混合像元分解及其应用(ENVI操作文本).doc

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 Parameters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 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，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Stop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 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 Sp