使用ENVI5.3构建时序数据展示

本文详细介绍使用ENVI5.3中的spatiotemporalanalysis工具进行时序数据分析的步骤,包括构建时序数据集、调整播放间隔、统一异源数据的坐标系统和空间分辨率,适合从事地理信息系统和遥感影像分析的专业人士。

使用的是ENVI5.3中的spatiotemporal analysis工具

1、在toolbox中打开此工具,然后点击build raster series
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打开后的样子
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2、添加数据,把需要展示的数据按时间顺序添加进来。取消order by time,如下图所示:
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3、打开生成的时序文件即可。
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4、可以设置播放的时间间隔,也可以添加图例等信息。
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5、进行异源时序数据的统一
对于一些应用来说,比如:监测飓风运行轨迹,此时我们的时序数据无需保持相同的空间范围和坐标系统。但是,如果我们要做某一区域诸如冰川范围变化或者植被覆盖变化等研究,这就需要我们的时序数据必须具有相同的坐标系和空间范围。此时,我们需要对不同来源的数据进行坐标系统、空间范围和空间分辨率等的统一。
实验数据:TestLasVegasMay2000.dat、15m分辨率
TestLasVegas2014,30m分辨率。

在Toolbox 中,选择Spatiotemporal Analysis > Regrid Raster Series
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参数设置:
geid definition:我们选择从已经打开的 2000 年的数据中获取相关参数信息, Pixel Size 单独设置为30m;
Resampling Method:重采样方法,选择Cubic Convolution;
Output Raster Series:设置时序数据输出路径和文件名
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6、输出后的结果:两幅图已经重采样成一样的了。
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虽然给定引用主要是关于ENVI5.1处理Landsat5数据获取成像时间的内容,未直接涉及ENVI5.3使用Landsat 9数据的信息,但可以提供一些通用的使用思路。 通常使用ENVI5.3处理Landsat 9数据,第一步是数据导入。在ENVI5.3中,可以通过“File”菜单下的“Open Image File”选项,选择Landsat 9数据文件(通常是TIF格式的多光谱影像文件)将其导入到ENVI中。 接下来可以进行数据查看与分析。导入后,在ENVI的“Available Bands List”窗口中会显示Landsat 9数据的各个波段。可以选择不同的波段组合进行假彩色合成显示,以突出特定地物信息。例如,在进行植被分析时,可选择近红外、红和绿波段进行组合。操作方法是在“Available Bands List”中选中相应波段,然后通过“Display”菜单选择合适的显示方式。 对于大气校正,可利用ENVI自带的大气校正工具对Landsat 9数据进行处理,以消除大气对影像的影响,提高影像质量和后续分析的准确性。 还可以进行地物分类。使用ENVI的分类工具,如最大似然分类法等,对Landsat 9影像进行地物分类,区分出不同类型的土地覆盖,如植被、水体、建筑等。操作时,先在影像上选择不同地物的训练样本,然后通过“Classification”菜单下的分类算法进行分类处理。 ```python # 这里只是示意代码,实际在ENVI中不是用Python直接操作 # 假设已经有了ENVI处理的函数接口 import envi_api # 导入Landsat 9数据 data = envi_api.open_image_file('landsat9_image.tif') # 选择波段组合显示 bands = [5, 4, 3] # 近红外、红、绿波段 envi_api.display_image(data, bands) # 进行大气校正 corrected_data = envi_api.atmospheric_correction(data) # 进行地物分类 training_samples = envi_api.select_training_samples(corrected_data) classified_image = envi_api.maximum_likelihood_classification(corrected_data, training_samples) ```
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