怎么让envi中影像背景为0_eCogniton波段权重设置——基于ENVI的波段信息量计算

  目前在基于 eCognition 的影像分割过程中波段选择和权重设置较为客观的方法就是采用统计学方法，根据各波段包含的信息量大小以及各波段之间的相关性来选择参与分割的波段并设置权重系数，原理就是波段间相关性越小，波段的标准差越大，组合起来的信息量就越大。例如黄汀等(2018)通过波段间的协方差矩阵来判断各波段包含信息量的大小，利用波段间的相关矩阵来判断各波段间的相关性和信息的冗余度，将含有信息量最大且与其他波段相关性较低的波段4权重设置为2，其他1、2、3波段的权重值均设置为1。

  今天就教大家怎么在ENVI中计算波段间的相关系数。

【基于ENVI的波段间相关系数计算】

1.首先需要提供波段合成的影像，如果你的影像波段还没有合成就需要首先在ENVI中进行波段合成(Layer Stacking)。合成好之后直接在ENVI中加载影像。

2.在工具箱中打开Compute Statistics，选择合成后的数据，再选择参与的波段数，如下图所示：

3.勾选“Covariance”,然后点击“OK”就开始计算了。

4.结果

  从下图结果可以看出波段4的信息量是最大的，且与其他波段的相关性最低，在分析过程中可以给波段4设置较高的权重。

5.注意事项

  在使用该方法进行计算的时候背景值会对运算结果有影响，如果你选入的影像是带背景的，不管你的背景值是 0 还是 Nodat ,计算出来的结果就会出现下面的情况。

   这时候你可以采用下面两种方式，其中选择ROI区域之后计算的是ROI区域最小外接多边形内影像的信息量。而不是你设置的ROI不规则区域内的。