ENVI线性波谱分离方法详解与二次开发

线性波谱分离是遥感影像分析中的一项关键技术，特别是在多光谱或高光谱图像处理中，用于解析像元内的辐射成分。它基于线性组合模型，假设每个像元的反射率是由多个要素（端元）的反射率按特定比例叠加而成。这种方法的核心是通过解一个包含端元反射率和像元数据的线性方程组，确定各个端元的权重，也就是像元中各要素的相对贡献。 在ENVI软件中，线性波谱分离提供了两种方法：非限制性波谱分离和部分限制性波谱分离。非限制性方法允许负权重，且权重之和不强制为1；而部分限制性则更进一步，用户可以自定义权重并确保它们的总和为1，这对于处理具有0均值波段的MNF变换数据特别有用。通过调整数据方差的权重系数，可以控制分离的程度，以满足特定的限制条件。 在实际应用中，如果端元并非完全已知或者仅对某些端元感兴趣，可以采用匹配滤波或混合调制匹配滤波技术来优化分析。这些方法在第402页和第403页有详细说明。 用户执行线性波谱分离的步骤包括：首先，在Spectral > Mapping Methods > Linear Spectral Unmixing菜单中选择该功能，然后选择输入文件，可以指定子集或掩码，最后确认操作。Unmixing Endmember Collection界面会展示分离后的结果，这与输入的端元和权重设置密切相关。 ENVI遥感影像处理实用手册是一本详细介绍ENVI软件功能的教程，涵盖了从数据读取到高级分析的多个主题，如大气校正、几何校正、滤波、分类、变化检测等。书中不仅阐述了理论背景和操作流程，还提供了参数选择的详细指导，有助于用户深入理解和灵活运用ENVI进行复杂的数据分析。 线性波谱分离作为ENVI软件的重要工具，对于遥感影像的端元识别和解析起着关键作用，其灵活性和适应性使得它在多光谱和高光谱图像处理中扮演着核心角色。同时，ENVI软件的强大功能和详细的教程文档为遥感专业人员提供了强大的分析工具和学习资源。