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。

相关问题

ENVI软件 支持向量机

ENVI软件是一款用于遥感图像处理和分析的软件，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是ENVI软件中的一个分类算法。

SVM是一种监督学习方法，它可用于对数据进行分类和回归。在ENVI软件中，SVM可以应用于遥感图像分类任务。它通过将数据点映射到高维特征空间中，并找到一个最优的超平面来进行分类。

SVM的优点之一是在处理高维数据时表现出色，因此在遥感图像分类中广泛使用。它能够处理大规模数据，并且对于非线性问题也具有较好的适应性。

ENVI监督分类的分类器

ENVI (Environmental Vegetation Indices) 监督分类是一种遥感图像分析技术，用于将多光谱图像中的地表信息分为不同的类别，如植被、水体、土壤等。在这个过程中，分类器是一个关键组件，它基于预定义的训练数据集来进行图像像素的分类。

常见的ENVI监督分类器有以下几种：

1. **最大似然分类**（Maximum Likelihood Classification, MLC）：这是最基本的分类方法，每个像素的最终类别取决于其最有可能属于的类别及其对应的像元值概率。

2. **决策树分类**（Decision Tree Classifier）：通过构建一棵树状模型，根据像素特征进行递归分割，将相似的像素分到同一类别。

3. **支持向量机分类**（Support Vector Machine, SVM）：利用核函数将非线性问题转换为线性可分问题，找到最佳超平面进行分类。

4. **随机森林分类**（Random Forest Classifier）：结合多个决策树并取多数投票，提高分类的稳定性和准确性。

5. **神经网络分类**：特别是卷积神经网络（CNN），能够从图像中学习特征并做分类，常用于高维遥感数据处理。

6. **深度学习分类器**：如全连接网络（FCN）、U-Net等，在遥感领域也取得了很好的效果。

在ENVI环境下，用户可以选择合适的算法，设置适当的参数，对遥感影像进行训练和预测，以获取精确的地表分类结果。