【ENVI预处理】辐射校正、影像配准、图像融合、图像镶嵌 、图像裁剪、图像增强
1.辐射校正（无）
2.图像配准
图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下如气候、照度、摄像位置和角度等获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。
- 几何精校正练习（控制点）
- GLT校正（地理位置查找表文件）--HDF5数据格式可以扩充
- imagetoimage校正
- image registration workflow
3.图像融合，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征
- Image Sharpening
PC spectral 主成分
Brovey变换
HSV
CN
Gram-Schmidt Pan sharping（适合同一个传感器，尽管多光谱和全色不配准，但是可以直接做融合，最后的结果和全色位置一致，如果最后不准的话，做个配准嘻嘻。）
小波融合
4.图像镶嵌，要考虑颜色平衡和接边，运算速度和交换缓冲空间
一般重叠1/3副影像
- 基于坐标的镶嵌：seamless Mosaic
通常用Overlap Area Only颜色平衡，如果两边相差太大，全景颜色校正效果不好
- 基于像素的镶嵌：Pixel Based Mosaic
当有很多幅具有地理投影信息，数据量很大的影响，并且不用做匀色和接边线处理时候，可以使
用Mosaic批处理补丁（mosaic_maker_jg.sav）
Esri论坛，关于Mosai的补丁和插件很多
可以批处理
5.裁剪
1.规则裁剪
file-save as-spatial subset
2.不规则裁剪
regions of interest—subset data from ROIs
可以用new vector 工具来画矢量
也可以用外部矢量
外部像素可以设置为白色255 【0是黑色】
画拼接线seamline【可以用横条工具条上的text Annotation】
6.图像增强
1.空间域增强
1.1卷积滤波 convolutions
包括高通、低通、拉普拉斯算子、方向、高斯高通、高斯低通、中值、sobel和roberts，也可
以自定义卷积核
数学形态学滤波 Morpholoogy ：膨胀（dilate）、腐蚀（erode）、开运算（opening）、闭运算（closing）
1.2纹理分析 Occurrence measure
可以基于数据范围（data range）、均值（mean）、方差（variance）、信息熵（entropy）、偏斜（skewness）。
二阶概率统计的滤波co-occurrence measure
基于均值（mean）、方差（variance）、协同性（homogeneity）、对比度（contrast）、相异性（dissimilarity） 、信息熵（entropy）、二阶距（second moment）、相关性（correlation）
2.辐射增强
2.1交互式直方图拉升
在工具栏上面，Linear、Equalizations、Gaussian、Square root Logarithmic
toolbox里面 Data Streching
坏道填补 replace bad lines。噪声。
去条带处理 destripe
Mss 中经常6行出现一条条带噪声，TM中16行出现一条条带噪声。
3.光谱增强
3.1 band ratios，band math 可以获得波段比值
3.2 PCA： PCA Rotation/Forward PCA Rotation Existing Statistics
根据 eigenvalue 来选择输出的波段数
ICA【独立PCA】：用于多光谱和高光谱去相关 ICA Rotation/Forward ICA Rotation New Statistics and Rotate
两者很多结果没有大的区别
3.3色彩空间变换包括（RGB,HSV,HLS之间的变换)
Color Transforms---RGB to HSV (USGS Munsell) Color Transform
色彩拉伸【有去相关拉伸Decorrelation Stretch、photographic拉伸（RGB）和饱和度拉伸Saturation Stretch】
3.4 NDVI 【Spectral—Vegetation—NDVI】
3.5 穗帽变换（tassled cap）
4 傅里叶FFT变换和反变换 【 FFT】
把空间域变换到频率域，主要用于消除周
期性噪声和传感器异常导致的规律性错误。
5 波段组合增强 【Layer Stacking】
把所有的波段 ，以及新生成的PCA、NDVI、穗帽等合成一个文件
inclusive 是并集 exlusive是交集
使用Compute Statistics计算协方差
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