PPI混合像元分解法：高光谱图像纯净端元提取与n维可视化

混合像元分解是遥感领域中一种重要的图像处理技术，尤其在高光谱图像分析中发挥着关键作用。本文主要介绍了如何利用PPI（纯净像元指数）方法来提取混合像元并制作平均光谱特性曲线，以实现对高光谱图像的有效解析。 首先，基于PPI的端元提取过程分为三个步骤： 1. 获取纯净像元：通过MNF（主成分分析）变换，计算出纯净像元指数（PPI）。MNF是一种降维方法，可以减少数据的复杂性。首先，打开高光谱数据，选择Spectral -> MNFRotation -> ForwardMNF，然后选择输入文件。接下来，设置MNF输出路径，并查看MNF变换后的影像和特征曲线，发现大部分信息集中在前20个波段，后续波段主要是噪声。 2. 构建PPI图像：利用PPI Index (FAST) 新输出带功能，仅保留前10个有用的波段（去除噪声），并通过设置阈值范围从PPI图像中选择感兴趣的纯净区域。在Display窗口中，使用ROI工具确定纯净像元区域。 3. n维可视化窗口构建：在ENVI中选择n-DimensionalVisualizer，以MNF结果为输入，构建一个5维的散点图，这有助于观察不同端元之间的光谱关系，便于端元识别和选择。 端元波谱的选择：在n-DControls面板中，通过调整速度参数，用户可以直观地浏览和探索各个端元的光谱特性。通过设置合适的速度，用户可以开始选择具有代表性的端元波谱，这些波谱可以反映高光谱图像中的主要地物类别或土壤类型。 混合像元分解的关键在于准确识别和提取那些包含多种光谱特征的像素，从而更好地理解高光谱图像中的信息。这一过程利用了MNF的降维和PPI的纯净度评估，使得复杂的数据集能够转化为易于解读的形式。ENVI作为一种常用的数据处理工具，提供了丰富的功能来支持这种分析。混合像元分解的应用广泛于土地利用分类、植被健康监测、矿物探测等领域，对于遥感科学和技术的发展具有重要意义。