envi图像非监督分类
时间: 2023-12-21 07:01:41 浏览: 50
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。
相关问题
envi进行非监督分类的时候如何设置掩膜区
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。
envi 创建监督分类器
envi 是一个广泛使用的遥感图像处理软件,可以用于创建和训练监督分类器。监督分类器是一种机器学习算法,它能够自动从给定的训练样本中学习并对新的待分类数据进行分类。
首先,在 envi 中创建监督分类器需要准备标记好的训练样本。训练样本是一些已知类别的遥感图像像素,可以通过手动绘制样本区域或者导入已有标签图像来创建。
然后,可以使用这些标记好的训练样本来训练监督分类器。在 envi 中,可以选择使用传统的分类算法如最小距离分类、最大似然分类等或者使用现代的深度学习算法如卷积神经网络进行训练。
接下来,可以使用训练好的分类器对新的遥感图像进行分类。在 envi 中,可以加载待分类的遥感图像,然后应用之前训练好的分类器进行分类。分类的结果可以显示在图像上,可以通过颜色或者类别来表示。
最后,通过评估分类的准确性来评价分类器的性能。通过与实地采样或者其他高精度数据进行比较,可以计算出分类的精度、召回率、F1 值等指标。如果分类效果不理想,可以调整分类器的参数,重新训练和分类,直到达到满意的结果。
总之,envi 提供了一个功能强大的工具来创建和训练监督分类器,并且可以应用于各种遥感图像分类任务中,为地理信息系统和遥感应用提供了宝贵的支持。