【導(dǎo)讀】點(diǎn)擊CurrentLayer顏色框或者右擊顏色框并從菜單選擇一個(gè)更明顯的顏色來顯示矢量。2）在主影像窗口中，點(diǎn)擊在上一節(jié)中所生成的某個(gè)多邊形。a)該多邊形就會(huì)高亮顯示出來，并且多邊形的節(jié)點(diǎn)會(huì)標(biāo)記成鉆石形。4）單擊節(jié)點(diǎn)，并拖曳到新的位置來移動(dòng)節(jié)點(diǎn)。5）單擊鼠標(biāo)右鍵，選擇AcceptChanges保存修改并重新繪制多邊形。iii.要改變每次添加的節(jié)點(diǎn)數(shù)，右擊選擇NumberofNodestoAdd。輸入節(jié)點(diǎn)的數(shù)目。再用右鍵點(diǎn)擊該范圍的最后一個(gè)點(diǎn)，再次選擇MarkNode。可用波段中選擇新創(chuàng)建的矢量層，并點(diǎn)擊RemoveSelected來刪除它們。，后面還會(huì)用到的。3）選擇Mode→AddNewVectors。NewPolygon接受新建的多邊形。9）以影像中區(qū)域的輪廓為參考，繪制一些多邊形。10）在VectorParameters對(duì)話框中選擇Edit→AddAttributes，給新創(chuàng)建的多邊形添。第二個(gè)名為FieldArea的屬性，將Type改為Numeric。在屬性表字段中雙擊鼠標(biāo)，使其可以。12）在屬性表頂部的菜單中選擇File→Cancel，關(guān)閉屬性表。檢查查詢的結(jié)果。6）按照本專題輔導(dǎo)209頁所描述的內(nèi)容來添加屬性信息。i.這樣就可以同其它矢量數(shù)據(jù)一同使用查詢和GIS分析功能了。

　　

【正文】 鼠標(biāo)中鍵，提取特定散點(diǎn)圖位置上的光譜曲線。 圖 2310： N 維可視化器 5. 在 nD Visualizer窗口中點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵，提取多個(gè)光譜的影像。 圖 2311： N 維可 視化器提取的端元光譜 6. 將你在 nD Visualizer窗口中選取的光譜端元導(dǎo)出到 ROI Tool 對(duì)話框中。 或者，在 nD Profile繪圖窗口中，選擇 File→ Input Data→ ASCII，加載并查看文件，以代替你所選擇的光譜。 在 nD Controls 對(duì)話框的菜單欄中，選擇 Options → Export All，完成該處理步驟。 7. 在 ROI Tool 對(duì)話框中，選擇 Options → Mean for All Regions，繪制光譜曲線。 7) 將影像光譜同光譜庫中的 光譜進(jìn)行比較 ENVI 允許 將影像光譜同實(shí)驗(yàn)室所測的光譜以及保存在光譜庫中的光譜進(jìn)行比較。 ENVI提供了幾種光譜分辨率相對(duì)較高的光譜庫。 1. 在 ENVI 主菜單中，選擇 Spectral → Spectral Libraries → Spectral Library Viewer。 2. 打開 Spectral Library Viewer對(duì)話框。點(diǎn)擊列表中的幾種礦物或者植被的光譜名稱。 接著所選的物質(zhì)的光譜將在 Spectral Library Plots 繪圖窗口中繪制出來。 3. 在 Spectral Library Input File 對(duì)話框中，點(diǎn)擊 Open Spec Lib 按鈕，從 ENVI Tutorial and Data 第一張光盤的 envidata\spec_lib\usgs_min目錄下，選擇 ENVI 的光譜庫文件 ，再點(diǎn)擊 OK。 4. 將這些高分辨率的光譜與 TM 的 光譜端元進(jìn)行比較。 5. 使用 ENVI 的光譜工具，對(duì)整個(gè)光譜庫重采樣成 Landsat 的 波長和分辨率。 6. 在 ENVI 主菜單中，選擇 Spectral → Spectral Libraries → Spectral Library Resampling。 7. 選中 ，以 Landsat TM5為基準(zhǔn)進(jìn)行重采樣。 8. 點(diǎn)擊 OK，接著將會(huì)重采樣這些光譜，并把它們放置在可用波段列表對(duì)話框中。 9. 在 ENVI 主菜單 中，選擇 Spectral → Spectral Libraries → Spectral Library Viewer。 10. 選擇 你剛剛創(chuàng)建的光譜庫文件，并點(diǎn)擊幾種礦物和植被的光譜，顯示它們的重采樣后的光譜曲線。 11. 將 這些 光譜與 Landsat TM 影像的光譜進(jìn)行比較。 圖 2312：影像光譜與光譜庫中光譜的比較 8) 波譜角填圖分類 波譜角填圖（ SAM） 將測量 N 維空間的未知光譜和參考光譜之間的相似性。被看作 N維空間矢量的光譜之間的角度稱為光譜角。下圖 2313展示了二維情況下的光譜角。該方法假定數(shù)據(jù)已經(jīng)被減化為表觀反射率數(shù)據(jù)，且只使用了光譜的方向，而不使用其長度。因此 SAM 分類對(duì)亮度影響不是很敏感。請(qǐng)參見高光譜專題輔導(dǎo)和 ENVI 用戶手冊(cè)（ ENVI User’ s Guide）以及在線幫助，來獲取額外的背景知識(shí)和使用的例子。 要進(jìn)行波譜角填圖分類： 1. 在主影像窗口中，選擇 Tools → Region of Interest → ROI Tool。使用 File→ Restore ROIs， 加載文件 。 或者，選擇 Classification → Supervised → Spectral Angle Mapper。 將 Landsat TM 的反射率數(shù)據(jù) 。 當(dāng) Endmember Collection:SAM 對(duì)話框出現(xiàn)在屏幕上時(shí)，選擇 Import → from ROI from Input File，然后在 nD Visualizer窗口中選擇你創(chuàng)建的感興趣區(qū)。 2. 在 Endmember Collection:SAM 對(duì)話框中，點(diǎn)擊 Apply，輸入要輸出文件名，開始進(jìn)行波譜角填圖分類。 圖 2313：二維 SAM 分類示意圖 分類的結(jié)果為規(guī)則影像和 SAM 分 類影像，其中規(guī)則影像同你選擇的端元個(gè)數(shù)相對(duì)應(yīng)。當(dāng)首次顯示規(guī)則影像時(shí)，黑色像素表明匹配最好。但是通常最好用亮像素表示規(guī)則影像中匹配較好的位置。你可以在主影像顯示窗口菜單欄中選擇 Tools → Color Mapping → ENVI Color Tables，并將 Stretch Bottom 和 Stretch Top 滑動(dòng)條拉動(dòng)到相反的位置上，以此來反色顯示規(guī)則影像 。 下圖（圖 2314）顯示了每個(gè)像素最佳匹配情況，且為每個(gè)端元進(jìn)行了彩色編碼（采用默認(rèn)的閾值 ）。 圖 2314： SAM 分類結(jié)果圖 9) 線性光譜分離 影像像素通常表示 1到幾平方米的區(qū)域。在這些像素中，地球表面由混合物質(zhì)所組成，純凈像素非常少（ Boardman）。大多數(shù)的影像系統(tǒng)所接收到的混合光譜都是純凈或者端元光譜的線性組合，并根據(jù)該區(qū)域的百分比含量加權(quán)合成。我們可以使用數(shù)學(xué)模型來分析混合像素，其中觀測到的光譜是混合純凈端元光譜與端元豐度相乘的結(jié)果?；旌系慕Y(jié)果仍然可以使用幾何模型來可視化分析，它 的基礎(chǔ)就是 N維散點(diǎn)圖的二維平面投影。請(qǐng)參見 ENVI 的高光譜專題輔導(dǎo)和 ENVI 用戶 手冊(cè)（ ENVI User’ s Guide）以及在線幫助，來獲取額外的背景知識(shí)和使用的例子。 要使用 ENVI 進(jìn)行線性光譜分離： 1. 顯示預(yù)先計(jì)算生成的影像結(jié)果 。 或者，使用上面 nD Visualizer提取的端元光譜。選擇 Spectral → Mapping Methods → Linear Spectral Unmixing，選擇校正后的 TM 反射率數(shù)據(jù)作為輸入文件。 在 Endmember Collection:Unmixing 對(duì)話框頂部的菜單欄中，選擇 Import → from ROI from Input File，在 nD Visualizer窗口中選擇你所創(chuàng)建的感興趣區(qū)，然后點(diǎn)擊Apply。 圖 2315：航空混合＝線性混合（左）＋線性光譜混合（右） 當(dāng)這些處理完成后，光譜分離端元影像將會(huì)出現(xiàn)在可用波段列表對(duì)話框中。 2. 在可用波段列表對(duì)話框中顯示這些影像。此外，在分析過程中將會(huì)產(chǎn)生均方根（ RMS）誤差影像。 圖 2316：線性光譜分離豐度影像 豐度影像中的亮值代表了高的豐度；光標(biāo)值 /位置功能（ Cursor Value/Location）可以用于查看實(shí)際的像素值。 ? 在默認(rèn)情況下 ， ENVI 使用的是無約束的分離算法。這意味著如果你沒有選擇正確的端元，那么在數(shù)量上結(jié)果將是錯(cuò)誤的。如果任意一個(gè)端元出現(xiàn)了負(fù)的豐度值，或者相同像素所有端元豐度值的數(shù)量和大于 1，那么分離將沒有任何實(shí)際意義。最好的改進(jìn)方法是反復(fù)的運(yùn)行 ENVI 的 線性光譜分離算法，并查看 豐度影像和 RMS 誤差影像。 ? 在 RMS 影像中尋找誤差大的區(qū)域，并提取該區(qū)域的光譜，然后設(shè)置新的端元，再重新進(jìn)行線性光譜分離處理。 當(dāng)均方根（ RMS）誤差影像中沒有任何較高的 誤差，且所有的豐度影像像素值非負(fù)，總和小于等于 1時(shí)，就完成了線性光譜分離處理操作。該迭代方法比試圖人工約束的混合方法更精確，在多次迭代計(jì)算之后，它同約束方法相比能在幾個(gè)數(shù)量級(jí)上很有效的減少計(jì)算的時(shí)間。 十、 三維地形模型 1) 文件讀?。?美國地質(zhì)勘察數(shù)字高程模型 （ USGS DEM） 數(shù)據(jù)、美國國防部制圖機(jī)構(gòu)數(shù)字地形高程數(shù)據(jù) （ DMA DTED）以及 Spatial Data Transfer Standard （ SDTS DEM） 格式能被 ENVI 直接讀取。 2) 地形模型： ? ENVI能處理 USGS DEMs和其它的 DEM數(shù)據(jù)，生成 lambertian（地形暈渲圖）表面 ——當(dāng) Topo Model Parameters 對(duì)話框出現(xiàn)時(shí)，在 “Sun Elevation Angle” 和 “Sun Azimuth Angle” 文本框處鍵入需要的值，為暈渲地形圖（ shaded relief image）指定太陽高度和方位角。 ? ENVI還可以 提取參數(shù)信息，包括坡度和方位角。坡度用度測量，在水平面上為 0度。ENVI將正北方向的方位角設(shè)為 0度，角度順時(shí)針增加。 ? 同時(shí)生成一幅均方根（ root mean square， RMS）誤差圖像，表征 9個(gè)象 素的平面性。 3) 地貌特征分析 : 4) 產(chǎn)生山體陰影圖像 : 5) 替換壞值 : 通過使用表面擬合方法計(jì)算數(shù)值，來填充數(shù)字高程模型（ DEMs）中的壞值。壞像元經(jīng)常出現(xiàn)在干涉雷達(dá)生成的 DEM的陰影中。當(dāng)你輸入壞像元的 DN 值或一個(gè)壞數(shù)值范圍， DEM 圖像中的壞像元位置被確定了。你也可以生成壞像元的一個(gè)掩模，并使用它來定位需要被替代的像元。表面擬合使用 Delaunay 三角網(wǎng)，用周圍好的高程值計(jì)算得到的三角形，來填充壞像元。 6) 散點(diǎn)柵格化 : 7) 等值線生成 DEM： 8) 3D曲面飛行： 十一、 制圖輸出 image主窗口 — quickmap（ 注意給個(gè) title，否則可能會(huì)出錯(cuò)。） envidata\ys_tmsub； 1) 添加文字注記： Overlay— Annotation— Object— text— font— ture type 41： 60— 宋體 — 右鍵結(jié)束。 2) 添加符號(hào)： Object— Symbol 3) Scale bar注記： Object— Scale bar 4) 添加 map key： Object— mapkey 5) 覆蓋分類結(jié)果： Overlay— classification 6) 添加 bitmap圖： Object— Images— Select New Images— RGB— 選 擇放置窗口和位置，右鍵結(jié)束。 7) 保存為 grp文件： File— 存儲(chǔ)一組窗口為 — *.grp 十二、 自定義功能 ? 波段運(yùn)算功能 ? 用戶自定義函數(shù)