envi与arcgis区别

综上所述，尽管Envi与ArcGIS都是地理信息系统软件，但它们在应用领域、功能和技术方面有所不同。

尽管Envi和ArcGIS都属于地理信息系统软件，但它们在应用领域、功能和技术方面存在显著差异。Envi主要针对遥感影像处理，而ArcGIS则更多地应用于地理信息数据的空间分析和建模。这些差异使得两种软件在实际应用中能够互补，共同满足不同用户的需求。

因此，虽然Envi和ArcGIS都具备强大的图像处理和分析能力，但它们的应用领域和功能侧重点有所不同。Envi在遥感影像处理和数据分析方面具有独特的优势，特别是在地表专题数据提取和遥感影像分类等领域。而ArcGIS则更侧重于地理信息数据的空间分析和建模，为用户提供了一个完整的地理信息系统解决方案。

ENVI和ArcGIS虽然都属于地理信息处理领域，但它们的应用侧重点有所不同。ENVI更注重于遥感数据的处理和分析，为用户提供了一整套遥感影像处理工具。而ArcGIS则更加侧重于地理信息数据的空间分析和建模，为用户提供了一个强大的平台来进行地理信息的空间分析和可视化。

Envi： 对于遥感领域的专业人员来说，其操作相对直观，易于上手。但对于非遥感领域的用户，可能需要一定的学习成本。ArcGIS： 功能丰富但也意味着操作相对复杂。对于初学者来说，可能需要更多的时间来熟悉和掌握其操作。但对于高级用户，其强大的自定义功能和高级分析能力提供了极大的便利性。

envi遥感图像几何校正步骤

1、实验步骤详细介绍了融合、镶嵌与裁剪的具体操作流程，包括打开与设置参数、执行操作与输出结果等。通过实验，可以深入了解ENVI软件在遥感图像预处理中的应用，掌握融合、镶嵌与裁剪的关键技术与方法，为后续研究与应用提供实践基础。实验结果与讨论部分展示了融合与镶嵌、裁剪的实践效果。

2、高分一号L1A级数据自带RPC文件，ENVI会自动处理。使用/Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Workflow工具，对多光谱和全色影像进行精确的正射校正。无控制点时，按照步骤1-3进行RPC Refinement，确保图像的几何精度。

3、ENVI 3处理高分一号影像的详细流程如下： 多光谱处理：首先，通过Open As功能打开高分一号PMS数据，进行辐射定标，选择Radiometric Calibration工具，设置定标类型、存储顺序和单位。接着，使用FLAASH大气校正模块，设置相关参数，包括单个辐射亮度因子，输出文件路径和基本信息，如传感器高度和成像时间。

4、几何校正以MODIS Level 1B级数据为例，使用自带的几何定位文件，通过打开数据、选择校正工具、进行地理校正等步骤完成。热异常数据处理需要利用MOD03数据地理定位文件，先打开文件，再构建GLT文件，以完成地理定位。

5、首先，获取需要的遥感图像数据，并进行预处理步骤——数据导入、辐射定标、几何校正、大气校正、图像拼接与裁剪等。辐射定标需要分两步骤，即对可见光波段数据与热红外波段数据分别进行辐射定标。其次，计算NDVI（归一化植被指数）。

ENVI中构建时空遥感NDVI数据集与时空分析

在ENVI中构建时空遥感NDVI数据集与进行时空分析，可以按照以下步骤进行：构建时空遥感NDVI数据集：选择构建工具：使用“构建多波段立方体”工具，将一系列具有时间属性信息的影像数据整合为一个多波段栅格文件，每个波段代表一个特定的日期或时间。

时空分析可以通过“波段动画”工具或“系列/动画管理器”进行。这些工具帮助您以动态方式播放影像，添加注释和颜色表，以便更直观地理解数据变化。通过这些工具，您可以构建时空遥感NDVI数据集，进而进行更深入的分析和可视化。例如，生成的NDVI动画可清晰展示植被变化趋势。

在ENVI中加载数据后，点击“Transform”—“NDVI”，打开一个输入窗，直接选择刚刚加载的数据，如图。然后就打开了参数设置窗口，这里是Landsat TM影像，然后计算的波段为3波段（红波段）和4波段（近红外），如图。对于生成的结果，也可以利用波段组合，来看一下。

【ENVI精讲】处理专题五:基于像元二分模型的植被覆盖度反演

PIE-Engine Studio是一款高效的遥感数据分析工具，在青海省植被覆盖度的估算和等级划分中发挥了显著作用。研究人员可以利用该工具首先定义研究区域的边界，然后处理生长季节的NDVI数据，生成反映植被动态的关键指标。

植被覆盖度，即FVC，表示植被在地表的投影面积占总面积的百分比，是生态环境评估的重要参数。早期的地面测量方法复杂且效率低，现在更多采用遥感估算，如基于NDVI的计算公式：NDVI = （NIR - R） / （NIR + R）。

混合像元分解模型包括线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型等，而线性分解模型，特别是像元二分模型，最为常见。该模型假设像元由植被和非植被两部分组成，光谱信息由这两部分的线性组合得出。通过计算，像元中植被部分所占比例即为植被覆盖度。

实验证明：NVI 对土壤背景的变化较为敏感，当植被盖度小于15%时，数值高于裸土的NVI值；而植被盖度由25%增加到80%时，NVI随植被量呈线性增加；当植被覆盖度大于80%时，NVI对植被检测灵敏度下降。因此，NVI很适合于早、中期发展阶段或低覆盖度植被的检测。

实时、在线、易操作,这个遥感云平台,地物提取只需5分钟!

影像云地物识别提取过程主要包括数据上传和实时提取两步。首先，用户将需要进行地物识别提取的数据上传到平台中，平台提供明确的操作指引，使得上传过程简单易行。上传完成后，即可发布图层，选择在线图层功能，通过简单的配置识别提取参数，即可自动完成地物识别提取，整个流程耗时仅约5分钟。

具体处理过程为：首先，在植被、云及雪覆盖的原始图像上提取植被NDVI指数，制作NDVI指数图像，然后做植被0-1掩膜，再进行云和雪0-1掩膜，最后将植被掩膜与云、雪掩膜图像叠加，在此基础上进行有用信息的进一步处理，制作掩膜图像。

遥感影像的分类方法可分为监督与非监督两大类，适用于中低分辨率的数据。监督分类基于传统统计分析、神经网络、模式识别等原理。非监督分类，也称聚类分析或点群分类，无需先验知识，仅利用影像中地物的光谱或纹理信息进行特征提取和分类。

ENVI：ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，应用汇集中的软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、图像定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、基于知识的决策树分类、与GIS的整合、DEM及地形信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析。