ENVI遥感影像处理：最小噪声分离变换与反向PC旋转

"ENVI遥感影像处理实用手册" 在遥感影像处理中，"最小噪声分离变换"（Minimum Noise Fraction, MNF）是一种常见的数据预处理技术，它旨在减少噪声并提升后续分析的有效性。MNF是基于主成分变换（Principal Component Analysis, PCA）的一种改进方法，特别适用于识别和分离遥感数据中的有用信息与噪声。 MNF的实施分为两个主要步骤。首先，进行一次基于噪声协方差矩阵的主成分变换，这一过程将噪声分离出来并调整其方差，使其最小化，同时保持波段间不相关。这一步骤被称为噪声的"最小化"。然后，对噪声白化后的数据执行标准主成分变换。通过这种方式，MNF能够区分出具有高信息含量的特征波段（与较大的特征值相关）和噪声主导的波段（特征值相近）。 在ENVI软件中，MNF变换可以通过以下步骤实现： 1. 选择Transforms > Principal Components > MNF Rotation菜单项开始正向MNF变换。 2. 提供输入文件，并选择合适的统计文件（.sta文件）。 3. 在"Calculate using"选项中，选择"Covariance Matrix"或"Correlation Matrix"，确保与正向变换时使用的计算方法一致。 4. 设置输出选项，如输出到文件或内存，并选择输出数据类型。 5. 运行MNF变换，处理完成后，主成分波段会添加到可用波段列表中。 接下来，为了去除噪声，可以执行反向MNF变换： 1. 选择Transforms > Principal Components > Inverse MNF Rotation。 2. 选择之前存储的统计文件，并确保与正向变换时使用的相同。 3. 按照需要配置输出设置，然后点击"OK"运行反向变换。 通过正向和反向MNF变换，可以确定哪些波段包含有用信息，哪些波段主要为噪声。通过选择仅包含"好"波段的子集或在反向变换前对噪声进行平滑处理，可以有效地消除噪声，从而提高遥感数据的质量和分析结果的准确性。 ENVI作为一款强大的遥感影像处理系统，广泛应用于各个领域，如国土调查、地质研究、环境监测等。它提供的MNF功能是其波谱分析工具的一部分，能够帮助用户快速、准确地提取遥感影像中的关键信息。结合IDL底层开发平台，ENVI还允许用户进行二次开发，实现个性化的遥感影像处理流程和工具。 MNF变换是遥感数据分析的重要工具，它结合了PCA的原理，通过分离噪声和保留信息丰富的波段，优化了遥感数据的处理效果。在ENVI软件的支持下，用户可以便捷地进行MNF变换，从而提升遥感影像分析的精度和效率。