ENVI教程：高光谱数据处理与端元波谱分析

"这篇文档是关于ENVI（Environment for Visualizing Images）软件的使用教程，主要涉及高光谱数据的处理，包括打开高光谱数据、进行MNF变换、计算数据维数、选择端元波谱、计算纯净像元指数等步骤。ENVI是一款专业的遥感图像处理和分析软件，广泛应用于遥感图像处理、数据分析等领域。" 在高光谱数据处理过程中，首先需要了解如何打开数据。通过ENVI软件，用户可以选择"Spectral"菜单下的"Spectral Unmixing"，然后选取"Spectral Hourglass Wizard"，即波谱沙漏工具，来引导完成一系列处理步骤。在工具说明界面，用户可以继续点击"Next"进入下一步操作。 接着，用户需选择高光谱数据文件，通过"Select Input File"功能，导入数据并进行MNF（主成分分析）变换。MNF变换有助于减少数据的冗余信息，将所有波段转换为一组新的正交波段。默认情况下，所有波段都会被输出。用户可以查看变换结果后，继续进行下一步操作。 在计算数据维数时，用户需要设置Spatial Coherence Threshold阈值，例如0.8表示选择信息量达到80%的波段数量。根据计算结果，数据维数会自动调整，比如调整为17个波段。 端元波谱的选择是关键步骤。用户可以选择"Drive Endmembers from Image？"为"Yes"，从图像本身获取端元波谱，或者"No"从外部文件导入。如果选择"Yes"，ENVI会自动寻找图像中的端元。 计算纯净像元指数（PPI）是确定图像中纯度较高的像元的过程。这个过程涉及到三个参数设置：迭代次数、PPI阈值和最大使用内存。迭代次数影响ENVI发现极值像元的能力，PPI阈值用于确定像元纯度，最大使用内存则是为了控制处理过程中的内存使用。在本案例中，迭代次数和PPI阈值采用默认值，最大内存设为1000M。 之后，用户可以选择一定数量的PPI纯净像元，如10000个，用于N维散点图中选择波谱端元。在N维可视化空间中，用户可以根据需要手动调整或重新收集端元，确保每个角度下的端元都是离散的。 ENVI作为一款强大的遥感图像处理工具，提供了丰富的功能，如数据输入、预处理、信息提取以及各种高级分析。在实际应用中，如高分一号PMS数据处理、自然生态环境监测、城市绿地信息提取等专题，ENVI都能够提供有效的解决方案，帮助用户实现复杂的数据处理和分析任务。