遥感信息在林业调查中的应用越来越广。如林业领域，其通过远程信息采集，以无接触传播和接受电磁波的方式采集植物长势、生长面积、周边水文环境等信息，集约化、低成本收集数据，让林业调查有据可依。

遥感数据的种类越来越复杂，数据量也在剧增，对数据分析能力提出了更高要求。技术怎样发展去应对这样的挑战？今天我们来学习一下 ENVI 遥感解译技术流程。

遥感技术在现代地理信息系统（GIS）和自然资源管理中扮演着关键角色。ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款广泛使用的遥感图像处理和解译软件，提供了丰富的工具和功能，用于分析、解释和提取地理信息。本文将介绍一个包含数据准备、图像增强、分类和验证的ENVI遥感图像解译技术流程，帮助您更好地理解如何应用ENVI进行遥感图像解译。

第一部分：数据准备

在进行遥感解译之前，数据准备是至关重要的。该阶段包括获取、准备和导入遥感数据，确保数据质量和一致性。

1.1 数据获取

首先，您需要选择合适的遥感数据源。这可以包括卫星图像、航拍照片、无人机图像等。选择的数据应与您的研究或应用目的相关。

1.2 数据下载

一旦确定了数据源，就需要下载所需的遥感图像数据。这些数据通常来自于各种遥感卫星，如Landsat、Sentinel、MODIS等。您可以从美国其他地质调查局（USGS）或遥感数据分发机构获取这些数据。

1.3 数据校正

在导入ENVI之前，通常需要进行一些基本的数据修复步骤，以保证图像的质量和一致性。这些步骤包括：

1.3.1 大气校正

大气校正是为了消除大气干扰，以便更准确地反映地表特征。ENVI提供工具来执行大气校正，通常使用辐射传输模型（Radiative Transfer Model）来模拟大气效应。

1.3.2 几何校正

几何校正用于校正图像中的几何变换，以保证像素位置和地理坐标之间的一致性。这通常需要使用地理参考点（Ground Control Points，GCPs）和数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）来实现。

1.3.3 辐射校正

辐射校正用于将图像中的数字计数转换为辐射亮度或反射率，从而进行定量分析。这需要使用卫星或传感器的辐射参数。

1.4 导入图像

一旦数据准备就绪，您就可以在ENVI中创建一个新的图像文件，把准备好的遥感图像导入到该文件中。在导入图像时，确保选择正确的数据类型、投影和坐标信息，以确保后续的分析和解译的准确性。

第二部分：图像增强

图像增强是为了提高遥感图像的可视化效果和解译准确性。这些技术可以突出地物特征并减少噪音。

2.1 直方图均衡化

直方图均衡化是一种增强恢复的方法，它通过重新分配图像的像素值来扩展灰度级别范围。这可以使地物更容易区分。

2.2 彩色合成

通常，将红、绿和蓝通道分别映射到红、绿和蓝通道，以产生一个彩色图像，以更清晰地显示地物征。

2.3 辅助

滤波器技术可以用来平滑图像以减少噪音。常见的滤波器方法包括中值滤波器、高斯滤波器和边缘增强滤波器。

第三部分：分类

图像分类是ENVI遥感解译流程的核心部分，将图像中的像素划分成不同的类别。这些类别通常表示地表覆盖类型，如森林、水体、城市等。

3.1 选择分类方法

选择合适的分类方法是关键一步。常用的分类方法包括：

3.1.1 最大似然分类

最大似然分类是一种基于统计的方法，它根据像素的统计特征将其划分成不同的类别。这需要事先准备好代表不同类别的训练样本。

3.1.2 支持向量机（SVM）

支持向量机是一种强大的分类方法，它可以用于线性和非线性分类问题。SVM在处理高维数据时表现出色，通常需要很少的训练样本。

3.1.3 随机森林

随机森林是一种集成学习方法，它基于多个决策树来进行分类。它具有良好的鲁棒性和分类性能。

3.2 训练样本选择

在进行图像分类之前，需要从图像中选择代表每个类别的训练样本。这些样本将用于训练分类器，以便它可以学习如何将像素分配到不同的类别中。样本的选择应该具有，以确保分类器能够准确地推广到整个图像。

3.3 分类器训练

一旦训练样本选择完成，就可以使用选定的分类方法对这些样本进行训练，以建立一个分类模型。该模型将用于对整个图像进行分类。

3.4 图片分类

最后，使用训练好的分类模型，对整个遥感图像进行分类。这将生成一个分类图，其中每个像素都被分配到一个特定的地物类别中，从而实现了遥感图像的解译。

第四部分：验证与准确性评估

解读的最后一步是验证和准确性评估。这是为了确认分类结果的准确性和可信度。

4.1 验证样本点

从未包含在训练样本中的独立样本点被用来验证分类结果。这些点可以用实地实地调查或其他可靠数据进行验证。

4.2 错误矩阵

错误矩阵是用于评估分类准确性的工具。它提供了多种混乱信息，包括真例、假正例、真负例和假负例的数量。

4.3 Kappa 系数

Kappa系数是一种用于关注分类准确性的统计指标。它考虑了分类结果中的随机差异，并提供了一个综合的准确性评估。

结论

ENVI是一款强大的遥感解译工具，通过数据准备、图像增强、分类和验证等步骤，可以实现对遥感图像的解释和地物分类。了解并掌握这个技术流程将有助于您更好地实现应用ENVI来读取遥感数据，为各种应用提供有用的地理信息。然而，需要注意的是，遥感解译是一个复杂的过程，通常需要经验和领域知识的支持，以确保准确性和可信度。