真诚为您提供优质参考资料，若有不当之处，请指正。目录目标探测与识别1.概述2.去伪装目标探测2.1数据浏览与准备目标波谱2.2目标探测流程化工具2.2.1选择输入/输出文件2.2.2大气校正2.2.3输入目标波谱2.2.4输入背景波谱2.2.5执行MNF变换2.2.6选择及运行分析方法2.2.7浏览结果以及提取目标2.2.8结果后处理2.2.9输出结果3.基于BandMax向导的SAM目标探测3.1工具功能介绍3.2详细操作流程3.2.1数据打开与目视解译3.2.2收集目标与背景波谱3.2.3启动SAM Target Finder with BandMax1、概述 高光谱图像分类方法与传统的多光谱分类有本质的区别，从高光谱图像的每个像元均可以获取一条连续的波谱曲线，就可以考虑用已知的波谱曲线和图上每个像元获取的波谱曲线进行对比，理想情况下，如果两条波谱曲线一样，就能说明这个像元是哪种物质。 高光谱图像的这个特性，使它除了应用于一般的图像分类，还应用于物质识别、目标探测等。图像分类更多关注的是地物覆盖和物质成分，目标识别和探测是对特定对象的搜索，其结果是有或者没有。因此我们把高光谱图像分类、物质识别、探测等称为波谱识别。 本节以两个专题为例（去伪装目标探测与基于BandMax向导工具的SAM目标探测），学习ENVI中提供的高光谱目标探测与识别功能。2、去伪装目标探测 去伪装目标探测也是利用高光谱图像的地物识别能力，从图像上探测遮掩或者伪装的目标，比如一种特殊物质、矿物甚至军事目标等。下面以从图像上探测一个目标为例（练习数据存放在.18.目标探测与识别数据1. 目标探测中），介绍ENVI的Target Detection Wizard工具的操作流程。 在本例中，示例数据是包含384个波段，波段覆盖382nm2500nm的高光谱数据。主要过程如下：从图上目视解译一个目标（可以是多个目标），以这个目标的平均波谱作为参考，搜索整个图像，识别具有类似或者相同波谱的目标。2.1数据浏览与准备目标波谱（1）选择菜单File Open，打开文件nvis_sub1_hsi.img；注：可以采用RGB彩色显示模式，在Data Manager中选择波段54、34、14分别对应RGB三个通道，然后点击Load Data按钮可以近似真彩色的显示原始图像，如下图。图1 真彩色显示输入图像（2）在右边图层管理器中nvis_sub1_hsi.img右键选择New Region Of Interest打开ROI Tool，在ROI Tool中修改ROI Name：target 1。（3）在ENVI主界面中的工具栏Goto输入：130,650，回车定位到一辆装甲车目标。绘制这个目标的一个多边形ROI。注：练习数据中提供了目标ROI文件。其中target1_sub1_roi.roi是ENVI Classic或者ENVI4.8及更早版本的ROI文件，target1_sub1_roi.xml是ENVI5.1或者更高版本的ROI文件。选择菜单File Open，可以打开ROI文件。图2 绘制目标的多边形ROI（4）浏览目标波谱。在Layer Manager中，右键点击target 1，选择Statistics（如下图左），会对ROI的波谱进行统计，结果如下图（右）所示。图3 统计菜单（左）与波谱曲线（右）2.2目标探测流程化工具2.2.1选择输入/输出文件（1）启动Target Detection Wizard工具，位于Toolbox/Target Detection/Target Detection Wizard，在弹出的面板左侧为整个流程的描述信息，单击Next按钮；（2）单击Select Input File，选择高光谱数据nvis_sub1_hsi.img；（3）单击Select Output Root Name，选择输出结果的根目录，如D:Tempnvis_sub1_hsi；（4）单击Next按钮进入Atmospheric Correction面板。2.2.2大气校正 此数据是经过大气校正的，选择None / Already Corrected选项，单击Next进入Select Target Spectra 面板。注：这个面板提供了快速大气校正（QUAC）、几个基于统计学的大气校正方法（IAR Reflectance、Log Residuals、Flat Field、Empirical Line）和简化的黑暗像元法（Dark Subtraction），如果输入数据未经过大气校正，用户可根据需要进行方法的选择。2.2.3输入目标波谱 在Select Target Spectra 面板选择Import From ROI/EVF from input file，选择列表中的target 1，点击OK，选择后效果如下图所示。单击Select All，选中目标波谱，然后单击Next按钮进入Select Non-Target Spectra 面板。注：1）如果需要探测多个目标，则输入多个目标的波谱，单击Select All选择列表中所有目标波，单击Next执行下一步操作。2）当需要应用Orthogonal Subspace Projection （OSP）, Target-Constrained Interference-Minimized Filter （TCIMF）, 和Mixture Tuned Target-Constrained Interference-Minimized Filter （MTTCIMF）三种波谱分析方法时，需要至少2个目标波谱，或提供背景波谱。图4 选择目标波谱面板2.2.4输入背景波谱 在Select Non-Target Spectra 面板中可以选择易与目标波谱混淆的波谱作为背景波谱，有助于提高探测精度。这里选择No（不选择背景波谱），单击Next进入Apply MNF Transform 面板。注：如果要使用Orthogonal Subspace Projection （OSP）或Target-Constrained Interference-Minimized Filter （TCIMF）方法，必须在第三步骤输入大于一种的目标波谱，或在第四步骤输入背景波谱。如果要使用Mixture Tuned Target-Constrained Interference-Minimized Filter （MTTCIMF）分析方法，必须在第三步骤输入大于一种的目标波谱，或在第四步骤输入背景波谱，而且在下面的第五步要执行MNF变换。2.2.5执行MNF变换（1）在Apply MNF Transform面板中，Apply MNF Transform？选择Yes；（2）单击Show Advanced Options按钮，默认选择全部的MNF波段；（3）单击Noise Stats Shift Diff Spatial Subset，默认选择全部图像区域用于统计噪声；（4）单击Next执行MNF变换，计算完成后自动进入Target Detection Methods 面板。注：MNF变换可以分离噪声，对数据降维以减少计算量。如果选择No，那么将不能选择Mixture Tuned Matched Filter （MTMF）和Mixture Tuned Target-Constrained Interference-Minimized Filter （MTTCIMF）识别方法。2.2.6选择及运行分析方法 在Target Detection Methods 面板选择CEM、ACE和MTMF三种方法（如图所示），单击Next按钮执行分析，之后自动进入Load Rule Images and Preview Result面板。图5 Target Detection Methods面板2.2.7浏览结果以及提取目标 在Load Rule Images and Preview Result面板中，Target列表中显示所有探测目标参考波谱，在Method列表中选择相应分析方法，其得到的规则自动显示在Display窗口中，选择规则阈值或者散点图上选择点云将目标分离。（1）在Method列表中选择CEM，规则阈值（Rule Threshold）：0.2。（2）在Method列表中选择ACE，规则阈值（Rule Threshold）：0.1。（3）在Method列表中选择MTMF，自动会生成一个MF scores和infeasibility values的散点图，选择高MF scores 和低infeasibility values的点云，也就是散点图右下角部分点云，就是探测到的目标。（4）单击Next执行从规则图像中分离目标，进入Filter Targets面板。注：1）对于MF, CEM, ACE, SAM, OSP, 和 TCIMF，ENVI自动生成默认值阈值。当手动修改阈值时，调整阈值越小，得到的目标点越多，假目标也随之增多，重新获取的目标点会在图上高亮显示。SAM刚好相反。2）对于MTTCIMF和MTMF，ENVI自动生成MF scores 和Infeasibility values的整个图像的散点图。用鼠标左键绘制多边形区域选择点云，鼠标右键结束选择。鼠标中建拉框可放大点云，单击中键回到上一个试图，同时之前选择的点云被取消，当选择错误时候用这个功能重新选择点云。散点图勾选区域如图所示，需要选择Infeasibility values较低，且右侧散落的点。图6 Load Rule Images and Preview Result面板图7 MTTCIMF和MTMF算法散点图的勾选区域2.2.8结果后处理 在Filter Targets面板中（如下图），按照默认设置单击Next按钮，进入Export Results面板。注：这一步提供分类后处理的方法（Clumping和Sieving）用于去除结果中的小斑点。Clumping是用卷积的方法定性去除小斑点；Sieving是用定性的方法去除小斑点，通过设置最小聚类像素个数（Group Min Threshold）移除小斑点。图8 结果后处理（小斑点去除）2.2.9输出结果 在Export Results面板（如下图），可以将探测结果输出为感兴趣区（ROI）和矢量（Shapefile），按照默认设置（ROI）单击Next按钮，进入最后一个面板View Statistics and Report，自动统计探测的结果，且探测的所有结果自动加载到ROI Tool中并显示在图上。定位探测结果（169，163）是一个树林掩盖的目标，点击Finish完成。注：整个流程都可以使用Prev按钮回到上一步操作。图9 结果输出面