ORFEO Toolbox library (OTB) 工具箱是一套用于遥感领域的高性能图像处理系统。
本文包含的内容有：
- 从影像获取元数据；
- 组合不同波段进行代数运算；
- 使用 Monteverdi 程序对影像进行中心偏移聚类法分割和 SVM 监督分类，并可视化输出结果。
OTB 系统提供了一系列工具用于影像处理。这些工具可以通过以下方法使用：
- 命令行界面
- QT GUI 图形界面
- Quantum GIS 插件
通过 otbReadImageInfo-cli 命令可以显示元数据。主要输入参数为目标文件名，例如： otbReadImageInfo-cli -in qb_RoadExtract.tif 。
通过 otbBandMath-cli 可以方便地执行波段代数运算。该命令的语法并不复杂。例如，对 SpotBefore.tif 和 SpotAfter.tif 作差的命令为： otbBandMath-cli -ims SpotBefore.tif SpotAfter.tif -out difference.tif -exp “im1b1-im2b1” 。通过 -exp 可以进行复杂的运算，包括阀值、对数转换等。该程序也支持自定义函数运算以提取信息。例如，对于 NDVI 标差植被指数的运算： otbBandMath-cli -ims qb_RoadExtract.tif -out ndvi.tif -exp “ndvi(im1b3,im1b4)” 。
从桌面 Spatial Tools 菜单启动 Monteverdi；
通过 File ‣ Open Dataset ‣ /home/user/otb/qb_RoadExtract.tif 选择示例影像；
选择 Filtering ‣ Mean Shift clustering 聚类算法；
选择输入影像（Reader0）；
调节分割参数，点击 “Run” 测试效果；
点击 “Close” 完成；
在主界面中对生成的 “MeanShift0” 右击 “Clustered Image” 并选择 “Display in viewer” 显示。
从桌面 Spatial Tools 菜单启动 Monteverdi；
通过 File ‣ Open Dataset ‣ /home/user/otb/qb_RoadExtract.tif 选择示例影像；
选择 Learning ‣ SVM classification 开始分类；
选择输入数据（Reader0）；
点击 Add Class 按钮并绘制多边形添加分类；
在 Setup ‣ SVM 设定参数；
点击 Learn 学习；
点击 Display 执行分类。
完整的教程见 该网页 。