基于ENVI的图像融合+波段合成

本文详细介绍了在ENVI软件上实现多光谱图像与全色图像的融合方法,包括具体步骤及注意事项,并提供了Landsat8遥感影像波段合成的流程。

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最近研究了图像融合的相关内容,学会了一种在ENVI软件上实现的融合多光谱图像和全色图像(高分辨图像)的方法,现在总结流程如下: 
1、打开ENVI软件,这里所用的是ENVI5.1版本 
打开ENVI软件  
2、点击file-open,准备读入图像: 
准备读入图像  
3、选中需要进行融合的图像,这里选择的是多光谱图像MS4_20150530.tif: 
读入图像  
下图是读入进来的多光谱图像 
读入图像  
4、再点击file-open,读入第二张需要进行融合的图像,这里选择的是全色图像PAN_20150331.tif 
读入全色图像  
下图是读入进来的全色图像: 
这里写图片描述  
5、找到右侧toolbox|Image Sharpening,点开,找到PC Spectral Sharpening,即 
这里写图片描述  
6、双击PC Spectral Sharpening,得到下图: 
这里写图片描述  
7、点击多光谱图像MS4_20150530.tif,即 
这里写图片描述  
8、点击OK,得到: 
这里写图片描述  
9、选择全色图PAN_20150331.tif,点击band 1,得到: 
这里写图片描述  
10、点击OK,得到: 
这里写图片描述  
11、点开Resampling,选择最后一个Cubic Convolution ,Output Result to 选择Memory,得到: 
这里写图片描述  
12、点击OK,得到: 
这里写图片描述  
13、点击choose,得到: 
这里写图片描述  
选择要保存的文件夹位置,并在文件名处写上最终融合后图像的名字I_fusion。  
14、点击打开,得到: 
这里写图片描述  
注意:文件夹的名字中不能含有中文!切记! 
15、点击OK,图像融合开始: 
这里写图片描述  
16、融合步骤完成后,得到: 
这里写图片描述  
此即融合好的图像,接下来的步骤将其保存为tif格式的图像: 
17、在左侧Layer Manager一栏中,将融合前两幅图的勾勾去掉,得到: 
这里写图片描述  
18、点击file-save as,即: 
这里写图片描述  
19、继上面步骤后得到: 
这里写图片描述  
20、选中融合后的图像I_fusion,点击OK,得到: 
这里写图片描述  
21、点开Output Format,选择TIFF格式,即: 
这里写图片描述  
22、点开…,选择Output Filename: 
这里写图片描述  
23、点击打开,得到: 
这里写图片描述  
注意:这个文件夹名字中也不能含有中文,否则会失效。  

24、点击OK,即可将融合后的图像保存为tif格式的。


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ENVI是一款优秀的遥感图像处理软件,其功能相当地强大。现在介绍一下如何使用ENVI进行波段合成,这里以Landsat8为例。

工具/原料

  • 电脑
  • ENVI软件
  • 从地理空间数据云上下载的Landsat8遥感影像

方法/步骤

  1. 首先打开软件,把下载的遥感影像各波段添加到ENVI软件中,如图1。

    如何使用ENVI做波段合成(Layer stacking)






  2. 点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口,如图2。

    如何使用ENVI做波段合成(Layer stacking)



  3. 然后点击“Import file”,打开波段输入窗口。我们从中可以选择输入波段。如图3。

    如何使用ENVI做波段合成(Layer stacking)




  4. 由于波段有固定顺序,我们可以通过“reorder files”来调整波段的顺序,点击“reorder files”,打开一个窗口,如图4。

    如何使用ENVI做波段合成(Layer stacking)






  5. 完成波段顺序调整后,就可以直接点击“OK”,这样就会生成一个新合成的波段,如图5。

    如何使用ENVI做波段合成(Layer stacking)


### ENVI 软件中的影像波段融合方法 在遥感图像处理中,影像波段融合是一种重要的技术手段,旨在将不同类型的影像(如多光谱和全色影像)结合起来,从而提高空间分辨率并保留丰富的光谱信息。以下是基于ENVI软件实现影像波段融合的具体方法。 #### 1. 图像配准的重要性 在进行影像融合之前,必须确保参与融合的两幅或多幅图像已经进行了精确的配准[^1]。如果多光谱波段和全色波段来源于同一颗卫星,则通常不需要额外的配准操作;但如果来自不同的传感器或卫星,则需要手动完成图像配准以及坐标系统的统一对齐。 #### 2. 常见的影像融合算法 ENVI 提供了多种成熟的影像融合算法,适用于不同类型的数据集: - **Brovey变换法** Brovey 变换是一种经典的融合方法,其核心思想是通过亮度分量增强来提升目标的空间细节表现力。该方法适合于多光谱与全色影像之间的融合,并能较好地保持原始色彩特性[^3]。 - **PCA 主成分分析法** PCA 方法通过对多光谱数据进行正交分解,提取出最主要的特征向量作为新的变量表示形式。随后用高分辨率的全色影像替换第一个主成分后再反演回原空间结构。这种方法能够有效传递更多纹理信息的同时减少计算复杂度[^1]。 - **IHS (Intensity-Hue-Saturation)** IHS转换先将RGB颜色模型转化为强度(Intensity)、色调(Hue) 和饱和度(Saturation),再把全色影像的信息融入到强度通道里最后转回去形成最终结果。此方式特别有利于视觉效果上的改进[^3]。 #### 3. 数据存储格式的影响 当准备输入至ENVI 的源文件时需要注意其内部组织模式——即BSQ(Band Sequential), BIP(Block Interleaved by Pixel) 或者BIL(Block Interleaved by Line)[^2] 。这三种排列策略决定了像素值如何依次存放在磁盘上,因此选择合适的读写机制有助于加速整个流程执行效率。 #### 示例代码:使用ENVI自带工具箱进行融合 下面展示了一个简单的Python脚本片段调用了IDL/ENVI API 来自动化完成基本参数设定下的融合过程: ```python import envi # 初始化应用程序实例 app = envi.App() # 加载待处理的多光谱和全色影像路径 ms_image_path = 'path_to_multispectral_image' pan_image_path = 'path_to_panchromatic_image' # 创建任务对象 - 这里以PCA为例 task = app.get_task('PrincipalComponents') # 设置必要参数 task.properties['INPUT_RASTER'] = ms_image_path task.properties['PANCHROMATIC_IMAGE'] = pan_image_path # 执行任务并将输出保存到指定位置 output_fused_image = task.run() ```
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