一.界面系統介紹1.主菜單：菜單項，File、BasicTool、Classification、Tranform、Spectral實

習所涉及的（粗略介紹）2.Help工具的使用3.主菜單設立（preferences）：內存設立二.文獻的存取與顯示1．圖像顯示由一組三個不同的圖像窗口組成：主圖像窗口、滾動窗口、縮放窗口。1）主圖像Image窗口：（400*400）100％顯示（全分辨率顯示）scroll的方框，可

交互式分析、查詢信息。主圖像窗口內的功能菜單：在主圖像窗口內點擊鼠標右鍵，

切換隱藏子菜單的啟動和關閉。該"Functions"菜單控制所有的ENVI交互顯示功能，

這涉及：圖像鏈接和動態覆蓋；空間和波譜剖面圖；對比度拉伸；彩色制圖；諸如ROI

的限定、光標位置和值、散點圖和表面圖等交互特性；諸如注記、網格、圖像等值線

和矢量層等的覆蓋（疊置）；動畫以及顯示特性。2）滾動Scroll窗口：全局，重采樣(減少分辨率)顯示一幅圖像。只有要顯示的圖像比

主圖像窗口能顯示的圖象大時，才會出現滾動窗口。滾動窗口位置和大小最初在

envi.cfg文獻中被設立并且可以被修改。3）縮放Zoom窗口：（200*200）顯示image的方框。縮放系數（用戶自定義）出現在

窗口標題欄的括號中。2．圖像的頭文獻資料的獲取和編輯ENVI：File>>EditENVIHeader，選擇相應的文獻。從HeaderInfo對話框里，你可以點擊EditAttributes下拉菜單中的選項，調用

編輯特定文獻頭參數的獨立對話框。這些參數涉及波段名、波長、地圖信息等。3．圖像的存取File>OpenImageFile.當你打開任何文獻，可用波段列表（ABL）自動地出現。

ABL列出該圖像文獻的所有波段，并允許你顯示灰階和彩色圖像、啟動新的顯示窗口、

打開新文獻、關閉文獻，以及設立顯示邊框。要選擇當前活動顯示，請按以下環節：從ABL（AvailableBandsList）內，點擊“Display#X”按鈕菜單（其中“X”

是與顯示窗口標題欄內數字相相應的數字），再從列表中選擇所需要的顯示。要開始一個新的顯示，從按鈕菜單選擇“NewDisplay”。點擊“LoadBand”或“LoadRGB”，以把選定的波段導入選定的顯示。4.灰度圖像和彩色圖像的顯示ENVI：File>>OpenImage>>AvailableBandsList（ABL

）中選擇GrayScale或RGBColor模式5．剖面和波譜圖（ProfilesandSpectralPlots）Image:>>Tools>>Profiles。ENVI允許抽取水平的（X）、垂直的（Y）、波譜的（對

每個像元為Z）以及任意的剖面圖。剖面圖顯示在單獨的圖表窗口，并且X、Y和Z

剖面圖可以同時是激活的。鼠標用來移動一個十字準線并交互地選擇剖面圖。圖表窗

口內Options菜單下的AutoScaleY-Axis非常有用。三.圖像預解決1．圖像的切割（取子區）ENVI：BasicTools>>ResizeData>>ResizeDataInputFile對話框（如下圖）。①選擇需要切割的原始圖像；②選擇SpatialSubset或SpectralSubset方式；③若設

置空間切割方式（SpatialSubset>>selectSpatialSubset）點擊“Image”；④出

現SubsetbyImage對話框，Subset的尺寸用2種形式，移動圖像上的方框或直接填寫

samples/lines（列/行）值；③’若設立波段范圍（SpectralSubset>>File

SpectralSubset），選擇波段；若要根據已選擇的感愛好區域進行切割，可用ENVI：

BasicTools>>SubsetDataviaROIs。若要使用與上次輸入的空間大小相同的文獻的

空間子集，點擊“Previous”按鈕。注：ResizeData還可以進行圖像重采樣（如下），若僅僅進行子區的選擇，則不要調

整OutputFileDimensions。*圖像左上角為原點(1.1---列.行)。“Masking”---把一個空間掩膜應用到圖像的某個部分，涉及記錄、分類、分離

（unmixing）、匹配濾波、連續刪除（continuumremoval）和波譜特性擬合

（spectralfeaturefitting）。2．圖像的重采樣ENVI：BasicTools>>ResizeData>>ResizeDataInputFile對話框選擇需要采樣的原始圖像—OK>>ResizeDataParameters——調整OutputFileDimensions的像元數；選擇采用方法>>文獻輸出四.影像分析影像記錄分析1.記錄特性分析ENVI：BasicTools>>Statistics>>ComputerStatisticsCalculateStatisticsParameters對話框---選擇記錄類型（Basic、Histogram、

Covariance）2.主成分分析(ENVI:Transform>>principlecompents)Transforms>PrincipalComponents>ForwardPCRotation>ComputeNew

StatisticsandRotate.----選擇輸入文獻---選擇輸出PC波段數---“Select

SubsetfromEigenvalues”---出現PCEigenValues繪圖窗口（每個節點是PC各分

量的特性值，可進一步計算PC各分量的方差比例）。3.相關分析ENVI：BasicTools>>Statistics>>ComputerStatistics五.圖像增強(Image:Enhance)1.直方圖調整(1)直方圖匹配(Image:Enhance>>HistogramMatching)至少顯示兩幅圖像，從想更改直方圖的圖像（如“Display#1—PC1”）中，選擇

Enhance>>HistogramMatching---‘MatchTo’選擇想匹配直方圖的圖

像“Display#2--V”---“OK”，保存直方圖匹配后的PC1’。查看兩圖像（PC1’與V）直方圖：點右鍵InteractiveStretching或選擇Functions

>InteractiveStretching顯示直方圖；若需‘圖像替代’則規定兩直方圖輸入值相

同，—可根據兩直方圖輸入值的關系，通過‘BandMath’使兩直方圖數值相同（PC1

’變為PC1’’）---保存PC1’’，可為下一步PC1’’圖像替代V，進行HSV-RGB反變

換作準備。(2)直方圖的交互式拉伸(Image:Enhance>>InteractiveStretching)ENVI用2%的系統默認線性拉伸值來顯示所有圖像(兩邊均舍去信息量的2%)，通過這

樣解決后合成的假彩色圖像層次分明、地物差異大，各類地物易于判別。注：多在Scroll窗口對全局調整，分別調整R、G、B，使彩色更豐富（一般R、G敏感，

B線性即可）。2.彩色變換（ENVI:Transform>>ColorTransform）涉及‘HSV-色調、飽和度、數值

’變換，‘HLS--色調、亮度、飽和度’變換等。3.MNF變換最小噪聲分離（MinimumNoiseFraction，MNF）變換是同主分量變換相似的一種方法

，它被用來分離數據中的噪聲，擬定數據內在的維數，減少隨后解決的計算量（Green

等人，1988；Boardman和Kruse，1994）。六.專題信息提取1.波段運算獲取不同專題信息ENVI:BasicTools>>bandmath例：Newband=band5-band4具體操作是：打開BandMath對話框(如右圖)，在Enteranexpression中鍵入：b5-b4，點擊OK后將

會出現VariablestoBandsPairings對話框。從可運用波段列表中，分別選擇b5和b4

代表的波段，并鍵入待輸出的文獻名，點擊OK即可。2.NDVI的提取:>NDVI(vegetationIndex)各個指數的意義，具體公式，再查找NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）歸一化植被指數：是一個普遍應

用的植被指數，將多波譜數據變換成唯一的圖像波段顯示植被分布。NDVI值指示著像

元中綠色植被的數量，較高的NDVI值預示著較多的綠色植被。NDVI變換可以用于

AVHRR、LandsatMSS、LandsatTM、SPOT或AVIRIS數據，也可以輸入其他數據類型

的波段來使用。3.纓帽變換ENVI:Transform>>TasseledCap5.定義感愛好區(ROI)及分類監督分類（SupervisedClassification）監督分類：按照分類以前自定義的樣本進行分類。1.訓練樣本的選擇和優化1）訓練樣本的提取（ROI區的選擇）ENVI:BasicTools>>RegionOfInterest>>ROItool調出感愛好區工具窗口進行

樣本選擇（注意：必須事先打開一幅圖像），可以進行樣本編輯（名稱，顏色，填充

方式等），樣本選擇越精確，分類結果越好。感愛好區工具窗口的打開方式尚有：

Image：Overlay>>RegionofInterest，或者直接在圖像窗口上點擊鼠標右鍵，再選

擇ROITool。根據前面的背景資料和預解決結果選擇分類圖像，建立各類地物的訓練區。各類地物

的解譯標志，即地物的明顯特性是最重要的選擇標準。根據其在影像上表現出的色調

、紋理等特性，通過目視解譯方法用鼠標在工作區影像圖上選擇其訓練區，并使訓練

區的分布盡量均勻。在實際的工作中，由于存在“同物異譜”的情況，因此對于同一

種類型也許有多種不同的特性。為此，我們可以對同一地物選擇多個訓練區，分類后

再合并。感愛好工具窗口見下圖。提取訓練樣本的具體操作如下：（1）擬定ROI的提取類型（ROI>Polygon,Polyline,Point,Rectangel,Ellipse）

和待操作窗口（主圖像窗口、滾動窗口或縮放窗口）。（2）在圖像窗口上畫出感愛好區，單擊鼠標右鍵擬定選擇形狀（此時可以拖動感愛好

區域，用Ctrl＋鼠標左鍵可以刪除），再次單擊右鍵擬定此訓練區（此時若要刪除訓

練區，需要點擊ROITool窗口中的Delete控鍵，此操作將刪除所有該類型的感愛好區

域）。ROITool窗口中將會顯示選擇區域的顏色和相關信息，其中，感愛好區域名稱

（ROIName）和色彩可以修改。可就某一類訓練區選擇多個感愛好區域。（3）該類訓練區的選擇完畢后，點擊ROITool窗口的NewRegion控鍵，再進行另一類

訓練樣本的選擇，其顏色將自動改變。按以上操作完畢所有訓練區的選擇。2）訓練樣本的優化和提純ROI上述環節中選擇的某類訓練樣本，也許混入了其他類型的樣本，為了提高圖像分類精

度，需要對訓練樣本進行提純。N維可視化分析器（N—DimensionalVisualizer）

即是對選擇的訓練區像元進行提純。當某些像元始終聚集在一起運動時，這些就是所

需的最純像元；若在運動時，像元提成了兩個部分，則說明選擇了兩類地物的訓練區

，需把此訓練區像元分開解決。ROI>ExportROIston-DVisualizer>>n-DControl;n-DVisualizer讓訓練區像元在n維空間內自由轉動（可以控制轉動速度Speed），當轉到最能區分各

類型訓練區像元的位置時，停止轉動，進行樣本提純操作。即：（1）在n-DVisualizer窗口中用鼠標選擇某類訓練區的純像元并點擊鼠標右鍵擬定（

可進行多次選擇），再次單擊右鍵>>ExportClass，提純后的訓練區將出現在ROI

Tool窗口中。（2）進行下一個類型訓練區的提純時，一方面要在n-DVisualizer窗口中單擊右鍵

>>NewClass，下面的操作如前。如此，完畢所有訓練區的提純。（3）訓練區的保存：ROI>SaveROIs…2.選擇分類方式分類方式涉及平行六面體法、最短距離法、馬氏距離法、最大似然法、波譜角分類以

及二進制編碼法等，選擇合適的分類方式。1)最大似然法（MaximumLikeloodClassification）ENVI:Classification>>supervised>>Maximumlikelihood>>Classification

InputFile選擇分類的圖像>>MaximumlikelihoodParameters選擇訓練樣本，設

置說明最大似然分類假定每個波段每一類記錄呈均勻分布，并計算給定像元屬于一特定類別

的也許性。除非選擇一個也許性閾值，所有像元都將參與分類。每一個像元被歸到可

能性最大的那一類里。在MaximumLikelihoodParameters對話框中設立一般分類參數，在“Set

ProbabilityThreshold”文本框里，鍵入一個閾值（0~1）。選項參數被用來控制像

元準確分類的也許性。假如像元的也許性低于所有類的閾值，則它被歸為“無類別”

，在此，我們一般選擇默認值。2)波譜角分類法（SpectralAngleMapper—SAM）ENVI:Classification>>supervised>>SpectralAngleMapper>>

ClassificationInputFile選擇分類的圖像>>SpectralAngleMapper

Parameters選擇訓練樣本，設立說明波譜角分類法是以物理學為基礎的一種分類法，通過比較終端光譜向量和每個像元的

矢量在N維空間中的角度，將像元分派到相應的區間中去，角度值越小，分類越精確。輸入由上步提純得到的像元數據，選擇適宜的參數[MaximumAngle（radians）]值，

小于此值的像元將不參與分類，經多次實驗。默認值是0.1（弧度）。3.分類引入影像—>擬定分類范圍和波段—>選擇訓練樣本—>給定閾值—>擬定存儲途徑和文

件名—OK。下圖為最大似然法分類對話框。非監督分類（UnsupervisedClassification）非監督分類：僅僅用記錄方法對數據集中的像元進行分類，不需要樣本。方法：（1）IsoData:>unsupervised>>IsoData>>IsoDataParameters對話框：參數設立說

明在ISODATAParameters對話框中，輸入NumberofClasses（分類數），Min（最少分

類數）8、Max（最大分類數）15，MaximumIteration（最大迭代數）10，Chang

Threshold（像元變化的閥值）5.00，Minimum＃PixelinClass（每類中的最小像元

數）1，MaximumClassStdv（最大標準差）3.00，MinimumClassDistance（最小

類間距）4.00，Maximum＃MergePairs（最大合并數）2等8個基本參數（根據實際圖

像和先驗知識更改參數的設立）（2）K-Means:>unsupervised>>K-Means>>K-MeansParameters參數設立說明分類后解決（PostClassification）1.分類記錄：ENVI:Classification>>PostClassification>>ClassStatistics：包

括每一類的點數、最小值、最大值、平均值以及類的每個波段的標準差等。其中每一

類的最小值、最大值、平均值以及標準差可以以圖的方式進行顯示。可以顯示出每一

類的直方圖，并且計算其協方差矩陣、相關矩陣、特性值和特性矢量等。2.兩個分類結果的比較：ENVI:Classification>>PostClassification>>Confusion

Matrix：分類結果的精度，顯示在一個混淆矩陣里。通過用分類結果與地表真實圖像

（GroundTruthImage）或地表真實感愛好區（GroundTruthROIs）相比較來計算混

淆矩陣。分類結果記錄了總體精度、準確度、Kappa系數、混淆矩陣、commission誤

差（每類中額外像元占的比例）和冗長誤差（類左邊的像元占的比例）等等。當

用地表真實圖像計算混淆矩陣時，還可以輸出每類圖像中沒有被對的分類的那些像元

。3.類別集群：ENVI:Classification>>PostClassification>>ClumpClasses細小塊

的合并，將一些碎塊進行合并（平滑解決）。注：未被選上用于聚塊（clumping）的類，在輸出圖像上無變化。4.類別篩選：ENVI:Classification>>PostClassification>>SieveClasses通過

用斑點分組消除這些隔離的被分類的像元。該功能菜單將刪除分類中的孤島像元，并

用黑像元表達，可以用成塊分類功能代替黑像元。注：在“GroupMinThreshold”文本框里，輸入一個類組需要包含的最少像元數（

4或8）。任何一組小于這一數值的像元將從類中被刪除。5.類的合并：ENVI:Classification>>PostClassification>>CombineClasses：

將分過的類進行選擇性的合并，可以合并為一類或幾類。6.類的疊合：ENVI:Classification>>PostClassification>>OverlayClass：用

一幅彩色合成影像或灰階影像生成一幅影像地圖，并且類的顏色疊置在一起，輸出一

幅3波段的RGB圖像。7.修改類的顏色：Image:Tools>>ColorMapping>>classcolormapping：當一個分

類后的圖像被導入一個顯示窗口時，每類自動呈現出不同的顏色。每類的顏色與監督

分類中選擇的感愛好區的顏色或非監督分類中預先選擇的每類顏色相相應。未分類區

域在圖像中呈黑色，可以改變每類的顏色。七.制圖輸出圖形的整飾1.經緯網格線>Grid>…來設立網格線的屬性及圖像邊界。注：設圖面大小---Annotation---Options>DisplayBorders---輸入左、上、右

和低部圖像邊框所需要的邊框寬度（按像元）2.注記Image:overlay>>annotation(標題；圖例；比例尺；南北指針)(1)添加注記：Image:overlay>>annotation。注記可以被放置在主圖像窗口、滾動

窗口或縮放窗口。通過從各自的Options菜單中選擇Annotation，每種圖表，涉及

X、Y、Z剖面圖或表面圖，可以被注記。當出現#nAnnotation對話框時（其中

“#n”指正被注記的那個顯示），選擇Object>>所需要的注記對象。1〉文本注記（Text）：Object>>text，選擇注記的屬性（如font、size等），在文

本框中輸入待添加文本，用鼠標在圖像中點擊注記位置，按右鍵擬定。2〉圖例注記（mapkey）：Object>>mapkey可以直接將各類的圖例加載上去，并且可

以進行顏色、名稱等編輯。3〉比例尺注記（ScaleBar）：Object>>Scalebar4〉偏差圖注記（Declination）：Object>>Declination，Declination選項允許你在

圖像上放置一個磁偏角圖表。磁偏角圖表涉及指向真北（TrueNorth，用星號顯示）

、坐標北（GridNorth，GN）和磁北（MagneticNorth，MN）的箭頭的任意組合。5〉覆蓋分類結果：Image:Overlay>>classification6〉邊界設立（SetDisplayBorder）：Option>>SetDisplayBorder7〉其他注記略8〉若要對注記進行選擇或編輯：Object>>Selection/Edit注：每一種注記添加到圖像中后，單擊鼠標右鍵進行擬定。所有注記對象都有