马氏距离分类：ENVI遥感影像处理中的快速高效方法

马氏距离分类是一种在遥感影像分析中常用的方法，它属于监督分类算法，特别适用于那些假设各个类别协方差相等的情况，这使得分类过程相对快速。马氏距离分类器与最大似然分类类似，但其关键在于利用每个类别的统计信息，计算像元与类别中心之间的方向敏感距离。这个方法通常在ENVI（环境可视化图像）这样的遥感软件中实现，例如通过Classification > Supervised > Mahalanobis Distance选项或者在Endmember Collection对话框中选择Algorithm > Mahalanobis Distance。 在使用马氏距离分类时，首先要进行端元（Endmember Spectra）的收集和输入，这些端元包含了不同类别典型光谱特征，软件会结合协方差信息进行分类。在启动分类过程后，用户需要通过Classification Input File对话框选择输入的遥感影像文件，并在Mahalanobis Distance Parameters对话框中设置分类参数，包括可能的阈值，这个阈值通常是根据输入数据的动态范围和直方图来确定的，以确保分类结果的准确性。 值得注意的是，在选择马氏距离作为分类方法后，需要再次输入端元，以确保软件能充分利用端元的协方差信息。此外，ENVI软件以其强大的波谱分析能力和广泛的遥感数据支持而闻名，用户可以通过它进行诸如大气校正、几何校正、滤波、分类等一系列影像处理步骤，以及针对特定任务如变化检测、多光谱和高光谱数据分析、矢量分析、DEM分析、雷达数据分析等高级分析。 《ENVI遥感影像处理实用手册》这本书详细介绍了ENVI软件的各项功能，包括操作流程、参数选择以及各类分析技术的应用，旨在帮助用户深入理解和熟练掌握ENVI在遥感影像处理中的实际操作。对于想要进行二次开发的用户，书中还会涉及ENVI/IDL的开发指南，提供更深层次的编程和定制开发指导，以适应日益增长的用户需求和特定应用场景。