envi面向对象分类中码头，盐田，耕地，河流海域水库，鱼塘，林地，草地裸地的提取规则

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面向对象分类是一种基于遥感影像的图像分类方法，它将像素组合成对象，并根据对象的特征进行分类。下面是一般的面向对象分类步骤：

1. 数据预处理：对遥感影像进行预处理，包括辐射校正、大气校正、几何校正等，以确保数据质量和一致性。

2. 特征提取：根据您的分类目标，选择适当的特征进行提取。对于植被分类，常用的特征包括植被指数（如NDVI）、纹理特征、形状特征等。

3. 对象分割：将影像分割成不同的对象，可以使用基于像素的分割方法，如基于阈值、区域生长等。

4. 对象属性提取：对每个对象提取其属性，如面积、周长、形状等。

5. 训练样本选择：根据您的分类目标，在每个类别中选择代表性的训练样本。训练样本应包括各类别的典型对象。

6. 分类器训练：使用选择的特征和训练样本，训练一个分类器模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。

7. 分类：使用训练好的分类器对整个影像进行分类，将每个对象分配到相应的类别。

8. 后处理：对分类结果进行后处理，如去除小面积的噪声、填补空洞等。

请注意，面向对象分类的具体步骤和方法可能因数据和分类目标的不同而有所差异。您可以根据您的具体需求和数据特点进行调整和优化。

相关问题

envi面向对象图像分割步骤

Envi（Environmental Imaging Analysis Software）是一款专业的遥感图像处理软件，它支持面向对象（Object-Oriented）的图像分割。面向对象图像分割一般涉及以下几个步骤：

1. **数据预处理**：加载和校准遥感影像，去除噪声，比如云遮挡、辐射校正等。

2. **特征提取**：利用Envi提供的工具，对图像进行纹理、颜色、形状等特征的计算，用于区分不同地物。

3. **选择分类变量**：根据研究目标和地理环境，选择最能反映地物差异的特征作为分类依据。

4. **训练样本选择**：手动或自动选取代表性样点，作为机器学习算法（如决策树、随机森林或深度学习模型）的训练样本。

5. **构建分类模型**：使用选定的特征和训练样本，训练分类模型，如在Envi中可以运用监督学习算法。

6. **对象检测与分割**：应用模型对整个图像进行像素级分类，生成初步的对象边界。

7. **后处理与优化**：对分割结果进行细化，如合并连接的小片段，修正错误分类，提高精度。

8. **结果评估**：通过对比实际地物信息或与其他方法的结果，评估分割质量。

9. **输出和可视化**：将最终的分割结果导出为GIS兼容的数据格式，并进行地图展示。

在ENVI/IDL环境中，如何实现遥感图像的面向对象分类，并通过该分类方法提取城市地物信息？

面向对象分类是遥感图像处理中一种先进的分类方法，它不仅仅考虑了像素的光谱信息，还融合了像素的空间信息和地物的纹理特征，非常适合用于城市地物信息的提取。在ENVI/IDL环境中实现面向对象分类的步骤如下：

参考资源链接：[遥感图像信息提取：监督分类与决策树方法](https://wenku.csdn.net/doc/1i060i1evg?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 首先，需要准备合适的空间分辨率的遥感图像数据，例如高分辨率的多光谱或全色影像。
2. 使用ENVI软件打开遥感图像，并进行预处理操作，如大气校正、几何校正等，确保数据质量。
3. 利用ENVI的面向对象分类工具（如Object-Oriented Classification tool），开始进行影像分割。这一步骤是将具有相似光谱和空间特征的像素聚合为一个对象，通常通过设置合适的分割尺度和形状、紧凑度参数来完成。
4. 分割完成后，根据城市地物的特征，选择合适的特征集，包括光谱特征、纹理特征和形状特征等，对分割后的对象进行特征提取。
5. 使用预先定义的城市地物分类体系，将对象根据其特征与样本数据进行比较，应用分类规则，完成分类任务。
6. 分类后，利用ENVI的后处理工具对分类结果进行优化，例如滤波和聚类分析，提高地物分类的精度。
7. 最后，对分类结果进行评估，可以使用混淆矩阵或其它精度评价方法来检验分类精度。
为了深入理解面向对象分类的原理和应用，我推荐您参考《遥感图像信息提取：监督分类与决策树方法》这份白皮书。该资料详细介绍了遥感图像信息提取的技术，包括ENVI/IDL平台的应用，能够帮助您更好地掌握面向对象分类以及其它相关知识，对于提升遥感图像信息提取能力大有裨益。

参考资源链接：[遥感图像信息提取：监督分类与决策树方法](https://wenku.csdn.net/doc/1i060i1evg?spm=1055.2569.3001.10343)