使用ENVI进行高光谱数据分析：波谱库与分类实践

"这篇文档是关于使用ENVI软件进行高光谱数据分析的实验教程，主要目的是让学生掌握高光谱处理的基本概念和工具，包括波谱库的使用、感兴趣区的提取、波谱曲线的对比、彩色合成以及二维散点图的分类。实验数据来源于1995年美国内华达州Cuprite地区的AVIRIS数据，经过ATREM大气校正，包含50个波段，覆盖1.99~2.48μm的波长范围。实验内容涉及加载和显示影像、选择波段创建灰阶图像以及使用ROI定义等。" 在遥感领域，高光谱数据分析是至关重要的技术，它允许科学家和研究人员从遥感图像中获取丰富的光谱信息，用于识别地物类型、监测环境变化和地质勘探等。ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款强大的遥感图像处理软件，本实验报告详细介绍了如何运用ENVI进行高光谱数据的处理和分析。 实验一的核心目标是教授学生如何利用ENVI进行高光谱数据的操作。首先，通过波谱库（如JPL和USGS波谱库）来理解和比对不同物质的光谱特性。这些库包含了大量已知物质的光谱曲线，可以作为参考来识别未知地物。在实验中，用户将学习如何从特定区域（如感兴趣的矿物区）提取波谱信息，并将其与库中的标准波谱进行对比，以确定最佳的RGB组合，以最清晰地展示波谱信息。 接下来，实验涉及到定义感兴趣区（ROI），这是高光谱分析中的一个重要步骤。ROI定义允许用户选择图像中的特定区域进行深入分析，例如识别特定的地物或异常现象。通过使用ROI，可以更精确地分析选定区域的光谱特性。 实验中，学生还将学习如何进行彩色合成，这是一种将多个波段组合成单一彩色图像的技术，可以帮助视觉上区分不同的地物或特征。此外，二维散点图的应用则能更直观地展示数据分布，有助于进行初步的分类分析。通过对散点图的分析，可以识别独特的像元，进一步探索其背后的光谱模式。 整个实验涵盖了从数据导入、预处理到高级分析的多个步骤，不仅提供了理论知识，还强调了实际操作技能的培养。通过这些实验，学生能够深入理解高光谱数据的处理流程，为今后进行更复杂的遥感图像分析奠定坚实的基础。