ENVI中光谱分类方法详解：从预处理到AI驱动的高级应用

ENVI是一款广泛应用于遥感图像处理的软件，其中的基于光谱分类方法是核心功能之一。该方法主要分为监督分类和非监督分类两大类，涵盖了多种具体技术： 1. **非监督分类**：这类方法无需预先定义类别，通过算法自动将像素归类，如ISODATA算法，它是一种迭代过程，通过不断调整类别边界来优化类别间的差异。K-Means也是一种常见的非监督分类方法，通过迭代将像素聚类到最接近的中心。 2. **监督分类**：依赖于已知类别信息，包括： - **基于传统统计分析分类器**：利用像最大似然（Max Likelihood）、最小距离（Minimum Distance）或马氏距离（Mahalanobis Distance）等统计方法进行分类。 - **人工智能分类器**：包括神经网络，利用神经元网络结构学习特征并做出预测。 - **基于模式识别分类器**：如支持向量机（SVM），通过构建最优决策边界实现分类。 3. **具体应用模块**： - **影像信息基本提取**：包括空间特征提取，如数字高程模型（DEM）提取，以及大气校正模块，用于消除大气影响，恢复地面反射率和辐射率，提升图像质量。 - **立体像对高程提取**：利用多源卫星数据进行高精度地形数据提取。 - **数据输入输出与显示**：ENVI支持多种数据格式，如NITF，并提供丰富的数据显示和分析工具。 - **遥感图像处理流程**：从数据获取到GIS分析，包括几何纠正、图像融合、镶嵌、人工解译、自动分类、特征提取、动态检测等步骤。 ENVI/IDL体系结构强调了其在图像处理过程中的多功能性和灵活性，允许用户扩展使用不同的数学和统计工具，以及数据库连接工具，以满足复杂的数据处理需求。通过这些模块，用户能够完成从数据输入到最终成果报告的全流程工作，包括三维可视化分析、制图输出和GIS分析，为地球观测和地理信息系统提供强大的支持。