1、ENVI软件的全能解析：从辐射定标到植被覆盖度估算 ENVI，作为遥感数据处理的强大工具，为我们揭示了Landsat-8数据的深度解析过程。它不仅包含了辐射定标、大气校正等基础操作，还涵盖了更高级的分析方法，如植被指数提取和覆盖度估算。
2、步骤01：辐射定标首先，确保你的数据经过辐射定标，这是大气校正的基础。在ENVI的工具箱中，选择/Radiometric Correction/Radiometric Calibration，选取需要校正的多光谱数据。设置参数时，确保影像输出编码为BIL，尺度参数Scale Factor设为0.1，记得指定全英文的输出目录以避免错误。
3、打开tm原始影像数据 ENVI file open image file ‘L__MTL.txt’ 打开文件，如下： 图2 自动读取数据列表展示 TM数据辐射定标 ENVI basic tools preprocessing calibration utilities Landsat calibrati。
4、文件操作： 使用按钮bt2选择并保存大气校正后的数据，将结果保存到变量fileout，并将文件路径显示在相应文本框中。
1、项目目标：检测某城市两个时段土地利用的变化。数据收集：遥感土地利用分类基本可以划分为居民地，耕地、林地、水域、工业用地、道路等若干类别。所以选用30米及更高分辨率的遥感影像。同一年中，植被因季节不同变化较大，要尽量选用时段在4-10月植被生长期的遥感影像。
2、遥感图像处理主要使用加拿大专业遥感图像处理软件PCIGeomatica0及美国著名专业遥感图像处理软件ENVI5。 （二）数据处理流程 遥感数据处理的主要流程包括数据组织（即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等）、数据镶嵌（单景数据不存在此过程）、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。
3、为提高地质解译的质量，解译人员的地学知识与工作经验，正确遵从一些解译原则，合理地运用遥感地学分析的方法就是非常重要的了。地质解译的原则：①从已知到未知，②先易后难，先从标志最清楚地段到较模糊地段，③先整体后局部，④先目视预解译到其他方法，④先从构造解译入手，⑤图像解译与野外调查相结合。
4、工作步骤 （一）前期技术准备 收集、整理了研究区内岩溶石漠化研究的历史整料，以及有关气象、地形、地貌、土壤、植被、土地利用、基础地质、水文地质、人文等方面的大量文本与图件资料、相关遥感资料。
5、遥感图像分析的目的是通过各种方法手段对遥感图像进行有用信息的提取和解译。遥感图像解译中，通常将表征地物和地质现象遥感信息的影像特征称之为图像解译标志；将提取遥感信息的过程称之为图像解译（判译、判读）；而将遥感图像信息提取的种种手段称之为遥感图像解译方法。
6、遥感信息处理分析交互解译流程是为广大的遥感地质人员和区域地质人员，在遥感地质填图过程中提供一种方便、快捷的软件应用系统。该系统可以实现从用户进入系统到遥感影像预处理或矢量数据处理—图像增强处理与分析—地质图制作直至地图输出等一体化功能。其工作流程如图3-6。
1、遥感evi是遥感专题数据产品中生物物理参数产品中的一个主要算法，可以同时减少来自大气和土壤噪音的影响，稳定地反应了所测地区植被的情况。evi是对NDVI的改进，在减少背景和大气作用以及饱和问题上优于NDVI。
2、遥感EVI技术是一种基于遥感数据处理技术的指数计算方法，它可以准确地反映出植被生长的状态及其空间分布情况。该技术将植被的绿色反射能力和土地表面的反射能力相结合，对可见光谱和近红外光谱进行处理，得出的结果不仅可以反映出植被生长的程度和分布情况，还可以反映出土地表面的覆盖度和类型等信息。
3、遥感不同类别里的指标重要性有植被类别、水体类别、建筑类别。在植被覆盖度较高的区域，NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）等植被指数是比较重要的，这些指标可以反映植被的生长情况、覆盖范围和健康状态。
打开arcgis，加载需要处理的遥感影像，在数据原图层上右击，点击属性。在图层属性，切换到符号显示子界面，可以看到忽略背景值的选项。然后勾选忽略背景值前的复选框，忽略背景值0，颜色显示为空。然后点击应用确定后返回数据窗口，查看遥感数据，周围的黑边已经看不到了。
遥感图像处理主要使用加拿大专业遥感图像处理软件PCIGeomatica0及美国著名专业遥感图像处理软件ENVI5。 （二）数据处理流程 遥感数据处理的主要流程包括数据组织（即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等）、数据镶嵌（单景数据不存在此过程）、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。
对重点矿区（带）进行遥感地质解译，可以通过8波段与多光谱数据融合方法将影像空间分辨率提高到15m，能够达到1∶5万地图草测精度。因此该数据能够满足本次项目中对遥感地质信息提取的要求。 表5-1列出了TM、ETM+遥感数据的主要性能指标。
遥感数据收集与处理的目的是与数字填图系统获取的地理、地质数据整合，配合地质填图提取与区域地质体相关联的信息，以便互相印证、约束和综合分析研究，多途径、多角度解决图幅内存在的问题。
1、图像增强处理 对经过恢复处理的数据通过某种数学变换，扩大影像间的灰度差异，以突出目标信息或改善图像的视觉效果，提高可解译性。主要包括有反差增强、彩色增强、运算增强、滤波增强、变换增强等方法。
2、遥感图像的预处理是后期的遥感图像增强和信息提取的准备工作，这种前期的预处理结果的成功与否，直接影响到后面的因伤增强相信息提取的效果。就一般的数字图像处理而言，图像的预处理包括图像条纹、噪声去除、几何精纠正和灰度调整等。遥感图像处理可分为两类：一是为光学处理；二是遥感数字图像处理。
3、a）图像预处理。包括数字图像处理的基本操作（如去噪、边缘提取、直方图处理等）、建立图像的匹配模板以及对图像进行某种变换（如傅里叶变换、小波变换等）等操作。b）图像配准。就是采用一定的匹配策略，找出待拼接图像中的模板或特征点在参考图像中对应的位置，进而确定两幅图像之间的变换关系。c）建立变换模型。
