ENVI中光谱分类法详解：从预处理到AI驱动的图像分析

ENVI是环境研究与可视化软件，主要用于遥感影像处理和地理信息系统的整合。本文档主要介绍在ENVI中应用的基于光谱的分类方法，这是遥感数据分析的核心环节。光谱分类方法可分为两大类：监督分类和非监督分类。 1. 非监督分类：这种方法无需预先知道每个像素的类别信息，例如常用的ISODATA算法和K-Means聚类。ISODATA通过迭代调整每个像素的类别归属，直到达到某种稳定性条件；而K-Means则将数据集划分成预设数量的类别，每个类别中心由该类别的像素均值决定。 2. 监督分类：依赖于已知的训练样本，根据特定的分类算法进行。这包括： - 基于传统统计分析分类器：如平行六面体、最小距离（如欧氏距离）、马氏距离（考虑了协方差的影响）和最大似然估计，这些方法基于样本之间的相似性进行分类。 - 基于人工智能分类器：如神经网络，利用多层结构学习输入光谱特征和对应类别之间的复杂关系。 - 基于模式识别分类器：如支持向量机（SVM），寻找最优超平面来区分不同类别；模糊分类则允许像素可能属于多个类别的概率存在。 ENVI提供了完整的图像处理流程，从数据输入、预处理（几何纠正、融合和镶嵌等）到信息提取（包括人工解译、自动分类、特征提取和动态检测）。此外，还涉及到专题制图、三维可视化分析以及与GIS数据的集成，比如地理数据库（Geodatabase）的使用。例如，大气校正模块用于减少大气影响，提升影像质量，而立体像对高程提取模块可以从卫星数据中快速获取数字高程模型（DEM）。ENVI的操作界面包括主模块、扩展模块，如IDL语言支持、数学统计工具包、数据库连接工具等，使得用户能够灵活处理各种类型的数据，如全色、多光谱、高光谱、雷达、激光雷达、热红外、地形和矢量数据等，实现高效和精确的遥感数据分析。通过ENVI，用户不仅能获得所需信息，还能进行GIS分析，最终生成制图输出或共享成果。