顶部
收藏

ENVI 遥感图像处理方法(第三版)


作者:
邓书斌 杜会建 徐恩惠 马宇龙 陈秋锦 编著
定价:
89.00元
ISBN:
978-7-04-063062-6
版面字数:
800.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2024-11-01
读者对象:
高等教育
一级分类:
地理科学类
二级分类:
地理信息科学专业课
三级分类:
遥感技术与应用

本书根据作者多年从事遥感应用研究和ENVI软件应用的经验编著而成,系统、全面地介绍了ENVI6.0软件功能及遥感图像处理流程和方法。全书共17章,涵盖了ENVI软件概述、ENVI遥感图像处理基础、数据显示操作、遥感图像预处理、图像增强、图像分类、矢量处理、制图、正射校正、面向对象图像特征提取、机器学习与深度学习图像分类、地形分析与可视化、遥感动态监测、辐射定标与大气校正、高光谱与光谱分析技术、波段运算与波谱运算和ENVI Modeler建模工具等方面的内容。全书按照遥感图像处理流程,由浅入深,逐步引导读者掌握ENVI软件操作,部分章节设有完整实例,帮助读者学习完整的遥感图像处理流程。各个章节相对独立,读者可视个人情况选择阅读。

本书不仅详细介绍了ENVI遥感图像处理功能,还融入了相关理论和方法,可作为ENVI软件用户的学习指南,对其他从事遥感应用研究的专业人员,以及测绘、遥感、地理信息系统、地理学等相关专业的师生也具有一定的参考价值。

  • 前辅文
  • 第1章 ENVI软件概述
    • 1.1 ENVI的背景
    • 1.2 ENVI功能结构与特点
    • 1.3 ENVI工程化应用
    • 1.4 ENVI可利用资源
  • 第2章 ENVI遥感图像处理基础
    • 2.1 文件系统和存储
      • 2.1.1 栅格文件系统
      • 2.1.2 栅格文件保存
      • 2.1.3 ENVI的文件命名约定
    • 2.2 常用系统配置说明
      • 2.2.1 安装目录结构
      • 2.2.2 常用系统设置
    • 2.3 菜单命令及其功能
      • 2.3.1 图形用户界面
      • 2.3.2 菜单命令与功能
    • 2.4 数据输入与输出
      • 2.4.1 ENVI支持的数据格式
      • 2.4.2 常见数据的输入
      • 2.4.3 特定数据的输入
      • 2.4.4 数据的输出
  • 第3章 数据显示操作
    • 3.1 文件列表管理
      • 3.1.1 数据管理
      • 3.1.2 图层管理
    • 3.2 显示窗口功能简介
    • 3.3 工具栏操作
      • 3.3.1 工具栏功能
      • 3.3.2 光标查询功能
      • 3.3.3 像元定位功能
      • 3.3.4 量测功能
      • 3.3.5 图像增强显示功能
      • 3.3.6 图像对比显示功能
    • 3.4 Display菜单操作
      • 3.4.1 Band Animation(波段动画)
      • 3.4.2 Spectral Library Viewer(波谱库浏览)
      • 3.4.3 2D Scatter Plot(二维散点图)
      • 3.4.4 Profiles(波谱剖面)
    • 3.5 Views菜单操作
      • 3.5.1 Views菜单命令及其功能
      • 3.5.2 Link Views(视窗链接)
    • 3.6 Server菜单操作
  • 第4章 遥感图像预处理
    • 4.1 坐标系
      • 4.1.1 地图投影基本原理
      • 4.1.2 国内坐标系
      • 4.1.3 坐标系参数获取
      • 4.1.4 图像定义坐标系
      • 4.1.5 投影转换
    • 4.2 图像几何校正
      • 4.2.1 图像几何校正概述
      • 4.2.2 基于自带定位信息的几何校正
      • 4.2.3 基于GLT的几何校正
      • 4.2.4 Reproject GLT with Bowtie Correction几何校正
      • 4.2.5 Image to Map几何校正
      • 4.2.6 Image Registration Workflow 流程化图像配准工具
    • 4.3 图像融合
    • 4.4 图像镶嵌
      • 4.4.1 ENVI图像镶嵌
      • 4.4.2 无缝镶嵌工具
      • 4.4.3 快速镶嵌工具
      • 4.4.4 基于像素的图像镶嵌
    • 4.5 图像裁剪
      • 4.5.1 规则裁剪
      • 4.5.2 不规则裁剪
    • 4.6 资源三号图像融合实例
  • 第5章 图像增强
    • 5.1 空间域增强处理
      • 5.1.1 卷积滤波
      • 5.1.2 自适应滤波
      • 5.1.3 数学形态学滤波
      • 5.1.4 纹理分析
    • 5.2 辐射增强处理
      • 5.2.1 交互式直方图拉伸
      • 5.2.2 直方图拉伸
      • 5.2.3 坏道填补
    • 5.3 光谱增强处理
      • 5.3.1 波段比的计算
      • 5.3.2 主成分分析
      • 5.3.3 独立主成分分析
      • 5.3.4 色彩空间变换
      • 5.3.5 色彩拉伸
      • 5.3.6 NDVI计算
      • 5.3.7 缨帽变换
    • 5.4 傅里叶变换
      • 5.4.1 快速傅里叶变换
      • 5.4.2 定义FFT滤波器
      • 5.4.3 反向FFT变换
    • 5.5 波段组合图像增强
      • 5.5.1 RGB合成显示
      • 5.5.2 基于波段组合的假彩色合成
    • 5.6 图像真彩色增强实例
      • 5.6.1 波段加权真彩色增强
      • 5.6.2 生成新波段真彩色增强
  • 第6章 图像分类
    • 6.1 遥感图像分类技术
    • 6.2 灰度分割
    • 6.3 监督分类
      • 6.3.1 定义训练样本
      • 6.3.2 执行监督分类
    • 6.4 非监督分类
      • 6.4.1 执行非监督分类
      • 6.4.2 类别定义与合并子类
    • 6.5 基于专家知识的决策树分类
      • 6.5.1 定义分类规则
      • 6.5.2 规则表达式
      • 6.5.3 创建决策树
      • 6.5.4 执行决策树
    • 6.6 分类后处理
      • 6.6.1 分类结果编辑
      • 6.6.2 更改分类名称和颜色
      • 6.6.3 Majority/Minority分析
      • 6.6.4 聚类处理
      • 6.6.5 过滤处理
      • 6.6.6 聚合处理
      • 6.6.7 分类统计
      • 6.6.8 分类结果转矢量
    • 6.7 流程化图像分类工具
    • 6.8 评价分类结果
      • 6.8.1 分类结果叠加
      • 6.8.2 混淆矩阵
      • 6.8.3 ROC曲线
  • 第7章 矢量处理
    • 7.1 矢量数据基本操作
      • 7.1.1 打开矢量数据
      • 7.1.2 矢量属性浏览器
    • 7.2 创建矢量数据
    • 7.3 编辑矢量数据
      • 7.3.1 矢量数据修改
      • 7.3.2 矢量拓扑修改
      • 7.3.3 修改显示参数
  • 第8章 制图
    • 8.1 ENVI制图概述
      • 8.1.1 地理格网
      • 8.1.2 注记要素
    • 8.2 制图实例
      • 8.2.1 正射影像制图输出
      • 8.2.2 NDVI制图输出
      • 8.2.3 分类图像制图输出
  • 第9章 正射校正
    • 9.1 ENVI正射校正概述
    • 9.2 卫星图像正射校正
      • 9.2.1 正射校正流程化工具
      • 9.2.2 使用参考图像自动选点正射校正
    • 9.3 高分二号数据处理实例
      • 9.3.1 正射校正
      • 9.3.2 图像融合
  • 第10章 面向对象图像特征提取
    • 10.1 面向对象图像分类技术
    • 10.2 基于规则的面向对象信息提取
      • 10.2.1 准备工作
      • 10.2.2 发现对象
      • 10.2.3 基于规则特征提取
      • 10.2.4 输出结果
    • 10.3 基于样本的面向对象信息提取
      • 10.3.1 选择数据
      • 10.3.2 发现对象
      • 10.3.3 基于样本图像分类
      • 10.3.4 输出结果
    • 10.4 面向对象图像分割
    • 10.5 Segmentation Image工具
    • 10.6 城市绿地信息提取实例
      • 10.6.1 概述
      • 10.6.2 处理流程介绍
      • 10.6.3 数据预处理
      • 10.6.4 面向对象绿地信息提取
      • 10.6.5 常见问题
  • 第11章 机器学习与深度学习图像分类
    • 11.1 机器学习图像分类
      • 11.1.1 非监督分类
      • 11.1.2 监督分类
      • 11.1.3 异常检测
      • 11.1.4 机器学习标签工具
      • 11.1.5 机器学习分类器评估
    • 11.2 基于随机森林的水稻种植信息提取实例
      • 11.2.1 概述
      • 11.2.2 图像预处理
      • 11.2.3 构建时序立方体
      • 11.2.4 水稻时序特征分析
      • 11.2.5 机器学习分类
    • 11.3 深度学习图像分类
      • 11.3.1 概述
      • 11.3.2 计算机要求
    • 11.4 深度学习像素分类
      • 11.4.1 模型架构
      • 11.4.2 获取样本和标签图像
      • 11.4.3 训练模型
      • 11.4.4 图像分类
    • 11.5 深度学习对象检测
      • 11.5.1 获取样本和标签图像
      • 11.5.2 训练模型
      • 11.5.3 对象检测
      • 11.5.4 分类矢量后处理
    • 11.6 深度学习网格分类
      • 11.6.1 获取样本和标签图像
      • 11.6.2 训练网格模型
      • 11.6.3 网格分类
    • 11.7 深度学习实用工具
      • 11.7.1 深度学习标签工具
      • 11.7.2 深度学习向导工具
      • 11.7.3 深度学习模型元数据浏览工具
      • 11.7.4 一键式深度学习工具
      • 11.7.5 随机参数训练模型工具
    • 11.8 基于深度学习的自然灾害遥感监测实例
      • 11.8.1 概述
      • 11.8.2 获取样本与标签图像
      • 11.8.3 训练深度学习模型
      • 11.8.4 提取灾害损失信息
  • 第12章 地形分析与可视化
    • 12.1 立体像对DEM自动提取
      • 12.1.1 DEM Extraction模块
      • 12.1.2 DEM自动提取向导
      • 12.1.3 Generate Point Clouds and DSM by Dense Image Matching工具
      • 12.1.4 编辑DEM
    • 12.2 高分七号立体像对DEM提取实例
      • 12.2.1 高分七号数据打开
      • 12.2.2 立体像对提取DSM
      • 12.2.3 点云结果查看
    • 12.3 插值生成DEM
      • 12.3.1 矢量等高线插值DEM
      • 12.3.2 高程点文件插值DEM
    • 12.4 地形模型和特征
      • 12.4.1 地形模型计算
      • 12.4.2 地形特征提取
      • 12.4.3 等高线提取
      • 12.4.4 地形阴影工具
    • 12.5 可视域分析工具
      • 12.5.1 添加观察点
      • 12.5.2 动画可视域分析
      • 12.5.3 生成完整结果和热图
    • 12.6 三维地形可视化
      • 12.6.1 生成三维场景
      • 12.6.2 三维场景窗口
      • 12.6.3 交互式三维场景浏览
      • 12.6.4 飞行浏览
  • 第13章 遥感动态监测
    • 13.1 遥感动态监测技术
    • 13.2 图像直接比较法工具
    • 13.3 分类后比较法工具
      • 13.3.1 Change Detection Statistics工具
      • 13.3.2 Thematic Change Workflow工具
    • 13.4 林冠状态遥感动态监测实例
      • 13.4.1 林区提取
      • 13.4.2 图像预处理(大气校正)
      • 13.4.3 林冠变化检测
      • 13.4.4 森林健康变化信息提取
    • 13.5 农业耕作变化监测实例
      • 13.5.1 Landsat TM图像农业耕作用地分类
      • 13.5.2 农业耕作用地变化信息提取
  • 第14章 辐射定标与大气校正
    • 14.1 辐射定标
      • 14.1.1 图像辐射定标
      • 14.1.2 热红外数据定标
      • 14.1.3 Apply Gain and Offset工具
    • 14.2 AVHRR数据定标实例
      • 14.2.1 NOAA AVHRR介绍
      • 14.2.2 辐射定标
      • 14.2.3 海面温度计算
    • 14.3 大气校正
      • 14.3.1 ENVI大气校正功能
      • 14.3.2 简化黑暗像元法大气校正
      • 14.3.3 基于统计学模型的反射率反演
      • 14.3.4 不变目标法相对大气校正
      • 14.3.5 热红外大气校正
    • 14.4 大气校正模块
      • 14.4.1 FLAASH大气校正工具
      • 14.4.2 FLAASH输入数据要求
      • 14.4.3 FLAASH输入参数说明
      • 14.4.4 FLAASH执行处理
      • 14.4.5 QUAC快速大气校正工具
    • 14.5 Landsat数据FLAASH大气校正
      • 14.5.1 打开数据
      • 14.5.2 输入FLAASH参数
      • 14.5.3 浏览结果
    • 14.6 航空高光谱数据FLAASH大气校正
      • 14.6.1 浏览高光谱数据
      • 14.6.2 AVIRIS数据大气校正
      • 14.6.3 浏览结果
    • 14.7 航天高光谱数据FLAASH大气校正
      • 14.7.1 打开数据
      • 14.7.2 资源一号02D卫星AHSI大气校正
      • 14.7.3 浏览结果
  • 第15章 高光谱与光谱分析技术
    • 15.1 地物波谱与波谱库
      • 15.1.1 ENVI标准波谱库
      • 15.1.2 ENVI Classic标准波谱库
      • 15.1.3 波谱库创建
      • 15.1.4 波谱库交互浏览
      • 15.1.5 波谱重采样
      • 15.1.6 图谱立方体
    • 15.2 端元波谱提取糐Y。〗
      • 15.2.1 最小噪声分离
      • 15.2.2 纯净像元指数
      • 15.2.3 N维可视化工具
      • 15.2.4 物质识别工具
      • 15.2.5 基于几何顶点的端元提取
      • 15.2.6 基于PPI的端元提取
      • 15.2.7 基于SMACC的端元提取
    • 15.3 高光谱图像分类与分析技术
      • 15.3.1 端元波谱收集器
      • 15.3.2 常见高光谱分类
      • 15.3.3 高级高光谱分析
      • 15.3.4 基于MNF的MTMF混合像元分解
    • 15.4 地物识别与目标探测
      • 15.4.1 波谱识别流程
      • 15.4.2 基于波谱沙漏工具的矿物识别
      • 15.4.3 去伪装目标探测
    • 15.5 植被分析
      • 15.5.1 植被与植被波谱特征
      • 15.5.2 植被指数
      • 15.5.3 植被指数计算器
      • 15.5.4 农作物胁迫分析
      • 15.5.5 植被易燃性分布分析
      • 15.5.6 森林健康分析
      • 15.5.7 植被抑制工具
    • 15.6 光谱指数计算器
    • 15.7 光谱分析与水体水色参数反演实例
      • 15.7.1 遥感反演与处理流程介绍
      • 15.7.2 数据预处理
      • 15.7.3 水色参数反演
      • 15.7.4 结果验证与应用
  • 第16章 波段运算与波谱运算
    • 16.1 波段运算工具
      • 16.1.1 概述
      • 16.1.2 Band Math工具
      • 16.1.3 波段运算的IDL知识
      • 16.1.4 运算表达式典型举例
    • 16.2 基于IDL用户函数的波段运算
    • 16.3 波谱运算工具
  • 第17章 ENVI Modeler建模工具
    • 17.1 ENVI Modeler工具
      • 17.1.1 ENVI Modeler基本用法
      • 17.1.2 ENVI Modeler模型元素
      • 17.1.3 基本节点
      • 17.1.4 任务节点
      • 17.1.5 验证和运行模型
    • 17.2 ENVI Modeler使用
      • 17.2.1 入门示例
      • 17.2.2 构建图像处理工作流
      • 17.2.3 构建图像批处理工作流
      • 17.2.4 构建多源数据
    • 17.3 生成ENVI扩展工具
  • 参考文献
  • 注意事项

相关图书