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、作为卫星应用产业链中的核心纽带，遥感影像处理旨在提升数据质量，确保在自然资源管理、环保等领域发挥实效，其核心目标包括提升图像精准度、增强视觉效果以及提取关键信息。数据管理和预处理/是基础，涉及海量图像的存储、高效读取和辐射校正，以消除噪声，确保图像的真实度。
3、对重点矿区（带）进行遥感地质解译，可以通过8波段与多光谱数据融合方法将影像空间分辨率提高到15m，能够达到1∶5万地图草测精度。因此该数据能够满足本次项目中对遥感地质信息提取的要求。 表5-1列出了TM、ETM+遥感数据的主要性能指标。
1、植被覆盖度遥感估算与等级划分：生态洞察的遥感技术应用 植被覆盖度，作为地球表面绿色生命的直观指标，通过地表植被垂直投影面积占总面积的百分比，揭示了生态环境的健康状况与生物多样性。
2、．-1=NDVI=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大 3．NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。
3、目估法是根据经验目估判别植被覆盖度的方法，具体分为传统目估法、相片目估法、椭圆目估法和网 格目估法。
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。
5、信息提取 ：根据地物光谱特征和几何特征，确定不同地物信息的提取规则，在此基础上，利用该规则从校正后的遥感数据中提取各种有用的地物信息。
6、应分别采用预处理、基础图像处理和专题图像处理等三种类型的遥感数据处理方法对遥感数据进行处理，以获取满足数字地质填图各个阶段所需要的遥感数据和遥感图像。遥感数据预处理的目的是对遥感原数据转换投影方式、配准图像和镶嵌图像。
遥感EVI技术是一种基于遥感数据处理技术的指数计算方法，它可以准确地反映出植被生长的状态及其空间分布情况。该技术将植被的绿色反射能力和土地表面的反射能力相结合，对可见光谱和近红外光谱进行处理，得出的结果不仅可以反映出植被生长的程度和分布情况，还可以反映出土地表面的覆盖度和类型等信息。
遥感evi是遥感专题数据产品中生物物理参数产品中的一个主要算法，可以同时减少来自大气和土壤噪音的影响，稳定地反应了所测地区植被的情况。evi是对NDVI的改进，在减少背景和大气作用以及饱和问题上优于NDVI。
EVI是指增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index）。它是一种用于监测和评估植被状况的遥感指数，广泛应用于生态学、农业、林业和环境科学等领域。EVI是在归一化植被指数（NDVI）的基础上发展而来的，通过改进算法提高了对植被覆盖的敏感度，尤其是在高植被覆盖区和干旱、半干旱地区。