ENVI遥感影像处理：端元波谱收集与分类技术

"这篇文档主要介绍了ENVI遥感影像处理软件中的端元波谱收集功能，它是遥感影像分析和分类的重要工具。ENVI由美国RSI公司开发，是一款基于IDL语言的强大遥感处理系统，广泛应用在多个领域。文档特别强调了Endmember Collection工具，该工具可以从多种来源选取端元波谱，用于监督分类和高光谱分析。用户可以通过改变算法，使用相同的端元和训练区执行不同的分类方法。此外，文档还提到了ENVI的其他分类功能，如非监督分类、计算混淆矩阵、图像分割等，并指出北京星图环宇科技有限公司在中国提供RSI产品的销售和技术支持，以及相关的中文教程和二次开发指南。" 在遥感影像处理中，端元波谱收集是一个关键步骤，它涉及到识别和提取光谱特征的过程。端元通常指的是地物反射光谱曲线的极端点，代表特定地物类型的纯光谱响应。在监督分类中，这些端元被用作模板，帮助识别和区分不同地物类型。在Endmember Collection对话框中，用户可以选择不同的算法来确定最合适的端元，这些算法可能包括最小噪声分离（MNF）、主成分分析（PCA）等。通过改变算法，用户可以探索不同的分类结果，以找到最佳的分类方案。 遥感影像的分类是基于这些端元和训练区进行的，训练区是指包含已知地物类型样本的区域。通过对训练区进行分析，软件可以学习并理解地物的光谱特性，然后应用这些知识到整个图像进行分类。监督分类包括最大似然分类、支持向量机（SVM）等，而非监督分类则包括聚类分析，如K-means算法。 ENVI的其他功能，如计算类别统计信息和混淆矩阵，有助于评估分类的准确性。类别统计信息提供每个类别的像素数量和分布，混淆矩阵则展示了分类结果与真实情况之间的对应关系，有助于调整分类参数以提高准确性。图像分割和对灰阶图像的叠加分类则针对更复杂的场景，帮助提取更精细的地物信息。 此外，ENVI还支持将分类结果输出到矢量层，这使得分类信息可以与GIS系统无缝集成，进行空间分析和决策支持。通过生成缓冲区图像，用户可以定义地物周边的地理区域，从而研究地物间的空间关系。 《ENVI遥感影像处理实用手册》深入介绍了遥感影像处理的各个环节，对于理解和应用ENVI软件进行遥感分析具有极大的帮助。无论是专业人士还是初学者，都能从中受益，提升遥感数据的分析和解释能力。同时，ENVI/IDL的二次开发能力也为用户提供了自定义工具和扩展功能的可能性，以适应特定项目的需求。