遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

  本文介绍基于ENVI软件,利用“Pixel Based Mosaicking”工具实现栅格遥感影像镶嵌拼接的方法。

  首先需要说明的是,本文需要镶嵌的遥感影像并不含地理参考信息,因此仅可以使用ENVI中的“Pixel Based Mosaicking”工具(该工具可以对含有或不含有地理参考信息的图像进行镶嵌),而不是更为先进的“Seamless Mosaic”工具(该工具仅可对含有地理参考信息的图像进行镶嵌);针对后者,大家可以查看我们后续的博客。

  我们先来看一下本文需要实现的需求。现有以下两景遥感影像,在ArcMap软件中打开,其中一景如下图所示。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  另一景则如下图所示,可以看到两景遥感影像之间的重叠区域还是比较大的。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  其中需要注意,这两景图像均不含任何的地理参考信息;因此在ArcMap中的显示,二者也是重叠起来的。而我们需要做的,就是对这两景遥感影像进行镶嵌。

  明确了具体需求,接下来就可以开始镶嵌操作。首先,我们在ENVI软件中打开对应的两景遥感影像。选择“File”→“Open...”。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  在弹出的文件选择窗口中,选中我们需要进行镶嵌的两景遥感影像文件,并选择“打开”。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  接下来,在ENVI的工具箱中,依次选择“Mosaicking”→“Pixel Based Mosaicking”。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  这里我们再强调一下,之所以不选择使用效果更好的“Seamless Mosaic”工具进行镶嵌,就是因为该工具仅可以对含有地理参考信息的栅格数据进行操作;下图为该工具的帮助文档,可以看到其中也提到了这一点。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  对于本文的两景不含有地理参考信息的图像,如果我们将其添加到“Seamless Mosaic”工具中,就会提示因为图像不含有标准投影信息,所以不能进行这种方法的镶嵌。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  言归正传。我们打开“Pixel Based Mosaicking”工具后,将会弹出如下所示的界面。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  我们依次选择“Import”→“Import Files...”,进行待镶嵌数据的导入。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  在弹出的数据选择窗口中,选中我们需要进行镶嵌的数据。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  随后,会弹出一个镶嵌范围的配置框。在这里我们暂时不管它,直接选择“OK”即可。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  随后,两景图像都被添加进入镶嵌工具中。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  可以看到,此时两景影像依然是重叠在一起的,且不能拖动;而我们在后期对这两景遥感影像进行镶嵌时,肯定首先需要调整二者的位置。那么,我们就需要对刚刚提到的镶嵌范围进行扩大,从而让我们可以拖动两景遥感影像。

  依次选择“Options”→“Change Mosaic Size...”,打开镶嵌范围的配置框。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  在弹出的窗口中,将二者适当扩大,从而调整镶嵌区域的XY的像素范围。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  随后,我们即可用鼠标左键拖动两景遥感影像。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  接下来,不断拖动遥感影像,使其二者处于正确的空间位置。用“Pixel Based Mosaicking”工具镶嵌不含有地理参考信息的栅格图像时,有一个比较麻烦的地方——其不能调整每一景遥感影像的透明度;这就会导致我们在拖动两景遥感影像时,会稍微有些不方便确认二者是否完全匹配到合适的位置。我们只能在图像上右键,通过如下图所示的选项不断切换两景遥感影像之间的显示优先级,从而大致判断图像是否处于合适的位置。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  当然,这里还有一个找到不同遥感影像之间相对位置的办法。我们可以首先选定一个每一景遥感影像中都含有的地物标志像素,例如下图中黄色圆圈内的河流交界处的像元;随后,在ENVI软件中通过Crosshairs功能、Cursor Value功能确定该像元在每一景遥感影像中的像元位置(XY位置);接下来,对两景遥感影像的X位置与Y位置依次做差,并依据差值修改下图红色方框内的图像左上角点的像元位置,就可以快速确定两景遥感影像之间的相对位置。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  确定了遥感影像之间的相对位置后,我们还需要分别查看每一景遥感影像背景值(NoData值)处像元的数值,为了后期的镶嵌做准备。这里我们依然通过Crosshairs功能、Cursor Value功能实现即可。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  每一景图像最好都确认一下,防止后期镶嵌时出现问题。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  随后,对每一景遥感影像的名称右键,选择“Edit Entry”选项。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  在弹出的窗口中,第一项输入我们刚刚获取的遥感影像的背景值,第二项选择图像接边线的羽化范围;随后,配置图像显示的RGB通道与拉伸比率,并对图像的颜色均衡进行调整。对于颜色均衡,我们只需要对待镶嵌图像中的任意一景的“Color Balancing”选择“Fixed”即可,其它图像均选择“Adjust”。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  对每一景遥感影像都进行“Edit Entry”操作。同时不要忘记,其它遥感影像的“Color Balancing”都要选“Adjust”。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  配置完毕后,在“Pixel Based Mosaicking”工具工具窗口下方,可以看到每一景遥感影像的参数设置。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  接下来,即可开始镶嵌操作。依次选择“File”→“Apply”。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  在弹出的窗口中,配置镶嵌后图像的保存路径与名称,并将“Color Balance using:”一项选择为“stats from complete files”即可。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  随后,即可进行图像的镶嵌。稍等片刻,得到镶嵌完毕后的结果如下图所示。

遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法

  至此,大功告成。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-838500.html

到了这里,关于遥感图像镶嵌拼接:ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 浅谈无人机遥感图像拼接与处理方法

    遥感(RS-Remote Sensing)——不接触物体本身,用传感器收集目标物的电磁波信息,经处理、分析后,识别目标物,揭示其几何、物理性质和相互关系及其变化规律的现代科学技术。 换言之,即是“遥远的感知”,按传感器搭载平台划分,包括航天遥感、航空遥感、地面遥感。

    2024年02月16日
    浏览(32)
  • 结合ENVI和PIE Hyp讲述高光谱遥感信息处理技术,包括光谱恢复、光谱库建立、光谱特征提取、混合像元分解、图像分类及精度检验

     大气温室气体浓度不断增加,导致气候变暖加剧,随之会引发一系列气象、生态和环境灾害。如何降低温室气体浓度和应对气候变化已成为全球关注的焦点。海洋是地球上最大的“碳库”,“蓝碳”即海洋活动以及海洋生物(特别是红树林、盐沼和海草)能够吸收大气中的二

    2024年02月08日
    浏览(32)
  • 【图像拼接】论文精读:Image Stitching Based on Semantic Planar Region Consensus(PRCS)

    第一次来请先看这篇文章:【图像拼接(Image Stitching)】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明,包含专栏使用说明、创新思路分享等(不定期更新) Seam Carving for Content-Aware Image Resizing As-Rigid-As-Possible Shape Manipulation Adaptive As-Natural-As-Possible Image Stitching Shape-Preserving Half

    2024年02月03日
    浏览(35)
  • ENVI为遥感影像设置空间坐标系的方法

      本文介绍基于 ENVI 软件,对 不含有任何地理参考信息 的栅格遥感影像添加 地理坐标系 或 投影坐标系 等 地理参考信息 的方法。   我们先来看一下本文需要实现的需求。现有以下两景遥感影像,其位于不同的空间位置;但由于二者均不含任何地理参考信息,导致其在

    2024年03月13日
    浏览(27)
  • 利用ENVI处理SPOT遥感影像提取水体、植被、不透水面

    利用ENVI处理SPOT遥感影像提取水体、植被、不透水面 (一)在Arcmap中打开shp文件,选择Select Features选中研究区域: (二)选中研究区,在文件上右击选中Data——Export Data导出所选区域shp文件: (一)首先打开SPOT影像免费获取网站: https://regards.cnes.fr/user/swh/modules/60,点击log

    2024年02月05日
    浏览(41)
  • 基于ENVI的遥感影像解译——以Landsat8数据为例(上)

    遥感影像解译 是一种指从图像获取信息的基本过程。即根据各专业(部门)的要求,运用解译标志和实践经验与知识,从遥感影像上识别目标,定性、定量地提取出目标的分布、结构、功能等有关信息,并把它们表示在地理底图上的过程。例如,土地利用现状解译,是在影像

    2024年02月09日
    浏览(29)
  • ENVI实现QUAC、简化黑暗像元、FLAASH方法的遥感影像大气校正

    本文介绍基于 ENVI 软件,实现对 Landsat 7 遥感影像加以 预处理 与多种不同 大气校正 方法的操作。 目录 1 数据导入与辐射定标 2 波段合成 3 编辑头文件 4 转换文件格式 5 QUAC快速大气校正 6 简化黑暗像元法大气校正 7 FLAASH大气校正 8 大气校正结果与其他处理对比分析 8.1 三种大

    2024年02月13日
    浏览(29)
  • ENVI:如何进行图像融合?

    目录 有话要说 什么是图像融合? 图像融合的方法以及特点? 图像融合有什么好处? ENVI实操 1.1 加载需要融合的图像文件 1.2 搜寻工具并点击打开(Gram-schmidt方法) 1.3 输入低分辨率的多光谱图像文件 1.4 输入高分辨率的全色波段图像文件 1.5 图像的融合和输出参数设置 1.6 融

    2024年02月05日
    浏览(30)
  • 【ENVI】辐射校正和图像去噪声

    一、数据来源 Landsat-8中的湛江区域的遥感影像数据图,其大概信息情况如下 表1 所示。 表1 Landsat-8中湛江区域的遥感数据下载情况 行列号 空间分辨率 年份(单位:年) 运行周期时间 数据获取时间 124045 30米 2021

    2024年02月04日
    浏览(29)
  • ENVI中图像处理-基本操作

    熟悉基本的图像处理操作,包括:图像显示、彩色合成、多波段影像叠加、查看头文件、编辑头文件信息、图像裁剪、两个时期影像的对比、关闭文件。 掌握图像处理的基本操作 内容一:打开影像,进行彩色合成:真彩色、标准假彩色、任意假彩色; 1、影像打开 数据:D

    2024年02月08日
    浏览(25)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包