在ENVI遥感软件中如何正确设置马氏距离分类器参数，以提高遥感影像分类的准确性？

在ENVI软件中应用马氏距离分类器进行遥感影像分类时，正确设置参数至关重要。首先，需要确保你已经收集了代表不同类别的端元（Endmember Spectra）。这些端元将作为分类的基础，因此它们的质量直接影响到分类的准确度。

参考资源链接：[马氏距离分类：ENVI遥感影像处理中的快速高效方法](https://wenku.csdn.net/doc/1k5sigrnh1?spm=1055.2569.3001.10343)

启动分类过程后，用户需要在Classification Input File对话框中选择输入的遥感影像文件，并在Mahalanobis Distance Parameters对话框中进行参数设置。在参数设置中，重点需要注意的是阈值的选取。阈值通常基于输入数据的动态范围和直方图分析来决定，其目的是为了筛选出最适合分类的像元。阈值设置得过高可能会漏掉一些应该被分类的像元，设置过低则可能引入噪声，降低分类准确性。

另外，在ENVI中，马氏距离分类器还依赖于端元的协方差信息，这意味着需要根据每个类别的统计特性来调整分类器的参数。当选择马氏距离作为分类方法时，务必重新输入端元，确保分类器能够考虑到端元的协方差。

总结来说，提高遥感影像分类准确性的关键在于对端元的精确选择和合理的参数设置。端元的选择应该反映分类目标的真实光谱特性，而参数设置则需要结合影像的具体情况，通过不断试验和误差分析来优化。对于想要更深入理解马氏距离分类在ENVI中的应用，可以参考《马氏距离分类：ENVI遥感影像处理中的快速高效方法》一书，该书详细介绍了马氏距离分类的理论基础和实践操作，对于理解参数设置与影像分类准确性之间的关系大有裨益。

参考资源链接：[马氏距离分类：ENVI遥感影像处理中的快速高效方法](https://wenku.csdn.net/doc/1k5sigrnh1?spm=1055.2569.3001.10343)