ENVI深度学习教程：从入门到实战的遥感影像分析指南

一、ENVI深度学习环境搭建与基础配置

1.1 开发环境准备

ENVI深度学习模块依赖Python 3.6+环境与TensorFlow/PyTorch框架。推荐使用Anaconda管理虚拟环境：

conda create -n envi_dl python=3.8
conda activate envi_dl
pip install tensorflow-gpu==2.6.0  # 推荐GPU版本加速训练

需验证CUDA/cuDNN版本与TensorFlow兼容性，可通过nvidia-smi查看GPU状态。

1.2 ENVI深度学习工具包安装

ENVI 5.6+版本内置深度学习模块，需通过IDL配置激活：

; 启动ENVI深度学习模块
e = envi()
envi_dl_init, /gpu  ; 启用GPU加速

或通过Python API调用：

from envi_api import ENVI_DL
envi_dl = ENVI_DL(gpu_enabled=True)

二、遥感影像数据预处理核心方法

2.1 多光谱数据标准化

ENVI提供ENVIStandardizeRaster函数实现波段归一化：

; 多光谱影像标准化示例
input_raster = 'path/to/multispectral.dat'
output_raster = 'standardized.dat'
ENVIStandardizeRaster, input_raster, output_raster, $
  method='zscore', dims=[0,0,512,512]  ; Z-score标准化

2.2 标签数据制作技巧

使用ENVI矢量转栅格工具生成语义分割标签：

1. 在ENVI中加载Shapefile矢量文件
2. 执行Rasterize Vector操作，设置输出像素大小与影像一致
3. 通过ENVIDL_CreateMask生成二值化掩模：
   ```python
   import numpy as np
   from envi_api import ENVIRaster

加载标签栅格

label_raster = ENVIRaster(‘labels.dat’)
mask = (label_raster.data == 1).astype(np.uint8) # 类别1掩模

## 三、深度学习模型构建与训练
### 3.1 经典网络架构实现
#### U-Net模型示例（Python+TensorFlow）
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate
def unet(input_size=(256,256,4)):
    inputs = Input(input_size)
    # 编码器部分
    c1 = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(inputs)
    p1 = MaxPooling2D((2,2))(c1)
    # 解码器部分（省略中间层）
    u9 = UpSampling2D((2,2))(c8)
    outputs = Conv2D(1, (1,1), activation='sigmoid')(u9)
    return tf.keras.Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs])
model = unet()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

3.2 ENVI深度学习训练流程

1. 数据加载：

   ; 创建ENVI深度学习数据集
   dataset = ENVIDL_CreateDataset($
   image_files='images/*.dat', $
   label_files='labels/*.dat', $
   batch_size=16)

2. 模型训练：
   ```python
   from envi_api import ENVI_DL_Trainer

trainer = ENVI_DL_Trainer(
model=model,
dataset=dataset,
epochs=50,
learning_rate=1e-4)
trainer.train()

## 四、模型部署与后处理
### 4.1 模型导出与ENVI集成
训练完成后导出为ENVI兼容格式：
```python
model.save('unet_model.h5')
# 通过ENVI API加载
envi_model = ENVIDL_LoadModel('unet_model.h5')

4.2 预测结果可视化

使用ENVI栅格计算工具进行后处理：

; 加载预测结果
pred_raster = 'prediction.dat'
; 阈值分割（0.5为阈值）
ENVI_RasterMath, pred_raster, 'b1 gt 0.5', 'binary_pred.dat'
; 形态学开运算
ENVIDL_Morphology, 'binary_pred.dat', 'opened.dat', $
  operation='open', kernel_size=3

五、实战案例：城市建筑物提取

5.1 数据准备

• 影像：WorldView-3多光谱影像（0.3m分辨率）
• 标签：OpenStreetMap建筑物轮廓矢量

5.2 训练优化技巧

1. 数据增强：
   ```python
   from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=15,
width_shift_range=0.1,
horizontal_flip=True)

2. 损失函数改进：
```python
def dice_loss(y_true, y_pred):
    intersection = tf.reduce_sum(y_true * y_pred)
    union = tf.reduce_sum(y_true) + tf.reduce_sum(y_pred)
    return 1 - (2.*intersection + 1e-5) / (union + 1e-5)
model.compile(loss=dice_loss)

5.3 精度评估

使用ENVI统计工具计算IoU：

; 加载真实标签和预测结果
gt_raster = 'ground_truth.dat'
pred_raster = 'prediction.dat'
; 计算交并比
ENVIDL_Evaluate, gt_raster, pred_raster, $
  metric='iou', result='iou_score.txt'

六、性能优化策略

6.1 内存管理技巧

• 使用ENVIDL_SetMemoryLimit控制内存使用：

  from envi_api import set_memory_limit
  set_memory_limit(0.8)  # 使用80%系统内存

• 分块处理大影像：

  ; 分块处理示例
  ENVIDL_ProcessByTile, input_raster, output_raster, $
  tile_size=[512,512], overlap=64

6.2 分布式训练配置

在多GPU环境下使用tf.distribute.MirroredStrategy：

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = unet()
    model.compile(...)

七、常见问题解决方案

7.1 CUDA内存不足错误

• 解决方案：
  1. 减小batch size
  2. 使用tf.config.experimental.set_memory_growth
  3. 升级GPU驱动

7.2 标签数据不平衡

• 处理方法：

  from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
  # 对标签进行过采样
  ros = RandomOverSampler(random_state=42)
  X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X_train, y_train)

八、进阶应用方向

8.1 时序遥感数据分析

结合LSTM网络处理多时相影像：

from tensorflow.keras.layers import LSTM, TimeDistributed
# 时序U-Net架构
inputs = Input((None,256,256,4))  # 时序维度
x = TimeDistributed(Conv2D(64,(3,3)))(inputs)
x = TimeDistributed(MaxPooling2D())(x)
# 添加LSTM层
x = LSTM(64)(x)
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

8.2 多模态数据融合

融合光学与SAR影像的深度学习框架：

# 双分支网络设计
optical_input = Input((256,256,4))
sar_input = Input((256,256,1))
opt_feat = Conv2D(64,(3,3))(optical_input)
sar_feat = Conv2D(64,(3,3))(sar_input)
merged = concatenate([opt_feat, sar_feat])
# 后续处理...

本教程系统阐述了ENVI平台深度学习应用的全流程，从基础环境配置到高级模型优化均提供了可落地的解决方案。实际项目中，建议结合具体数据特点调整网络结构和超参数，并通过ENVI的交互式分析工具快速验证算法效果。随着遥感大数据时代的到来，掌握ENVI深度学习技术将成为地理信息领域从业者的核心竞争力。