由于高光谱数据多，运行过程较长，不适合做教学，而且ENVI中的很多高光谱数据处理功能适用于多光谱数据，故以多光谱数据为例。

1)       MNF：最小噪声分离

²        MNF结束后的显示结果为：1、2、3波段组合后影像，可以看到影像很细腻，几乎看不到噪声；

²        动态显示6个波段，进行对比，可以看出从1到6波段，噪声越来越多，有用信息越来越少。此处可以调节速度、显示顺序等。

²        波段能量变化直方图：可以看出，1波段到2波段能量变化是最快的，2到3、3到4次之，4到5到6，能量变化最缓，而后面几个波段的能量值也很小，所名有用信息较少，噪声较多。

2)       PPI：像元纯净指数

²        Number of PPI Iterations：迭代次数；

²        PPI Threshold Value：PPI阈值；

²        PPI Maximum Memory use：PPI内存使用设置；

²        可以看到迭代次数和迭代变化，曲线越来越光滑，值越大表示像元越纯净。

²        将结果引入N维散度可视分析界面，可以看出，系统自动进行样本提纯的结果，此处系统提出了4类样本，可以看到还有其他一小团集结的很好，可以将其提出作为新的样本，这样将所有样本作为感兴趣区进行导出，共5类感兴趣区。

3)       SAM：波谱角分类

²        对原始影像进行波谱角分类，显示分类结果，可以看到分类结果很好。

4)       进行最小噪声分离变换

最小噪声分离（Minimum Noise Fraction，MNF）变换是同主分量变换相似的一种方法，它被用来分离数据中的噪声，确定数据内在的维数，减少随后处理的计算量（Green 等人，1988；Boardman和Kruse，1994）。对于高光谱影像数据（至少为多光谱影像数据），MNF变换将把数据空间分为两部分：一部分为大的特征值和相干特征影像；另一部分为近似为1的特征值和噪声占主导地位的影像。它被用作一个预处理变换，将感兴趣的信息放在前几个光谱波段中，并按最感兴趣到最不感兴趣的顺序排列这些波段。

请参见高光谱专题辅导，以获取额外背景知识和使用的例子。

要从TM影像的反射率数据中计算MNF变换：

1.     从ENVI主菜单栏中，选择Window → Start New Plot Window，检查预先计算生成的MNF特征值绘制图bhtm_mnf.asc。

2.     在绘图窗口菜单栏中，选择File → Input Data → ASCII，加载bhtm_mnf.asc ASCII码文件。

3.     接着Input ASCII File对话框就会出现在屏幕上。点击OK，将输入文件数据绘制成图。

4.     在可用波段列表对话框中，选择File → Open Image File，加载并检查MNF影像文件bhtm_mnf.img。务必要查看MNF波段序号低和高的影像。在可用波段列表对话框中，打开一个新的显示窗口，加载MNF波段1。

5.     然后，在可用波段列表对话框中，打开另一个新的显示窗口，加载MNF波段6。查看这两个不同MNF波段的影像，注意空间一致性随着MNF波段号增加而减小。

上面的特征值绘制图反映出了随着MNF波段号的增加特征值减小的特点，这显示出了在波段序号大的MNF波段中噪声是如何分离出来的。

5)       进行PPI处理查找端元

纯净像素指数（Pixel Purity Index^TM，PPI^TM）方法能够在多光谱和高光谱影像数据中查找光谱最纯净的像元（Boardman和Kruse1994）。这些与物质对应的光谱可以线性组合出影像中的所有光谱。我们将N维散点图投影到二维空间中，并在每个投影中标出纯净像元，计算出纯净像元指数。这个处理过程会输出一幅影像（PPI影像），影像汇总每个像素的数字值（DN）都与像素被标化出纯净的次数相一致。因此，影像中的亮像素就表示出了光谱端元的空间位置。我们将使用影像阈值迭取后续分析中所需的几千个像素，这样就可以显著的减少要查看的像素个数。请参见高光谱专题辅导，获取额外的PPI背景知识和使用的例子。

1.     要进行PPI分析，可以在ENVI主菜单中，选择Spectral → Pixel Purity Index → [FAST] New Output Band。

这将在内存中计算PPI影像。

2.     在可用波段列表对话框中，选择File → Open Image File。在Enter Data Filenames对话框中，选择预先计算生成的PPI影像bhtm_ppi.img。

3.     选择PPI文件并将其加载到一个新的显示窗口中。

或者，你可以将bhtm_mnf.img数据作为输出文件，提取仅包含那些一致较好的MNF波段（如前面确定的波段序号低的影像）的光谱子集。

在Fast Pixel Purity Index Parameters对话框中，输入几千（例如4000）作为迭代的次数，并在Threshold Factor文本框中输入3，然后点击OK。

当这些处理完成之后，PPI影像将会出现在可用波段列表对话框中。

4.     从主影像窗口菜单中，选择Tools → Region of Interest → ROI Tool，将ROI文件bhtm_ppi.roi加载到ROI Tool对话框中。

或者，在主影像窗口中显示PPI影像，然后选择Tools → Region of Interest → Band Threshold to ROI，通过影像的阈值提取感兴趣区。

选择PPI影像为输入文件，然后输入最小阈值为5，再点击OK。

接着所选择的像素将会被输入到ENVI的ROI Tools对话框中。