在遥感数据分析中，提取遥感影像的灰度值是一项基础且重要的任务。ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款强大的遥感图像处理软件，而MATLAB则是一种广泛使用的编程环境，两者结合可以高效地处理和分析遥感数据。以下将详细解释如何在ENVI和MATLAB中提取遥感影像的灰度值。
在ENVI中进行操作：
1. 打开遥感影像：启动ENVI软件，通过“File”菜单选择要处理的遥感影像文件，这将加载影像数据到工作环境中。
2. 创建灰度图像：对于多光谱或多波段的遥感影像，通常包含多个波段。ENVI允许用户选择一个特定波段并将其转换为灰度图像。在“Display”菜单下选择“Image File”，然后在“Resize”窗口中调整图像大小。接着，通过“Memory”选项，将每个波段保存为独立的灰度图像。例如，如果影像有6个波段，将依次创建6个灰度图像。
3. 图像堆叠：为了将这些灰度图像合并成单一的多波段图像，可以使用“Basic Tools”中的“Layer Stacking”功能。导入刚才创建的6个灰度图像，按照原始波段顺序排列，并指定输出文件的存储位置和名称。确保选择“ENVI Standard”格式，即无后缀的文件格式，以便MATLAB能够识别。
接下来，在MATLAB中进行操作：
1. 导入数据：在MATLAB环境中，利用`enviread`函数读取ENVI格式的遥感图像文件。例如，如果文件名为“p126HDT”，则命令可能为`I = enviread('p126HDT')`。`enviread`函数返回一个结构体数组`I`，包含了遥感图像的各种元数据和实际像素值。
2. 提取灰度值：结构体数组`I`中的`z`字段包含了图像的灰度值。根据实际需求，可以对`z`数据进行进一步处理，例如统计分析、图像增强等。具体的处理步骤通常会编写成单独的MATLAB脚本，例如`enviread_operation.m`。
3. 保存结果：在MATLAB的工作空间中，选择要保存的数据，例如`z`，然后点击“Save As”按钮，选择`.mat`格式进行保存。`.mat`文件是MATLAB的数据文件，可以方便地在后续的MATLAB程序中重新载入和使用。
通过以上步骤，我们可以从遥感影像中提取灰度值，并在MATLAB中进行后续的分析和处理。这个过程涉及到遥感图像的基本处理，包括数据读取、波段分离、灰度值提取以及数据存储，是遥感数据分析的基础技能。在实际应用中，可能还需要结合其他遥感图像处理技术，如辐射校正、大气校正、分类等，来获取更准确的地理信息。
