16
图2.16 PPI图像 图2.17 ROI窗口
生成的ROI包含最纯像素的位置，但却没有区分它们相应的端元。N维空间观察仪可以帮我们解决这个问题。 波谱可以被认为是n-D散点图中的点（其中n是波段数）。n-D空间中的点坐标由n个值组成，它们只是一个给定像元的每个波段中波谱辐射或反射值。这些点在n-D空间中的分布可以用来估计波谱的端元数以及它们的纯波谱信号数。N维观察仪为N维空间中选择端元提供了一个交互式工具。n-D观察仪用于连接最小噪声分数转换(MNF)和要定位、识别的纯净像元指数，并收集数据集中最纯的像元和极值波谱反应。n-D观察仪允许数据在N维空间中交互式旋转，选择像元组进行分类，以及聚集类，使其它类的选择更容易。选择的类可以输出到ROIs，并用作分类、不混溶和匹配的滤波技术的输入。
在ENVI主菜单中选择Spectral>n-Dimensional Visualizer>Visualize with New Data，在弹出的对话框中选择前面处理好的MNF文件，选择其前十个波段进行观察。这里默认使用刚才生成的只拥有高PPI值的ROI。如果有多个可选择的ROIs，它会让你选择用哪一个。点击ROI后将弹出可以选择1到10波段的N维控制对话框和N维散点图窗口。 选择前五个波段构成n-D散点图。并选择n-D控制对话框中的Options>Show Axes选项。随后在n-D控制窗口中点击Start进行旋转：
17
图2.18 N维空间散点图
这是一个N维空间散点图的任意位置的动态显示功能，在这个模型中，小于输入波段数的任意多的波段都能同时被检查。在这一过程中我们可以切实感受到N维数据在空间中的分布，可以确定数据真的是高维的，可见对于处理高光谱图像数据二维散点图是无法满足要求的。（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。
运用Z-剖面图进行样本区的训练，之后输出样本区。（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。
18
图2.19 波谱曲线
在分类的过程中又遇到了和第一种方法同样的问题，无法从光谱库中匹配到相应的矿物且不同矿物出现得分相等的情况。
在n-D控制窗口中选择Options>Class Controls弹出n-D分类控制窗口，在窗口中可以任意改变每一类的颜色，开启或关闭类，以及对类值片断的控制。
点击窗口中的颜色块可以激活此类，并可对此类的显示符号进行修改，同时可以对其进行计算统计图表、平均波谱、划分类、清除或输出操作。
四、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
图2.20 输入影像
（2）在端元选择器中打开光谱库 Import->form ROI/EVF from input File
19
（3）选择所有端元
（4）Apply后，填写保存路径即可。
图2.21 结果影像
三． 实习心得
在实习过程中，在全部做过许多遍后效果都不是很理想后，首先想到的第一个改进措施
是裁剪，但在几次尝试后效果并没有很大提升，便想到了数据本身的质量问题，经调整波段后发现影像前几个波段噪声太大，便想到了第二个改进措施即在裁剪时舍去前30个波段对图像进行裁剪，效果要较之前的好很多。但是多次尝试后都没有与矿物匹配成功，只好简单的进行了分类工作。
通过这次高光谱遥感实习，使我较为熟练的掌握了ENVI这个软件的使用，这次实习题目都是对我们上高光谱遥感课程的知识的巩固和动手能力的提高，让我对高光谱遥感的基本知识和操作有了更深层次的认识。通过实践对理论知识有了更加深刻的理解，受益颇多。感谢沈老师对我们的指导和帮助。