混合像元分解及其应用(ENVI操作文本)

更新时间:2024-04-02 23:12:01 阅读量: 综合文库 文档下载

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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。

MNF变换。

(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

(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 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

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/xpdr.html

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