如果生命就是一次马航之旅

### 使用ENVI软件绘制或处理马航油污图像 #### 准备工作 为了有效利用ENVI软件来分析和处理马航油污图像，需先确保安装并配置好该环境。加载待处理的卫星影像数据集至ENVI平台。 #### 图像预处理 针对油污检测的任务特点，在正式进入油膜识别前，通常要对原始遥感影像执行辐射定标、大气校正等一系列必要的预处理措施[^1]。这些步骤有助于消除成像过程中引入的各种干扰因素，提高后续分析精度。 #### 特征提取与增强 采用特定波段组合方式突出显示水面浮油信息。例如，通过计算归一化差分水体指数(NDWI)以及归一化差异植被指数(NDVI)，可以有效地分离陆地区域与潜在污染水域，并进一步放大两者之间的对比度以便于观察和分类。 #### 显示设置优化 完成上述操作之后，可参照类似的操作流程：点击`Display`菜单中的`View Flicker`选项使当前视窗内的两幅或多幅关联图片交替快速切换展示；此时应当调节合适的闪烁速率以帮助肉眼更清晰地辨认不同时间点间的变化情况；最后适当缩放查看范围，重点核查疑似泄漏位置处是否存在异常反射现象及其分布模式是否符合已知石油产品光谱特性描述。 #### 结果验证 对于最终获得的结果图像应实施严格的统计学测试评估其可靠性和准确性。这可能涉及到与其他独立获取的数据源交叉比对或是借助地面实测样本作为参考标准来进行误差量化分析等工作环节。 ```python # Python脚本示例用于自动化部分流程 import envi def preprocess_image(image_path): """ 对输入的遥感影像文件进行基础预处理 """ img = envi.open(image_path) # 执行辐射定标... calibrated_img = calibrate_radiance(img) # 进行大气校正... corrected_img = correct_atmosphere(calibrated_img) return corrected_img def calculate_indices(corrected_img): """ 计算多种辅助判读指标 """ ndvi = compute_ndvi(corrected_img) mndwi = compute_mndwi(corrected_img) return {'NDVI': ndvi, 'MNDWI': mndwi} ```