ENVI监督分类教程
时间: 2023-08-16 18:07:52 浏览: 63
很抱歉,我无法回答关于ENVI监督分类教程的问题。因为在提供的引用内容中,并没有提到ENVI监督分类教程的相关信息。如果您有其他关于遥感影像分类或其他方面的问题,我将很乐意为您提供帮助。
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- *1* *2* [ENVI入门系列教程---二、图像分析---9.遥感图像监督分类](https://blog.csdn.net/weixin_39190382/article/details/105407828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
envi监督分类随机森林
随机森林是一种集成学习方法,它由多个决策树组成。每个决策树都是独立训练的,并且最终的分类结果是由所有决策树投票得出的。随机森林在分类问题中表现出色,尤其适用于处理高维数据和大量特征的情况。
在envi监督分类中随机森林可以通过以下步骤实现:
1. 准备数据集:将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练随机森林模型,测试集用于评估模型的性能。
2. 特征选择:根据问题的要求选择合适的特征。可以使用特征选择算法来确定最佳特征子集。
3. 构建随机森林模型:使用训练集数据构建随机森林模型。随机森林模型由多个决策树组成,每个决策树都是独立训练的。
4. 训练模型:对每个决策树进行训练。在每个决策树的训练过程中,随机选择一部分特征和样本进行训练,以增加模型的多样性。
5. 预测分类结果:使用测试集数据对随机森林模型进行测试,预测每个样本的分类结果。
6. 评估模型性能:使用评估指标(如准确率、精确率、召回率等)来评估模型的性能。
下面是一个使用Python的scikit-learn库实现envi监督分类随机森林的示例代码:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 准备数据集
X = # 特征数据
y = # 标签数据
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建随机森林模型
rf = RandomForestClassifier()
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测分类结果
y_pred = rf.predict(X_test)
# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
请注意,上述代码中的`X`和`y`分别表示特征数据和标签数据。你需要根据你的具体问题将数据集准备好,并将其替换为适当的变量。
envi监督分类支持向量机
在ENVI中进行监督分类支持向量机的步骤如下:
1. 导入需要分类的遥感影像:右击影像文件名,选择"New Region Of Interest",建立兴趣点(草地,水体,建设用地,林地)。
2. 进行支持向量机分类:在"Toolbox"中选择"Classification",然后选择"Supervised Classification",再选择"Support Vector Machine"。
3. 选择处理的影像:点击"OK",选择所有的分类,保存并点击"OK"。
4. 导入研究区边界shp文件:选择"Regions of Interest",然后选择"Subset Data from ROIs"。在该窗口选择分类后的结果,点击"OK"。选择边界文件,设置其他参数,点击保存和"OK"。
5. 去除分类结果的背景颜色:右击分类文件下的"0: Unclassified",选择第一个。在弹出的窗口中选择白色,点击"OK"。Unclassified将变为白色。
以上是在ENVI中进行监督分类支持向量机的步骤。