操作方法及过程
1、对landsat5TM第四波段影像的拉伸处理。
（1）利用ENVI软件导入兰州市TM第四波段影像，名字为LT5_20090728_B40_LanZhou，
双击Display主视窗中影像的任意位置，弹出对话框，该对话框中显示鼠标漫游到影像任意位置时，该像元的坐标，原DN值和影像显示的DN值，观察两个值的不同；点击视窗菜单中的Enhance/[Scroll]linear 0-255，然后在对话框
中观察原DN值和影像显示DN值，并且观察整个影像发生的变化，分析其原因。
（2）提取水面信息。在Display视窗中右击选择ROl Tool弹出对话框，在影像中选择刘家峡水库及兰州周边黄河水面样本，根据需要，在菜单ROI_Type下选择多边形、线、点采样工具，采样完成后对其保存，点击File/Save ROIs，弹出对话框
，点击Select All Items，利用Choose选择输出路径和文件名，点击OK即可
保存。然后点击对话框下的Stats，弹出对话框，
查看水体的DN值统计特征（在结果与分析中记录）。
（3）线性拉伸。点击Enhance/Interactive Stretching弹出对话框
在Stretch Type中选择Linear，在Stretch范围内输入10到53（从第二步水体的统计特征中得出的结果），也可以在该窗口中进行手工调节范围，然后点击Apply，即可对原影像进行了线性拉伸，点击File/Save Image As/Image File弹出对话
框，在Resolution中选择24-bit Color（BSQ），利用Choose选择保存路径和文件名，然后点击OK，即可保存，将原影像和拉伸后的影像同时显示，进行
对比（在结果和分析中记录）。
（4）分段线性拉伸。同3步骤，只是在Stretch Type中选择Piecewise Linear，并用鼠标滚轮在图中点两个点，然后在点击Options/Editor Piecewise Linear
弹出如下对话框，按图中所示的填写，之后点击OK，Apply，保存。
（5）高斯拉伸。同3步骤一样，只是在Stretch Type中选择Gaussian。
（6）直方图均衡化拉伸。同3步骤一样，只是在Stretch Type中选择Equalization。
对于植被的采样和拉伸以突出植被的信息及分析与水体的相似，在结果与分析中只记录植被的采样后DN值统计特征，拉伸结果和分析略去。
2、直方图匹配。
（1）在Display#1中显示名为wasia1_mss.img影像，Display#2中显示名为wasia2_mss.img影像，在Display#2菜单中点击Enhance/Histogram Matching弹出对话框
从中选择Display#1，Band，点击OK，即可完成匹配。对名为
wasia2_mss.img匹配前后的两个影像显示后进行Link联动，观察颜发生的变化，然后查看匹配前后直方图信息（在结果与分析中记录）。
3、去除扫描带处理。
（1）打开名为MODIS_striped的影像，发现有条带的缺失，到缺失行数为4、24、44…4044，点击主菜单中Basic Tools/Preprocessing/General Purpose Utilities/Replace Bad
Lines，弹出对话框，选择MODIS_striped，点击OK，弹出对话框，导入用excel做好的缺失行数记录的文件（.bll），在中
选1（利用缺失行上下两行的DN值的平均值作为缺失行的DN值），然后点击OK，选择输出路径和文件名，即可完成去条带操作。
结果与分析
（1）导入的兰州市TM第四波段影像（图1），利用Enhance/[Scroll]linear 0-255显示的影像（图2）
图1 图2
图3                              图4
图3显示图1中红点处像元对应的原DN 值和影像显示DN 值，图4显示图2中红点处像元对应的原DN 值和影像显示DN 值，观察红线圈出来的地方，两幅图的原DN 值是一样的，而影像的显示DN 值不一样，利用ENVI 直接导入的话，影像显示的DN 值和原DN 值不一样，是因为原始遥感影像的灰度值范围一般都比较窄，直接显示的结果往往过亮或过暗，（由图2可知此幅影像偏暗），不符合人的视觉感受，不利于影像信息提取与分析。软件在进行影像显示时，对其进行了自动拉伸，所以显示出来的影像比较符合人的视觉效果，但是影像的原DN 值是不会发生变化的。
（2）下面是ROI 工具对水体的采样（图5）及水体的DN 值统计特征（图6和图7）：
图5
局部直方图均衡化图6                              图7
观察发现水体的DN 值主要集中在10到20，最小值为10，最大值为53；故在后面拉伸时用10到53，目的是为了突出水体。
（3）利用线性拉伸的结果如下（图8为拉伸前的影像，图9为拉伸后的影像，图10为拉伸前后的直方图对比）：
图8（拉伸前）                        图9（拉伸后）
原DN 值 原则上样本选择的越
多， DN 值统计越精确
显示的
DN 值
图10
当Stretch范围内输入10-53时，线性拉伸是将10-53范围的像元按照线性拉伸到0-255之间，即把10-53范围内像元的灰度值范围变宽，以更好的显示出其范围内像元对应的地物，此影像中10-53范围内的主要是水体，故水体被突显出来，有利于目视解译；将53-145范围的像元值赋予255，影像中显示为白，所以拉伸后影像中53-145范围内像元对应的地物不能被分辨出来。
（4）利用分段线性拉伸的结果如下（图11为拉伸前的影像，图12为拉伸后的影像，图13为拉伸前后的直方图对比）：
图11（拉伸前）图12（拉伸后）
图13
左图是根据水体信息得到的最大值53和最小值10将分断点设定在10-53之间，其他范围的全设置为0-20（相对255来说很小了），右图是经过分段线形拉伸后的像元灰度分布直方图，10-53之间的像元被均匀的分布在0-255之间，灰度值范围变宽；53-145之间的像元被集中分布在0-20之间，灰度值范围变窄。分段拉伸明显的效果是将10-53之间的像元对应的地物突显出来，此范围内大部分是水体，故水体被突显出来。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。