实验九 遥感图像预处理（三）
一、实验内容
图像融合、镶嵌（2学时） 图像裁剪（2学时）
二、实验学时 4学时 二、实验原理、方法和手段
图像融合、镶嵌、裁剪原理内容在操作中进行介绍。
三、实验数据
实验数据：第四章：遥感图像预处理
四、实验步骤 1. 图像融合
数据：第四章：遥感图像预处理\\5-图像融合。
图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段重新采样，生成一幅高分辨率多光谱遥感图像的图像处理技术。使得处理后的图像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。
ENVI中提供了两种融合方法：HSV变换和Brovey变换。这两种方法均要求数据具有地理参考或者具有相同的尺寸，RGB输入波段必须为无符号8-bit数据或从打开的彩色display中选择。
两种方法基本类似，下面介绍Brovey变换操作过程。
操作过程：
1. 打开融合的两个文件：TM-30m.img和bldr_sp.img（分别在两个display窗口中显示），将TM-30m.img以RGB格式显示在display窗口中。
2. 选择主菜单→transform→image sharpening→color normalized(brovey),在select input RGB对话框中，有两种选择方式（如第一图）：可用波段列表中选择或display窗口中选择，选择display#1窗口中的RGB，单击OK按钮。
3. 选中相应波段，双击，进入color normalized（brovey）对话框(如第二图),在color normalized（brovey）对话框中，选择重采样方式（resampling）和输入文件路径及文件名，单击OK按钮输出结果。融合后结果如下，可以对两幅图像链接进行比较。
对于多光谱图像，ENVI可以利用以下融合技术：
Gram-Schmidt：能保持融合前后图像波谱信息的一致性。 Color normalized:要求数据具有中心波长和FEHM 主成分（PC）变换
下面介绍参数相对较多的Gram-schmidt操作过程。
1. 打开融合的两个文件：qb_bould_msi.img和qb_bould_pan.img。 2. 选择主菜单→transform→image sharpening→gram-schmit spectral sharpening,在select low spatial resolution multi band input file对话框中选择低分辨率多光谱图像qb_bould_msi.img，双击选中图像波段，弹出gram-schmit spectral sharpening对话框。
3. 在gram-schmit spectral sharpening对话框中，选择降低高分辨率全色波段的方法。
4. 选择重采样方式（resampling）和输入文件路径及文件名，单击OK按钮
输出结果。融合后结果如下，可以对两幅图像链接进行比较。
2. 图像镶嵌
将没有地理坐标系或者有地理坐标系的多幅图像合并，生成一幅单一的合成图像。主要是镶嵌颜色不一致、接边以及重叠等问题。
⑴ 有地理参考的图像镶嵌
第一步：启动图像镶嵌工具
在ENVI主菜单中，选择map→mosaicking→Georeferrnced,打开map based mosaic对话框。
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