遥感数字图像处理与分析——ENVI 6.x实验教程（第3版）
作 译 者：别强
出 版 日 期：2026-01-01
书 代 号：G0516000
Ｉ Ｓ Ｂ Ｎ：9787121516009
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图 书 内 容
内容简介
本书在前两版的基础上，基于ENVI 6.1对全书进行了修订，增加了新内容，以突出遥感技术的发展。本版仍分为基础篇和增强篇。基础篇内容包括导论、ENVI窗口组成、图像预处理、图像增强、图像分类、高分辨率遥感图像特征提取、遥感制图与三维可视化、图像变化检测；增强篇内容包括高光谱分析技术、雷达图像处理、合成孔径雷达干涉测量、地形特征提取、多特征信息提取与分析、机器学习与深度学习图像分类。全书重点介绍了遥感数字图像处理中常用的基本功能和部分增强功能，针对遥感专题提取建模做了较为详细的实例说明，注重基本能力与专题应用能力的共同提高。本书可作为遥感科学与技术、地理信息科学、测绘工程、城乡规划、地理学等专业本科生遥感课程的实验教材，也可供地图学与地理信息系统、摄影测量与遥感等专业的研究生及相关技术人员参考。图书详情
ISBN：9787121516009开 本：16(185*260)页 数：372字 数：670本书目录
第1章 导论 1 1.1 遥感数字图像处理与分析 1 1.1.1 基本概念 1 1.1.2 遥感数字图像处理的主要内容 1 1.1.3 遥感图像理解与分析 2 1.1.4 遥感数字图像处理技术与发展 2 1.2 ENVI 6.x概述 3 1.2.1 ENVI的特点 3 1.2.2 ENVI 6.x的新增功能 3 1.3 ENVI工程化应用 5 1.4 数据下载和技术资源 6 第2章 ENVI窗口组成 8 2.1 图形用户界面 8 2.2 菜单 9 2.2.1 文件 9 2.2.2 显示 17 2.2.3 视图 25 2.2.4 服务器 27 2.2.5 帮助 31 2.3 图层管理 31 2.3.1 调整图层顺序 32 2.3.2 菜单栏及功能 32 2.4 工具栏 34 2.4.1 图像增强显示 35 2.4.2 像元定位功能 36 2.4.3 量测功能 36 2.5 基础工具 36 2.5.1 图层叠加 43 2.5.2 图像大小调整 44 2.5.3 感兴趣区定义 45 2.5.4 掩膜 46 2.5.5 直方图匹配 47 2.5.6 波段运算 47 第3章 图像预处理 50 3.1 坐标系 50 3.2 图像校正 55 3.2.1 辐射定标 55 3.2.2 大气校正 58 3.2.3 几何校正 62 3.2.4 正射校正 70 3.3 图像融合 72 3.3.1 RGB图像的融合 72 3.3.2 多光谱图像的融合 73 3.4 图像镶嵌 75 3.4.1 基于像元的图像镶嵌 75 3.4.2 无缝镶嵌 76 3.4.3 快速镶嵌工具 77 3.5 图像裁剪 78 3.5.1 规则分幅裁剪 78 3.5.2 不规则分幅裁剪 79 3.6 图像合成 82 3.6.1 伪彩色合成 82 3.6.2 彩色合成 82 3.7 向量数据处理 83 3.7.1 新建向量数据 84 3.7.2 编辑向量数据 84 3.7.3 数据格式转换 85 第4章 图像增强 87 4.1 波段组合图像增强 87 4.1.1 RGB合成显示 87 4.1.2 图像密度分割 89 4.1.3 基于波段组合的假彩色合成 90 4.2 图像变换 93 4.2.1 拉伸 93 4.2.2 色彩空间变换与拉伸 93 4.2.3 色彩拉伸 95 4.2.4 交互式直方图拉伸 97 4.2.5 直方图均衡化 98 4.2.6 直方图规定化 99 4.2.7 坏行填补 100 4.2.8 波段比的计算 100 4.2.9 主成分分析 101 4.2.10 独立主成分分析 103 4.2.11 NDVI计算 104 4.2.12 缨帽变换 104 4.3 滤波增强 105 4.3.1 卷积增强 105 4.3.2 形态学滤波 107 4.3.3 自适应滤波 108 4.3.4 快速傅里叶变换 109 4.4 纹理分析 112 4.4.1 基于概率统计的滤波 112 4.4.2 基于二阶概率统计的滤波 113 第5章 图像分类 115 5.1 遥感图像分类简介 115 5.2 灰度分割 116 5.3 非监督分类 117 5.3.1 ISODATA分类 117 5.3.2 K-Means分类 118 5.3.3 类别定义与子类合并 119 5.4 监督分类 121 5.4.1 创建训练样本 121 5.4.2 执行监督分类 123 5.5 决策树分类 126 5.5.1 定义分类规则 126 5.5.2 构建决策树 128 5.5.3 执行和修改决策树 129 5.6 分类后处理 130 5.6.1 分类结果编辑 130 5.6.2 聚类统计 131 5.6.3 聚合处理 131 5.6.4 过滤分析 132 5.6.5 多数/少数分析 132 5.6.6 分类统计 133 5.6.7 分类结果转向量 134 5.7 流程化图像分类工具 134 5.8 精度评价 136 5.8.1 分类结果叠加 136 5.8.2 混淆矩阵 137 5.8.3 ROC曲线 138 第6章 高分辨率遥感图像特征提取 140 6.1 基于规则的房屋信息提取 140 6.2 基于样本的农田信息提取 144 6.3 基于规则的道路信息提取 147 6.4 图像分割 150 6.4.1 面向对象图像分割 150 6.4.2 基于像素分割的河流信息提取 152 6.5 创建云掩膜 154 第7章 遥感制图与三维可视化 156 7.1 遥感制图 156 7.1.1 快速制图 156 7.1.2 自定义制图元素 158 7.2 三维可视化 161 7.2.1 生成三维效果 161 7.2.2 三维场景窗口 162 7.2.3 三维场景美化 163 7.2.4 交互式三维场景浏览 164 7.2.5 飞行浏览 165 第8章 图像变化检测 166 8.1 图像直接比较法 166 8.2 分类后比较法 169 8.2.1 分类后比较法的步骤 169 8.2.2 分类后比较法流程化工具 171 8.3 林冠遥感动态检测实例 173 8.3.1 林区提取 173 8.3.2 林区变化检测 175 8.3.3 森林变化信息提取 176 8.4 农业耕作变化检测实例 178 8.4.1 Landsat农业用地分类 178 8.4.2 农业用地变化信息提取 183 第9章 高光谱分析技术 186 9.1 地物波谱与波谱库 186 9.1.1 标准波谱库 186 9.1.2 创建波谱库 190 9.1.3 交互浏览波谱库 193 9.1.4 波谱重采样 194 9.1.5 图像波谱分割 195 9.1.6 波谱立方体 196 9.2 端元波谱提取技术 197 9.2.1 最小噪声分离（MNF） 197 9.2.2 纯净像元指数（PPI） 199 9.2.3 N维可视化器 201 9.2.4 基于几何顶点的端元提取 203 9.2.5 基于PPI的端元提取 204 9.2.6 基于SMACC的端元提取 205 9.3 植被高光谱分析 206 9.3.1 植被波谱特征 206 9.3.2 各类植被指数 208 9.3.3 农业胁迫分析 208 9.3.4 火灾燃料分析 209 9.3.5 森林健康分析 210 9.3.6 植被指数计算器 211 9.4 高光谱图像分类与分析技术 212 9.4.1 端元波谱收集器 212 9.4.2 常见高光谱分类方法 212 9.4.3 高级高光谱分析 214 9.4.4 珠海一号OHS高光谱数据预处理 217 第10章 雷达图像处理 223 10.1 雷达图像的基本处理 223 10.1.1 数据读取 223 10.1.2 图像增强 224 10.1.3 图像滤波 224 10.1.4 ENVI 6.x中的SARscape模块 225 10.2 极化雷达数据处理 227 10.2.1 系统设置 228 10.2.2 数据导入 229 10.2.3 数据多视处理 230 10.2.4 强度数据滤波 231 10.2.5 地理编码 232 10.3 SAR应用：洪水提取 234 10.3.1 参数设置与数据导入 234 10.3.2 图像配准 236 10.3.3 图像滤波 236 10.3.4 地理编码和辐射定标 237 10.3.5 洪水信息提取 238 第11章 合成孔径雷达干涉测量 241 11.1 InSAR技术概述 241 11.1.1 SAR卫星发展历程 241 11.1.2 InSAR技术分类 242 11.2 数据准备与预处理 243 11.2.1 SARscape参数设置 243 11.2.2 数据导入 243 11.3 基线估算和参考DEM下载 245 11.3.1 基线估算 245 11.3.2 参考DEM下载 246 11.4 干涉相位处理 247 11.4.1 干涉图生成 247 11.4.2 自适应滤波和相干性生成 248 11.4.3 解缠 250 11.4.4 轨道精炼和重去平 252 11.4.5 相位转换为形变 254 11.5 干涉数据对获取DEM 255 11.5.1 参数设置和数据导入 256 11.5.2 基线估算 256 11.5.3 InSAR工作流处理 257 第12章 地形特征提取 265 12.1 地形建模 266 12.1.1 地形菜单 266 12.1.2 地形建模 266 12.1.3 三维地形可视化 267 12.2 地形特征提取 269 12.3 等高线提取 269 12.4 地形阴影工具 270 12.4.1 DEM显示参数设置 271 12.4.2 Topographic地形参数设置 271 12.4.3 Blend混合渲染参数设置 272 12.4.4 使用预设模板 272 12.5 立体像对DEM自动提取 273 12.5.1 DEM自动提取操作步骤 274 12.5.2 编辑DEM 278 12.5.3 立体像对3D量测工具 279 12.5.4 核线图像3D光标工具 280 12.6 等值线插值生成DEM 281 12.6.1 向量等高线插值DEM 281 12.6.2 高程点文件插值DEM 282 第13章 多特征信息提取与分析 284 13.1 水体提取建模与分析 284 13.1.1 影像水体特征及水体提取模型 284 13.1.2 基于OLI影像的水体提取实验 285 13.1.3 水体提取后处理 287 13.1.4 水体提取结果对比分析 288 13.2 植被提取建模与分析 289 13.2.1 典型的植被提取模型 289 13.2.2 基于OLI影像的植被提取实验 290 13.2.3 植被覆盖度的估算 292 13.3 高分辨率影像阴影提取建模与分析 302 13.3.1 吉林一号影像阴影特征及检测模型 303 13.3.2 基于吉林一号的阴影检测实验 304 13.3.3 阴影提取后处理 306 13.4 MODIS数据处理与气溶胶反演 307 13.4.1 反射率与发射率文件处理 307 13.4.2 角度数据处理 309 13.4.3 MODIS云检测 312 13.4.4 气溶胶反演 313 13.4.5 反演结果处理 315 13.5 地表温度反演 315 13.5.1 城市热岛效应的反演计算 316 13.5.2 基于大气校正的地表温度反演计算流程 316 13.5.3 基于Landsat C2 Surface Temperature产品获取地表温度 320 第14章 机器学习与深度学习图像分类 322 14.1 机器学习图像分类 322 14.1.1 非监督分类 322 14.1.2 监督分类 324 14.1.3 异常检测 330 14.1.4 机器学习标签工具 332 14.1.5 机器学习分类器评估 335 14.2 深度学习图像分类 336 14.2.1 概述 336 14.2.2 计算机要求 336 14.3 深度学习像素分类 336 14.3.1 模型架构 337 14.3.2 获取样本和标签图像 337 14.3.3 训练模型 339 14.3.4 图像分类 344 14.4 深度学习对象检测 345 14.4.1 获取样本和标签图像 345 14.4.2 训练模型 346 14.4.3 对象检测 348 14.4.4 分类向量后处理 349 14.5 深度学习网格分类 350 14.5.1 获取样本和标签图像 350 14.5.2 训练网格模型 350 14.5.3 网格分类 352 14.6 深度学习实用工具 353 14.6.1 深度学习标签工具 353 14.6.2 深度学习向导工具 354 14.6.3 深度学习模型元数据浏览工具 355 14.6.4 一键式深度学习工具 356 14.6.5 随机参数训练模型工具 357 参考文献 359展开前 言
前 言 ENVI（The Environment for Visualizing Images）是遥感领域目前应用最广泛的遥感影像处理专业软件之一。ENVI功能齐全，包括常规处理、几何校正、辐射定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、向量应用、深度学习、区域分析、正射影像图生成、三维图像生成、可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等。ENVI 6.x继承了前几版的界面风格，对功能结构进行了调整，对操作界面进行了优化，新增了深度学习等图像处理操作。 本书第1版于2015年6月出版，第2版于2019年2月出版，在十多年的使用过程中，受到了广大读者的欢迎和好评，同时读者对教材中存在的问题和缺陷进行了指正，编著者对此表示衷心的感谢。教材作为重要的辅助资料，在落实立德树人、提高人才自主培养质量、着力造就拔尖创新人才的过程中，起到了关键的作用。为此，在前期使用的基础上，通过广泛收集用户的建议和意见，编著者对部分内容进行了修改和调整。修改和调整的内容主要包括：① 全书基于ENVI 6.1进行了修订；② 新增了图像深度学习的内容；③ 增加了部分高光谱图像处理的内容；④ 增加了雷达图像处理和合成孔径雷达干涉测量等专题内容；⑤ 修订了第2版中存在的错误和纰漏。 第3版分为基础篇和增强篇，共14章。 基础篇包括第1章至第8章。第1章介绍遥感数字图像处理与分析的基本概念、ENVI 6.x的功能与特色，以及数据下载和技术资源；第2章介绍ENVI 6.x的基本设置和基础知识；第3章介绍ENVI 6.x图像预处理的主要操作，包括图像校正、融合、镶嵌、裁剪、合成等栅格数据处理；第4章介绍图像增强处理，包括波段组合增强、图像变换、滤波增强和纹理分析等，新增了分类结果精度评价内容；第5章介绍传统图像分类，包括灰度分割、非监督分类、监督分类、决策树分类、分类后处理及精度评价方法等；第6章介绍高分辨率遥感图像特征提取，包括房屋信息、农田信息、道路信息提取，新增了图像分割功能的介绍；第7章介绍三维遥感制图与三维可视化；第8章介绍图像变化监测，包括分类后比较、林冠动态监测和农业耕作动态检测实例。 增强篇包括第9章至第14章。第9章介绍高光谱分析技术，新增了地物波谱、端元波谱提取、植被高光谱分析和高光谱图像分析技术等内容；第10章介绍雷达图像处理技术，包括雷达图像基本处理和极化雷达数据处理，新增了基于SAR影像的洪水面积提取；第11章介绍合成孔径雷达干涉测量，包括InSAR技术概述、数据准备、基线估算、干涉相位处理，新增了DEM获取实例；第12章介绍地形特征提取，包括地形建模、地形特征提取、DEM自动提取等；第13章介绍多特征信息专题建模提取与分析，详细分析水体、植被、阴影的建模方法与提取的具体实验步骤，新增了气溶胶反演与分析，以及地表温度反演与分析等内容；第14章介绍机器学习和深度学习图像分类技术，包括图像分类、要素分类、对象检测、网格分类等。 本书中的所有实验数据都放在华信教育资源网上，请读者自网上按书名或书号找到该图书后，直接在页面上下载。 本书由兰州交通大学别强组织修订，基本框架和内容经编委会反复论证后形成。第1章、第2章、由别强编写，第3章、第4章由杨树文编写，第5章由黄春林编写，第6章由董玉森编写，第7章由黄广辉编写，第8章由罗小波编写，第9章由詹云军编写，第10章由马爱龙编写，第11章由何毅编写，第12章由潘竟虎编写，第13章、第14章由庞国锦编写。全书由别强统稿、校对；此外，兰州交通大学的赵连心、蒋源、黄翔翔和张春春等研究生对各章节的文稿、实验进行了反复检查与测试，在此一并致以诚挚的谢意。 本书可作为遥感科学与技术、地理信息科学、测绘工程、工程地质遥感等专业本科生、研究生的ENVI上机实践参考书，也可供相关专业的科研人员参阅。 在本书的编写和修订过程中，虽然编著者对涉及的实验进行了反复验证，但由于水平所限，错误与不妥之处在所难免，恳请读者批评指正。展开作者简介
别强，兰州大学地理学学士，兰州大学地图学与地理信息系统硕士，兰州大学地图学与地理信息系统博士，现为兰州交通大学测绘与地理信息学院遥感系主任，教育部黄大年式教师团队核心成员，自然资源部高层次科技创新人才工程—科技创新团队核心成员，甘肃省遥感学会理事，甘肃省地理学会理事。 -
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