如何在ENVI软件中基于AVIRIS数据，提取感兴趣区，并运用二维散点图进行有效分类？

在ENVI软件中进行高光谱数据分析时，提取感兴趣区（ROI）和利用二维散点图进行分类是两个重要的步骤，可以帮助研究人员更精确地识别和区分地物。以下是详细的操作步骤和分析方法：

参考资源链接：[使用ENVI进行高光谱数据分析：波谱库与分类实践](https://wenku.csdn.net/doc/d1p8u7bo9h?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了ENVI软件，并且获取了AVIRIS数据。AVIRIS（Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer）是一种机载成像光谱仪，可以捕获从可见光到近红外波段的高光谱数据。

启动ENVI软件后，加载AVIRIS数据。在ENVI中，你可以在File菜单中选择Open，然后选择你的AVIRIS数据文件。加载数据后，可以在Display菜单中选择1-band显示，根据需要选择合适的波段查看单波段的图像。

接下来，提取感兴趣区。可以在Region of Interest (ROI)工具中进行。选择ROI工具后，你可以手动选择图像中的特定区域，或者使用光谱角分类器等工具自动识别并创建ROI。对于手动选择的ROI，通过在图像上点击和拖动鼠标来定义感兴趣的区域的边界。

在定义了ROI之后，你可以使用ENVI的分类工具对这些区域进行分类。例如，使用二维散点图可以直观地展示不同地物的光谱特性。在ENVI中，可以在Classification菜单下选择Scatter Plot工具，然后选择两个波段来创建散点图。在散点图中，每一点代表一个像素，其颜色和位置根据选定的波段组合而定。

根据散点图上像素点的分布，可以通过选择特定区域来创建新的ROI，或者对现有ROI进行细化。这个过程可以帮助你识别并区分具有不同光谱响应的地物类型。然后，利用这些ROI作为训练样本，进行监督分类。

在监督分类中，你可以采用诸如最小距离分类器、最大似然分类器或支持向量机等算法，根据ROI中的像素特性来预测整个图像中类似像素的类别。

完成分类后，可以在ENVI的Display Map中查看分类结果，并进行进一步的分析和验证。

为了深入掌握ENVI在高光谱数据分析中的应用，建议查阅《使用ENVI进行高光谱数据分析：波谱库与分类实践》这份文档。该资料详细讲解了使用ENVI软件进行高光谱数据分析的各个方面，不仅包括了波谱库的使用、感兴趣区的提取、波谱曲线的对比、彩色合成以及二维散点图的分类，还提供了实际操作的实验数据和步骤说明，是学习和提升高光谱数据分析技能的宝贵资源。

参考资源链接：[使用ENVI进行高光谱数据分析：波谱库与分类实践](https://wenku.csdn.net/doc/d1p8u7bo9h?spm=1055.2569.3001.10343)