基于ENVI监督分类提取郑州市道路的流程

1. 收集高分辨率卫星遥感图像数据，可以使用Google Earth Pro或其他遥感数据平台获取。

2. 导入遥感图像数据到ENVI软件中。

3. 预处理遥感数据，包括辐射定标、大气校正、地理配准等。

4. 确定道路提取的光谱特征，根据图像中的颜色、亮度等特征进行分类。

5. 选择合适的分类方法，如最大似然分类、支持向量机分类等。

6. 制定分类方案，进行分类训练，包括选择训练样本、指定分类规则等。

7. 执行分类，将道路区域标注为道路类别，并将结果导出为矢量数据格式。

8. 对矢量数据进行进一步处理和编辑，如去除不必要的噪点、拼接道路线等。

9. 最终输出道路提取结果，可以导出为shp文件等常见的地理信息格式。

相关问题

基于envi监督分类提取郑州市道路的分析结果

根据基于ENVI监督分类提取的分析结果，可以得出以下结论：

1. 郑州市道路覆盖面积较大，其中主要道路和次要道路占据了大部分面积。

2. 除了道路，城市内还有一些建筑物、水域和绿地等地物类型，但占比相对较小。

3. 郑州市的道路分布比较密集，整体呈现出网格状分布。

4. 在道路类型中，主要道路和次要道路的占比较高，说明郑州市的交通道路比较发达，对城市的发展和交通运输具有重要的作用。

5. 郑州市的道路布局较为合理，道路宽度和长度分布均匀，交通流畅性较好。

总之，基于ENVI监督分类的分析结果可以为郑州市的城市规划和交通规划提供一定的参考和指导，帮助城市管理者更好地了解城市的道路分布情况，优化城市交通规划，提高城市的交通运输效率。

基于envi，面向对象提取郑州市道路的分析结果

1. 创建Road类，包含以下属性：
- name：道路名称
- length：道路长度
- width：道路宽度
- surface：道路表面材料

2. 从ENVI中导入郑州市的高分辨率遥感影像数据并进行预处理，如大气校正、辐射校正、噪声滤波等。

3. 利用ENVI中的目标检测工具，检测出道路区域。将道路区域转换为矢量数据，导出为shapefile格式。

4. 读取shapefile文件，实例化Road类，将道路名称、长度、宽度、表面材料等属性填充至类中。

5. 利用ENVI中的空间分析工具，计算出每条道路的总面积、平均宽度等统计信息，并将结果输出至文本文件中。

6. 利用ENVI中的影像分类工具，将道路区域与其他区域进行分类，得到道路区域的分类结果。将结果输出至文本文件中。

7. 利用ENVI中的空间分析工具，计算出每个道路区域的中心点坐标，并将结果输出至文本文件中。

8. 根据需要，利用ENVI中的可视化工具，生成道路区域的热力图、分类图等可视化结果。