ENVI遥感影像处理：马氏距离分类详解

"马氏距离分类是遥感影像处理中的一种监督分类方法，适用于ENVI软件。这种方法基于每个类别的统计信息，特别是假设所有类别的协方差相等，因此比最大似然分类更快。分类过程是将每个像元分配到与其最接近的ROI类别，除非设定特定的距离阈值，否则所有像元都将被分类。用户可以在Endmember Collection对话框中选择Mahalanobis Distance算法，并在Classification Input File对话框中指定输入文件。在进行马氏距离分类前，需要输入或重新输入端元，以便ENVI可以利用端元的协方差信息。分类参数的设置通常包括基于最大距离的阈值，这个阈值可以通过观察图像直方图来确定。" 马氏距离分类是一种在遥感影像分析中常用于图像分类的技术，尤其在遥感数据处理软件ENVI中广泛应用。这种分类方法基于统计学上的马氏距离，它考虑了样本间的协方差结构，从而能够更精确地评估不同特征之间的关系。与最大似然分类相比，马氏距离分类在假设类别间协方差相等的条件下，能有效减少计算复杂度。 在使用ENVI进行马氏距离分类时，用户首先需要执行"Classification > Supervised > Mahalanobis Distance"菜单选项，或者在"Endmember Collection"对话框中选择"Algorithm > Mahalanobis Distance"。然后，必须指定输入文件，并在"Mahalanobis Distance Parameters"对话框中调整相关参数。端元的输入至关重要，因为它们提供了每个类别的波谱特性，进而计算出马氏距离。 分类参数的设置是一个关键步骤，其中包括设置一个基于最大距离的阈值。这个阈值通常基于输入数据的动态范围，通过分析图像直方图来确定合适的值，以确保正确分类的同时避免噪声的影响。此外，用户还可以参考如《ENVI遥感影像处理实用手册》等教程，获取更深入的理论背景和实际操作指导，包括遥感数据的预处理、大气校正、几何校正等其他遥感分析任务。 ENVI软件作为遥感领域的强大工具，不仅提供多种遥感数据格式的支持，还具备丰富的功能和强大的可扩展性，使其在各个领域如国土调查、环境监测、农业分析等中得到广泛应用。北京星图环宇科技有限公司作为ENVI在中国的独家代理商，提供全面的技术支持和定制开发服务，以满足用户在空间信息应用方面的需求。通过与RSI中国授权培训中心的合作，推出了包括《ENVI遥感影像处理实用手册》在内的中文教程，旨在帮助更多用户掌握ENVI的使用和二次开发技能。