1、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 -MNF Rotation- Forward MNF - Estimate Noise Statistics From Dat a。在标准ENVI文件选择对话框中,选择高光谱图像文件。 (3)打开Forward MNF Transform Para
2、meters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- Pixel Purity Index-FAST New Output Band。在打开的Pixel Purity Index Input File对话框中,选择MNF变换结果,单击Spectral Subset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-Region of
3、Interest,在ROI Tool 面板中,选择Options-Band Threshold to ROI,选择PPI图像作为输入波段,单击OK,打开Band Threshold to ROI面板(图14.19)。 Min Thresh Value:10,Max Thresh Value: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-Dimensional Visualizer,在n-D Visualizer Input File对话框中选择MNF变换结果
4、,单击OK。(2)在n-D Controls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-D Controls面板中,设置适当的速度(Speed),单击Start按钮,在n-D Visualizer窗口中的点云随机旋转,当在n-D Visualizer窗口中的点云有部分聚集在一块时,单击Stop按钮。(2)在n-D Visualizer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-D Controls面板中,选择Class-Items 1:20-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S
5、top按钮,在n-D Visualizer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-D Visualizer窗口中,单击右键选择New Class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-D Controls面板中,选择Options-Mean All,在Input File Associated with n-D Scatter Plot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_D Mean绘图窗口中。(3)识别每条波谱曲线对应的地物类型。(4) 在n_D
6、Mean绘图窗口中,选择File-Save Plot As-Spectral Library(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 -Mapping Method- spectral angle mapper 打开要分类的图像(2)在端元选择器中打开光谱库 Import-form Spectral Library File (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(spectral angle mapper)为例)(1)Spectral -Mapping Method-Liner spectral unmixing 打开要分类的图像(2)在端元选择器中打开光谱库 Import-form Spectral Library File (3)选择所有端元 (4)Apply后,填写参数设置,如图所示: (5)结果图
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