在ENVI里进行土地利用分类的完整步骤

在ENVI中进行土地利用分类的完整步骤如下：

1. 打开ENVI软件，导入需要分类的遥感影像数据。
2. 在ENVI主界面上，选择“Classification”菜单下的“Supervised Classification”选项。
3. 在弹出的“Supervised Classification”窗口中，选择“Maximum Likelihood”算法作为分类器。
4. 在“Classes”选项卡中，点击“New Class”按钮，添加各类别的名称，如“林地”、“草地”、“水域”、“农田”等。
5. 在“Training Data”选项卡中，选择每个类别的样本点，即在影像上手动标记每个类别的代表性像元。可以通过在影像上使用“ROI Tool”或“Spectral Profile Tool”进行样本点的选择。
6. 对于每个类别，至少需要选择5-10个代表性像元作为样本点，以获得较好的分类结果。在样本点选择完毕后，可以点击“Verify”按钮进行样本点验证，以评估分类效果。
7. 在“Parameters”选项卡中，选择分类的像元特征，如波段组合、像元尺寸、样本点权重等参数。一般情况下，使用默认参数即可。
8. 点击“Run Classification”按钮，ENVI将自动进行分类，生成分类结果的栅格图层。

需要注意的是，进行土地利用分类需要有一定的遥感图像处理和分类知识，同时对于不同的土地利用类型需要有一定的了解和判断。在实际操作中，还需要注意避免样本点选择不足、分类器参数不当等问题，以获得较好的分类效果。

相关问题

在ENVI里怎么做土地利用分类

在ENVI中进行土地利用分类可以采用以下步骤：

1. 打开ENVI软件，导入需要分类的遥感影像数据。
2. 在ENVI主界面上，选择“Classification”菜单下的“Supervised Classification”选项。
3. 在弹出的“Supervised Classification”窗口中，选择“Maximum Likelihood”算法作为分类器。
4. 在“Classes”选项卡中，点击“New Class”按钮，添加各类别的名称，如“林地”、“草地”、“水域”、“农田”等。
5. 在“Training Data”选项卡中，选择每个类别的样本点，即在影像上手动标记每个类别的代表性像元。
6. 点击“Run Classification”按钮，ENVI将自动进行分类，生成分类结果的栅格图层。

需要注意的是，进行土地利用分类需要有一定的遥感图像处理和分类知识，同时对于不同的土地利用类型需要有一定的了解和判断。

基于envi下的土地利用信息提取

基于Envi软件下的土地利用信息提取是一种利用遥感技术和数字图像处理方法，从卫星或航空影像中获取土地利用类型和分布的过程。Envi软件是一款专业的遥感图像处理工具，可以对遥感影像进行分析和处理。

首先，我们需要获取高分辨率的遥感影像，可以是卫星影像或航空影像。这些影像记录了地球表面的红外、近红外等多个频谱信息。

然后，使用Envi软件对影像进行预处理。这包括影像校正、大气校正和几何校正等步骤，以确保影像的准确性和一致性。

接下来，我们可以使用Envi软件中的分类算法进行土地利用类型的分类。分类方法可以使用像最大似然法、支持向量机、随机森林等。这些算法可以根据像元的光谱信息和其他特征对影像进行自动分类。

在分类完成后，可以得到不同土地利用类型的图像。这些图像可以显示不同土地利用类型的空间分布情况，如农田、森林、城市、水体等。

最后，我们可以使用Envi软件进行土地利用分析。可以计算不同土地利用类型的面积、比例和变化情况，并进行统计和可视化展示。这有助于研究土地资源的管理和规划，对环境保护和土地利用决策提供科学的依据。

总之，基于Envi软件下的土地利用信息提取是一种利用遥感技术和数字图像处理方法，从遥感影像中获取土地利用类型和分布的过程。它可以为土地资源管理、环境保护和城市规划等领域提供重要参考和支持。