svm分类在envi中怎么使用

在ENVI中使用SVM分类器，需要遵循以下步骤：

1. 打开ENVI软件，导入需要分类的遥感图像数据。

2. 在ENVI主界面中，选择“Supervised Classification”（监督分类）选项。

3. 在弹出的“Supervised Classification”窗口中，选择“Support Vector Machine”（支持向量机）作为分类方法。

4. 选择需要分类的波段和样本数据，点击“Load Data”按钮。

5. 创建训练样本，使用“ROI Tool”选择图像中的不同类别，并为每个类别创建一个ROI。

6. 点击“Start Classification”按钮开始进行分类。

7. 分类完成后，可以使用“Accuracy Assessment”（精度评价）来评估分类结果的准确性。

总之，使用SVM分类器进行遥感图像分类需要提供波段数据和训练样本，在ENVI软件中选择SVM分类器进行分类，最后进行精度评价以评估分类结果的准确性。

相关问题

利用envi使用 SVM 进行监督分类

### 如何使用ENVI进行SVM监督分类

#### 准备工作
为了在ENVI中成功实施支持向量机(SVM)监督分类，需确保已安装并配置好ENVI软件环境。此过程不涉及图卷积神经网络相关内容[^1]。

#### 数据准备
选择合适的遥感影像作为训练数据源至关重要。这些图像应覆盖目标区域，并具有足够的光谱分辨率来区分不同地物类别。对于特定应用领域内的样本选取，建议依据专业知识指导完成。

#### 创建感兴趣区(ROI)
通过手动绘制或多边形工具定义各个类别的训练样本地点，在ENVI界面内建立多个感兴趣的区域文件(.roi)，用于后续模型构建阶段提供标注信息。

#### 训练SVM模型
利用`Classification -> Supervised Classification -> Support Vector Machines (SVM)`菜单选项启动参数设置对话框。在此处可以指定核函数类型（线性、多项式、RBF等），调整惩罚系数C以及其他超参优化项以提高泛化能力。

% 设置SVM分类器参数示例代码片段
envi, /no_save_dlg
file = 'path_to_your_image'
 envi_open_file, file=file$
     ,r_fid=r_fid
; 定义输入波段范围和其他必要参数...
svm_params = { $
    kernel_type : 2, ; RBF Kernel$
    gamma       : 0.5,$
    C           : 1}

#### 执行分类操作
确认所有前期准备工作无误之后，点击运行按钮开始正式处理流程。期间可能会遇到CUDA加速失败等问题，这通常是因为缺少必要的BLAS库支持所引起[^2]；不过这类错误一般不会发生在纯CPU模式下的ENVI环境中。

#### 结果评估与可视化
最后一步是对得到的结果栅格图层展开质量检验分析，包括但不限于混淆矩阵计算精度指标统计以及误差分布情况绘图展示等功能模块的应用实践。

envi5.3 svm classifier未响应

envi5.3 svm分类器未响应可能由多种原因引起。首先，可能是由于计算机上的资源不足，例如内存不足或处理器速度不够快。在这种情况下，建议关闭其他程序或购买更高效的硬件。

其次，可能是由于数据的大小或质量导致的。如果svm分类器未能响应，那么很可能是由于数据过于庞大或特征过多。这时可以考虑使用特征选择算法来减少维度。

此外，可能是由于选择的模型参数不合适。如果过度拟合或欠拟合，则svm分类器可能会出现问题。因此，需要仔细检查模型参数，特别是惩罚系数和核函数类型，以便找到最佳的选项。

最后，可能是由于软件本身的错误。如果以上方法都不能解决问题，则需要检查软件是否有更新，或联系制造商或供应商以获得技术支持。

总之，环境5.3 svm分类器未响应可以有多种原因，需要通过逐步排除，找到最佳解决方案。