ENVI实习-高光谱遥感

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1、实用标准文案高光谱遥感第三次实习一、实习任务：运用MNF变换后的波段以及散点图工具提取端元运用MNF变换后的波段以及纯净像元指数工具以及N维可视化仪提取端元运用提取的端元进行分类和制图二、实习目标以及用时：学习运用ENVI软件进行纯净像元的提取方法三、教学方式：依据实习指导书进行实验，并完成实习报告四、使用器材：美国内华达的赤铜矿AVIRIS遥感数据，该数据已经经过ATREM大气校正，ENVI遥感软件五、具体实习过程本次实习主要内容：本章选用的实验数据是一幅经过校准的AVIRIS图像，处理的结果用于地质学应用，这主要是考虑到，到目前为止

2、地质学研究仍然是高光谱遥感的主要应用领域之一。文档大全实用标准文案在ENVI主菜单下选择：File>OpenImageFile，在打开的文件选择窗口中选择图像文件cup95eff，点击OK打开图像：这是一幅经过校准的有50个波段的AVIRIS图像，图中显示的是将第183、193、207波段分别赋红、绿、蓝合成的彩色图像。我们可以打开它的2-D散点图观察一下。在主图像窗口中选择：Tools>2-DScatterPlots，在随即弹出的波段选择窗口中任意选择两个波段，点击OK构成2-D散点图。这里选择的是第172、173波段。文档大全实用标

3、准文案文档大全实用标准文案在这幅2-D三点图上我们可以观察到，在由172和173波段组成的光谱特征空间中图像上的点明显地呈线状点云分布，说明这两个波段的相关性极强。遥感图像的某些波段之间往往存在着很高的相关性，直观上波段图像彼此很相似，从提取有用信息的角度考虑，有相当一部分数据是多余和重复的，解决这一问题的有效方法是进行特征提取和特征选择，去相关和分离噪声。在多光谱遥感图像处理中，我们会采取PC旋转，但是相比之下，MNF变化更适用于高光谱遥感数据。下面我们就用MNF变换对图像进行处理。最低噪声分数（MNF）变换用以确定图像数据的内在维度

4、、隔离噪声以及降低后处理的计算要求。MNF变换的本质就是两个叠置的主成分变换。第一次变换（基于估计的噪声协方差矩阵）用于分离和重新调节数据中的噪声。第一步导致了转换数据的噪声个体的变异和波段与波段的不相关。第二步是标准主成分变换。文档大全实用标准文案在ENVI主菜单下选择：Transform>MNFRotation>ForwardMNF>EstimateNoiseStatisticsfromData。文档大全实用标准文案文档大全实用标准文案变换完成后得到如下MNF特征值曲线，其横坐标为变换后的波段数（之所以只有25个波段是因为我在之前的

5、MNF参数设置中更改了输出波段数），纵坐标为特征值。把鼠标移到曲线上并点击左键，曲线上会出现一条以点击位置为交叉点的十字，同时在窗口左下角显示当前的波段数和其特征值。特征值越高说明信息量越丰富文档大全实用标准文案文档大全实用标准文案另外，我们还可以利用2-D散点图检查去相关的情况。以同样的方法打开2-D散点图，但需要注意的是我们要用MNF图像的第1、2波段，也就是信息最集中的两个波段构成散点图：文档大全实用标准文案可见，经过MNF变换后的图像波段之间的相关性有效地降低了，并且出现了多个拐点，这些拐点就是我们要找的端元——Endmembe

6、rs。文档大全实用标准文案在打开的散点图上点击鼠标中键会出现一个红色的小方块，在主图像窗口中对应这个小方块区域中的点同时呈现红色；在主图像窗口中点击鼠标左键，在散点图上对应点击位置的像素同时呈现红色。这一功能方便我们察看图上像素点与散点图上的像素点的相互对应位置。端元对应图像上的“纯”像元，是否能很好地提取它对于我们的分类是十分重要的。下面的操作就是利用MNF处理后图像2-D散点图选择端元生成样本区用以分类的过程。在打开的2-D散点图上利用ROI制图功能将点云拐角零散的几个点圈起来，并且不同的ROI用不同的颜色表示。同时在图上这些ROI

7、s也显示了出来。文档大全实用标准文案文档大全实用标准文案文档大全实用标准文案在散点图窗口中选择：Options>ExportAll将选择的区域输出为ENVI的ROIs，显示如下窗口：文档大全实用标准文案在此为了便于区分，我用Edit将每个样本区更名为其颜色的名称。选好了样本区后还要对样本区中的点进行训练。我接下来要进行的操作就是要通过链接2-D文档大全实用标准文案散点图和Z-剖面图察看样本区中点的光谱特征曲线，删除差别显著的点，达到训练样本区的目的。在2-D散点图窗口中选择Options>Z-Profile，在文件列表中选择反射数据CU

8、P95EFF.INT，随即显示一个空白波段图。在2-D散点图窗口中点击鼠标右键，在空白的2-D散点图窗口中就会出现当前的像素剖面图及其坐标值，将差别显著的点删去（用白色画样本区即可删除）。文档大全实用标准文