掌握图像运算和概念和基本原理，理解图像运算的应用；掌握基于图像运算原理建立的植被指数NDVI；掌握ENVI软件的波段运算功能，实现图像运算；掌握K-L变换的软件实现，并深刻理解其特点和应用。方法/步骤1/15分步阅读

图像运算——NDVI 提取水体

选择BasicToolsBandMath.

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在标签为“Enteranexpression:”的文本框内，输入变量名和所需要的数学运算符。变量名必须以字符“b”或“B”开头，后面跟着5个以内的数字字符。

尝试输入:b1+b6并报错【小于7个】

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计算NDVI，输入数学方程式：

（float（b2）-float（b1））/(float（b2）+float（b1）)

*(float(NIR)-float(RED))/(float(NIR)+float(RED))

可以输入到文本框中。

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一旦一个有效的表达式被输入，点击“OK”处理。

将出现Variable/BandNamePairings对话框，将各变量匹配相应波段。b2对应NIR波段，b1对应红波段。

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点击ok，保存新图像。

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主成分分析（K-L变换）

主成分分析（PCA）用多波段数据的一个线性变换，变换数据到一个新的坐标系统，以使数据的差异达到最大。这一技术对于增强信息含量、隔离噪声、减少数据维数非常有用。

操作流程图：

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选择TransformsPrincipalComponentsForwardPCRotationComputeNewStatisticsandRotate.

使用ComputeNewStatisticsandRotate选项可以计算数据特征值、协方差或相关系数矩阵以及PC正向旋转。

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出现PrincipalComponentsInputFile对话框时，选择输入文件或用标准ENVI选择程序建立子集。

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出现ForwardPCRotationParameters对话框时，在“StatsX/YResizeFactor”文本框键入小于1的调整系数，对计算统计值的数据进行二次抽样。

键入一个小于1的调整系数，以提高统计计算的速度。例如，在统计计算时，用一个0.1的调整系数将只用到十分之一的像元。

*数据量不多却文件大小不大故采用系数1

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若需要，键入一个输出统计文件名。

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点击按钮，选择是否计算“CovarianceMatrix”*协方差矩阵。

计算主成分时，有代表性地要用到协方差矩阵。当波段之间数据范围差异较大时，要用到相关系数矩阵，并且需要标准化。

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选用“File”*文件存储输出或“Memory”*临时存储在Temp输出。

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从“OutputDataType”菜单里，选择需要的输出类型（字节型，整型，无符号整型，长整型，无符号长整型，浮点型，双精度型）。

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用下列选项，选择输出PC波段数。默认的输出波段数等于输入的波段数。

·通过检查特征值，选择输出的PC波段数。

A点击“SelectSubsetfromEigenvalues”标签附近的按钮，选择“YES”。

特征值将被计算，出现SelectOutputPCBands对话框，列表显示着每一个波段和其相应的特征值。同时也为所有波段显示出每个波段中包含的数据变化的累积百分比。

B在“NumberofOutputPCBands”文本框里，键入一个数字或点击按钮，确定输出的波段数。

特征值大的PC波段包含最大量的数据差异。较小的特征值包含较少的数据信息和较多的噪声。有时，为存储磁盘空间，最好仅仅输出特征值大的那些波段。

C在SelectOutputPCBands对话框里，点击“OK”。

输出的PC旋转将只包含你选择的波段数。例如，如果你选择“4”作为输出的波段数，则只有前4个波段会出现在你的输出文件里。

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选择上面一个选项以后，在ForwardPCRotationParameters对话框里，点击“OK”为选择的输入文件计算协方差或相关系数和特征值，并进行正向的PC旋转。当ENVI已经处理完毕，将出现PCEigenValues绘图窗口，PC波段将被导入AvailableBandsList中，你可以从列表中选择显示。

遥感图像ENVI