ENVI遥感影像处理：平行六面体分类与参数设置

"平行六面体分类是一种在遥感影像处理中常见的监督分类方法，尤其在ENVI（The Environment for Visualizing Images）软件中得到应用。这种方法基于多光谱数据，通过设定N维平行六面体来定义不同类别的边界。平行六面体的构建依赖于各类别的平均值和标准差的阈值。如果像元的光谱值落在特定类别的低阈值和高阈值之间，那么这个像元会被归为此类别。若像元同时满足多个类别的条件，ENVI会将其分配给最后一个匹配的类别。未落入任何平行六面体的像元则被视为无类别。 在ENVI软件中，执行平行六面体分类的步骤如下： 1. 从主菜单选择Classification > Supervised > Parallelepiped，或者在Endmember Collection对话框中选择Algorithm > Parallelepiped。 2. 在出现的Classification Input File对话框中，选择需要分类的输入文件。 3. 接着会弹出Parallelepiped Parameters对话框，这里可以设置分类参数。 4. 阈值选项有三种： - 不使用标准差，选择“None”。 - 使用单一阈值，点击“Single Value”，然后在“Max stdev from Mean”文本框中输入标准差的大小。 - 对每个类别设置不同阈值，选择“Multiple Values”，然后逐个为每个类别指定阈值。 5. 输入完阈值后，点击“OK”开始分类过程。 平行六面体分类的优点在于它的简单性和效率，但可能不适合复杂的数据集，因为其假设数据分布是正态的。为了优化分类结果，用户需要根据实际数据特性调整阈值。ENVI提供的用户界面使得这个过程变得直观且易于操作，适用于遥感影像分析的各种应用场景，如土地覆盖分类、资源调查等。 《ENVI遥感影像处理实用手册》作为一本详细的教程，涵盖了从遥感数据读取到专题制图等多个方面的内容，对ENVI的各个功能进行了深入讲解，有助于用户更好地理解和使用ENVI进行遥感影像处理。此外，书中还包括了参数选择的详细描述，以及实践案例，对于遥感影像处理的学习和应用具有很高的参考价值。"