ENVI遥感影像处理：复合波段比值与主成分分析

"ENVI遥感影像处理实用手册，由北京星图环宇科技有限公司与首都师范大学合作推出，涵盖遥感数据处理多个方面，包括数据读取、预处理、大气校正、几何校正、滤波、分类、变化检测、多光谱和高光谱分析、矢量分析、DEM分析、雷达数据处理和专题制图等。" 在遥感影像处理中，生成复合波段比值是一个重要的步骤，尤其在ENVI软件中，这一功能可以通过Transforms > Band Ratios菜单实现。波段比值计算是遥感分析中的一种常见方法，用于增强特定地物特征或减少噪音。当需要将一个波段比值与另一个波段比值进行比较时，可以创建复合波段比值。例如，在Landsat TM数据上，先计算波段5与波段7以及波段3和波段1的比值，然后在新的波段比值计算中，选取这两个比值作为分子和分母，得到新的复合比值。这有助于揭示更复杂或特定的地物特性。 主成分分析(PCA)是数据降维和噪声隔离的常用技术，特别是在遥感影像处理中。PCA通过对多波段数据进行线性变换，生成一组互不相关的主成分波段。这些主成分按照方差大小排序，第一个主成分包含最大的数据方差，后续主成分依次递减。PCA能帮助减少数据集的维度，提高可视化效果，同时减少由原始波段的噪声引起的干扰。在ENVI中，可以进行正向和逆向的PCA旋转，以适应不同的分析需求。 ENVI作为遥感影像处理的强大工具，不仅支持多种遥感数据格式，还提供了一个灵活的IDL开发平台，允许用户进行二次开发，如在本文档中提到的“生成复合波段比值-tc itk二次开发”。用户可以利用这个平台定制适合特定应用的处理流程或工具。 遥感数据处理的其他关键环节，如大气校正、几何校正和分类，也是ENVI的重点功能。大气校正旨在消除大气对遥感影像的影响，几何校正则确保影像的空间准确性；分类则是识别和区分影像中不同地物的过程，通常包括监督和非监督两种方法。变化检测则用于追踪时间序列数据中的地物变化，而多光谱和高光谱数据分析则深入挖掘不同波段组合下的地物信息。 ENVI还提供了矢量分析和DEM（数字高程模型）分析功能，矢量分析用于处理点、线、面等地理要素，而DEM分析则涉及地形特征的提取和模拟。雷达数据分析则针对SAR（合成孔径雷达）数据，利用雷达的后向散射特性来获取地表信息。 总而言之，《ENVI遥感影像处理实用手册》为用户提供了全面的遥感数据处理指南，从基础操作到高级分析，帮助用户充分利用ENVI的功能，解决各种遥感应用中的问题。无论是学术研究还是实际应用，该手册都是一个宝贵的资源。