1、envi高光谱影像分析转载envi高光谱影像分析(转载) 2011年07月21 日由于高光谱数据多，运行过程较长，不适合做教学，而且ENVI中的很多高光谱数据处理功能适用于多光谱数据，故以多光谱数据为例。 1) MNF：最小噪声分离 MNF结束后的显示结果为：1、2、3波段组合后影像，可以看到影像很细腻，几乎看不到噪声； 动态显示6个波段，进行对比，可以看出从1到6波段，噪声越来越多，有用信息越来越少。此处可以调节速度、显示顺序等。 波段能量变化直方图：可以看出，1波段到2波段能量变化是最快的，2到3、3到4次之，4到5到6，能量变化最缓，而后面几个波段的能量值也很小，所名有用信息较少，噪声较
2、多。 2) PPI：像元纯净指数 Number of PPI Iterations：迭代次数； PPI Threshold Value：PPI阈值； PPI Maximum Memory use：PPI内存使用设置； 可以看到迭代次数和迭代变化，曲线越来越光滑，值越大表示像元越纯净。 将结果引入N维散度可视分析界面，可以看出，系统自动进行样本提纯的结果，此处系统提出了4类样本，可以看到还有其他一小团集结的很好，可以将其提出作为新的样本，这样将所有样本作为感兴趣区进行导出，共5类感兴趣区。 3) SAM：波谱角分类 对原始影像进行波谱角分类，显示分类结果，可以看到分类结果很好。 4) 进行最小噪
3、声分离变换 最小噪声分离（Minimum Noise Fraction，MNF）变换是同主分量变换相似的一种方法，它被用来分离数据中的噪声，确定数据内在的维数，减少随后处理的计算量（Green 等人，1988；Boardman和Kruse，1994）。对于高光谱影像数据（至少为多光谱影像数据），MNF变换将把数据空间分为两部分：一部分为大的 特征值 和相干 特征 影像；另一部分为近似为1的 特征值 和噪声占主导地位的影像。它被用作一个预处理变换，将感兴趣的信息放在前几个光谱波段中，并按最感兴趣到最不感兴趣的顺序排列这些波段。 请参见高光谱专题辅导，以获取额外背景知识和使用的例子。 要从TM影像
4、的反射率数据中计算MNF变换： 1. 从ENVI主菜单栏中，选择Window Start New Plot Window，检查预先计算生成的MNF 特征值 绘制图bhtm_mnf.asc。 2. 在绘图窗口菜单栏中，选择File Input Data ASCII，加载bhtm_mnf.asc ASCII码文件。 3. 接着Input ASCII File对话框就会出现在屏幕上。点击OK，将输入文件数据绘制成图。 4. 在可用波段列表对话框中，选择File Open Image File，加载并检查MNF影像文件bhtm_mnf.img。务必要查看MNF波段序号低和高的影像。在可用波段列表对话框
5、中，打开一个新的显示窗口，加载MNF波段1。 5. 然后，在可用波段列表对话框中，打开另一个新的显示窗口，加载MNF波段6。查看这两个不同MNF波段的影像，注意空间一致性随着MNF波段号增加而减小。 上面的 特征值 绘制图反映出了随着MNF波段号的增加 特征值 减小的特点，这显示出了在波段序号大的MNF波段中噪声是如何分离出来的。 5) 进行PPI处理查找端元 纯净像素指数（Pixel Purity IndexTM，PPITM）方法能够在多光谱和高光谱影像数据中查找光谱最纯净的像元（Boardman和Kruse1994）。这些与物质对应的光谱可以线性组合出影像中的所有光谱。我们将N维散点图投影
6、到二维空间中，并在每个投影中标出纯净像元，计算出纯净像元指数。这个处理过程会输出一幅影像（PPI影像），影像汇总每个像素的数字值（DN）都与像素被标化出纯净的次数相一致。因此，影像中的亮像素就表示出了光谱端元的空间位置。我们将使用影像阈值迭取后续分析中所需的几千个像素，这样就可以显著的减少要查看的像素个数。请参见高光谱专题辅导，获取额外的PPI背景知识和使用的例子。 1. 要进行PPI分析，可以在ENVI主菜单中，选择Spectral Pixel Purity Index FAST New Output Band。 这将在内存中计算PPI影像。 注意： 如果你的计算机硬件没有足够大的可以RAM
7、，那么你可能需要选择Spectral Pixel Purity Index New Output Band菜单，这将会使得执行的速度变慢几个数量级。 2. 在可用波段列表对话框中，选择File Open Image File。在Enter Data Filenames对话框中，选择预先计算生成的PPI影像bhtm_ppi.img。 3. 选择PPI文件并将其加载到一个新的显示窗口中。 或者，你可以将bhtm_mnf.img数据作为输出文件，提取仅包含那些一致较好的MNF波段（如前面确定的波段序号低的影像）的光谱子集。 在Fast Pixel Purity Index Parameters对话框
8、中，输入几千（例如4000）作为迭代的次数，并在Threshold Factor文本框中输入3，然后点击OK。 当这些处理完成之后，PPI影像将会出现在可用波段列表对话框中。 4. 从主影像窗口菜单中，选择Tools Region of Interest ROI Tool，将ROI文件bhtm_ppi.roi加载到ROI Tool对话框中。 或者，在主影像窗口中显示PPI影像，然后选择Tools Region of Interest Band Threshold to ROI，通过影像的阈值提取感兴趣区。 选择PPI影像为输入文件，然后输入最小阈值为5，再点击OK。 接着所选择的像素将会被输入
9、到ENVI的ROI Tools对话框中。 ENVI中N维可视化器和端元提取 虽然上面介绍的MNF和PPI操作都能很有效的减小分析迭代中的数据大小，但是高级的高光谱数据则需要先进的可视化技术。ENVI的N维可视化器是一个交互式的N维散点绘制工具，它能在N维空间中实时的旋转散点图（Boardman等人，1995）。N维可视化器通过将N维散点图投影到二维平面空间中来简化分析。因此，动画显示的散点图就能够提供同时使用所有波段进行交互式分析的能力。科学家的目视判断技巧和散点图的几何特性被用来寻找光谱端元。请参见高光谱主题辅导和ENVI用户手册（ENVI Users Guide）以及在线帮助，来获取额外的
10、背景知识和使用的例子。 1. 在ENVI主菜单中，选择Spectral n-Dimensional Visualizer VisualizeWith Previously Saved Data。在Enter n-D State Filename对话框中，选择可视化器使用的文件bhtmppi.ndv。 或者，选择Spectral n-Dimensional Visualizer Visualize With New Data，使用创建的感兴趣区，该感兴趣区是根据前面描述的PPI影像以及作为输入的MNF影像所创建生成的。 当n-D Visualizer窗口和n-D Controls对话框出现在屏幕
11、上时，在对话框中点击波段号（1，2，3），选择MNF的前三个波段。 通过点击Start/Stop按钮，开始或停止动画旋转显示。 2. 寻找散点图中的拐角，然后使用ENVI的ROI定义工具，将包含拐角的像素绘制到感兴趣区中。 3. 从n-D Controls对话框顶部的菜单栏中，选择Options Z Profile，将TM反射率影像作为获取反射率光谱曲线的文件。 4. 在n-D Visualizer窗口中点击鼠标中键，提取特定散点图位置上的光谱曲线。 5. 在n-D Visualizer窗口中点击鼠标右键，提取多个光谱的影像。 6. 将你在n-D Visualizer窗口中选取的光谱端元导出到ROI Tool对话框中。 或者，在n-D Profile绘图窗口中，选择FileInput DataASCII，加载并查看文件bhtm_em.asc中的光谱，以代替你所选择的光谱。 在n-D Controls对话框的菜单栏中，选择Options Export All，完成该处理步骤。 7. 在ROI Tool对话框中，选择Options Mean for All Regions，绘制光谱曲线。
