具有波段多的特点,光谱 通道数多达数十甚至数百个以上,而且各光谱通道间 往往是连续的,因此高光谱遥感又通常被称为成像光 谱(Imaging Spectrometry)遥感。 从光谱影像上获得光谱曲线

高光谱图像

空间成像的同时,记录 下成百个连续光谱通道 数据

从每个像元均可提取 一条连续的光谱曲线

对高光谱图像的处理实质是对像元光谱曲线的定量 化处理与分析 高光谱成像技术

? 成像光谱仪:

? 与地面光谱辐射计相比, 成像光谱仪不是在“点” 上的光谱测量,而是在 连续空间上进行光谱测 量,因此它是光谱成像 的;

? 与传统多光谱遥感相比, 其光谱通道不是离散而 是连续的,因此从它的 每个像元均能提取一条 平滑而完整的光谱曲线。 成像光谱仪系统介绍

? 航空成像光谱仪系统 ? 国内系统:MAIS、OMIS-1、OMIS-2、PHI、WHI、

LASIS

? 国外系统:AIS、AVIRIS、TRWIS、GERIS、 HYDICEAISA、DAIS、CASI、HYMAP AVIRIS

? Spectral coverage: ? VIS to NIR (400-2500nm) ? Spectral bands: 224 ? Spectral resolution: <10nm ? FOV: 30° ? IFOV: 1.0 mrad ? Digitization:12 bits HYMAP

? Spectral coverage: ? VIS:400-800nm,15nm bands; ? NIR:881-1335nm, 14nm bands; ? SWIR1:1400-1813nm, 12nm bands; ? SWIR2:1950-2543nm, 16nm bands; ? Spectral bands: 126 ? FOV: 60° ? IFOV: 2.5 mrad(along_track) ? 2.0 mrad(across_track) ? Pixels per line: 512 航天成像光谱仪系统——Hyperion/EO-1

? 国家:美国 ? 时间:2000年11月卫星发射成功 ?扫描带宽:7.5km, 空间分辨率:30米, ? 在0.4-2.5μm共有220波段: ?可见光-近红外(400-1000nm): 60波段, ?短波红外(900-2500nm): 160波段。 环境与减灾小卫星星座(HJ-1B) 2、高光谱数据预处理

?传感器定标 ?大气校正 传感器定标

? 传感器定标是针对设备本身,建立传感器每个探 测元件输出的数据量化值(DN)与它所对应像元 内的实际地物的辐射亮度之间的定量关系(陈述 彭等,1998)。

辐射亮度(辐射率)单位可为: (μW)/(cm2*nm*sr)。

? ENVI提供针对特定传感器的定标,包括ASTER、 AVHRR、MODIS、MSS、TM、QuickBird、 WorldView等;

通用方法,包括:平场域定标、 对数残差、内部平均反射率法和经验线性;

针对 热红外数据,还提供大气校正工具、相对通道发 射率、归一化发射率、Α残差等定标工具。 为什么做大气纠正?

? 太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然 后再反射回传感器

? 原始影像包含物体表面,大气,以及太阳的信息

? 如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性,我 们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分 离出来。 为什么要大气校正大气散射邻接反射直接反射 大气校正方法

? 基于辐射传输模型 ? LOWTRAN模型 ? MORTRAN模型 ? ATCOR模型 ? 6S模型

? 基于统计学模型 ? 平场域定标 ? 对数残差 ? 内部平均反射率法 ? 经验线性

? 基于简化辐射传输模型的黑暗像元法 ? 基于统计的不变目标法 ? 基于植被指数的大气阻抗植被指数法 ? …… ENVI大气校正模块

? ENVI的大气校正模块的模型为MODTRAN 4+模型,它是由Spectral Sciences, Inc. (SSI)和Air Force Research Labs (AFRL)合作 开发,ITT VIS进行整合和图形化。

? ENVI的大气校正模块能够对高光谱、多光谱影像进行校正。

? 高光谱包括:HyMAP、 AVIRIS、 HYDICE、HYPERION、Probe-1, CASI、AISA等;

? 多光谱包括:ASTER、AVHRR、IKONOS、IRS、Landsat、MODIS、 SeaWiFS、SPOT、QuickBird等,以及航空(860nm-1135nm)数据。

? 多光谱与高光谱的模型基础一样:MODTRAN 4+。

这个模块通过高光谱 像素光谱上的特征来估计大气的属性,可以有效地去除水蒸气, 气溶 胶散射,漫反射的邻域效应。

采用向导式操作流程,还包括快速大气 校正功能。 使用ENVI大气校正模块——输入文件准备

? 数据是经过定标后的辐射亮度(辐射率)数据 ? 数据带有中心波长(wavelenth)值,如果是高光谱还必须有波段宽

度(FWHM),这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入(Edit Header)。

? 数据类型 ? 支持四种数据类型:浮点型(floating)、4-byte signed

integers, 2-byte signed integers,以及 2-byte unsigned integers。

? 数据存储类型: ENVI标准栅格格式文件,且是BIP或者BIL。

? 波谱范围:flaash能够做的数据光谱范围是0.4-2500μm。 使用ENVI大气校正模块——基本参数设置

? 传感器基本信息设置 使用ENVI大气校正模块——大气模型

Model Atmosphere

Sub-Arctic Winter (SAW) Mid-Latitude Winter (MLW) U.S. Standard (US)

Sub-Arctic Summer (SAS) Mid-Latitude Summer (MLS) Tropical (T)

Water Vapor (std atm-cm)5181060176225893636

L5a(1t°1i9tNu)de

80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30 -40 -50 -60 -70 -80

Water Vapor Surface Air

(g/cm2)Temperature0.42

-16 °C or 3°F0.85

-1 °C or 30°F1.42

15 °C or 59°2.08

14 °C or 57°2.92

21 °C or 70

Jan4..11° Mar2ch7 °C or M8a0ySAWSAW° SAWSAWSAWMLWMLWMLWMLWMLWMLWSASSASSASSASMLSMLSMLSTTTTTTTTTTTTTTTMLSMLSMLSSASSASSASSASSASSASMLWMLWMLWMLWMLWMLWMLWMLWMLWJulyMLW MLW SAS SAS MLST T T T T MLS MLS SAS MLW MLW MLW SAW

Sept.MLW MLW SAS SAS MLST T T T T MLS MLS SAS MLW MLW MLW MLWNov.SAW SAW MLW SAS SAS MLS T T T T T MLS SAS SAS MLW MLW MLW 水气反演设置(Water Retrieval)

? 水气反演设置,采用两种方式对水气进行反演:

? 利用水气反演模型恢复影像中每个像元的水气量

? 使用水气去除模型,数据必须具有15nm以上波谱分辨率,且 至少覆盖以下波谱范围之一: 1050-1210 nm (对应 1135 nm) 870-1020 nm (对应940 nm) 770-870 nm (对应820 nm)

? 单一的水气因数用于整体影像,默认是1,

? 对于多光谱数据使用水气反演模型,可以在多光谱设置中手 动设置水气波段 气溶胶模型(Aerosol Model)

? 提供四种标准MODTRAN气溶胶模型 ? Rural(乡村)、Urban(城市)、Maritime(海洋)、 Tropospheric(对流层,能见度在40km以上)

? 两种气溶胶反演方法 ? 2-Band(K-T)方法(类似模糊减少法),如果没有找到适应 的黑值(一般是阴影区或者水体),系统将采用能见度值 来计算;

所以即使选择了该选项也要给能见度。

? 选择None,采用能见度值参与气溶胶去除,能见度值大约 参考值参见表

天气条件 晴朗 中等雾、阴霾 厚雾、阴霾

能见度 40 to 100 km 20 to 30 km 15 km 或者更少 高级设置

? 光谱定义文件:内置AVIRIS、HYMAP、HYDICE、HYPERION、CASI、 AISA。

? 气溶胶厚度系数:用于计算邻域效应范围。

一般值为1~2km。

? CO2混合比率:默认为390ppm。

? 使用领域纠正。

? 使用以前的MODTRAN模型计算结果。

? 设置MODTRAN模型的光谱分辨率(推荐值5 cm-1)。

? 设置MODTRAN多散射模型。

? 提供三种模型供选择Isaacs,DISORT和 Scaled DISORT。默认是

Scaled DISORT和streams为8,这种模型对于小于1000nm具有较高的 精度;

? 天顶角\方位角(针对非星下点传感器)。

? 输出反射率缩放系数(Output Reflectance Scale Factor):为了 降低结果储存空间,默认反射率乘于10000。 输出结果

? 表面反射率影像 ? 水气含量数据 ? 云图 ? 日志文件 ? FLAASH大气校正模板文件 定标与大气校正练习

? 03-传感器定标与大气校正\多光谱

? Landsat TM fast数据定标 ? 辐射定标- W/(m2*sr*μm) ? P282

? 03-传感器定标与大气校正\高光谱

? P302 3、物质制图与识别、探测

?波谱库 ?波谱分析 ?端元波谱收集 ?高光谱制图与识别 波谱库

? ENVI波谱库 (安装目录下spec_lib)

? Jet Propulsion Laboratory 0.4~2.5um 160种纯矿物波谱

? 美国地质调查局(USGS) 波谱和几个植被波谱

0.4~2.5um 500种质优矿物

? Johns hopkins university

0.4~14um 矿物波谱

? IGCP264 (项目) 谱仪测量得到

26个质优样品应用波

? 打开波谱库(spectral/spectral libraries/…view)

? 显示波谱曲线(点击)

? 创建波谱库(spectral/spectral libraries/…builder) 波谱库的创建与浏览

? 输入波长范围

? 输入光谱

? 从图像中获取 ? 外部文件(二进制)导入 ? ASD波谱仪

? 波谱库交互

? 波谱库查看、编辑和分析 ? 波谱分割 ? 波谱重采样 波谱分析工具 Spectral Analyst

? 波谱分析首先需要打开一个波谱库,然后将未 知波谱与波谱库中的波谱进行匹配处理,该工具 运用波谱角分类,波谱特征拟和二进制编码技术, 对一未知波谱与波谱库中要素的匹配进行排序, 输出一个列表,按照波谱匹配的好坏依次排列,并 纪录一个总体的得分.

? 匹配时需要设置三种方法所占的权重,权重是任 意的,最后输出一个总体得分,得分越高,表明匹 配效果越好. 光谱识别流程影像文件

最小噪声分离 MNF

数据维数判断

是否从图像获得端否元波谱

计算纯净像元指数

N维可视化和端元选择

是否输入用户选定端 元波谱

是 用户选定端元波谱

波谱识别 结果 MNF变换

? 重要作用

? 用于判定图像内在的维数

? 分离数据中的噪声

? 减少计算量

? 弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足 ? 计算时需要输入的参数

? 统计信息的图像范围 shift diff subset ? 噪声统计文件(可以用到另一副图像上做变换) ? MNF统计文件(反变换的时候要用) ? Mnf变换输出波段选择(根据特征值选择输出波段) ? 利用MNF变换后的图像进行端元提取

? 经过MNF变换后的图像波段之间的相关性有效地降 低了,并且出现了多个拐点,这些拐点就是我们要 找的端元—Endmembers。

? 波谱曲线对比编辑端元 ? 生成端元地物平均波谱曲线 ? 利用波谱分析工具进行端元识别\ ? 识别每一类地物后,将端元导出成ROI PPI纯净像元指数

? 生成的结果是一副灰度的影像,DN值越大表明像元越纯. ? 作用及原理

? 纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代,可以在多光谱 或者高光谱影像中寻找最” 纯”的像元.(通常基于MNF变换结果来 进行)

? 纯净像元指数可以将N维散点图迭代映射为一个随机单位向量来计 算,每次映射的极值像元被记录下来,并且被标为极值的总数也被 记录下来.

? 按照多次映射每个像元被记录为极值像元的次数来决定该像元是 否为纯净像元.

? 计算时需要输入的参数 ? 进行迭代的次数 ? 设置域值的系数(极值像元的域值) ? 数据二次采样(减少内存,但不能太小) ? 处理时会出现纯净像元指数图

? X- 像元迭代次数,Y-极值像元总数 ? 该图显示了PPI做为迭代次数的函数 ? 当所有极值像元都已经找到后,它应该接近于一条水平线

?处理结果: DN值越大表明像元越纯. ? PPI纯净像元指数提取ROI

? 设置波段域值提取PPI_ROI ? 通常只设最小值 (值越大,像元越纯净) N维可视化器

? 提取PPI_ROI后打开N维可视化器,选择MNF变换结 果,系统默认导入PPI_ROI

? PPI_ROI端元提取 ? 波谱曲线对比编辑ROI ? 生成地物平均波谱 ? 波谱分析,端元识别 端元波谱收集

? 端元波谱收集器 ? ASCII文件 ? ASD测量文件 ? 波谱库 ? ROI/矢量文件 ? 统计文件 ? 剖面波谱图

? N维可视化分析器 ? 二维散点图 ? SMACC工具 ? 所有监督分类与高光谱制图工具 高光谱制图

? 二进制编码 ? 波谱角分类 ? 线性波段预测(LS-Fit) ? 线性波谱分离 ? 光谱信息散度 ? 匹配滤波 ? 混合调谐匹配滤波(MTMF) ? 包络线去除 ? 光谱特征拟合 ? 多范围光谱特征拟合 高光谱制图练习——植被识别

? 数据: 04-光谱与高光谱制图\植被识别\ JasperRidge98av_flaash_refl.img

? 从标准波谱库中获取端元波谱 ? 打开veg_lib\usgs_veg.sli波谱库文件,获得以下物质的波谱 ? aspenlf1 ? firtree ? maplelea ? walnutle ? grass

? 选择Spectral Angle Mapper制图方法 ? 结果:植被识别结果 波谱沙漏工具——目标识别

? 向导式波谱分析工具

? 影像亮度值定标为反射率 ? 最小噪声分离(MNF) ? 纯净像元指数(PPI) ? N维散度分析 ? 选择终端单元 ? 地物制图(地物识别)

作用:将地物波谱与端元波谱进 行对比来地物制图(识别地物)

Apparent Reflectance MNF PPI n-D ID

Map Distribution and Abundance SAM与BandMax结合进行目标探测

? 基于BandMax向导的SAM目标探测引导你完成高光 谱影像的目标探测。

向导的BandMax部分能帮你 找到最佳的波谱子集以区分背景和目标,并节省 处理的时间。

? 向导主要有以下几个步骤:

? 选择输入/输出文件 ? 选择目标—选择目标波谱 ? 选择背景—选择需要抑制的背景信息 ? 利用BandMax计算有效波段—识别对SAM分析中有效的波段

? 选择最大角阈值— 定义SAM 最大角 ? 检验制图成果— SAM分析以及成果检验。 矿物识别

?数据: 04-光谱与高光谱制图\矿物识别\ cup95_ff.int? 处理:

? 基于二维散点图的端元选择 ? 基于PPI的端元选择 ? 光谱分析

? 结果:矿物识别结果

最低0.27元开通文库会员,查看完整内容>原发布者:zyxzzt高光谱分辨率遥感用很窄(10-2l)而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术。在可见光到短波红外波段其光谱分辨率高达纳米(nm)数量级,通常具有波段多的特点,光谱通道数多达数十甚至数百个以上,而且各光谱通道间往往是连续的,每个像e68a84e799bee5baa631333433623830元均可提取一条连续的光谱曲线,因此高光谱遥感又通常被称为成像光谱(ImagingSpectrometry)遥感。高光谱遥感具有不同于传统遥感的新特点:(1)波段多—可以为每个像元提供几十、数百甚至上千个波段;(2)光谱范围窄—波段范围一般小于10nm;(3)波段连续—有些传感器可以在350~2500nm的太阳光谱范围内提供几乎连续的地物光谱;(4)数据量大—随着波段数的增加,数据量成指数增加;(5)信息冗余增加—由于相邻波段高度相关,冗余信息也相对增加。优点:(1)有利于利用光谱特征分析来研究地物;(2)有利于采用各种光谱匹配模型;(3)有利于地物的精细分类与识别。ENVI高光谱数据处理流程:一、图像预处理高光谱图像的预处理主要是辐射校正,辐射校正包括传感器定标和大气纠正。辐射校正一般由数据提供商完成。二、显示图像波谱打开高光谱数据,显示真彩色图像,绘制波谱曲线,选择需要的光谱波段进行输出。三、波谱库1、标准波谱库软件自带多种标准波谱库,单击波谱名称可以显示波谱信息。2、自定义波谱库ENVI提供自定义波谱库功能,允许基于不同的波谱来源创建波谱库,波谱来源包括收集任意点波谱、ASCII文件、由ASD波谱仪获取的波谱文内容来自www.egvchb.cn请勿采集。

www.egvchb.cn true http://www.egvchb.cn/wendangku/zfs/ffcg/j494b152c3fv/k5727a5e9856a561252d380eb2089l.html report 41290 因转码可能存在排版等问题,敬请谅解!以下文字仅供您参考:ENVI高光谱数据处理流程临时用户天蝎座 主要内容? 1、高光谱简介 ? 2、高光谱数据预处理 ? 3、物质制图与识别、探测 1、高光谱遥感简介? 光学遥感技术的发展:? 全色(黑白)--彩色摄影--多光谱扫描成像-- 高光谱遥感? 高光谱分辨率遥感(HyperspectralRemote Sensing)? 用很窄(10-2λ)而连续的光谱通道对地物持续遥感 成像的技术。在可见光到短波红外
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