ENVI遥感影像处理：主成分与最小噪声分离变换

"ENVI遥感影像处理实用手册" 在遥感影像分析中，最小噪声分离变换（MNF）是一种常用的技术，它源自于主成分分析（PCA），旨在降低噪声并揭示数据中的关键信息。MNF通过两次连续的主成分变换，首先基于噪声协方差矩阵分离和调节噪声，然后对噪声白化后的数据进行标准主成分变换。这个过程有助于识别具有较大特征值的图像部分，这些部分通常与信号相关，而与噪声相关的特征值则较低。通过选择仅包含“好”波段的子集或在反向MNF变换前对噪声进行平滑处理，可以有效地去除噪声，从而提高后续分析的效率。 在ENVI软件中，执行MNF变换的步骤如下： 1. 首先，使用“Transforms > Principal Components > MNF Rotation”启动MNF变换。 2. 选择输入的遥感影像文件，并指定所需的波段子集。 3. 选择计算方法，可以是协方差矩阵或相关系数矩阵，确保与正向MNF变换时使用的计算方法一致。 4. 选择输出选项，可以选择写入文件或内存。 5. 设置输出数据类型，并点击“OK”开始变换。 6. 完成后，MNF变换后的结果会导入到可用波段列表，可以使用灰度或RGB合成方式显示。 对于反向MNF旋转，即恢复到原始数据空间，步骤如下： 1. 选择“Transforms > Principal Components > Inverse MNF Rotation”。 2. 选择在正向MNF变换中产生的统计文件（通常扩展名为.sta）。 3. 确保使用与正向变换相同的数据矩阵计算方法。 4. 指定输出选项和数据类型，然后点击“OK”执行反向变换。 ENVI作为一款强大的遥感影像处理软件，广泛应用于各个领域，包括国土、地质、环境监测等。其用户界面友好，支持多种遥感数据格式，具有丰富的预处理和分析工具，以及通过IDL进行二次开发的能力。ENVI提供的MNF变换和反向MNF旋转功能，使得用户能够更好地理解和利用遥感数据，提升数据分析的精度和效率。 《ENVI遥感影像处理实用手册》作为一本详尽的教程，不仅介绍了如何操作ENVI进行基本的遥感影像处理，如预处理、大气校正、几何校正等，还涵盖了高级分析技术，如MNF变换，帮助用户深入理解遥感数据的处理流程和参数选择。通过学习这本手册，用户能够更加熟练地应用ENVI进行遥感影像分析，解决实际问题。