利用PPI图像进行端元选择：ENVI遥感影像处理实践

"这篇文档介绍了如何在ENVI遥感影像处理软件中利用PPI（Pixel Purity Index）图像进行端元选择的步骤，以及ENVI软件在遥感领域的广泛应用和功能。PPI是一种评估像素纯度的指标，常用于端元选择和分类。通过PPI处理，可以识别出具有较高纯度的像元，从而用于后续的分析。" 在遥感影像处理中，PPI图像的使用是一个关键环节。首先，如果之前中断了PPI处理，可以通过选择“Existing Output Band”或“[FAST] Existing Output Band”选项来继续处理。在“Spectral”菜单下选择“Pixel Purity Index”对应的选项，接着输入文件，通常是MNF（主成分分析）的波谱子集，然后确认设置。在“Pixel Purity Index Parameters”对话框中设定迭代次数和阈值，快速PPI还可以调整X和Y系数。完成设置后，点击“OK”开始处理，处理结果会在可用波段列表中显示。 处理后的PPI图像可以用来选择端元。亮像素代表波谱纯度较高的像元，而暗像素则表示波谱纯度较低。为了更好地观察和分析，可以使用ENVI的标准显示程序并配合“Cursor Location/Value”工具查看像素值。此外，互动式密度分割有助于突出高值像元的显示。 ENVI软件是遥感影像处理的主流工具，由RSI公司开发，提供多种遥感数据的读取、分析和预处理功能，包括大气校正、几何校正、滤波、分类等。它还具备强大的波谱分析能力，适用于多个领域的应用，如国土、地质、环境监测等。在中国，北京星图环宇科技有限公司是RSI的独家代理商，提供产品销售、技术支持以及定制开发等服务。为了满足中文用户的需求，他们与首都师范大学合作出版了ENVI/IDL的中文教程，帮助用户深入理解和应用ENVI。 通过PPI图像进行端元选择，能够提高遥感影像分类的准确性，进而提取出更精确的目标信息。这一过程结合ENVI的强大功能，可以有效提升遥感数据的分析效率和质量。