混合像元分解及其应用(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