ENVI

ENVI光谱分类方法可分为监督分类与非监督分类。监督分类包含基于传统统计分析分类器（如平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然）、人工智能分类器（如神经网络）和模式识别分类器（如支持向量机）等。模糊分类也是一种基于光谱的分类方法。

数据预里的 NDVI 极值提取，用 ENVI 配合直方图，效率还挺高的。像素值小于-0.1或大于1的先掩膜掉，直接用[5%-95%]的累计频率区间来确定极值，省了不少事。嗯，直方图累计法在遥感数据时还蛮实用的，尤其是图像偏大的时候，能有效去掉异常值。如果你也在搞 NDVI，不妨试试这个思路，响应快，逻辑也简单。ENVI 表达式的用法建议多练练，配合脚本化更带劲。

在Matlab环境中，为了读取ENVI图像的标准格式，可以使用以下代码示例。这段代码能够有效地解析和获取ENVI图像数据，以便后续的处理和分析。通过这种方法，用户可以轻松地在Matlab中操作和处理ENVI格式的图像数据，以满足各种科学研究和工程应用的需求。

基于光谱的影像分类方法，ENVI 里头的工具还挺全的。像ISODATA、K-Means这些非监督分类方法，调参不难，跑得也快。你要是数据源标注不多，先用这类试试也行。监督分类那块，ENVI 分得挺细：传统统计类的，比如最小距离、最大似然；人工智能这块也有，像神经网络；再高级点，还有支持向量机这种基于模式识别的分类器。 常用的监督方法比如最大似然，挺适合分辨率比较高、光谱特征清晰的影像。你要是跑森林、农田这种分区的，还挺准的。非监督分类对数据要求不高，先粗分一波再细调，节奏也不错。 分类效果的好坏，和影像预关系大。像辐射校正、几何校正这些前期工作别省。否则后面再牛的分类器也白搭。 嗯对了，想深挖

%测试脚本%清除工作区清除变量； %生成一个复杂的3-D变量D=rand(2,3,4)+j*rand(2,3,4); %create关于Matlab变量的基本ENVI头信息信息=环境信息（D）； %在一对二进制/头ENVI文件中写入变量和相关头信息环境写入（D，信息，'a.dat'）； %隐式头文件是“a.dat.hdr”（如果没有明确传递） %从“a.dat”和“a.dat.hdr”ENVI文件中读取一个复杂的nD变量[D2,info2]=enviread('a.dat'); %一些比较以验证我们的读/写程序的一致性等于(D,D2)等号（信息，信息2） %修改头信息（在ENVI头中引入偏移量

ENVI提供丰富的图像统计分析功能，包括图像像素统计、感兴趣区统计、掩膜统计和统计扩展补丁。这些功能可以帮助用户深入分析图像数据，提取有价值的信息。

ENVI中的光谱分类方法包括非监督分类如ISODATA和K-Means，以及监督分类包括传统统计分析分类器如平行六面体、最小距离、马氏距离等，还涵盖人工智能分类器如神经网络和模式识别分类器如支持向量机。这些方法为基于光谱的分类提供了多样化的选择。

ENVI中的光谱分类技术包括非监督分类如ISODATA和K-Means，以及监督分类包括基于传统统计分析分类器如平行六面体、最小距离和马氏距离，以及基于人工智能分类器如神经网络和支持向量机，和基于模式识别分类器。光谱分类方法基于光谱数据进行分类，是影像处理中的重要技术。

如果你在做遥感影像，尤其是 MODIS 数据的批拼接、重投影和裁切，MODIS Reprojection Tool (MRT)是一个相当实用的工具。它能帮你高效地 MODIS 产品，支持拼接多个影像、重投影到不同坐标系，以及裁切你需要的区域。MRT 的两大核心工具：mrtmosaic.exe和resample.exe，各自有不同的用途。mrtmosaic.exe用于拼接影像，可以把多个 MODIS 影像拼成一个，操作挺简单，像这样：mrtmosaic -i "g: %1.txt" -s "0 00 0 0 1 1 1 0 0" -o "g:temp.hdf"。resample.exe则重投影和