混合像元分解和应用ENVI操作文本.docx
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混合像元分解和应用ENVI操作文本
一基于PPI的端元提取
借助纯净像元指数(PPI)和n维可视化工具用于端元波谱收集。
第一步、获取纯净像元
这个步骤是在MNF变换的结果上计算纯净像元指数(PPI),之后选择阈值范围从PPI图像上获得感兴趣区,感兴趣区包含的像元就是比较纯净的像元。
(1)打开高光谱数据。
(2)在ENVI主菜单中,选择Spectral->MNFRotation->ForwardMNF->EstimateNoiseStatisticsFromData。
在标准ENVI文件选择对话框中,选择高光谱图像文件。
(3)打开ForwardMNFTransformParameters面板,选择MNF输出路径及文件名,单击OK执行MNF变换。
(4)在波段列表中输出MNF影像及特征曲线值。
从图中可以看出,大约20个波段以后的MNF的特征值很小
(5)MNF变换后,在ENVI主菜单中,选择Spectral->PixelPurityIndex->[FAST]NewOutputBand。
在打开的PixelPurityIndexInputFile对话框中,选择MNF变换结果,单击SpectralSubset按钮,选择前面10个波段(MNF后面波段基本为噪声),单击OK。
(6)在Display窗口中显示PPI结果。
选择Overlay->RegionofInterest,在ROITool面板中,选择Options->BandThresholdtoROI,选择PPI图像作为输入波段,单击OK,打开BandThresholdtoROI面板(图14.19)。
MinThreshValue:
10,MaxThreshValue:
空(PPI图像最大值),其他默认设置,单击OK计算感兴趣区,得到的感兴趣区显示在Display窗口中。
第二步、构建n维可视化窗口
(1)在ENVI主菜单中,选择Spectral->n-DimensionalVisualizer,在n-DVisualizerInputFile对话框中选择MNF变换结果,单击OK。
(2)在n-DControls面板中,选择1、2、3、4、5波段,构建5维的散点图。
第三步:
选择端元波谱
(1)在n-DControls面板中,设置适当的速度(Speed),单击Start按钮,在n-DVisualizer窗口中的点云随机旋转,当在n-DVisualizer窗口中的点云有部分聚集在一块时,单击Stop按钮。
(2)在n-DVisualizer窗口中,用鼠标左键勾画“白点”集中区域,选择的点被标示颜色。
(3)在n-DControls面板中,选择Class->Items1:
20->White(用于删除点),单击Start按钮,当看到有部分选择的点云分散时候,单击Stop按钮,在n-DVisualizer窗口中选择分散的点,自动会将选择的点删除。
借助<-,->,New按钮可以一帧帧从不同视角浏览以辅助删除分散点。
(4)在n-DVisualizer窗口中,单击右键选择NewClass快捷菜单,重复
(1)~(3)选择其他“白点”集中区域。
第四步、输出端元波谱
(1)在n-DControls面板中,选择Options->MeanAll,在InputFileAssociatedwithn-DScatterPlot对话框中选择原图像,单击OK。
(2)获取的平均波谱曲线绘制在n_DMean绘图窗口中。
(3) 识别每条波谱曲线对应的地物类型。
(4)在n_DMean绘图窗口中,选择File->SavePlotAs->SpectralLibrary(或者ASCII),将端元波谱保存为波谱库文件或者文本文件。
二丰度解混
(以线性光谱解混为例)
(1)Spectral->MappingMethod->spectralanglemapper打开要分类的图像
(2)在端元选择器中打开光谱库Import->formSpectralLibraryFile
(3)选择所有端元
(4)Apply后,填写保存路径即可
三利用端元进行分类
(以光谱角填图(spectralanglemapper)为例)
(1)Spectral->MappingMethod->Linerspectralunmixing打开要分类的图像
(2)在端元选择器中打开光谱库Import->formSpectralLibraryFile
(3)选择所有端元
(4)Apply后,填写参数设置,如图所示:
(5)结果图