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咋一看这个过程实现起来挺复杂，首先想到的是利用编程方法，比较相同行列号的像素值的大小，由于需要对比很多像素值，甚至想到了数学结构中的冒泡排序等方法，一组像素好排序，如果遇到10000x10000的图像，那么好要考虑算法的效率等等。
其实利用ENVI下的bandmath，结合一个小技巧，很容易就能实现最大/最小值的合成。下面以植被覆盖度最大/最小合成值为例介绍这种方法。
(1) 首先在ENVI中打开若干个同一地区的植被覆盖度图像文件，图像文件的行列数都一样。
(2) ENVI主菜单中选择basic tools->bandmath，输入表达式：b1>b2>b3>b4>b5>b6>b7>b8>b9
b1~9表示植被覆盖度文件，根据文件数量输入变量。
图1
(3) 单击OK，在Variables to Bands Pairings面板中，分别为b1~9选择相应的植被覆盖度。
(4) 单击OK。可以得到9个时相植被覆盖度的最大合成图像。
使用表达式：b1<b2<b3<b4<b5<b6<b7<b8<b9，可以得到9个时相植被覆盖度的最小合成图像。
图2 9个时相植被覆盖度的最大合成图像
图3 9个时相植被覆盖度的最小合成图像
这个过程中主要使用了IDL的最大/最小运算符：<、>。最小值和最大值运算符也是数组的基础运算符，但与关系运算符或Boolean运算符不同的是：它们不返还真值或假值，而返还实际的最小值和最大值。
在下面的例子中，对于图像中的每一个像元，0、b2或b3中的最大值将被加到b1中，该表达式确保加到b1中的值始终为正。
b1 +（0 > b2 > b3）
在下面的例子中，最小值和最大值运算符的同时运用使b1中的值被限制在0和1之间：b1中的值不会大于1或小于0，最后得到的结果在[0,1]范围内。
0 > b1 < 1
很多时候与关系运算符结合起来应用，如需要计算几年内的数据平均值（如NDVI），如果某数据的值为0则不参加计算，如果3个通道都为0，则赋值为0，比如某点b1=4;b2=6;b3=0；那么平均值ave = (b1+b2+b3)/(1+1)，则可用以下运算表达式：
(b1>0+b2>0+b3>0) / ( ((b1 ge 0) + (b2 ge 0)+(b3 ge 0)) >1)
