1、从 ENVI 主菜单，选择 Filters Convolutions Median 。将出现一个文件选择对话框， 允许你交互地改变目录并选定需要的输入文件。通过点击文件名，再点击 ―OK‖ 或 ―Open‖，来选择所需要的文件。
可以用Lowtran或者Modtran来做热红外的辐射传输模拟和大气校正。不过热红外波段一般不需要大气校正，比如地表温度反演算法（单窗、劈窗算法）都包含了去除大气热辐射和吸收的内容，直接用算法即可。
平均海拔高度，根据已有资料填写。比如统计一下该地区的DEM均值。
数据处理方式不同：Landsat卫星系统的数据一般需要进行校正和辐射校准，而SPOT卫星系统的数据则需要进行几何校正和大气校正。总体来说，Landsat卫星系统更加适合用于大范围的环境监测和资源调查，而SPOT卫星系统则更加适合用于高分辨率的地表覆盖监测和城市规划等方面的应用。
Sentinel-1双星系统采用同步轨道，提供13个波段，L1C和L2A产品分别代表原始和大气校正后的数据，后者尤其适用于精准地测量地表反射率。对于下载，推荐使用欧空局官方空间数据云，操作简便，不仅更新及时，而且国内下载速度有保障。只需简单几步，即可获取到指定区域和时间的 Sentinel-2A或B影像。
1、数据预处理：包括图像数据分析，校正，配准，子区裁剪等操作。 2）数据处理：包括图像增强、信息提取等。主要有两方面工作，即图像分类、解译和成矿信息提取。 3）生成专题图层：研究区构造格架、影像构造单元划分，蚀变遥感异常信息以及成矿位场等图层，为多元信息统计分析提供数据源。 遥感图像处理流程（图5-1）。
2、遥感数据处理的主要流程包括数据组织（即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等）、数据镶嵌（单景数据不存在此过程）、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。 图3-2 数据处理流程图 （三）数据处理 数据镶嵌 所谓镶嵌，就是将相邻两景图像拼接、形成大图像的过程。
3、遥感的类型主要有以下几种：卫星遥感数据。这是通过卫星在地球轨道上收集的信息，包括图像、光谱数据和地理定位数据等。这些数据能够提供全球尺度的观测，广泛应用于环境监测、资源调查、灾害评估等领域。卫星遥感数据具有覆盖范围广、连续性强等特点。航空遥感数据。
4、所谓遥感数据处理，就是依据数字图像的特征，构造各种数字模型和相应的算法，由计算机进行运算 （ 矩阵变换） 处理，进而获得更加有利于实际应用的输出图像及有关数据和资料。
1、国家环境保护卫星遥感重点实验室作为一项重要的环保科研机构，其主要职责有以下几点：首先，实验室致力于卫星遥感图像处理与信息提取技术的深入研究，这是其核心技术之一。通过高精度的图像处理，实验室能够从海量的遥感数据中提取出有价值的环境信息，为环境保护提供科学依据。
2、国家环境保护卫星遥感重点实验室致力于发展成为我国环境卫星业务化的基石，为国家重大环境遥感应用工作提供不可或缺的支持。实验室将致力于环境遥感监测的业务化运作，以确保数据的准确性和时效性，从而更好地服务于环境保护和决策制定。
3、国家环境保护卫星遥感重点实验室的组织结构分为业务系统和学术委员会两部分。业务系统由主任顾行发和王桥共同领导，常务副主任为尹球。综合部扮演着核心角色，负责实验室的日常管理，包括发展规划、科研管理和对外联络。
4、国家环境保护卫星遥感重点实验室，于2007年12月正式由国家环境保护总局批准成立，其建立旨在通过中国科学院遥感应用研究所和国家环境保护总局环境卫星中心的强强联合，开展环境卫星遥感的科学研究、技术应用开发以及人才的培养工作。
1、打开arcgis，加载需要处理的遥感影像，在数据原图层上右击，点击属性。在图层属性，切换到符号显示子界面，可以看到忽略背景值的选项。然后勾选忽略背景值前的复选框，忽略背景值0，颜色显示为空。然后点击应用确定后返回数据窗口，查看遥感数据，周围的黑边已经看不到了。
2、遥感图像处理主要使用加拿大专业遥感图像处理软件PCIGeomatica0及美国著名专业遥感图像处理软件ENVI5。 （二）数据处理流程 遥感数据处理的主要流程包括数据组织（即数据种类选择、范围确认、时相选择、订购等）、数据镶嵌（单景数据不存在此过程）、几何校正、图像生成、图像增强、图像整饰等过程，见图3-2。
3、由于传感器响应特性和大气的吸收、散射以及其它随机因素影响，导致图像模糊失真，造成图像的分辨率和对比度相对下降，这些都需要通过辐射校正复原。
4、遥感数据收集与处理的目的是与数字填图系统获取的地理、地质数据整合，配合地质填图提取与区域地质体相关联的信息，以便互相印证、约束和综合分析研究，多途径、多角度解决图幅内存在的问题。
5、数据预处理：包括图像数据分析，校正，配准，子区裁剪等操作。 2）数据处理：包括图像增强、信息提取等。主要有两方面工作，即图像分类、解译和成矿信息提取。 3）生成专题图层：研究区构造格架、影像构造单元划分，蚀变遥感异常信息以及成矿位场等图层，为多元信息统计分析提供数据源。 遥感图像处理流程（图5-1）。
6、所谓遥感数据处理，就是依据数字图像的特征，构造各种数字模型和相应的算法，由计算机进行运算 （ 矩阵变换） 处理，进而获得更加有利于实际应用的输出图像及有关数据和资料。
采用ENVI软件的缨帽变换功能，从Landsat-5 TM 遥感影像数据中提取陆地表面的亮度（反映地表干燥程度和平整程度）、绿度（反映地表植被发育程度）和湿度（反映地表潮湿、含水程度）三种环境信息。该三种遥感陆表环境信息对区域环评具有辅助指示意义。
DVI对土壤背景的变化较RVI要敏感。植被覆盖度为15%～25%时，它随植被量的增加而迅速增大。当植被覆盖度达80%时，它对植被的灵敏度有所下降。DVI在植被遥感中应用较为普遍。
本次试验采用的主要信息提取方法包括基于掩膜图像的主成分分析、矿物指数和光谱角度填图方法等。 对于所有ASTER数据，常规图像均采用通道1（红、绿、蓝）假彩色合成，这种合成方案尽管植被的信息比较突出，但有利于后续使用者对照其他信息的图件判别地质体的色调异常与来源于植被的干扰异常。
多数变化提取算法属于前一种，主要包括影像差值法、比值法、主成分分析法和变化矢量分析法等，这些算法直接通过两时相数据的光谱差异确定变化发生的区域，但不能得出变化图斑的类型；后一种方法通过对各自时相的数据进行土地利用分类，通过对两个分类结果的比较提取变化信息，但其精度受两时相数据分类精度的制约。
RVI，二是基于 NOAA/AVHRR 的 NDVI 方法，三是基于 EOS/MODIS 的增强型植被指数 EVI 方法。植被指数的双通道比值法用公式表示为，（1）当植被覆盖度较高时，RVI 对植被十分敏感；当植被覆盖度50%时，这种敏感性显著 降低。
遥感图像分析的目的是通过各种方法手段对遥感图像进行有用信息的提取和解译。遥感图像解译中，通常将表征地物和地质现象遥感信息的影像特征称之为图像解译标志；将提取遥感信息的过程称之为图像解译（判译、判读）；而将遥感图像信息提取的种种手段称之为遥感图像解译方法。
