一.basic tools-->resize data进行规则裁剪 虽然是进行图像重采样工具,但也可以用于简单快速的裁剪 1. 选中要裁剪的图像: 对话框下面选择spatial subset(构建空间子集＿就是裁剪图像)(另spectral subset-构建波谱子集) 2.提供多种裁剪方式: (1)直接输行列裁剪,这样裁剪的前提是你要预告查看需要图像所占的行列是多少. (2)image裁剪,可以输入需要裁剪图像的大小,然后鼠标可以拖动图中所选区域的位置直到合适的位置. (3)或者是使用map.

2011-05-25 17:31:10|  分类: ENVI|举报|字号 订阅 来自:http://zhangling357522.blog.163.com/blog/static/184687296201142553110715/    利用矢量数据对影像做多边形裁剪 ENVI中是可以利用矢量来对影像作多边形裁减的,但是要求矢量文件是面矢量文件,而且它要和需要裁剪的影像必须是配准的,裁减的方法是先将矢量转化成为感兴趣区域(ROI),再利用ROI裁减出感兴趣区域. 操作方法如下: 1．打开影像文

年前写了一个用渔网工具制作图幅接图表的文章,链接在这里: 使用ArcMap做一个1:5000标准分幅图并编号 本文提供一个使用ArcMap利用接图表图斑裁切一幅影像为多幅的方法. 第一步,将接图表拆分,使之每一个图斑为一个要素类(Shapefile文件) 拆分方法很多,提供两个参考: 1.可以使用Python脚本 2.可以使用ArcToolbox——分析工具——split 拆分的结果是每个影像框图斑为一个Shapefile文件,所有Shapefile文件生成在一个文件夹下. 第二步,使用Pyth

1.ENVI中计算的NDVI导出ARCGIS中识别的float数据类型,选择File——save as——erdas img.在ARCGIS中就能统计出NDVI信息 2.如何去掉Nan值从影像中心位置.(找不到remove_nan函数) 第一步:启动ENVI+IDL二Ø打开影像文件点击ENVI主菜单File-Export to IDLVariable,选择导出的文件名称并设置变量名称,比如变量名为“tempC”:想要设置NAN为1,在命令行中执行tempC[WHERE(FINITE(tempC,

来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100tz4f.html#bsh-73-375271630

非监督分类的概念: 非监督分类,又称“聚类分析或者点群分析”.在多光谱图像中搜寻.定义其自然相似光谱集群的过程.它不必对图像地物获取先验知识,仅依靠图像上不同地物光谱信息进行特征提取,在统计特征的差别来达到分类的目的,最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认. 在ENVI中ISODATA和K-Means两种非监督分类的方法: ISODATA是一种重复自组织数据分析技术,计算数据空间中均匀分布的类均值,然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合,每次迭代都重新计算均值,且根据所得的新均值,对像元再进

---恢复内容开始--- 一.图像几何校正的概述 1.几何校正方法: 1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正.主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称,来启动这种矫正方法. 2)Image to Image几何校正.一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图,通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件,使相同地物出现在校正后的相同位置,大多数的几何校正都是通过这种方法来完成的. 选择主菜单>>Map>&g

曾经写过<使用Python脚本批量裁切栅格>,但今天又遇到这个情况则发现了问题.我们遇到的实际问题往往是有一个需要裁剪的影像(大块的),另外有一个矢量面,现在需要按矢量面每一个要素进行裁剪,无奈arcgis里的工具无法方便地做到.只能自己写工具,这次使用了clip而不是ExtractByMask,因为ExtractByMask有很多限制! 下面是工具的操作示例:按每一个要素进行裁剪栅格,输出栅格以选择的字段命名,前提是字段的每个值是唯一的. 其中,输出类型这个combox设置方法是: 下面是消

ENVI 5.0 Beta采用了全新的软件界面,数据的显示和操作跟以往的三视窗方式有很大的区别,下面一块体验一下. 对于栅格数据的显示方面,5.0有了非常大的改进,采用的全新的金字塔计算方法,在第一次打开影像数据时候会自动检索是否需要计算金字塔.这里打开一个3.6g左右的数据,计算完金字塔之后,影像缩放非常的快,也能无缝的移动. 打开和显示矢量也非常的快,这里打开了数据量125M的几个矢量图层,缩放和无缝移动的体验效果非常的快,跟专业GIS软件的速度差不多. 提供了很多影像拉伸显示工具,包括亮度

是选择了不同的影像文件envi中selected rgb bands contain different spatial sizes

转载:本文来自ENVI5.0-IDL8.2系列产品白皮书_201303.PDF(Esri中国官网可下载)中P7-P10 ENVI 是一个非常开放的平台,提供一个健全的函数库,几乎涵盖ENVI 平台大部分图像处理功能.同时IDL 具有很好的扩展性,能很方便地与其他开发环境(VB.VC..NET.Java 等)进行集成开发. 同时,ArcGIS 提供ArcObjects 软件组件库,它提供了模块化.可伸缩.跨平台的通用API.ENVI/IDL 与ArcGIS 集成开发可以通过以下三个途径实现: 图2

本博客为原创内容,未经博主允许禁止转载,商用,谢谢. 一.前言 关于GDAL与openCV间的数据格式转换,在我之前的博客中已有简要说明,这里,由于最近工作上经常用到openCV里的函数进行图像处理,所以写了一个程序,进一步对这两个开源库进行连接. 除了格式转换外,该类还支持数据的分块读入与写出. 二.代码 所有功能在一个GDALOPENCV类中完成,其头文件如下: /////////////////////////////////////////////////////////////////

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到

输入---之前用envi4.5处理后的2013分类影像---输出重采样的影像 直接在工具栏搜索 resize data---出来对话框, 这里有几种方法----sample line 指的行列号,可以直接除3,,变成1972*1998---就从30m变成90m. 重采样方法有几种,参考 ENVI中重采样的三种方法优劣比较,觉得三次卷积和双线性比较好 第二种方法是set output dims by pixel size,可以直接指定 90m分辨率,但是resampling方法就只有最近邻和pix

    在QQ热线或者技术咨询会问到:"我有一副RGB的栅格图,想从上面提取相关的一些信息.能不能提取?精度有保证吗?"等等诸如此类的问题.本专题就採用我们经常使用的栅格地图进行建筑物轮廓信息的提取. 1. 採用数据:网上地图部分截图    2.  软件:ENVI Fx 3.  提取步骤: Ø  启动ENVI 5.1: Ø  点击载入影像数据. Ø  在Toolbox中找到工具:"/FeatureExtraction/Example Based Feature Extract

主办单位: 中国遥感应用协会 Esri中国信息技术有限公司 内容简单介绍: 依据中国遥感应用协会栾恩杰理事长推动国内遥感技术和应用的指示精神,2014年中国遥感应用协会组织培训交流部与Esri中国信息技术有限公司将共同在多个城市举办以"传递遥感技术,点燃遥感应用"为主题培训班.拟打造企业型培训基地.不断推进中国遥感产业化进程. 在2011中国遥感应用协会四届三次常务理事会上,协会领导对Esri中国信息技术有限公司在遥感技术和应用推广方面所做的工作予以了充分肯定.2012年协会年会上将&

对栅格的裁切,我们通常使用裁切(数据管理-栅格-栅格处理)或按掩膜提取(空间分析-提取分析)来裁切,裁切的矢量要素通常是一个要素图层或Shape文件.如果要进行批量处理,可以使用ToolBox中的批量处理工具.但是,有时我们选择的裁切矢量要素不是一个要素图层,而是要素图层中的一个要素,如按标准图幅裁切栅格影像,以前的做法是将要素一个一个的导出来,再进行批量处理.快速导出方法:ArcGIS按字段属性分割文件. 现在,可以使用Python脚本来批量裁切,在网上找了位大神的原始代码学习一下: #-*-

  1.算法功能简介 影像格式转换可以实现通用栅格数据格式之间的自由转换.可自由转换的格式包括: GeoTIFF. ERDAS img. ENVI img. PIE支持算法功能的执行,下面对影像格式转换算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.RasterConverterAlgo 参数结构体 Rast

4 具体步骤 4.1 DEM数据拼接 (1)打开ENVI软件,选择[File][Open],添加文件夹DEM数据中的影像,操作如图4.1.1所示,结果如图4.1.2. 图4.1.1 添加DEM数据影像 图4.1.2 影像添加结果 (2)数据拼接准备.选择[Mosaicking][Seamless Mosaic],点击[Add Scenes],添加所需拼接的影像.在[Main]选项卡中,将[Data Ignore Value]设置为"0.00",设置相应的[Color Matching