envi 创建监督分类器
时间: 2023-09-05 16:03:34 浏览: 61
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。
相关问题
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
envi神经网络分类器
Envi神经网络分类器是一种机器学习模型,用于对环境和地球观测数据进行分类和预测。它基于神经网络算法,通过对大量的数据进行学习和训练,能够识别各种环境特征和地球要素,如土地利用类型、土壤类型、植被覆盖等。
Envi神经网络分类器的工作原理是将输入的环境数据转换为数字向量,然后通过多层神经网络进行处理和计算。神经网络的每一层都由许多神经元组成,每个神经元都负责接收和传递信息。通过训练,神经网络能够自动学习和提取输入数据中的特征,并将其映射到不同的分类或预测结果上。
Envi神经网络分类器在环境和地球科学领域具有广泛的应用,例如生态系统监测、气候变化研究、遥感图像分析等。它能够根据输入的数据进行准确的分类和识别,帮助科学家和研究人员快速获取所需的信息和结论。
此外,Envi神经网络分类器还具备自适应和迁移学习的能力。它可以根据新的环境数据进行更新和优化,提高模型的性能和准确度。同时,可以将已训练好的模型用于新的数据集,节省训练时间和资源消耗。
总之,Envi神经网络分类器是一种高效和准确的环境数据分析工具。通过神经网络的学习和推理能力,它能够帮助科研人员对环境和地球要素进行分类、监测和预测,为环境保护和可持续发展提供有力支持。