ENVI реферат. Реферат ENVI. Базовые возможности и функции envi

• Название: Базовые возможности и функции envi
• Анкор: ENVI реферат
• Дата: 05.11.2021
• Размер: 417.27 Kb.
• Имя файла: Реферат ENVI.docx
• Тип: Реферат; #263548

Некоммерческое акционерное общество 

Карагандинский технический университет 

 

 

 

 

Кафедра МДиГ 

 

 

 

 

 

 

 
Реферат

По дисциплине: «Дистанционное зондирование земли» 

Тема: Базовые возможности и функции ENVI


Выполнил

Ст.группы Ги18-6

Маторин Б.В

Принял

Кубайдуллина У. А. 

 

 

 

Караганда 2021

ВВЕДЕНИЕ

Возрастающее качество изображений, полученных со спутников дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), делает их все более надежными и востребованными источниками получения информации об объектах земной поверхности. Инструменты и технологические модули, помогающие легко и безошибочно извлекать информацию из изображений, чрезвычайно важны для решения как научных, так и производственных задач. Многие специалисты по обработке данных ДЗЗ и иные специалисты, работающие с пространственной информацией в различных областях, выбирают программный комплекс (ПК) ENVI — ведущее программное обеспечение по извлечению информации из изображений, полученных методами ДЗЗ. В ENVI реализованы новейшие научно обоснованные алгоритмы, разработанные в соответствии с последними тенденциями развития технологий обработки изображений.

С выходом новых версий функционал ENVI становится все более адаптированным для решения конкретных прикладных задач. Автоматизированные модули рабочих процессов (workflows) и мастера (wizards) обеспечивают удобное пошаговое выполнение сложных операций, используя простые интерфейсы. Это позволяет решать задачи обработки данных ДЗЗ даже специалистам с небольшим опытом.

Основное внимание при выходе новых версий ENVI уделяется разработке прикладных специализированных модулей, снабженных описаниями каждой стадии, что позволяет быстро и легко получать желаемые результаты на базе аэрокосмических снимков. Наличие описания обеспечивает быстрое освоение модулей как профессионалами, так и новичками в сфере тематической обработки снимков. Модули рабочие процессы ПК ENVI адаптированы для использования различных типов данных. Результаты, получаемые по завершении работы модулей, могут быть напрямую экспортированы в базы данных ГИС, Google Earth либо перенесены в ArcGIS для подготовки карт и отчетной документации.

В ПК ENVI рабочие процессы обеспечивают решение широкого спектра наиболее востребованных задач обработки мультиспектральных, гиперспектральных и радарных данных. Ниже речь пойдет о модуле ENVI Feature Extraction, инструментов SPEAR Tools, и Target Detection Wizard.

МОДУЛЬ ENVI FEATURE EXTRACTION

Модуль ENVI Feature Extraction — дополнительный модуль ENVI, позволяющий быстро и эффективно дешифрировать пространственные объекты по аэрокосмическим снимкам. Часто перед учёными, инженерами, ГИС-специалистами стоит задача автоматизированного выделения каких-либо целевых объектов на снимках. Однако процесс ручной оцифровки объектов сопряжен со сложностями распознавания образов и временными трудозатратами. К тому же, при работе с мульти- и гиперспектральными снимками специалистдешифровщик видит лишь картинку, полученную в результате комбинирования трех спектральных каналов в цветовой RGB-модели.

Модуль ENVI Feature Extraction может быть успешно использован для автоматизированного дешифрирования таких объектов как транспортные средства, здания, дороги, мосты, реки, озера, поля. Модуль оптимально подходит для извлечения информации из панхроматических и мультиспектральных снимков сверхвысокого разрешения. Дешифрирование основано на использовании спектральных, текстурных и морфологических дешифровочных признаков. Дополнительные наборы данных, такие как, например, цифровые модели рельефа, могут быть также добавлены в рабочий процесс с целью улучшения результатов дешифрирования. Рабочий процесс по извлечению целевой информации построен таким образом, чтобы оператор тратил меньше времени на понимание деталей обработки и больше сосредотачивался на интерпретации результатов дешифрирования.

Традиционные алгоритмы классификации изображений, реализованные в большинстве программных пакетов по обработке данных ДЗЗ, основаны на попиксельной обработке. Сущность ее заключается в отнесении каждого пикселя растрового изображения к определенному классу, на основе некоторых правил в соответствии со значением его спектральной энергетической яркости. Точность данного подхода обычно зависит от количества спектральных каналов и пространственного разрешения снимков. Для автоматизированного дешифрирования снимков сверхвысокого разрешения, широко используемых в настоящее время, более предпочтительным является объектно-ориентированный подход, позволяющий использовать для выделения объектов не только спектральные, но также текстурные и морфологические свойства объектов, отобразившихся на снимках.

Именно объектно-ориентированный подход к выделению объектов на снимках реализован в модуле ENVI Feature Extraction. Хорошие результаты дешифрирования при использовании данного подхода могут быть получены даже при ограниченном числе спектральных каналов, в том числе и при использовании одноканальных панхроматических изображений. Объект представляет собой выделенную по особым правилам область на снимке с присущими однородными спектральными, текстурными и морфологическими характеристиками.

Рабочий процесс дешифрирования целевых объектов включает сегментацию изображений, расчет атрибутов (дешифровочных признаков) для каждого сегмента с образованием объектов и классификации объектов (контролируемой либо на основе правил) (рис. 1). Модуль позволяет пользователю контролировать процесс дешифрирования и адаптировать его под конкретные целевые объекты дешифрирования.

На первом этапе осуществляется выделение объектов. Задача выделения объектов включает сегментацию и вычисление атрибутов полученных сегментов. Когда данный этап выполнен, пользователь может экспортировать полученные сегменты в векторный формат либо выполнить классификацию изображения. Второй этап – классификация изображений — может быть осуществлена на основании эталонов (с обучением), либо на основе заданного набора правил отнесения объектов к тому или иному классу (экспертная классификация). Результаты классификации могут быть сохранены в векторном либо в растровом форматах.



Рисунок 1. Блок-схема рабочего процесса объектно-ориентированной классификации.

ITT Visual Information Solutions (на рынке с 1977г.) предлагает интегрированные программные решения, которые помогут ученым, инженерам, исследователям и работникам медицины превратить массивы данных в полезную информацию. 150 000 клиентов из более чем 80-ти стран мира используют IDL, ENVI и IAS для анализа данных и изображений, а также развёртывания приложений для работы с графической информацией.

Программные решения используются в различных областях, включая дистанционное зондирование, инженерное искусство, науки о земле, изучение воздушного пространства и космоса, медицину, разработку нефти и газа и биотехнологии. Благодаря комплексному подходу к обучению, проведению консультаций и технической поддержке, продукты ITT Visual Information Solutions представляют собой комплексные решения визуализации и анализа данных.

Интуитивный, индивидуально настраиваемый графический пользовательский интерфейс позволит начать работу с данными незамедлительно

Логичное выпадающее меню дает возможность легко находить необходимые функции. Вы можете легко изменить порядок, переименовать или добавить свои пункты меню.

ENVI позволяет отображать графические данные удобно и в любом разрешении. Вы можете работать с миниатюрами (размер которой, также можно изменять), изображениями в максимальном разрешении, использовать увеличение/уменьшение или пользоваться всем этим одновременно.

Широкие возможности индивидуальной настройки интерфейса. Более того, расположение окон, цветовые решения и мозаики могут быть сохранены в "Display Group", что позволит быстро восстановить их другими пользователями или в другом сеансе работы.

ENVI включает в себя функции:

§ по обработке и глубокому анализу гиперспектральных снимков

§ по исправлению геометрических и радиометрических искажени

§ поддержки объемных растровых и векторных форматов

§ по интерактивному улучшению изображений

§ по интерактивному дешифрированию и классификации

§ по анализу снимков в радиодиапазоне

§ построения запросов

Основные преимущества использования программного комплекса ENVI для задач картографирования: полученные в результате фотограмметрической обработки ортофотопланы пригодны для обновления топографических карт масштаба 1:5000 и мельче; созданные по ориентированным парам космических снимков модели рельефа местности могут быть использованы для обновления рельефа на топографических картах; удобные алгоритмы автоматической векторизации результатов классификации незаменимы при создании тематических карт; дополнительный модуль SFE (Spatial Feature Extraction) позволяет автоматизировать процесс дешифрирования космических снимков при создании топографических карт; выполнение проектов по созданию и обновлению карт с использованием данных ДЗЗ ведется с максимальным удобством, в кратчайшие сроки и экономически эффективно.

Программный комплекс ENVI обладает непревзойденными возможностями по анализу мультиспектральных и гиперспектральных изображений. Многие алгоритмы анализа изображений в ENVI специально разработаны для обработки больших объемов информации, содержащейся в гиперспектральных снимках.

КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ


1.Как выполняется подготовка данных для отображения?

Программный комплекс ENVI обладает непревзойденными возможностями по анализу мультиспектральных и гиперспектральных изображений. Многие алгоритмы анализа изображений в ENVI специально разработаны для обработки больших объемов информации, содержащейся в гиперспектральных снимках. Комбинации спектральных каналов облегчают визуальное дешифрирование изменений различных типов. Обычно при синтезировании каналов используются только три спектральные зоны. Сотни спектральных зон гиперспектрального снимка чрезвычайно трудно визуализировать, поэтому для отображения таких данных используют гиперспектральный куб (рис. 1). ENVI содержит спектральные библиотеки и инструменты для выполнения спектрального и топографического анализа, анализа растительности и классификации изображений. Например, с помощью алгоритма Decision Tree можно провести совместный анализ данных различного типа (цифровая модель рельефа высота, угол, направление уклона; гидрогеологические особенности глубина залегания подземных вод, характер грунтов; особенности растительного покрова) для выделения районов, подверженных эрозионным процессам, пожароопасных участков. Достоинством программы является наличие удобных алгоритмов автоматической векторизации результатов классификации, что особенно важно при проведении оперативного анализа в современных ГИС-пакетах. Инструменты, работающие с «целыми» пикселами, включают как стандартные алгоритмы классификации с обучением (например, минимальное расстояние или максимальное правдоподобие), так и алгоритмы, разработанные специально для анализа гиперспектральных данных (например, метод спектрального угла и приспособление к спектральным особенностям). Ряд инструментов предназначен для субпиксельного анализа гиперспектральных данных. Так, SFF (Spectral Feature Fitting) дает возможность разделить материалы, образующие спектр пиксела, на основе их характерных зон поглощения. Субпиксельный анализ позволяет находить на снимке объекты (материалы), размер которых гораздо меньше пиксела. Алгоритмы субпиксельного анализа включают линейное спектральное несмешивание (Linear Spectral Unmixing) и фильтр по эталонам (Matched Filtering). Оба алгоритма дают возможность определять материалы, образующие спектр пиксела, на основе эталонных спектральных кривых. Отличительной особенностью программного комплекса ENVI является открытая архитектура и наличие языка программирования IDL (Interactive Data Language), с помощью которого можно существенно расширить функциональные возможности программы для решения специализированных задач, создавать собственные и автоматизировать существующие алгоритмы обработки данных, выполнять пакетную обработку данных. Открытая архитектура ENVI обеспечивает удобство обработки и предоставляет пользователю возможность получить необходимую информацию быстро и просто.


2. Какие факторы влияют на изменение размеров файлов изображений?

Размеры файлов изображение Quick Bird изменяются в зависимости от нескольких факторов, таких как вид продукта, количество спектральных каналов, пространственное и радиометрическое разрешение.


3. Порядок создания областей интереса?

Чтобы открыть диалоговое окно создания областей интереса, надо выбрать Basic Tools>Region of Interest в главном меню ENVI или Overlay> Region of Interest> ROI Tool в меню окна изображения. На экране появляется диалоговое окно инструментов ROI.

В ROI_Type выбираем тип объекта из следующих: Полигон(Polygon)/ Полилиния (Polyline)/ Точка (Point)/ Прямоугольник (Rectangle)/ Эллипс (Ellipse)/ Сложные составные фигуры ( Multi Part (donut).

Выбираем полигон (Polygon), выбираем окно, в котором будете рисовать Image, Scroll или Zoom, В нашем случае, для рисования выбрано окно Image. Рисуем полигон, которые и будет новой областью интереса. Когда вы нарисуете область интереса, в таблице появится ее описание, которое включает в себя имя, цвет области, число пикселей и другие свойства ROI


4. Для чего служит функция Pixel Locator?

Функция Pixel Locator показывает координаты столбцов (горизонталь, Х) и строк (вертикаль, У) на пересечении курсора и географические координаты (для геопривязанных данных) пикселя в заданном положении курсора и позволяет экспортировать эти значения при необходимости.


5. Визуализировать изображение это-?

Мультиспектральное изображение можно визуализировать вручную.

Для правильной визуализации изображения в реальных цветах нужно в строчках R G B в Available Bands List выбрать красный, зелёный, синий каналы соответственно. Для правильной визуализации цветного (синтезированного) изображения с использованием инфракрасного канала нужно в строчках R G В в Available Bands List : выбрать инфракрасный, красный и зелёный (или синий) каналы соответственно.

Визуализация мозаики из фрагментов (на примере QuickBird). Размеры файлов изображений QuickBird изменяются в зависимости от нескольких факторов, таких как вид продукта, количество спектральных каналов, пространственное и радиометрическое разрешение.

Часто снимки высокого разрешения из-за больших размеров файлов поставляются нарезанные на фрагменты. При отображении данных QuickBird в ПК ЕNVI, все элементы мозаики откроются в виде одного изображения. Для этого нужно выбрать опцию меню File > Ореn Ехternal File > QuickBird > Mosaic Tiled QuickBird Product (рис. 3.9) и в появившемся окне выбрать файл с расширением ТИ, который входит в комплект поставки всех продуктов со спутника QuickBird.

ВЫВОД

Компания Exelis уделяет большое внимание развитию способов автоматизации рабочих процессов и постоянно совершенствует инструментарий ПК ENVI. Инструменты, обеспечивающие автоматизацию рабочих процессов ПК ENVI просты в использовании, обладают дружественным интерфейсом и разработаны с учетом специфики решения наиболее востребованных задач обработки данных дистанционного зондирования Земли.

С выходом каждой новой версии арсенал автоматизированных рабочих процессов расширяется. Так, в новой версии ENVI 5.1 реализован инструмент Seamless Mosaic (бесшовная мозаика), позволяющий быстро и эффективно строить мозаики на базе геопривязанных изображений в едином окне мастера. Инструмент обладает интерактивными возможностями предпросмотра, генерирования линии пореза и цветового выравнивания.

Также в новой версии усовершенствованы такие рабочие процессы как Image Registration workflow (геопривязка изображений) и RPC Orthorectification Workflow (Ортотрансформирования с использованием RPC). В качестве цифровой модели рельефа при ортотрансформировании, если не указано иное, по умолчанию используется глобальная ЦМР GMTED2010. Скорость рабочего процесса ортотрансформирования увеличена в 25 раз. В рабочий процесс THOR hyperspectral material identification (Гиперспектральная идентификация объектов) включен алгоритм спектрального сравнения ACE. Он обеспечивает оценку вероятностей при интерпретации результатов идентификации объектов на основе расчета статистики Байеса.

Компания Exelis намеревается и далее наращивать автоматизацию рабочих процессов. С выходом новых версий ПК ENVI, все больше стандартных операций будут объединяться в рабочие процессы, делая обработку снимков проще, удобней и нацеленной на получение конкретной тематической информации.