版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。

更新时间：2016年02月

目 录

时空分析工具

1       概述.

2       详细操作步骤

第一步：构建时序数据

第二步：查看时序数据

1 概述

时空序列数据（这里我们简称为时序数据）对我们来说是非常有用的。通过遥感图像构建的时序数据，我们可以很方便的获取某一区域不同时间的变化信息（比如：城市扩张、植被覆盖变化情况等），这些信息对于城市管理者和决策者来说具有很大意义。同时，对于科研人员来说，借助遥感时序数据所反映的时空变化信息来分析全球气候、水文及环境等的变化趋势，可以更好地了解我们所处的环境状况，从而制定相应的保护措施。

2   详细操作步骤

ENVI从5.2版本开始提供了用于时空分析的工具箱：Spatiotemporal Analysis。使用该工具箱可以进行时序数据的构建和查看。通常，在进行时空分析之前，我们首先需要构建时序数据，然后才能进行查看和分析。因此，时空分析的流程可以大致概括为以下两个步骤：

• 构建时序数据
• 查看/分析时序数据

注：本课程将教大家在ENVI中如何去构建和查看时序数据，并不做具体分析；下述操作均在ENVI5.3.1下完成。

下面，我们以一个实际的例子来介绍该工具的使用。

拉斯维加斯是美国发展最快的城市之一。据美国人口普查局相关机构统计数据显示：1970年，拉斯维加斯的人口总数是273288人；2014年的人口数量增长至200多万人。

使用遥感图像进行城市扩张监测是一个不二选择。对于范围较大区域的时空分析，可以使用中等空间分辨率的影像（如：Landsat系列等）进行。图2.1展示了利用时序数据获取的1980 - 2014年间拉斯维加斯的城市扩张情况（红色区域为扩张范围）。

图2.1 拉斯维加斯1980 - 2014年间城市扩张情况

下面我们使用拉斯维加斯1975 – 2014每5年间隔的9期Landsat系列卫星数据介绍Spatiotemporal Analysis工具箱的使用。这些数据已经过下述预处理操作：

• 裁剪至同一空间范围
• 辐射定标为大气表观反射率
• 快速大气校正处理（QUAC）
• 统一为同一坐标系统和空间分辨率

练习数据在“19-1.时空分析工具\数据\”文件夹下。

第一步：构建时序数据

• 便于时序数据显示时更为直观，我们这里设置图像自动显示方式为CIR（标准假彩色）。具体操作：在菜单栏中，选择File > Preferences，切换至Data Manager选项卡，Auto Display Method for Multispectral Files选择CIR，点击OK即可。
• 打开构建时序数据工具。在ENVI，有两种方式可以选择：
• 在菜单栏中，选择File > New > Build Raster Series；
• 在Toolbox中，选择Spatiotemporal Analysis > Build Raster Series；
• 时序数据构建工具参数设置面板Select Rasters for the Raster Series如图2所示。

图2.2 时序数据构建工具面板

• 添加栅格数据。点击Add Raster按钮进行添加，有三种方式可以选择：
• Add By Filename：直接从计算机磁盘中选择需要添加的文件；
• Add Open Raster：通过ENVI文件选择面板添加；
• Add By Filter：指定到一个文件夹，设定一定的过滤规则：星号 + 扩展类型或字符串（如：*.dat或dat）筛选出需要添加的数据并添加到Rasters列表中（图2.3）。

图2.3 通过指定文件夹添加数据

• 这里我们选择Add By Filename，在弹出的文件选择对话框中，找到“19-1.时空分析工具\数据\Landsat_Time_Series”文件夹，选择9期Landsat数据，点击打开；
• 输出设置。在Output Dataset参数设置框中，Output Filename设置生成时序数据的存储路径和文件名，Display result用来设置时序数据构建完成后是否加载显示。这里，按图4设置；

图2.4 设置输出路径及文件名

• 勾选Order by Time。如果影像元数据具有时间属性，此时生成的时序数据会自动根据数据的时间顺序进行排列，与数据的添加顺序无关；如果Order by Time没有勾选，则生成的时序数据顺序将与添加顺序一致；
• 点击OK进行构建，生成的时序数据为一个JSON(.series)格式的文件，构建结束后自动加载显示时序数据（图5）。

图2.5 时序数据构建结束后自动加载显示

注：使用该工具生成的时序数据是一个以.series为扩展的元数据文件，该文件不包含任何图像信息，它只是引用源栅格数据的文件位置；如果已经使用该工具生成了时序数据，可以使用Import Series重新打开。

第二步：查看时序数据

若Display result勾选，则时序数据构建完成将自动加载显示第一期影像（LasVegasMay19 75.dat，图2.5），同时弹出Series Manager面板。若没有加载，可以在Data Manager中手动加载。Series Manager主要用来控制时序数据的显示以及生成时序动画的输出等操作。该面板各组件功能描述如图2.6所示：

图2.6 Series Manager面板各组件功能说明

 

• 在查看之前，我们首先将图像全景显示。在当前图层[1/9]LasVegasMay1975.dat上右键选择Zoom to Layer Extent或单击工具栏上 按钮，图像将全景显示。

图2.7 全景显示当前图层

• 面板最上部是当前视窗中所显示数据的文件名及序号；
• 点击滑块左右两侧按钮或者直接拖动滑块可以查看不同时期的影像数据；
• 按住鼠标左键拖动滚轴同样可以查看不同时期的影像数据；
• 点击下方播放按钮实现自动向前或向后播放，点击停止按钮停止播放；点击播放按钮后，在左/右侧的下拉列表中可以选择播放的时间间隔；
• 点击其他选项按钮，可以进行下述操作：
• Select Layer：如果打开了多个时序数据，可以通过此选项选择某一时序数据；
• Annotate：添加时序数据获取时间、编号、文件名和波段注记信息（图8）；

图2.8 添加注记信息（如：时间、文件信息等）

• Link to/Unlink form：如果打开了多个时序数据，可以选择联接显示或移除联接。比如：本教程中，我们首先选择菜单栏Views > Two Vertical Views，将视图窗口一分为二，之后点击右侧空白视窗激活该窗口；然后选择File > Open，打开“19-1.时空分析工具\数据\OSAVISeries”文件夹下series数据；最后Link to选择[1/9]OSAVI LasVegasMay1975.dat，将两个图层联接起来（此处所说的联接与Views菜单下的地理或像素链接不同），此时我们通过滑块或播放按钮改变其中一个时序数据，与之联接的另一个时序数据也会随之变动（图2.9）；

图2.9 时序数据联动显示

• 在Series Manager面板中，选择Options > Show all Sliders，弹出图10所示面板，可以分别对两个时序数据进行显示（未联接状态）；

图2.10 同时显示两个时序数据管理器

• Series Profile：生成时序曲线。通过Select Layer切换到[1/9]OSAVI LasVegasMay19 75.dat图层，然后选择Series Profile，弹出图11所示时序曲线面板；

图2.11 时序曲线

• Load Current Raster：加载当前显示的影像数据；
• Save Video Animation…：生成时序动画或视频。选择该选项后，弹出Save Video面板（图12），可以生成不同格式的动画或视频。其中，Video filename用来设置动画或视频输出的路径和文件名；Total Time为总的播放时间，单位为秒，本教程中我们使用了9景影像，设置2秒播放一个，所以此处填入18；点击Advanced可以选择更多的格式和编码器；

图2.12 生成时序动画或视频

• 生成的动画或视频可以用常用的图片或视频播放软件（如：ACDsee、KMPlayer等）进行查看，也可以直接在Power Point等软件中进行展示。这里我们使用ENVI自带的视频播放器FMV（Full Motion Video）进行查看（图13）。

图2.13 FMV（Full Motion Video）查看时序变化视频

 

补充内容：异源时序数据的统一

对于一些应用来说，比如：监测飓风运行轨迹，此时我们的时序数据无需保持相同的空间范围和坐标系统。但是，如果我们要做某一区域诸如冰川范围变化或者植被覆盖变化等研究，这就需要我们的时序数据必须具有相同的坐标系和空间范围。此时，我们需要对不同来源的数据进行坐标系统、空间范围和空间分辨率等的统一。

根据不同的情况，ENVI提供了4个工具可以实现上述功能。

本部分的练习数据存放在“19-1.时空分析工具\数据\测试数据.zip”中。该数据是根据上面的数据生成的测试数据。

• 分别打开“测试数据”文件夹中的两个数据：dat、TestLasVegas May2014.dat；
• 在视图窗口中查看其数据覆盖范围，可以看到2000年的数据范围小于2014年的数据覆盖范围；同时发现2000年数据的分辨率为15m，2014年数据的分辨率为30m；
• 在Toolbox中，选择Spatiotemporal Analysis > Build Raster Series，使用刚才打开的两景数据构建一个时序栅格：series。

 

下面我们分别使用这几个工具对上述数据进行处理：

1、通用工具（Regrid Raster Series）

• 在Toolbox中，选择Spatiotemporal Analysis > Regrid Raster Series，弹出ENVI Regrid Raster Series参数设置面板；
• Input Raster Series URI：选择刚才构建的时序数据series；
• Grid Definition：设置空间范围、坐标系和像素大小等信息。可以手动输入，同时提取了三种快捷方式：From Dataset（自已在ENVI中打开的某一数据）、From Current View（自当前视图显示的影像及范围）和Draw Bounding Box（手动在视图窗口中绘制特定范围）。这里，我们选择从已经打开的2000年的数据中获取相关参数信息，Pixel Size单独设置为30m；
• Resampling Method：重采样方法，选择Cubic Convolution；
• Output Raster Series：设置时序数据输出路径和文件名；

 

最终参数设置如下图所示：

图2.14 ENVI Regrid Raster Series参数设置面板

• 点击OK开始处理，处理完毕后可以查看生产时序数据的空间范围、分辨率等信息是否完全一致，完全一致则说明处理正确。

2. 根据特定时序数据进行（Regrid Raster Series by Index）

• 在Toolbox中，选择Spatiotemporal Analysis > Regrid Raster Series By Index，弹出ENVI Regrid Raster Series by Index参数设置面板；
• Input Raster Series URI：选择上面构建的时序数据series；
• Raster Index：时序数据中需要指定的作为参考的数据编号，默认为0（从0起算）；
• Resampling Method：重采样方法，选择Cubic Convolution；
• Output Raster Series：设置时序数据输出路径和文件名；

最终参数设置如下图所示：

图2.15 ENVI Regrid Raster Series by Index参数设置面板

• 点击OK开始处理，这样生成的结果是以时序数据中第一个（即index为0）数据为参考。如果其他数据与该数据信息一致，则说明处理正确。

3. 根据相交/合并区域（Regrid Raster Series by Intersection / Union）

• 这两个工具的参数设置面板跟Regrid Raster Series by Index工具类似，这里不再重复。二者的原理如图16所示：
• By Intersection表示新生成的时序数据空间范围是所有时序数据的相交区域；By Union表示新生成的时序数据空间范围是所有时序数据的合并起来后的范围。二者输出数据的像素大小均与原始时序数据中第一个数据保持一致。

（1）相交	（2）合并

图2.16 Regrid Raster Series by Intersection / Union工具原理示意图

• 图17所示为使用Regrid Raster Series by Intersection工具生成的时序数据与原始时序数据的对比结果。可以看出，新生成的时序数据的空间范围、像素大小（与时序数据中第一个数据保持一致）均与2000年数据保持一致。

图2.17 Regrid Raster Series by Intersection生成时序数据与原始时序数据对比

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来源： https://www.cnblogs.com/enviidl/p/16506757.html