ENVI5.3高分遥感图像道路房屋提取详细流程

首先本处理流程主要针对于高分系列（GF1、GF2）遥感数据展开。每一帧遥感图像下载并解压出来，都会分别得到两个类型的数据，一个是低分率MSS格式的多光谱数据，另一个是高分辨率PAN格式的全色数据图像。

1.图像的预处理

1.1 MSS多光谱图像预处理（GF1）：

1. ENVI操作软件中导入MSS格式的多光谱数据；
   
   找到MSS数据并且文件类型是.xml文件：
   
2. 辐射定标；
   
   导入打开的多光谱文件：
   
   直接点击Apply FLAASH Settings，选择输出路径，以.dat格式保存，点击ok：
   
3. 大气校正；
   
   Input输入辐射定标后的文件，Output Reflactance File填写大气校正保存的文件目录，格式同为.dat，Output Directory for FLAASH Files填一个保存处理文件的路径，箭头所指参数根据不同的卫星传感器做相应填写，下图是根据GF-1多光谱相应的参数进行填写：
   
4. 正射校正；
   
   根据传感器的分辨率填写相应参数，GF-1多光谱图像的分辨率为8m：
   
   预处理后图像如图1所示
   

####1.2 PAN全色图像预处理：
(处理流程相比于多光谱少了大气校正步骤，部分步骤的差异下面标出)

1. ENVI操作软件中导入PAN格式的全色图像数据；
2. 辐射定标；
   
3. 正射校正；
   
   根据图像的分辨率，填相应的数值,GF-1的全色图像分辨率为2m:
   
   预处理后图像如图2所示。
   

2.图像融合

（将预处理后的多光谱图像和全色图像融合，可以得到分辨率更高的彩色图像）

2.1图像融合前，需要将预处理后的多光谱数据转换数据存储格式：

选中保存多光谱预处理后的文件，点ok：

将BSQ转为BIL和BIP均可：

2.2融合

分别指向低分辨率的多光谱图像和高分辨的全色图像，点击ok即可：

融合效果图如图5所示。

３.监督分类

（ 以下分类步骤主要针对GF-2图片展开）

3.1建立分类样本

根据地物自定义不同的分类样本：

选择监督分类中的最大似然分类方法：

结果图：

由于软件自己分类出来的结果会出现很多的多物混合的情况，所以必须要人为手动的一点点去修改，修改过程在ENVI Classic软件中进行

因为我们最终目的是分出道路和房屋，所有首先将其他地物融合，最后只保留房屋+道路：

房屋图层：

道路图层：