"选择处理技术-tc itk二次开发"
在遥感影像处理中,选择适当的处理技术和分类方法对于获取精确的分析结果至关重要。本资源主要介绍了ENVI(The Environment for Visualizing Images)软件中用于遥感影像分析的几种关键技术。
首先,Endmember Collection 对话框提供了多种分类方法,包括:
1. 平行六面体分类:这是一种基于光谱特征空间几何形状的分类方法,适用于多光谱数据。
2. 最短距离分类:根据样本点到端元之间的欧氏距离进行分类。
3. 马氏距离分类:考虑了端元之间的协方差,适用于消除光谱混叠的影响。
4. 最大似然分类:利用统计学原理,基于训练样本的统计特性进行分类,需要端元协方差统计信息。
5. 波谱角制图:基于光谱角度差异进行分类,适用于光谱相似但角度不同的目标区分。
6. 二进制编码分类:通过构建二进制码表对光谱特征进行编码分类。
在使用马氏距离或最大似然分类器时,必须从ROIs(Region of Interest)或统计文件中输入端元,因为这两种方法依赖于端元的协方差统计。同时,至少需要选择两个端元来进行分类。
此外,还有几种高光谱处理技术可供选择:
1. 线性波谱分离:通过数学模型分解高光谱数据,分离出不同的物质成分。
2. 匹配滤波:利用模板匹配原理,找出与模板最匹配的影像区域。
3. 混合调制匹配滤波:结合匹配滤波和光谱特征分析,提高目标检测的准确性。
4. 波谱特征拟合:通过拟合光谱曲线来识别和分析特定的物质或地物。
在实际操作中,用户可以在Endmember Collection对话框中选择所需的处理技术,或者通过Classification > Supervised启动分类,或者从Spectral Tools菜单启动高光谱处理技术。在选择技术后,还需要根据具体算法输入相应的参数,这些参数会因所选分类方法的不同而有所变化。
ENVI软件的强大之处在于其全面的功能和灵活的扩展性,能够处理多种类型的遥感数据,并在各个领域得到广泛应用,如国土调查、地质勘查、环境保护等。此外,ENVI还支持IDL(Interactive Data Language)进行二次开发,用户可以根据需求定制功能或开发新的算法。
对于上述提及的各类分类方法和高光谱处理技术的详细说明,可以参考ENVI的相应文档,如平行六面体分类、最小距离分类等,这些内容通常在ENVI的手册或教程中会有深入的讲解。
选择合适的遥感影像处理技术和分类方法是提高分析精度和效率的关键,ENVI提供的多样化工具使得用户可以根据具体任务需求进行有效选择和操作。