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。