GETTING STARTED WITH ENVI

Exelis VIS株式会社

i

目次

ENVIの概要 ....................................................................................................... 1

手順書に入る前に ............................................................................................... 9

ENVIの起動について ....................................................................................... 13

ENVIインターフェースの概要 ......................................................................... 14

ディスプレイツールについて ........................................................................... 16

環境の設定 ....................................................................................................... 19

画像の表示 ....................................................................................................... 21

画像の比較 ....................................................................................................... 33

画像を閉じる .................................................................................................... 37

画像の解析 ....................................................................................................... 39

ENVIの拡張 ENVI+IDL .................................................................................. 66

APPENDIX A: INTERLEAVEについて ............................................................ 75

APPENDIX B: 分類法の特徴 ............................................................................ 77

APPENDIX C: 幾何補正 .................................................................................. 79

APPENDIX D: フリーデータ入手先 ................................................................. 82

1

ENVI の概要

ENVI (Environmental for Visualizing Images)は、リモートセンシングデータ（衛星画像、

航空写真、パンクロ、マルチスペクトル、ハイパースペクトル、レーダ etc.）に特化し

た画像処理システムの統合アプリケーションです。 ENVI5.0から全ての機能をシング

ルインターフェース内に統合し、ツールのアイコン化、メニューの検索機能が充実し、

操作性がより向上しました。また、今までの ENVIの機能に加え、ワークフロー形式の

解析処理を備えた結果、画像処理の初学者から熟練者まで、全ての方々にスムーズに画

像処理を行っていただけます。

ENVIでは、データ解析・可視化に非常強い IDLというプログラミング言語をエンジン

として持っており、大容量のデータに対しても非常に高速な処理を実現しています。ま

た、この IDLを使用すれば、特殊データの読み込みメニュー、独自アルゴリズムメニュ

ーを ENVIのメニューに追加することも可能で、ユーザ固有のニーズにも柔軟に対応す

る環境が用意されています。

2

機能概要

・データ読み込み

Landsat、SPOT、IKONOS、QuickBird、ASTER、MODIS、ALOS、

WorldView-1,2,3といった汎用的なセンサのラスタデータから、Shape Fileや DXF

といったベクタデータも読み込み可能で、ラスタデータの上に重ねて表示すること

が可能です。

・対話的な画像処理

表示した画像に対して、ストレッチング、カーソル上のデータ値、データの変化等

を即座に結果を見ることが可能です。

・パンクロ、マルチ、レーダ画像処理

画像の切り取り、回転、幾何補正、バンド間演算、主成分分析、空間統計、フィル

タリング、エッジ抽出、その他一般的な画像処理機能に対応しています。

・ハイパースペクトル解析

ハイパースペクトルデータを使用し、画像から詳細な地表面特性を判別することが

可能です。アルゴリズムはハイパースペクトル解析分野の研究者とともに解析され

ている複雑なものですが、ウィザードを使用することにより簡単に解析結果を求め

ることが可能です。

3

・ワークフローによる画像処理

教師付分類、教師なし分類、差分抽出、分類画像に対しての差分抽出、幾何補正、

特異点抽出、可視域解析のワークフローを提供しています。ワークフローでは順に

沿って操作を進めていくことで、簡単に解析結果を導き出します。プレビューウィ

ンドウもあり、パラメータ設定の結果を確認しながら進めていくことが可能です。

・時系列解析、動画再生ツール

ENVI5.2より、複数のデータセットを時系列順や波長順にアニメーション表示する

時系列アニメーション表示ツールや、一般的な動画ファイルを再生し画像フレームを

ENVIのViewへ取り込むことが可能なFMVツールが新機能として追加されました。

アニメーション表示は動画フォーマットとして保存することもできます。FMVツー

ルから画像フレームとして ENVIに取り込んだ画像には、相対的なタイムフレームが

ありますので 2フレーム間での移動体の速度解析など様々な解析が可能となります。

・ベクターツール

ベクタデータを読み込み、クエリ機能で属性データから条件に合うベクタ情報を抽

出し、ラスタ GIS解析を行うことが可能です。分類画像のクラスからベクタを抽出

する機能も搭載されています。また、ENVIは、ArcGISとの親和性が高く、ラスタ

データの解析後、データをワンクリックでArcGISへ移動することができるため、解

析結果に付随するベクタ情報をストレスなく付与、編集することが可能です。

4

・ENVI for ArcGIS Tools

ENVIでは、ArcGISとの連携が強化され、ArcGISのツールボックスに ENVIの画

像解析ツールが加わりました。その結果、ArcGISから ENVIへ移動せずに画像解析

を行うことが可能です。

・DEM（標高データ）解析ツール

標高データを使用することにより、

視野領域解析、傾斜角、アスペクト

角、陰影付き画像等の作成を行うこ

とが可能です。DEM画像から、3D

鳥瞰図の作成、それを用いたフライ

トシミュレーションのアニメーショ

ン作成。また、有償の追加モジュー

ルである DEM Extraction module

を用いれば、精度の高い DEMを容

易に作成することが可能です。

・LiDAR ビューア

高性能で大容量の LiDARデータセットを効率的に動作させる、LiDARビューアが

追加されました。この新しい LiDARビューアでは、容易かつ迅速にさまざまな色の

値で点群データを表示可能とし、視覚的にデータを解釈し、関心のある特定の領域

をより精密に理解するために役立ちます。

・オプションモジュール機能

モジュール名 内容

Atmospheric Correction Module マルチ・ハイパースペクトル画像の大気補正を

行うモジュールです。画像内の大気の影響を除

去します。

DEM Extraction Module ステレオペア画像から標高データ（Digital

Elevation Model）を抽出するモジュールです。

5

Feature Extraction Module

(Include ENVI LiDAR)

オブジェクト分類法のモジュールです。従来の

ピクセル値の統計から分類する方法と異なり、

ユーザの求めるオブジェクト（車、屋根、河川、

湖等）を画像から抽出します。

また、ENVI5.3より、ENVI LiDARが Feature

Extraction Moduleにライセンスが統合されま

した。ENVI LiDARは LiDARの点群データを

解析するモジュールで、LiDARデータの読込

から、DEM、DSM、建物、木、鉄塔などのオ

ブジェクトを抽出します。

Photogrammetry Module 標準の RPCオルソより高精度のオルソ補正を

得る Rigorous Orthorectificationツールと、

衛星画像から 3D点群データを生成する

Generate Point Clouds by Dense ツールを含

むモジュールです。

NITF Module NITFデータの読み込み、書き込みをサポート

するモジュールです。

SARscape Family of Modules アクティブセンサーのレーダ（SAR）画像の処

理を行うモジュールです。地震による地形変動

や雲に覆われた地域のモニタリング等が行え

ます。

利用分野

多種多様の機能を含んでいる ENVIですが、以下の例のようにさまざまな分野で利用さ

れています。

・気象・海洋分野

SeaWIFSや AVHRRといった大容量のデータ

に対しても、高速にハンドリングが行え、大

気のエアロゾルの状態や、海表面温度などの

算出等に利用されています。時系列にそれら

の変化を解析することが可能です。

6

・環境・森林分野

海上の濁度、大気の状態、樹木の種類等を衛星画像の反射の特性から調査可能です。

その他、酸性雨等の森林生態系への影響の解析等にも利用されています。

下図は、火事燃料の分布を Vegetation Analysis Tools で解析した画像です。左が

実際に撮影された画像、右が解析後の画像になります。Vegetation Analysis Tools

は、27種類の植生指標の算出及び、火事燃料の分布、森林状態、植物ストレス解析

用ワークフローをサポートしており、植生の様々な情報を迅速に把握することを可

能にします。

・農業分野

スペクトルを分析し、土壌に関する含有物の管理、肥料、収穫高の調節、病気及び

害虫の監視などに利用されています。下図は、農作物の健康状態をハイパースペク

トルデータで解析した画像です。左がカラー合成、右が解析後の画像になります。

7

・地形・地質学

土地利用形態の変化の把握や地震・火山活動に伴う地殻変動の検出等に利用されて

います。下図は森林から農地に変化した土地を計算し、統計的にそれらのエリアを

解析しています。

その他にも自然資源探査、環境土地開発計画、航空宇宙分野等、幅広い分野で利用

されています。

9

手順書に入る前に

ENVI のバージョンについて

本手順書は、ENVI5.4を使用し演習を行います。

使用データについて

本手順書の演習で使用するデータは、米国の地球観測衛星 Landsat TMで撮影された、

長野県と山梨県上空の画像です。データは、米国の USGS (U.S. Geological Survey)の

サイトから取得しました。

Landsat TM画像ダウンロード URL：

http://glovis.usgs.gov/

記述文字について

本手順書に入る前に、手順書で使用している記述文字についてのご説明を致します。

<…>：ダイアログ内のボタンをクリックすることを示します。

例、<New>、<OK>等

[…]：切り換えボタン、ラジオボタンもしくは、チェックボックスを選択することを示

します。

例、[Gray Scale]、[Memory] 等

10

本手順書においてのマウス説明

ENVIの操作で使用するマウスは 3ボタンマウスです。Macintoshをご使用の場合に

は”Macintoshをご使用の場合”を参照下さい。 本手順書においてマウス左ボタンと記

述している場合は、マウス一番左(第一ボタン)、マウス中央ボタンと記述している場合

には、マウス中央(第二ボタン)、マウス右ボタンと記述している場合には、マウス一番

右(第三ボタン)のことを指します。

【Macintoshをご使用の場合】

‘Optionキー ＋ マウスボタン’で中央ボタンに相当し、‘Commandキー ＋マウス

ボタン’でマウス右ボタンに相当します。

その他リソース

ENVI ヘルプ

ENVIには豊富な情報が含まれたヘルプがあります。各項目がカテゴライズされている

ので、カテゴリから必要な処理を探すことができます。また、Searchから、キーワー

ド検索を行っていただけます。該当機能のパラメータなどの詳細や使用方法、どのよう

な計算式が使用されているか、また、アルゴリズムに関しての参考文献の情報も記載さ

れているものもあります。

ENVI ユーザコミュニティ

ENVIユーザコミュニティは当社ホームページ上に設けられており、ユーザ同士が問題

の討議や意見の交換が行えます。

http://www.exelisvis.com/Support/Forums.aspx

エクステンションズライブラリ

当社ホームページ上にあるエクステンションズライブラリでは、IDLで作成した ENVI

で実行できる便利なプログラムを公開しています。ページの閲覧には、ユーザ登録が必

要となります。

http://www.exelisvis.com/MyAccount/Extensions.aspx

11

EXELIS VIS へのお問い合わせ

Exelis VIS株式会社では、ENVI 及びその他の製品に関する技術サポート、お客様の

使用事例などの情報を提供しています。

Exelis VIS製品・サポート連絡先

E-mail：

support_jp@exelisvis.co.jp

Home Page：

http://www.exelisvis.co.jp

13

ENVI の起動について

ENVIの起動方法を説明いたします。

WINDOWS

Windows7のスタートメニューから ENVIを選択して下さい。

スタート → すべてのプログラム → ENVI 5.4 → 64-bit → ENVI 5.4(64-bit)

ENVI+IDLをクリックすると、IDLの開発環境と共に ENVIが起動します。

補足：

Windows8での起動:

アプリ一覧に表示される、ENVI 5.4(64bit)をクリックします。

Windows10での起動:

スタート→すべてのアプリ→ENVI 5.4→ENVI 5.4(64bit)をクリックします。

MACINTOSH

ENVIのアイコンをダブルクリックして下さい。

ENVI+IDLのアイコンをダブルクリックすると、IDLの開発環境と共に ENVIが起動

します。

LINUX

シェルプロンプト上で envi_rtと入力して下さい。

% envi_rt

ENVIのスクリプトを実行すると、IDLの開発環境と共に ENVIが起動します。

※Linuxの場合、ENVI+IDLのライセンスをお持ちでない場合は、シェルプロンプ

トで”envi”と入力することで ENVIが起動します。

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ENVI インターフェースの概要

ENVI 5.0から、ENVI従来の 3ウィンドウのインターフェースとは違い、シングルウ

ィンドウのインターフェースを提供しています。新しいインターフェースでは、操作性

が向上し解析および解析結果の画像操作が簡単に行えるようになりました。ここでは、

ENVIのインターフェースと各メニューについて説明します。

図 1. ENVI5.4 インターフェース

ツール

ボックス

カーソル値表示

プロセスバー

ツールバー

レイヤー

マネージャ

オーバービュー

メニューバー

15

以下の表ではインターフェースの各メニューについて説明します。

表 1. インターフェースのメニュー

名称 機能

メニューバー ファイルを開く、編集、表示に関するツールや、ウィン

ドウの分割など、インターフェース及び、画像の基本的

な操作に必要な機能を提供します。

ツールバー ズームイン・アウトや、パン、アノテーション、ストレ

ッチなど、表示した画像に対して操作に関するツールを

グラフィカルなアイコンで提供します。

レイヤーマネージャ インターフェースに表示されている画像の管理を行いま

す。チェックボックスをオン/オフする事で、表示/非表示

の設定を行います。ファイル名上で右クリックをすると、

サブメニューが表示され、表示の削除や RGBコンポジ

ットの変更などが行えます。

オーバービュー レイヤーマネージャの[Overview]へチェックを入れるこ

とで、画像全体を表示します。

ツールボックス ENVIの解析機能がカテゴリごとに格納されています。

検索機能が提供されており、「Search the Toolbox」へ

キーワードを入力することで、該当の機能がリスト表示

されます。

カーソル値表示 地図投影法を保持した画像上でマウスを移動させると、

カーソルのある場所のピクセルに対応した地図情報が表

示されます。

プロセスバー プロセスバーは、処理の経過を表示しています。右側に

あるバツマークをクリックすると、処理はキャンセルさ

れます。

16

ディスプレイツールについて

ENVI5.4で提供されているディスプレイツールについて学習します。操作方法につい

ては、ツールバーのアイコンをクリックし、イメージウィンドウ内で実行します。それ

ぞれのツールに関しては、以下の表を参考にしてください。インターフェースの左側の

ツールから順に紹介します。

表 2. ディスプレイツール

アイコン 機能

ENVI標準フォーマットのファイルオープンの機能

です。

読み込まれたデータの管理を行う、Data Manager

を起動します。

表示されている範囲をファイルへ保存する機能で

す。

カーソル位置のピクセル情報を表示する Cursor

Valueを起動する機能です。

選択機能です。イメージウィンドウ内に描画された

注釈等を選択します。また、フライ、回転といった

その他の機能をオフにします。

パン機能です。イメージウィンドウ内にて左マウス

ボタンをドラッグし、画像を移動させます。

フライ機能です。イメージウィンドウ内にて左マウ

スボタンをクリックし続けると、矢印の方向に画像

が移動し続けます。

回転機能です。イメージウィンドウ内にて左マウス

ボタンをドラッグすると、ドラッグした方向に画像

が回転します。

17

ズーム機能です。指定エリアのズーム、ズームイン、

ズームアウト、画像全体の表示、パーセンテージで

の画像の倍率変更が可能です。

画像の北を上に表示する機能です。地図情報を保持

している画像のみに有効です。

回転機能です。角度を入力して画像を回転できます。

ピクセル値表示機能です。表示画像の任意の指定ポ

リライン断面のピクセル値をプロットします。

ピクセル値表示機能です。選択ピクセルの表示画像

データの全てのバンドのピクセル値をプロットしま

す。

2バンドのバンド相関図を表示する 2D Scatter Plot

機能です。

クラス画像を編集する機能です。

ROIツールです。ROIの作成、編集をする ROIツ

ールを起動します。

オブジェクトをカウントする Feature Countingと

いう機能です。数値的に記録しておきたいものにマ

ークを付け、位置と数をカウントします。

ベクタツールです。ベクタの作成、編集等ができま

す。

テキスト、ポリゴン、スケールバー、グリッドライ

ン等各種アノテーションを作成する機能です。

指定した座標の位置へと移動する機能です。

輝度の調整機能です。スライダーバーを移動させ、

輝度の調整をおこないます。

コントラストの調整機能です。スライダーバーを移

18

動させ、コントラストの調整を行います。

左のアイコンがストレッチを画像全体にかけるよう

指定し、右のアイコンは表示領域のみにかける指定

を行います。中央のアイコンは、ストレッチの表示

領域の変更に伴いを自動更新する機能です。

ストレッチの種類を選択し、画像にストレッチをか

ける機能です。ドロップダウンリストからストレッ

チを選択します。

ストレッチの調整機能です。画像のヒストグラムを

みながら、ストレッチの調整できます。

シャープネスの調整機能です。スライダーバーを移

動させ、シャープネスの調整を行います。

透過度の調整機能です。スライダーバーを移動させ、

透過度の調整を行います。

パラメータを変更した設定の値をデフォルト値へと

変更します。

測定したい箇所の画像上の始点と終点をクリック

し、距離を表示します。

レイヤーが二つ以上になると、Portalボタンが有効

になります。ポータルウィンドウボタンの横には他

の表示方法として、Blend・Flicker・Swipe ボタン

があります。

19

環境の設定

実習に入る前に、使用するデータへのアクセスなどを容易に行うため、環境の設定を行

います。ENVIでは、ファイルの入出力ディレクトリをあらかじめ指定することで、デ

フォルトで指定したディレクトリを表示することが可能です。

【操作】

1. メニュー → File → Preference を選択してください。

2. Directoriesを選択し、それぞれの設定を行ってください。

3. 本マニュアルでの指定ディレクトリは以下です。

表 3. デフォルトディレクトリの指定

名称 機能 設定値

Input

Directory

入力ファイルを指定する

際に表示するインプット

ディレクトリの指定

C:¥Training¥GettingStarted_ENVI5

Output

Directory

出力ファイルを指定する

際に表示するインプット

ディレクトリの指定

C:¥Training¥output

Temporary

Directory

処理中に作成される、テン

ポラリファイルの保存先

C:¥Training¥output

Auxiliary File

Directory

読み取り専用の DVDな

どからデータを読み込む

際に、ヘッダファイルが書

き込めない場合の保存先

C:¥Training¥GettingStarted_ENVI5

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図 2. PREFERENCE 設定ウィンドウ

21

画像の表示

ここからは ENVIの基本機能について学習します。

ファイルの読み込み

【目的】

ENVIにラスタデータの読み込み、表示を行います。この演習では、USGSより入手し

た Landsat TMのデータを読み込み、表示を行います。

【説明】

基本的には、ENVIの認識するファイル（ENVIフォーマット、TIFF、NITF、JPEG2000

など）であれば、ファイルを直接ドラッグ＆ドロップもしくは File → Openより指定

するだけで、ファイルを読み込み、画像を表示することができます。汎用ではないファ

イルフォーマットに関しては、File → Open As より衛星、センサ名を選択すること

で、ファイルの読み込みを行います。ただし昨今はそのような独自フォーマットも File

→ Openやドラッグ&ドロップで開くことができる対象が増えています。

表示した画像はレイヤーマネージャで管理されています。表示している画像を変更する

方法として、レイヤーの順番を入れ替えることと、チェックボックスをオン/オフする

ことで表示、非表示を行えます。[Overview]のチェックボックスへチェックを入れると、

画像全体を表示できます。

本演習で読み込み時に指定する「L5108035_03520000413_MTL.txt」は、Landsatデ

ータを入手したときに画像データとともに配布されるメタファイルです。このメタファ

イルには、画像撮影時の情報やデータ処理施設で使用されたデータ処理のパラメータが

含まれています。ENVIではこのメタファイルを直接指定することで、ENVIファイル

と同様に取り扱うことができ、波長帯の情報や地理情報などを合せて読み込むことが可

能です。

【操作】

1. メニュー → File → Open を選択してください。

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2. Openダイアログにおいて、「landsat」フォルダ内の

「L5108035_03520000413_MTL.txt」を選択 → <OK>を選択します。※指定デ

ィレクトリは、環境により違いがあります。

例)

C:\training\GettingStarted_ENVI5\landsat\ L5108035_035200

00413_MTL.txt （Windowsの場合）

3. 画像が表示され、レイヤーマネージャには表示した画像のファイル名があるこ

とを確認してください。

※画像が真っ黒に見える場合は、表示位置の移動を行ってください。

【補足：ENVIフォーマット】

ENVI フォーマット(ENVI から作成されるファイル)は、単純なラスタフォーマットの

データです。このフォーマットはバイト型で形成され、フラットバイナリファイルと呼

ばれるデータフォーマットです。このフォーマットは画像以外のデータが含まれないた

め、ENVI は ENVI ヘッダファイル（ENVI Header File：*.hdr ）という ASCIIフ

ァイルを作成し、そこに画像を読み込むためのパラメータ情報を記録します。

ストレッチやコントラストの調整

【目的】

表示した画像に対して、ストレッチやコントラストなどを変更して、画像を見やすくし

ます。データを読み込んだ際に RGB コンポジットで表示されている画像があるので、

その画像を使用して操作を行います。

【説明】

表示した画像の詳細がはっきり確認できない場合は、まずストレッチや輝度、コントラ

ストを調整してください。今回の画像は、山岳地帯や富士山頂に雪があるため、全体に

対して Linearのストレッチを行うと、暗い画像で表示されてしまいます。

23

ディスプレイツールのストレッチ機能には、変換方法が幾つか用意されていますがパラ

メータがあらかじめ設定されているため、ユーザ任意の調節が出来ません。ユーザ任意

の調節が必要な場合には、Histogram Stretchを使用してください。

【操作】

1. ディスプレイツールにある、<No Stretch>と記載された箇所の下向き矢印をク

リックし、<Equalization>をクリックしてください。

2. ボタンで画像全体を表示し、 ボタンで雪に覆われている富士山頂を拡大し、

ボタンをクリックしてください。このボタンは、表示したエリアでストレッ

チを行うことができます。ディスプレイの表示領域移動に伴うストレッチの自

動更新をしたい場合は、 ボタンをクリックして自動更新を有効にしてくださ

い。

図 3. 富士山頂のストレッチ例

3. ボタンをクリックして、全体画像に対してストレッチを行ってください。

HISTOGRAM STRETCH

【目的】

画像の輝度を任意の値へと変更・調節し、より画像を見易くします。

【説明】

Histogram Stretchでは、ユーザ任意の調整が可能です。そのため、ターゲットとして

いる場所(ピクセル値)を強調して表示することが出来ます。

24

【操作】

1. ディスプレイツールの、 <Equalization>を<Linear>に変更してください。

2. ツールバーにあるー をクリックしてください。

3. Histogram Stretchダイアログ が開きます。

図 4. ヒストグラムストレッチダイアログ

4. 輝度の分布に沿うように、右側のバーを左に移動させてください。

バーを移動することで、画像の色が変化していることを確認してください。

図 5. ヒストグラムストレッチ - 輝度範囲の変更

5. グリーン、ブルーとも同様に輝度の調整を行い、画像が明確に見えるように調

整してください。

25

6. 調整が終わりましたら、右上の<×>マークをクリックし、Histogram Stretch

ダイアログを閉じてください。

図 6. 輝度調整後画像

【補足】

各ストレッチの詳細は表 4をご参照ください。

表 4. STRETCHING 機能説明

項目名 説明

Linear(線形変換) 設定されたパーセンテージによる線形補間を行います。

Equalize(平坦化) 各ヒストグラムのビンに入る、ピクセルの数を平等にし、

ストレッチを行う。

Gaussian(ガウシアン) 入力データの平均値を画像の 127とし、第三標準偏差を

0と 255にし、残りのデータはガウシアンカーブに基づ

いてデータを割り振ります。

Square Root(平方根) インプットのヒストグラムに対して、平方根をとりそれ

に対して、線形変換を行う。

Logarithmic(対数) 低域の輝度を強調する非線形手法です。

Optimized Linear(最適化

線形)

線形補間に類似していますが、中間色、シャドウ、ハイ

ライトにより適切な補間を行います。

26

DATA MANAGER について

【目的】

Data Managerは読み込んだファイルを管理しています。

レイヤーマネージャでは、表示している画像の情報しか表示されませんが、データの詳

細情報を確認する時や、すでに読み込んだデータを別の表現(バンドのグレイスケール

表示や、RGBコンポジットの変更など)で表示する際にこのマネージャを使用します。

【説明】

レイヤーマネージャ内でファイルを右クリックし、「remove」を実行することにより、

ディスプレイから表示を削除しますが、Data Manager内にはデータが保持されていま

すので、再表示する際は Data Managerから行ってください。

【操作】

1. メニュー → File → Data Managerを選択してください。

2. Data Managerダイアログ → 「L5108035_ MTL_MultiSpectral」の[Band 4]

を右クリック → Load Grayscaleを選択してください。

27

図 7. グレイスケール表示

3. Band 4が表示され、レイヤーマネージャへ追加されていることを確認してくだ

さい。

【補足】

Data Managerの上部にあるそれぞれのツールに関しては、以下の表を参考にしてくだ

さい。

表 5. DATA MANGER の機能

アイコン 機能

データファイルを開く機能です。本機能はメニューの

Openと同じ機能です。

データマネージャの全てのファイルのバンド情報を一括

表示(+)/非表示(-)を行う機能です。

選択したファイルを閉じる機能です。

データマネージャにあるファイルを一括で閉じる機能で

す。

28

ピン/アンピンの機能は、ファイルを画面へと表示した際

に、データマネージャを閉じるか設定をする機能です。

左の上部のアイコンはピンが刺さっている状態を示して

おり、ファイルを画面に表示してもデータマネージャは

画面に表示されたままです。下部のアイコンはピンが外

れた状態を示しており、データマネージャは閉じる設定

となります。

選択したファイルを ArcMapへ読み込みます。

※ArcGISのライセンスが必要です

【補足】

Data Managerの File Informationの中で、「Data Type」とありますが、ENVIでは

9つのデータタイプをサポートしています。現在読み込まれているデータが、実数（浮

動小数点）、符号付もしくは符合無しの整数型かどうかを理解するのも、データ解析を

する上でとても重要になります（参照：表 6）。

表 6. ENVI データ型

ENVIデータタイプ サイズ（Byte） 値の範囲

Byte 1 0 ～ 255

Integer (signed) 2 -32768 ～ +32767

Unsigned Integer 2 0 ～ 65535

Long Integer 4 約 +/- 20億

Unsigned Long Integer 4 約 0 ～ 40億

Floating Point 4 +/- 10^38

Double Precision 8 +/- 10^308

Complex (floating point) 8 浮動小数点型の複素数

Complex (double precision) 16 倍精度型の複素数

29

カラーの変更

【目的】

前の項目で、表示した Band4のグレイスケールの画像に対して疑似カラーを付与しま

す。レイヤーマネージャに「L5108035_ MTL_MultiSpectral」の Band4が表示されて

いない場合は、Data Managerを使用してまず画像を表示してください。

【説明】

グレイスケールの画像には、カラーテーブルを割り当てることで、データの分布を一目

で確認することが可能です。疑似カラーを付与する機能として、「Change Color Table」

と「Raster Color Slices」のツールがあります。本実習では、「Change Color Table」

を使用し、グレイスケールの画像へ疑似カラーを付与します。

【操作】

1. レイヤーマネージャ → グレイスケール画像の

「L5108035_MTL_MultiSpectral」を右クリック → Change Color Table →

Rainbowを選択します。

2. カラーテーブルを選択すると、選択したカラーテーブルにより色づけされた画

像がディスプレイに表示されます。

30

図 8. BAND4 の擬似カラー表示

3. カラーテーブルの色合いなどを確認したい場合は、レイヤーマネージャ→ グレ

イスケールの「L5108035_ MTL_MultiSpectral」を右クリック → Change Color

Table → Moreを選択します。

図 9. カラーテーブルの編集ダイアログ

4. 「Rainbow」と表示されているプルダウンメニューから他のカラーテーブルを選

択することにより、異なるカラーでグレイスケールの画像を色づけすることが

可能です。

5. また、右側の Customタブにある、ラインの場所を変更することで、独自のカラ

ーテーブルを定義して表示することも可能です。

6. プルダウンメニューから「Rainbow」を選択して、元の状態に戻してください。

31

RGB コンポジット（RGB 合成表示）

【目的】

データ読み込み時にすでに RGBコンポジットの画像が表示されていますが、ここでは

Data Managerを使用して、任意のバンドに R（赤）、G（緑）、B（青）を割り当て

て、RGBの合成表示を行います。

【説明】

衛星は、光源(太陽)からの電磁波が地表面の物質を反射してセンサに戻ってくる強さ(電

磁波の強さ)を観測します。地表面の物質は、それぞれ違った反射の特徴があり、衛星

の各バンドは波長帯域が違う電磁波を取得することから、地表面の反射の特徴をとらえ

ることができます。これを利用し、RGBへ割り当てるバンドを変更することで、地表

面の特徴を一目で認識できるように表示します。

以下の図は、各波長帯における地表面の物質(植物、土、水)の電磁波の反射と放射の強

さを示しており、横軸は電磁波の波長を、縦軸は反射・放射の強度を示します。

図 10. 各波長帯における植物、土、水の電磁波の反射と放射の強さ

32

トゥルーカラー合成 → R：Band 3、G：Band 2、B：Band 1

フォールスカラー合成 → R：Band 4、G：Band 3、B：Band 2

ナチュラルカラー合成 → R：Band 7、G：Band 4、B：Band 2

【操作】

1. メインメニュー →File → Data Managerを選択します。

2. Data Managerダイアログ → [RGBに該当するBandを選択] → <Load RGB>

をクリックし、RGB表示を行います。

例）R：Band 4、G：Band 3、B：Band 2

3. 組み合わせが決まったら、「Load Data」ボタンをクリックして画像を表示して

ください。

図 11. DATA MANAGER - 画像情報の確認

33

【補足】

様々なツールにおいて、マルチスペクトルのデータは複雑に思われがちですが、バンド

が重なっている 3次元の立体データと考えれば理解しやすくなります。

この方法でデータを可視化するとマルチスペクトル画像が空間とスペクトルの 2種類

の情報が得られることが分かります。空間情報は 1つのバンドから得られる位置情報

（行と列）、一方スペクトル情報はバンドを重ねて串刺しにした 1つのピクセルを意味

します。

図 12. マルチスペクトル画像

画像の比較

ここでは、画像の比較方法について学習します。

レイヤーの透過

【目的】

一つの Viewに複数の画像を配置し、下の画像を透過し、比較を行います。

34

【説明】

画像をレイヤーとして保持している ENVI5.4では、下レイヤーを透過させ、二枚の画

像を比較することが可能です。

【操作】

1. ツールバー → <Portal>をクリックし、ディスプレイ内にポータルウィンド

ウが表示されていることを確認してください。

図 13. レイヤーの透過

2. ツールバー → <Transparency>のバーを移動し、レ

イヤーの透過度を変更し、データを比較してください。

3. 画像内のポータルウィンドウの×マークでポータルを閉じてください。

図 14. ポータルウィンドウ

35

複数のビューと画像のリンク

【目的】

新しい ENVIのインターフェースでは、複数のビューを用いて同時に画像を表示し、

リンクすることができます。画像をリンクさせることで、表示しているデータを効率的

に比較します。

【説明】

Link Viewsを使用し、画像をリンクさせます。

【操作】

1. メニュー → Views → Create New View を選択し、画像の表示エリアが二つ

に分割されたことを確認してください。

2. レイヤーマネージャ → 新しく作成された Viewをクリックしてください。

3. Data Manager → Band4を右クリック → Load Grayscaleを選択してくださ

い。

図 15.画像の表示

36

4. 新しく作成された Viewの[Overview]へチェックを入れ、画像全体も確認してく

ださい。

図 16.複数のビューの表示

5. View → Link Views を選択し、表示した二枚の画像のリンクを行います。

6. Link Viewsダイアログ → <Link ALL> → <OK> をクリックし、リンクを実

行します。

図 17. リンクの作成

7. リンクした画像にパンツールなどを使用し、全体を比較してください。

37

8. グレイスケール画像に擬似カラーを割り振る場合は、レイヤーマネージャ →

新しく作成したビュー内の「L5108035_ MTL_MultiSpectral」を右クリック →

Change Color Table → Rainbowを選択することで色づけすることが可能で

す。

図 18. マルチビューでの画像の比較

【補足】

ピクセルポジションを利用しリンクを行う場合は、Link Viewsダイアログの Pixel

Linkを選択してください。リンクした Viewは、ズームイン・アウトが自動的に連動

しますが、連動しない設定を行う場合は、Link Viewsダイアログの該当の Viewを右

クリックし、サブメニューにある Zoom Linkメニューを選択し、チェックを解除して

ください。

画像を閉じる

【目的】

表示されている画像や、複数表示している Viewを閉じます。

【説明】

表示している画像を閉じ、必要がなくなった Viewを閉じることが出来ます。

【操作】

38

1. レイヤーマネージャ →二つ目の Viewのグレイスケール画像を右クリック →

Removeをクリックし、画像の表示を閉じてください。

図 19. VIEW からの表示を削除

2. レイヤーマネージャ → 二つ目の Viewを右クリック → Remove Viewをクリ

ックし、View を閉じてください。

図 20. VIEW の削除

3. 同じ要領で、表示している画像等をすべて削除してください。

【補足】

Data Manager内にはデータが存在します。必要のないファイルを閉じる場合は、Data

Managerから該当ファイルを右クリック → Close Fileを選択してください。

39

画像の解析

ここからは画像解析の基本的な処理を学習します。

データの反射率への変換方法

【目的】

衛星画像データのキャリブレーションについて学習します。

【説明】

一般的に配布されている衛星データは、デジタルナンバーであるため、そのデジタルナ

ンバーから実際の観測値に変換をする必要があります。このデジタルナンバーから観測

値に変換する作業はキャリブレーションと呼ばれます。衛星のデータ処理施設では、実

際の地上での観測値と衛星からの観測値が一致するように、常に最新の変換係数を提供

しています。この変換係数を使用することで、デジタルナンバーを大気圏の放射輝度や

反射率に変換することが可能です。ENVIの Radiometric Calibrationでは、以下表の

システムキャリブレーションを行うことができます。また ENVI+IDLを使用すること

で、ユーザ独自のキャリブレーションを ENVIに追加することも可能です。

表 7. RADIOMETRIC CALIBRATION 対応センサ

衛星/センサ名 ファイルオープン時に使用するファイル

Landsat TM, ETM+, Landsat-8

OLI/TIRS

*_MTL.txt, *WO.txt, *.met

ALOS AVNIR-2, PRISM Level-2B data HDR*.txt

GeoEye-1 *.til

IKONOS metadata.txt

QuickBird *.til

40

WorldView *.til

OrbView-3 *.pvl

Disaster Monitoring Constellation

(DMC) DIMAP

*.dim

Pleiades Primary, Ortho (singleまたは

mosaic)

DIM*.xml

SPOT DIMAP METADATA.DIM

SSOT DIMAP METADATA.DIM

RapidEye Level-1B

(NITF/NSIFのライセンスが必要です)

*_metadata.xml

EO-1 ALI *_HDF.L1G, *_MTL.L1G

EO-1 Hyperion *.L1R

ResourceSat-2 *.h5

AlSat-2A .dim

KOMPSAT-3 *_aux.xml

Gaofen-1 *.xml

Ziyuan-1-02C *.xml

Ziyuan-3A *.xml

41

【操作】

1. ツールボックス → 検索フィールドへ「radio」と入力してください →

Radiometric Calibrationを選択し、起動させてください。

2. ファイル選択ダイアログで、「L5108035_03520000413_MTL_MultiSpectral」

を選択 → <Spatial Subset>をクリックしてください。

図 21. 使用ファイルの選択ウィンドウ

3. Spatial Subsetダイアログでは、画像の処理範囲を設定します。以下のパラメ

ータを入力し、<OK>をクリックしてください。

Columns: 2162 to 5316 Rows: 4062 to 6396

図 22. サブセット設定ウィンドウ

42

4. Radiometric Calibrationダイアログが表示されます。キャリブレーションに必

要なパラメータは、メタデータから自動的に取り込まれます。以下の情報をダ

イアログに設定し、<OK>をクリックしてください。出力ファイル名は<…>ボ

タンをクリックし、出力ファイルダイアログで入力してください。

Calibration Type: Reflectance

Output Interleave: BSQ

Output Data Type: Float

Scale Factor: 1.0

出力ファイル名: yamanashi_ref.dat

図 23. パラメータ設定ウィンドウ

5. 処理終了後、レイヤーマネージャへ「yamanashi_ref.dat」が追加されているこ

とを確認してください。

6. 他の画像のチェックを外し、「yamanashi_ref.dat」のみを表示し、ENVIのメ

ニューバーの Display → Profiles → Spectral より各ピクセルのスペクトル情

報を確認してください。

43

図 24. 反射率スペクトルの確認

【補足】

反射率は、0から 1の範囲で地表面からの光の反射の強さを表します。

大気補正

【目的】

大気補正の処理について学習します。

【説明】

衛星センサは大気を通して地表を観測しているため、大気中の水蒸気や細かい粒子の影

響を受けています。衛星画像データを定量的に解析するためには、この大気効果を除去

して真の地表反射率を求めることが必要です。ここでは、ENVIの標準機能に含まれて

いる散乱や、もやの影響を除去する「Dark Subtraction」という手法を使用し、大気の

影響を簡易的に除去する補正を行います。

44

【操作】

1. ツールボックス → 検索フィールドへ「dark」と入力してください → Dark

Subtractionを選択し、起動させてください。

2. ファイルの選択ダイアログでは、「yamanashi_ref.dat」を選択してください。

Dark Subtractionのパラメータ設定ウィンドウでは、[Band Minimum]へチェ

ックを入れ、出力ファイル入力後、<OK>をクリックしてください。出力ファイ

ル名は<選択>をクリックして出力ファイル名ダイアログで入力してください。

Subtraction Method: Band Minimum

Output Result to: File

Enter Output Filename: yamanashi_dark.dat

図 25. パラメータ設定ウィンドウ

3. 処理終了後、レイヤーマネージャへ「yamanashi_dark.dat」が追加されている

ことを確認してください。

4. 処理前の画像「yamanashi_ref.dat」と大気補正後の画像「yamanashi_dark.dat」

のスペクトルの違いを確認します。

5. 「yamanashi_ref.dat」で開いた Spectral Profileの Options → Additional

Profiles → Add Fileで「yamanashi_dark.dat」を選択してください。

45

6. 植生上で、マウスをクリックしてください。大気補正前後の二枚の画像のスペ

クトルを表示してください。

図 26. 画像間の植生スペクトルの比較

7. 次に、キーボードの「Shift」キーを押下し、市街地のエリアをクリックしてくだ

さい。市街地のスペクトルが植生のスペクトル上に追加されます。

図 27. 物質間のスペクトルの比較

8. スペクトルの確認が終わりましたら、全て画像ウィンドウを閉じてください。

【補足】

ENVIに標準機能に含まれる、キャリブレーションや大気補正のツールは ENVIツール

ボックスの「Radiometric Correction」フォルダに含まれます。標準機能の大気補正ツ

46

ールは、Dark Subtraction、Flat Field、Empirical Line、Internal Average Reflectance

があります。一般的に大気補正は、研究所やフィールドより得られたグランドトルース

のスペクトルデータに基づいて計算されます。

また、ENVIのオプションモジュールとして Atomospheric Correction Modules

(FLAASH) というMODTRAN(放射伝達計算コード)ベースの大気補正ツールが提供さ

れています。FLAASH では、画像データから大気中の水蒸気やエアロゾル量を推定し、

各ピクセルにおけるスペクトルの大気の影響を除去するため、グランドトルースのスペ

クトルデータを必要としません。さらに、このオプションモジュールでは、簡易的に実

行できる QUAC という機能も使用でき、前処理のキャリブレーションを行うことなく、

大気補正を行っていただけます。

2D SCATTER PLOT

【目的】

画像処理の演習を始める前に、使用する画像への理解を深めるため、相関図(2D Scatter

plot)を使用し、データ分布を確認します。

【説明】

X軸に配置したバンドと Y軸に配置したバンドのオーバーラップした値をプロット表

示します。プロットされた値から ROIを作成することもできます。

ROIは関心領域と言い、分類を行う際のトレーニングデータとして使用されます。

【操作】

1. データマネージャから「yamanashi_dark.dat」をトゥルーカラーで表示して、

メニュー → Display → 2D Scatter Plotを選択し、起動させてください。

2. X軸のスライダバーに Band3、Y軸に Band4を選択してください。

3. [Toggle Density Slice]ボタン を有効にします。

47

図 28. 2D SCATTER PLOT ウィンドウ

4. マウスの中央ボタンをクリックしながら、2D Scatter Plot内を移動したりホイ

ールを回すと、プロット内の表示位置やズームを変更できます。

5. マウスの左クリックを押しながら、画像内を移動してください。該当する値が

2D Scatter Plot内で反応していることを確認してください。

6. 2D Scatter Plotの任意の範囲を囲むことで、ROIの Classを作成することがで

きます。Add Class ボタンで Classを追加することができます。

図 29. 2D SCATTER PLOT での ROI の表示

7. 植生、水域、市街地のエリアに ROIを作成してください。

48

8. 画像上で、右クリック→ Cursor Mode → Region of Interest とすると、画像内

で選択したポリゴンとバンド相関が同様のポイントを ROIのクラスとして定義

することもできます。

9. File → Export All Classes to ROIsをクリックしてください。

10. レイヤーマネージャの画像レイヤの配下に「Region of Interest」が出力されてい

ることを確認してください。

【補足】

上記処理の後、ツールボックス内の Supervised Classificationを実行すると、ROIに

基づく分類もできます。

ワークフロー形式の分類処理では、シェープファイルの教師を使用するため、上記の手

順で作成した ROIを使用する場合は、一度 ROIからシェープファイルへ変換を行って

ください。ツールバーから ROIツールを開き、File → Export → Export to Shapefile

を選択してください。

BAND MATH

【目的】

バンド間演算について学習します。バンド間演算はとても単純な機能ですが、一般的に

知られている数式や係数を与えることで、NDVI（植生指標）など、リモートセンシン

グ画像を解析する上で便利な解析結果を求めることが可能です。

【説明】

衛星画像の基本処理としてバンド間演算処理があります。複数のバンド間で和・差・積・

商という演算処理を行います。演算対象は、同じ（x,y）ピクセル座標の DN値に対し

て行います。

ここでは、以下の式を利用し、バンド間演算にて、NDVI(植生指標)の算出を行います。

NDVI＝（近赤外線画像－赤波長帯画像）／（近赤外線画像＋赤波長帯画像）

49

【操作】

1. ツールボックス → 検索フィールドへ「band」と入力してください → Band

Mathを選択し、起動させてください。

2. Band Mathダイアログが表示されます。Enter an expressionへ以下の式を入力

→ <Add to List>をクリック → <OK>をクリックしてください。

Enter an expression: (float(b4) - b3)/(b4 + b3)

図 30. 演算式の入力ダイアログ

3. Variable to Bands Pairingsダイアログが表示されます。変数、B3とB4にどの

ファイルのバンドを使用するか設定を行います。

4. Variable used in expressionフィールドの B3 に「yamanashi_dark.dat」の

Band3を選択してください。

5. Variable used in expressionフィールドの B4 に「yamanashi_dark.dat」の

Band4 を選択してください。

6. Output Result toを「File」にし、ファイル名を「yamanashi_ndvi.dat」に設定

し、「OK」ボタンをクリックして処理を実行してください。

50

図 31. パラメータ設定ダイアログ

7. 処理終了後、レイヤーマネージャへ「yamanashi_ndvi.dat」画像が追加されて

いるか確認してください。

8. Cursor Valueを使用し、結果を確認します。メニューの Display → Cursor

Valueを起動してください。

9. Cursor Valueウィンドウに表示されている「yamanashi_ndvi.dat」の値を確認

します。NDVIは植生の分布状況や、活性度を示す指標で、-1から1の範囲で表

されます。植生の反応が高い場合は 1に近く、低い場合は-1に近い値となりま

す。

51

図 32. NDVI 算出結果画像

10. レイヤーマネージャから、「yamanashi_ndvi.dat」を削除してください。

【補足】

本処理では、基本処理演習のため、算出は手動で行いましたが、ENVIにはツールボッ

クスの Spectral → Vegetationフォルダ内に簡単に NDVIを算出するツールが用意さ

れています。

52

教師付き分類

【目的】

ここでは、教師付き分類を行います。

【説明】

ENVIでは、教師付き、教師なし分類を行うためのワークフローが用意されています。

【操作】

1. ツールボックス → 検索フィールドへ「class」と入力してください →

Classification Workflow を選択し、起動させてください。

2. File Selectionダイアログが表示されます。<Browse>をクリック →

「yamanashi_dark.dat」を選択 → <OK>をクリックしてください。File

Selectionダイアログの<Next>をクリックし、次の手順へと進んでください。

3. Classification Typeダイアログでは、[Use Training Data]を選択してください。

No Training Dataは教師なし分類を実施します。

図 33. CLASSIFICATION ワークフロー

4. Define Training Dataダイアログでは、ポリゴンを使用してトレーニングデー

タを作成します。ツールバーの Polygon Annotationツールが選択されているこ

53

とを確認してください。veg (植生)、city (街)、snow (雪)、soil (土壌)、water

(水域)のトレーニングデータを画像から取得してください。

プロパティでは、トレーニングデータの色の指定と名前の変更が行えます。

トレーニングデータの作成: ポリゴン ROIを作成します。クリックで頂点を作

成し、ポリゴンを確定する際は、右クリックのメニューから Complete and

Accept Polygonを選択してください。

各クラスのトレーニングデータを取得したら、Previewウィンドウにチェック

を入れてみてください。分類処理の結果を一部表示できます。

一通りトレーニングデータを取得できたら Nextをクリックします。

図 34. トレーニングデータの作成

5. Refine Resultsダイアログでは、ノイズ除去を行います。スムージングの値とア

グリゲーションの値を調整し、ノイズのように細かく分類された箇所が無くな

るように調整してください。[Preview]へチェックを入れることで、処理の結果

をその場で確認することが可能です。調整が終了しましたら、<Next>をクリッ

クしてください。

54

図 35. ノイズ除去ウィンドウ

6. Save Resultダイアログでは、処理結果のラスタ及びベクタデータの出力先を指

定します。チェックがついているものは出力されます。

出力先と出力ファイル名を確認後、<Finish>をクリックしてください。

Export Classification Image:

C:\training\output\yamanashi_dark_class.dat

Export Classification Vectors:

C:\training\output\yamanashi_dark_vectors.shp

7. レイヤーマネージャに「yamanashi_dark_vectors.shp」と

「yamanashi_dark_class.dat」が追加されていることを確認してください。

分類結果の確認

【目的】

教師付き分類の結果を確認します。

【説明】

55

ベクタデータ、ラスタデータが出力され、それぞれの解析結果を確認します。

【操作】

1. 出力されたベクタデータの属性を確認します。レイヤーマネージャの

「yamanashi_dark_vectors.shp」を右クリック → View/Edit Attributesをク

リックしてください。各分類結果の、属性と面積を確認できます。

図 36. ATTRIBUTE VIEWER ウィンドウ

2. 次にラスタデータを比較します。処理結果の「yamanashi_dark_class.dat」が

Viewの一番上のレイヤーになるように移動してください。

3. その下のレイヤーに「yamanashi_dark.dat」を移動してください。

4. ツールバー → <Portal>をクリックし、元の画像「yamanashi_dark.dat」と

分類結果の「yamanashi_dark_class.dat」を比較し、結果を確認してください。

5. 結果の比較が終了しましたら、ポータルを閉じてください。

6. ラスタデータを使用し、分類結果画像の統計を確認します。

7. ツールボックス → 検索フィールドへ「statistics」と入力してください → Class

Statistics を選択し、起動させてください。

8. Classification Input Fileダイアログでは、「yamanashi_dark_class.dat」を選

択し、<OK>をクリックしてください。

56

図 37. CLASSIFICATION 結果画像の選択

9. Statistics Input File では、「yamanashi_dark.dat」を選択 → <OK>をクリッ

クしてください。

10. 統計を算出するクラスを選択します。植生から水域まで Shiftキーを押下しなが

ら選択し、<OK>をクリックしてください。

図 38. CLASS の選択

11. Compute Statistics Parameter ウィンドウが表示されます。[Histograms]へチ

ェックを入れ、<OK>をクリックしてください。

57

図 39.パラメータ設定ウィンドウ

12. 分類結果の統計が出力されます。

図 40. CLASS STATISTICS 結果

58

【補足】

ArcGISが同じマシンにインストールされている場合は、Data Managerにある、「Open

Selected Files in ArcGIS 」ボタンをクリックすることで、シェープファイルなど

のデータを簡単に ArcGISへ移動することができます。

画像の保存

ここでは ENVIの画像保存方法について学習します。

【目的】

分類処理結果を TIFFファイルへ保存します。

【操作】

1. メニュー → File → Save As → Save As…(ENVI, NITF, TIFF, DTED)を選

択してください。

2. Select Input Fileダイアログ → 「yamanashi_dark_class.dat」を選択 →

<OK>をクリックしてください。

3. Save File As Parameters でファイル形式を[TIFF] → 出力ファイル名に

「yamanashi_class_result.tif」を設定 → <OK>をクリックしてください。

図 41. 出力ファイル設定

4. 出力ファイルがレイヤーマネージャへ追加されたことを確認してください。

59

【補足】

ArcGIS Geodatabase へ保存する場合は、File → Save to Geodatabaseから行ってく

ださい。64bitOSをご利用の方で、ArcGISとの連携、Geodatabaseの保存を行う場合

は、ENVIの 32bitバージョンをご利用ください。

メニューバーの Save As には、ASCII形式などへの保存メニューもあります。

差分抽出

【目的】

二時期の画像から差分抽出を行う方法について学習します。

【説明】

1992年 4月に取得されたデータと 2000年 4月に取得されたデータを使用し、二時期

のデータの差分を抽出いたします。植生の変化へ焦点をおき、解析結果を確認してくだ

さい。

【使用データ】

本演習では、以下のファイルを使用します。2000年 4月のデータに関しては、本演習

以前に使用したデータと同じものです。長野県松本市周辺に範囲を限定し、ENVIフォ

ーマットで保存しています。

1992年 4月 23日撮影 Landsat TMデータ：

C:\training\GettingStarted_ENVI5\1992April\1992April.dat

2000年 4月 13日撮影 Landsat TMデータ：

C:\training\GettingStarted_ENVI5\2000April\2000April.dat

60

【操作】

1. 1992April.datと 2000April.datのデータを開いてください。

2. ツールボックス → 検索フィールドへ「image」と入力してください → Image

Change Workflow を選択し、起動してください。

3. ファイルの選択ダイアログでは、Time 1 Fileへ「1992April.dat」を選択し、

Time 2 Fileへ「2000April.dat」を選択してください。

図 42. ファイル選択ダイアログ

4. Image Registrationダイアログでは、二枚の画像の位置合わせを行います。

以下のようにパラメータを変更し、<Next>をクリックしてください。

Matching Band: Band4

Requested Number of Tie Points: 60

Search Windows Size: 255

Maximum Allowable Error Per Tie Points: 0.8

Warping Method: Polynomial

61

図 43. IMAGE REGISTRATION ダイアログ

5. 次のダイアログでは、[Image Difference]へチェックを入れ、<Next>をクリッ

クしてください。

6. Image Differenceダイアログでは、[Difference of Input Band]へチェックを入

れ、Select Input Bandへ[Band4]を選択してください。

図 44. 差分抽出パラメータ設定

7. 手順 6と同ダイアログ内の Advancedタブをクリックしてください。

[Radiometric Normalization ]へチェックを入れ、<Next>をクリックしてくだ

62

さい。このオプションは、二枚の画像の取得時の放射の違い、例えば大気の差

異及び照度の差異の影響を減少します。

図 45. ADVANCED 設定ダイアログ

8. Thresholding or Exportダイアログでは、[Apply Thresholding]へチェックを入

れ、<Next>をクリックしてください。

9. Change Thresholdingダイアログでは、[Preview]へチェックを入れ、増減を確

認してください。出力は減少分のみですので、以下パラメータを設定し、

<Next>クリックしてください。

Select Change of Interest: Decrease Only

Select Auto-Thresholding Method: Otsu’s

63

図 46. 抽出閾値設定ダイアログ

10. Cleanupダイアログでは、[Preview]へチェックを入れ、抽出結果の詳細をどれ

くらい保持するかを決定します。以下の値で<Next>をクリックしてください。

Enable Smoothing: 5

Aggregate Minimum Size: 20

11. Exportダイアログでは、処理結果のラスタ及びベクタデータの出力先を指定し

ます。チェックがついているものは出力されます。

出力先と出力ファイル名を確認後、<Finish>をクリックしてください。

Export Change Class Image:

C:¥training¥output¥1992April_change.dat

Export Change Class Vectors:

C:¥training¥output¥1992April_change.shp

12. レイヤーマネージャへ出力ファイルが追加されていることを確認してくださ

い。

64

【補足】

差分抽出の解析手法を選択する際、Difference of Feature Indexにある、各処理手法に

ついて以下の表で説明します。

※各処理の計算式はヘルプに記載されています。

表 8. 差分抽出法

手法名 処理概要

Vegetation Index (NDVI) 植生指標：植生の有無・多少・活性度を示

す指標です。

Water Index (NDWI) 水域指標：水域に対応する指標です。値が

高いほど湿潤を表します。

Built-up Index (NDBI) 都市化指標：開発された土地（Built-up

Area）を表し、都市化や地域の土地の開発

状況を示す指標です。グレイスケール画像

が出力され、Built-up Areaは値が高く表

示されます。

Burn Index 熱傷指標：熱傷の部位、広さ、状態（深度

等）を示す指標です。

差分抽出結果の確認

【操作】

1. レイヤーマネージャにある「1992April_change.dat」の Classesの[Big Decrease]

のみチェックします。Transparencyで透過させる方法などをご利用ください。

65

図 47. 出力ラスタデータの確認

2. 全体を通して、変化のあったエリアを確認してください。

3. 該当エリアの「1992April.dat」と「2000April.dat」のスペクトルの比較を行い、

植生の反射が大きく違うことを確認してください。二時期の間に植生から建物

や道路に変わったことを確認することができます。

図 48. スペクトルプロファイルの確認

66

ENVI の拡張 ENVI+IDL

ENVIは IDLという言語で作成されており、IDLを使用することで、ENVIへの機能

拡張を自身で行うことが出来る自由度の高いソフトウェアです。本章では、ENVI+IDL

の簡単な例と実際に作成され当社のホームページ上で公開されているツールを紹介し

ます。

拡張機能作成の流れ

以下に機能拡張時の基本的な流れを記載します。説明はこの順に沿って行います。

ENVI+IDL を起動

ENVI＋IDLの起動方法を以下へ示します。

WINDOWS

Windowsのスタートメニューから ENVIを選択して下さい。

スタート → すべてのプログラム → ENVI 5.4 → 64bit → ENVI+IDL

コンパイル (SAVE形式)

ENVI+IDLを起動

コーディング

フォルダへ配置

67

MACINTOSH

ENVI+IDLのアイコンをダブルクリックして下さい。

LINUX

シェルプロンプト上で enviと入力して下さい。

% envi

※Linuxの場合、ENVI+IDLのライセンスをお持ちでない場合は、シェルプロンプト

で”envi”と入力すると ENVI Runtimeが起動します。

図 49. IDL ワークベンチ

コーディング

【説明】

ENVI+IDLですが、ファイルの取り扱いや、ENVIのウィンドウへのアクセス、解析

機能に関しては ENVIで使用できるルーチンが用意されています。解析などの関数に

関しては、IDLのルーチンを使用していただけます。

68

※ENVIが独自に持っている拡張機能ルーチンは ENVIのオンラインヘルプに記載さ

れています。IDLのプログラミング詳細に関しては、Getting Started with IDLをご参

照ください。

・コンパイルオプション

ENVIのプログラム作成時にはコンパイルオプションを追加してください。IDLの

みを起動している場合(ENVIを起動していない状態)は、このオプションをつけない

とコンパイルエラーとなります。

コンパイルオプション： COMPILE_OPT idl2

・IDL から ENVI の起動

IDLのみを起動していて、ENVI+IDLを起動させたい場合は以下のコマンドをコン

ソールへ入力してください。

IDL> e=envi()

【操作】

以下のコードを IDLのエディタへ入力、保存してください。その後、コンパイル→実

行を行い、動作を確認してください。

※コードの左側にある数字は、行番号を示していますので、エディタへは入力しないで

ください。

【補足】

ENVI+IDLでは、本バージョンよりオブジェクト指向プログラミングを提供していま

す。

・プログラムの概要

[画像の読み込み] → [教師なし分類(IsoData)を実行] → [結果画像の保存] →

[ENVIへの表示]を行います。

69

1 PRO getting_sample_2

2 ; コンパイルオプションの設定

3 COMPILE_OPT IDL2

4

5 ; 現在の ENVIのセッションを指定

6 e = ENVI(/CURRENT)

7

8 ;ファイル選択ウィンドウを使用しファイルを選択、画像を読み込み

9 inFile = DIALOG_PICKFILE(PATH='C:¥Training¥GettingStarted_ENVI5',$

10 TITLE='Please select input file', /MUST_EXIST)

11 Raster = e.OpenRaster(inFile)

12

13 ;処理する ENVITaskの指定（教師なし分類 ISODATA）

14 Task = ENVITask('ISODATAClassification')

15 ;Taskの処理パラメータ

16 Task.Input_Raster = Raster

17 Task.Number_Of_Classes = 5

18 Task.ITERATIONS = 5

19 Task.change_threshold_percent = 0.5

20 ;出力ファイルの保存先指定

21 Task.Output_Raster_URI = DIALOG_PICKFILE(PATH= $

22 'C:¥Training¥Output', TITLE='Please select output file')

23

24 ;Task処理の実行

25 Task.Execute, error = ERR

26

27 ;データマネージャへ追加

28 DataColl = e.Data

29 DataColl.Add, Task.Output_Raster

30

31 ;ディスプレイを設定して表示

32 iso = Task.Output_Raster

33 view1 = e.GetView()

34 layer1 = view1.CreateLayer(Raster, BANDS=[2,1,0])

35 view2 = e.createView()

36 layer2 = view2.CreateLayer(iso)

37 ;二つの Viewをリンクする

38 view1.GeoLink, /LINK_ALL, /ZOOM_LINK

39 END

70

9行目 DIALOG_PICKFILE ファイル操作の代表的な関数です。ファイルを選択する

ためのダイアログを表示し、対話的にファイルを指定す

るための関数です。

11行目 OpenRaster ENVIのルーチンで、ファイルを開く（ラスタオブジェ

クトを作成する）メソッドです。ENVIの標準ファイル

以外の衛星フォーマットでも、EXTERNAL_TYPEキ

ーワードで読み込むことが可能です。

14行目 ENVITASK ENVITASK関数はENVI処理のタスク名を添えてオブ

ジェクト参照を返します。返されたオブジェクト参照を

使用し、入出力データを指定、プロパティを変更、メソ

ッドを呼び出したりすることでパラメータを設定しタ

スクを実行します。

21行目

Task.Output_Raster_URI

ファイル出力パスを指定します。指定しない場合は、

Temporary Directoryに一時ファイルを作成します。

25行目 Task.Execute ENVITASKで指定したタスクの処理をExecuteメソッ

ドで実行します。ERRORキーワード(任意)では、右辺

にエラーメッセージを格納する変数を設定し、エラーが

発生した場合は、格納されたエラーメッセージがコンソ

ールへ出力されます。

28行目 e.Data

29行目 DataColl.Add

ENVIのデータマネージャで利用可能なデータオブジ

ェクトコレクションへの参照を取得します。

OpenRasterにより開かれたラスタはデータマネージ

ャに自動的に追加されますが、ENVITASKで生成され

る出力はデータマネージャに追加されませんので、Add

メソッドを用いて、処理で出力されたファイルのオブジ

ェクト参照(Task.Output_Raster)を指定し、データを

データマネージャに追加します。

33行目 GetView ENVIのディスプレイの Viewを指定します。

34行目 CreateLayer Viewへレイヤーを作成します。

35行目 CreateView Viewを新規作成し、ディスプレイを分割します。

38行目 GeoLink Viewをリンクさせます。

71

コンパイル (SAVE 形式)

【説明】

ENVI+IDLの状態では、コンパイルと実行を行いますが、作成ツール配布先のユーザ

環境では完全に ENVIの一部として実行させるため、SAVEファイル形式にコンパイ

ルします。SAVEファイルはバイナリー化された実行形式のファイルです。基本は IDL

と変わりませんが、ENVIのルーチンが含まれている場合は、IDLでの SAVEファイ

ル作成方法と少し違いますので、コンパイル方法を記載します。

【操作】

1. IDLDE（IDL 開発環境）をリセットし、メモリ上をクリアな状態にしてくださ

い。

IDL> .RESET_SESSION

2. カレントディレクトリを以下のディレクトリに指定してください。

C:\Training\GettingStarted_ENVI5

3. 作成したプログラムを全てコンパイルしてください。

IDL> .compile getting_sample_2.pro

4. RESOLVE_ALLコマンドを実行し、メインプログラムからコールされるサブル

ーチン(関数/プロシージャ)を強制的にコンパイルします。ここでは、ENVIのル

ーチンがエラーとなってしまいますので、エラーが発生しても続けてコンパイ

ルするように、「SKIP_ROUTINE」と「CONTINUE_ON_ERROR」を追加し

ます。

IDL> RESOLVE_ALL, SKIP_ROUTINE='envi', /CONTINUE_ON_ERROR

5. SAVEプロシージャを使用し、.savファイルを作成します。この時、.proで使用

しているファイル名と同じファイル名を付与してください。

IDL> SAVE, /ROUTINE, FILENAME='getting_sample_2.sav'

72

フォルダへ配置

【説明】

プログラムを SAVE形式のファイルへ出力後、SAVEファイルを以下のいずれかのフ

ォルダへ配置してください。デフォルトの設定では、インストールディレクトリの

extensionsディレクトリへ保存してください。

1. インストールディレクトリの extensions ディレクトリへ作成した SAVを保存

2. Preferences設定で指定した拡張ファイルディレクトリ

3. ENVI_EXTENSIONS環境変数で設定したディレクトリ

配置後、ENVIを起動、または再起動し、Tool Boxの Extensionsフォルダへ機能が追

加されていることを確認してください。

拡張機能の紹介

Exelis VISのホームページでは、Extensions Libraryがあり、各国のユーザ様が作成

された拡張機能が登録されています。例として、ENVI5に対応した機能のいくつかの

プログラムをご紹介いたします。

1. ENVI Program Generator： バッチ処理を実現する機能です。処理を行うデータ

と各処理を選択し、一括して処理を行うことが可能です。

73

図 50. PROGRAM GENERATOR

2. Google Maps Link： 表示している画像エリア該当する Google Mapを表示しま

す。リンクされていることもあり、画像の拡大、縮小、表示範囲の移動にも連携

して動作します。

図 51. GOOGLE MAP LINKS

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APPENDIX A: INTERLEAVE について

Interleaveとはマルチバンド画像のデータの保存法を表しています。Interleaveには、

Band Sequential (BSQ)、Band Interleaved by Line (BIL)、Band Interleaved by Pixel (BIP)

の 3種類あります。図 52のようにマルチバンドを箱のように想定しても、コンピュー

タのメモリでの画像は連続するバイトの列です。格納法は、マルチバンド画像ではこの

バイト列がどのようにメモリ内で配列しているかを示しています。

BSQの画像では、バイト列はバンド毎に全体画像が連続的に配置されています。よっ

て、画像のバンドはメモリ上では隣同士に存在することになり、空間データの読み込み

が高速になります。BSQとは逆に BIPでは、スペクトル情報が隣接してメモリに保存

されています。BIPではスペクトル情報へのアクセスは高速になりますが、空間情報へ

のアクセスは遅くなります。 BILは 2つの格納法の中間を取ります。図 52のダイア

グラムを参照してください。

76

図 52： INTERLEAVE（BSQ、BIL、BIP）

77

APPENDIX B: 分類法の特徴

78

79

APPENDIX C: 幾何補正

画像処理の基本となる、幾何補正のツールをご紹介します。二枚の画像を比較する場合

など、微妙なズレが発生する場合がありますが、本処理を行うことで、画像をマッチン

グさせることが可能です。

ENVI5では、Image Registration(幾何補正)の機能がワークフロー形式で提供されてお

り、自動でタイポイントを作成することができます。

本 Appendixでは、差分抽出の章で使用した二枚の画像を使用し、操作説明を行います。

【操作】

1. ツールボックス → 検索フィールドへ「regi」と入力してください → Image

Registration Workflowを選択し、起動させてください。

2. ファイルの選択ダイアログでは、Base Image Fileへ

「yamanashi_1996_dark.img」を選択し、Warp Image Fileへ

「yamanashi_dark.dat」を選択してください。

3. Tie Points Generationダイアログでは、各パラメータを設定します。以下のパ

ラメータを設定し、<Next>をクリックしてください。

Maximum Allowable Error Per Tie Point: 0.8

80

図 53. タイポイント生成パラメータ設定ダイアログ

※Seed Tie Pointsタブでは手動でSeed Point(基準となるポイント)を作成する

こともできます。自動でのタイポイントがうまくいかない場合は、Seed Tie

Pointを作成することもできます。

4. このステップでは、生成されたタイポイントの確認を行います。「Show Table」

ボタンをクリックし、RMSエラーを確認してください。設定したエラー値より

値が高いポイントは取得されません。

「Switch To Warp」ボタンで、画像を切り替えてタイポイントの確認後、

<Next>をクリックしてください。

81

図 54. タイポイントの確認

5. Exportダイアログでは、処理結果のラスタ画像及びタイポイントのテキストデ

ータの出力先を指定します。チェックがついているものは出力されます。

出力先と出力名を確認後、<Finish>をクリックしてください。

Export Warp Image:

C:¥training¥output¥yamanashi_dark_warp.dat

Export Tie Pointes to ASCII:

C:¥training¥output¥yamanashi_dark_1996_tie.pts

6. レイヤーマネージャへファイルが出力されたことを確認してください。

82

APPENDIX D: フリーデータ入手先

米国政府や各国から提供されているデータアーカイブの取得先をご紹介します。

※注意事項※

本 Appendixはデータ取得先の情報をご提供する事を目的としており、データのダウン

ロード、使用については各サイトの指示に従ってください。

米国

USGS Earth Resources Observation and Science (EROS)センターをはじめ、米国政府

機関から提供されている、Landsatや航空写真など、様々なデータが提供されています。

USGS Landsat アーカイブ：

http://glovis.usgs.gov/

詳細：Various satellite and land characteristics datasets including the free Landsat archive

航空写真や衛星データなど様々なデータ：

http://seamless.usgs.gov/

詳細：Free aerial photography, DEM, and various satellite datasets including the free

Landsat archive

オルソ航空写真や DRG topographic map などのデータ：

http://seamless.usgs.gov/

詳細：Home of the “National Map”. Free aerial orthoimagery, Landsat mosaic, DRG

topographic map, and DEM data

航空写真や DEM：

http://earthexplorer.usgs.gov/

詳細：Free aerial photography, DEM, and various satellite datasets including the free

Landsat archive

83

DEM や DLG(Digital Line Graph)、LULC(Land Use/Land Cover)データ：

http://edc2.usgs.gov/geodata/index.php/

1km 解像度 DEM データ：

http://eros.usgs.gov/Find_Data/Products_and_Data_Available/gtopo30_info/

ハザードデータ配布システム(HDDS)：

http://hdds.usgs.gov/hdds/

様々なラスタおよびベクタ地理データセット：

http://www.geodata.gov/

詳細：A wide variety of raster and vector geospatial datasets

夜間の光源観測データなど DMSP データ：

http://www.ngdc.noaa.gov/dmsp/download.html/

詳細： DMSPは防衛気象衛星プログラムです。

様々な衛星データ、DEM データセット、Landsat アーカイブ：

http://glcf.umiacs.umd.edu/data/

詳細：Various satellite and DEM datasets including the free Landsat archive

取得先は University of Maryland Global Land Cover Facility (GLCF)です。

様々なラスタデータおよびベクタデータセット：

http://data.geocomm.com/

90m 解像度 DEM データ：

http://srtm.csi.cgiar.org/

詳細：取得先は CGIAR-CSI GeoPortal SRTM (version 4) です

84

日本

日本の財団法人宇宙システム開発利用推進機構 第三技術本部(旧 ERSDAC)から、

DEMデータが取得できます。

30m 解像度 ASTER GDEM：

http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp/

各国、企業

米国と日本以外の国または企業からもデータを取得できます。

CBERS2 と CBERS-2B データ：

http://www.dgi.inpe.br/CDSR/

詳細：取得先は Brazil National Institute for Space Research です。

DEM, SPOT, Landsat や RADARSAT-1 データセット：

http://www.geobase.ca/

詳細：取得先は Canadian Council on Geomatics (CCOG) GeoBaseです。

様々な種類の衛星画像、航空写真、地形データ：

http://geodiscover.cgdi.ca/

詳細：取得先は Canadian Geospatial Data Infrastructure (CGDI) GeoConnections Discovery

Portalです。

様々な種類の衛星画像、DEM データなど：

http://geogratis.cgdi.gc.ca/

詳細：取得先は Canadian Geospatial Data Infrastructure (CGDI) GeoGratis です。

様々なラスタデータおよびベクタデータセット：

http://www.arcgisonline.com/

詳細：取得先は ESRIです。