【教程】ENVI&ArcGis——植被覆盖度提取

Part1影像预处理

一、几何校正

第一步：打开并显示图像文件

打开ENVI Classic，点击【主菜单>File>Open Image File】，打开tm00.img\tm02.img影像，并分别在Display中显示两个影像。

图1 加载数据

二、启动几何校正模块

主菜单>Map>Registration>Select GCPs:Image to Image，打开几何校正模块。选择显示tm00.img文件的Display为基准影像（Base Image），显示tm02.img文件的Display为待校正影像（Warp Image），点击OK进入采集地面控制点。

图2 几何校正选择

三、采集地面控制的

1、在两个Display中找到相同区域，在Zoom窗口中，点击左小下角第三个按钮，打开定位十字光标，将十字光标到相同点上，点击Ground Control Points Selection上的Add Point按钮，将当前找到的点加入控制点列表。

2、用同样的方法继续寻找其余的点，当选择控制点的数量达到3时，RMS被自动计算。选择Options>Auto Predict，打开自动预测功能。这时在Base Image（Spot影像）上面定位点，Warp Image（TM影像）上会自动预测区域。

图3 选取地面控制点

3、当选择一定数量的控制点之后，利用自动找点功能。Ground Control Points Selection上，选择Options>Automatically Generate Points，选择匹配波段，点击OK，弹出自动找点参数设置面板，设置Tie点的数量为50，Search Window Size为131，其他选择默认参数，点击OK

4、点击Ground Control Points Selection上的Show List按钮，可以看到选择的所有控制列表，如下图所示。

图4 控制点

选择Image to Image GCP List上的Options>Order Points by Error，按照RMS值有高到底排序。

5、对于RMS过高的点，直接做删除处理。

四、选择校正参数输出

1. 在Ground Control Points Selection上，选择Options->Warp File，选择校正文件。
   

2. 在校正参数面板中，校正方法选择多项式（2次）。

3. 重采样选择Bilinear，背景值（Background）为0.

4. Output Image Extent：默认是根据基准图像大小计算，可以做适当的调整。

5. 选择输出路径和文件名，单击Ok按钮。

图5 输出界面

五、检验校正结果

同时在两个窗口中打开图像，其中一幅是校正后的图像，一幅是基准图像，通过地理链接（Geographic Link）检查同名点的叠加情况。

图6 检验校正结果

Part2镶嵌

一、加载数据

打开jztm02img及tm01.img，在Toolbox中，打开Mosaicking /Seamless Mosaic，启动图像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic

在Data Ignore Value列表中，可设置透明值，当重叠区区有背景值时候，可设置这个值。

图7 修改背景值

二、匀色处理

匀色方法是直方图匹配（Histogram Matching）

图8 均色处理

三、接边线与羽化

四、输出结果

（1）Export面板中，设置重采样方法Resampling method：Cubic Convolution；

（2）设置背景值Output background Value：0；

（3）选择镶嵌结果的输出路径；

（4）单击Finish执行镶嵌

图9 输出结果

镶嵌结果

图10 镶嵌结果

Part3裁剪

一、加载数据

在Toolbox中，打开Regions of Interest /Subset Data from ROIs。Select Input File选择Beijing_TM.dat，点击OK，打开Subset Data from ROIs Parameters面板；

第二步：执行裁剪

在Subset Data from ROIs Parameters面板中，设置以下参数：

Select Input ROIs：选择EVF:矢量.shp

Mask pixels output of ROI？：Yes

Mask Background Value背景值：0

选择输出路径和文件名，单击OK执行图像裁剪。

图11 裁剪结果

二、决策树提前

提取区域缓坡植被信息、非朝北缓坡植被、陡坡植被、水体、裸地、背景区，提取规则如下：

朝北缓坡植被：NDVI大于0.25，坡度小于20°，朝北

非朝北缓坡植被：NDVI大于0.25，坡度小于20°，非朝北

陡坡植被：NDVI大于0.25，坡度大于等于20°

水体：NDVI小于等于0.25，波段4的DN值大于0且小于20

裸地：NDVI小于等于0.25，波段4的DN值大等于20

背景区：NDVI小于等于0.25，波段4的DN值等于0

第一步：加载数据

打开新建决策树工具，路径为Toolbox/Classification/Decision Tree/New Decision Tree，如下图所示，默认显示一个节点和两个类别；

第二步；决策树分类

首先按照NDVI来区分植被与非植被。单击节点Node 1，在弹出的对话框内输入节点名（Name）和条件表达式（Expression），如下图所示；

图12 添加节点

点击OK后，在弹出的Variable/File Pairings对话框内需要为 {ndvi} 指定一个数据源，如下图所示。点击面板中显示 {ndvi} 的表格，然后选择boulder_tm.dat即可。

图13 添加数据源

同样的方法，将所有规则输入，末节点图标右键Edit Properties，可以设置分类结果的名称和颜色，最后结果如下图所示。

图14 决策树

三、执行决策树

选择Options > Execute，可以执行决策树。由于使用了多源数据，各个数据可能拥有不同的坐标系、空间分辨率等。在弹出的Decision Tree Execution Parameters对话框（如图）中，需要选择输出结果的参照图像，这里选择boulder_tm.dat，即输出的分类结果的坐标系和空间分辨率等信息与boulder_tm.dat相同。

选择输出路径和文件名，点击OK即可

图16 决策树分类结果

四、统计各类植被信息百分比

图17 信息百分比图

Part4专题制图

点击【菜单栏】中的【视图】，切换为【布局视图】，点击【插入】，分别插入“标题”、“图例”、“比例尺”、“注记”、“方里网”，调整到合适的区域，点击【文件】【导出地图】，将专题图导出。

图18 专题地图

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