ENVI扩展工具：图像归一化

合集 - 地理遥感生态网地理数据集4(100)
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23.ENVI扩展工具：图像归一化
24.ENVI扩展工具：MODIS气溶胶反演与查找表构建工具25.ENVI扩展工具：Raster Mosaic［Fast］快速拼接工具26.ENVI扩展工具： 经典版 Gram-Schmidt Pan Sharpening 融合工具27.ENVI扩展工具：Savitzky-Golay 滤波工具28.ENVI扩展工具：FLAASH 参数设置向导29.ENVI扩展工具：最大值合成工具30.ENV扩展工具：批量快速镶嵌工具31.ENVI扩展工具：TVDI 和VTCI 工具32.ENVI54扩展工具：基于参考影像自动找点正射校正增强版33.ENVI扩展工具：地形校正扩展工具34.ENVI54扩展工具：全新图像分类工具35.ENVI扩展工具：Sentinel-2L1C辐射率数据定标工具36.ENVI扩展工具：基于不变目标法的相对大气校正37.ENVI扩展工具：简单方便的分类图像统计工具38.ENVI扩展工具：Landsat 8 穗帽变换工具39.ENVI扩展工具：栅格与矢量互转工具40.ENVI扩展工具：Landsat 8 数据查询工具41.ENVI扩展工具：HANTS42.ENVI扩展工具：栅格图像批处理工具包（适用于低版本）43.ENVI扩展补丁：快速坏点修复工具44.ENVI扩展工具：曲线拟合工具（定量遥感助手）45.ENVI扩展工具：ENVI531自动找点正射校正增强版 摘46.ENVITasks批处理工具功能扩展方法47.ENVI扩展工具：ENVITask批处理工具48.ENVI扩展工具：像元三分模型49.ENV扩展工具：分区统计工具50.ENVI扩展工具：中国国产卫星文持工具51.ENVI扩展工具：植被增强工具52.ENVI扩展工具：直方图匹配工具53.ENVI扩展工具：深度学习利器相对辐射校正工具54.IENVI扩展工具：植被覆盖指数计算器55.ENVI 中文语言包56.ENVI扩展工具：行政区划矢量下载地址查询\在线地图57.ENVI扩展工具：Landsat TIRS地表温度反演工具58.ENVI扩展工具：批量构建栅格图像边界线59.ENVI扩展工具：遥感图像1/2/3阶导数计算工具60.ENVI扩展工具：Airbus卫星数据查询工具61.ENVI扩展补丁：自动获取两幅图像有效区域重叠范围62.ENV扩展补丁：利用Shapefile进行分幅裁剪63.ENVI扩展工具：利用波段运算修改NaN方法总结64.ENVI扩展工具：航拍影像坏点修复专用补丁65.ENVI扩展工具：修复图像坏点扩展补丁（2013年4月26日更新）66.ENVI扩展工具：自动获取两幅图像的重叠区域67.ENMI扩展工具：完全约束最小二乘法混合像元分解68.ENVI扩展工具：小熊工具箱V3.069.ENVI扩展工具：NSDTF-DEM格式读取补丁70.ENVI扩展工具：Hyperion高光谱预处理利器Hyperion Tools V2.071.ENVI扩展工具：基于CART算法的自动决策树分类72.ENVI扩展工具：See5.0决策树自动分类73.ENVI扩展工具：温度植被干旱指数（TVDI）功能模块74.ENVI扩展工具：环境卫星 CCD 数据气溶胶反演工具75.ENVI扩展工具：根据阴影量测高度扩展工具76.ENVI Classic扩展工具：散点图扩展补丁：（V1.0）77.【开源样本库分享】Fve-Blion-PIxels-ENVIFormat 五十亿像素高精废样本库分享78.【开源样本库分享】GID-ENVIFormatl新机器学习与深度学习在遥感图像分类中的应用79.ENVI深度学习2.1新特性80.深度学习样本绘制注意事顶81.新机器学习遥感分类工具82.ENVI深度学习2.0新特性83.ENVI深度学习V1.2操作教程84.ENVI深度学习1.2版本对象检测教程——以寻找特殊路面标志为例85.ENVI深度学习1.2版本发布86.ENVI深度学习在虚拟机中使用TeslaT4显卡解决办法87.利用ENVI深度学习进行遥感变化监测教程88.ENVIDeepLearning1.1.3版本发布（附更新方法和环境要求）89.ENVIDeepLearning1.1.2新特性介绍90.利用深度学习方法提取河南省冬小麦播种面积91.ENVI深度学习随机参数训练方法92.ENVIDeepLearning1.1正式版发布93.ENVI深度学习工具&ENVI精准农业工具强强联合提取椰树94.ENVI深度学习V1.0操作教程95.ENVIDeepLearning1.1新功能预览96.利用ENV/深度学习工具提取防尘网覆盖信息97.ENVI深度学习模块对计算机环境的要求98.寻找图片中的特定符号99.使用ENVI深度学习工具快速识别蔬菜大棚100.使用ENVI光谱分析工具快速创建深度学习标签图像
收起

很多时候我们需要对栅格图像进行归一化操作，使所有DN值范围统一到0~1 之间。

归一化的公式为

Result=(DN-DNmin)/(DNmax-DNmin)

式中：

  • Result为归一化之后的值
  • DN为原始像元值
  • DNmin、DNmax分别为波段的最小、最大值

ENVI中操作步骤如下：

  1. 首先用/Statistics/Compute Statistics工具统计直方图（可以加入掩膜），获取最小值和最大值。一般情况下会取一个置信区间，比如2%或5%。
  2. 然后利用Band Math工具进行归一化，公式如下：

(b1 lt min)*0+(b1 ge min and b1 le max)*(b1-min)/(max-min)+(b1 gt max)*1

操作较为复杂，而且当归一化多波段数据时，只能逐个波段处理。

所以，写了扩展工具。但是，坏消息是只支持ENVI 5.5及以上版本，因为用了新接口。

1 工具安装

方法1：使用 ENVI App Store 进行 ENVI 扩展工具的安装与管理。

App Store 下载地址：envi.geoscene.cn/appstore

方法2：手动下载 https://envi.geoscene.cn/appstore/raseomiion

下载 zip 压缩包并解压，将得到的 extensions 和 custom_code 文件夹拷贝到如下 ENVI 安装路径，覆盖同名文件夹即可：

  • ENVI5.5 —C:\Program Files\Harris\ENVI55\

重启ENVI即可使用。

注：本工具支持ENVI 5.5及更高版本

2 工具使用

在工具箱启动/Extensions/Raster Normalization

参数介绍：

  • Input Raster：输入栅格图像，支持多波段，分波段统计最小/大值进行归一化。
  • Input Mask Vector：输入统计最小/大值的掩膜矢量。
  • Input Mask Raster：输入统计最小/大值的掩膜栅格。
  • 以上2个掩膜文件二选一，或不设置。
  • Percent(%)：置信区间百分比，默认2%
  • Output Data Type：输出数据类型。可选Float（0~1）、Byte（0~255）
  • Display Result：是否加载显示结果
  • Output Raster：输出文件

3 接口调用

工具安装完成后，可在IDL中调用接口，或使用ENVI Modeler，轻松实现批处理。

e=envi()
task=ENVITask('RasterNormalizationDu')
task.input_raster=input_raster
task.input_mask_vector=mask_vector
task.percent=5.0
task.output_data_type="Float (0.0~1.0)"
task.output_raster_uri=outfile
task.execute
;添加Data Manager并自动显示
e.data.add, task.output_raster
view=e.GetView()
layer=view.Createlayer(task.output_raster)

其他关键字：

  • display_result：是否显示结果，输入0或1
  • input_mask_raster：掩膜图像文件，输入ENVIRaster

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