envi进行非监督分类的时候如何设置掩膜区
时间: 2023-09-07 15:01:43 浏览: 58
在进行非监督分类时,设置掩膜区是一种有效的方法来限制分类的范围。掩膜区可以被定义为兴趣区域,只有在该区域内的像元才会被用于分类。下面是一些关于如何设置掩膜区的方法:
1. 利用矢量边界:使用矢量数据(如矢量文件、地图)来定义掩膜区的边界。通过将矢量边界与遥感影像进行叠加,只有掩膜区内的像元才能用于分类。
2. 利用栅格图层:使用栅格图层来设定掩膜区。可以根据特定条件(如像元值达到一定阈值)来创建一个掩膜图层。然后,将该图层与遥感影像进行叠加,只有被掩膜区覆盖的像元才会参与分类过程。
3. 手动绘制掩膜区:通过使用遥感图像处理软件,手动绘制掩膜区。可以在软件中选择绘制工具,根据兴趣区域的形状和位置进行绘制。绘制完成后,只有位于掩膜区内的像元才会被用于分类。
设置掩膜区的目的是限制分类的范围,使分类结果更加准确和可靠。通过将非感兴趣区域排除在外,可以避免不相关信息的干扰。同时,掩膜区还可以帮助提取特定地物或区域的信息,对于一些特定研究或应用任务非常有用。
相关问题
envi图像非监督分类
envi图像非监督分类是一种利用图像本身的统计特征进行分类的方法。其过程是通过计算图像中每个像素点的统计特征,如波段反射率、像元间的相关性等,然后根据这些特征进行聚类,将图像中的像元分为不同的类别。
与监督分类不同,非监督分类不需要事先提供训练样本,而是根据图像本身的特征进行分类。这种方法在处理大量图像数据时非常有用,可以快速对图像进行分类,而无需对每个类别都提供大量的训练样本。
在envi中进行非监督分类时,通常会选择一些聚类算法,如K均值聚类、高斯混合模型等,然后根据图像的统计特征进行聚类。通过这种方法,可以将图像分成若干个类别,每个类别代表了图像中具有相似特征的像元。这种方法在遥感影像处理和地物分类中得到了广泛的应用。
非监督分类虽然不需要事先提供训练样本,但其结果还是需要根据专业知识和经验进行验证和调整,以确保分类结果的准确性和可靠性。因此,在进行非监督分类时,需要结合图像处理和专业领域知识,以获得准确的分类结果。
如何使用ENVI进行监督分类
使用ENVI进行监督分类可以通过以下步骤进行:
1. 导入数据:首先,将你要进行分类的遥感影像数据导入到ENVI中。你可以选择""菜单中的"Open"选项,后浏览并选择你的影像文件。
2. 收集训练样本:在ENVI中,你需要收集代表不同类别的训练样本。使用"ROI Tool"工具或者其他选择样本的工具来图像中代表不同类别的区域。确保选择足够多的样本来代表每个类别,并且样本应该是典型的、代表性的。
3. 创建训练样本库:在ENVI中,你需要创建一个训练样本库来存储你收集的样本。选择“Supervised Classification”菜单中的“Create Training Samples”选项,然后将已选择的样本分配给相应的类别。
4. 训练分类器:使用“Supervised Classification”菜单中的“Train Classifier”选项来训练分类器。选择你希望使用的分类算法(如最大似然法、支持向量机等),然后选择训练样本库和其他相关参数,开始训练。
5. 应用分类器:训练完成后,使用“Supervised Classification”菜单中的“Classify Image”选项来应用分类器到整个图像上。选择你