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。

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

envi4.8中如何进行监督分类

### 回答1：
在Envi 4.8中进行监督分类的步骤如下：

1. 打开需要分类的遥感图像文件。

2. 点击“Supervised Classification”工具栏中的“Training Samples Manager”按钮。

3. 在“Training Samples Manager”对话框中，选择“New Class”创建新的分类类别。

4. 在新建类别中，点击“Add Sample”按钮，然后使用鼠标在图像上选择代表该类别的区域。

5. 重复步骤3和4，为所有需要分类的类别都创建样本。

6. 在“Training Samples Manager”对话框中，点击“Classifier”选项卡，选择需要使用的分类器类型。

7. 点击“Start Classification”按钮，开始进行监督分类。

8. 分类结果将显示为彩色的分类图像。可以使用“Accuracy Assessment”工具来评估分类结果的精度。

需要注意的是，Envi 4.8中的监督分类功能较为基础，对于复杂的遥感图像分类任务可能需要使用更高级的工具和算法。

### 回答2：
在envi4.8中，可以通过以下步骤进行监督分类。

1. 打开envi4.8软件，导入需要进行监督分类的遥感影像数据。点击“File”菜单，选择“Open”选项，然后浏览并选择对应的遥感影像文件。

2. 将监督分类工具加载到envi4.8软件中。点击“Add”按钮，在弹出的对话框中选择“Supervised Classification”选项，然后点击“OK”按钮。

3. 在监督分类工具界面中，选择用于监督分类的样本点。点击“Training Sites”按钮，在新打开的窗口中点击“Create Training Sites”按钮，然后在影像上选取代表不同类别的样本点，如植被、水体、建筑等。

4. 选择分类算法。在监督分类工具界面中，点击“Classification”按钮，在新打开的窗口中选择适合的分类算法，如支持向量机（SVM）、最大似然（Maximum Likelihood）等。

5. 进行监督分类。在监督分类工具界面中，点击“Classify”按钮，软件将根据所选的样本点和分类算法对整个遥感影像进行分类。分类完成后，结果将以不同类别的颜色显示在影像上。

6. 评估和修改分类结果。根据实际情况，可以对分类结果进行评估和修改。点击“Accuracy Assessment”按钮，在新打开的窗口中选择一些样本点进行验证，然后点击“Compute”按钮，软件将计算分类的准确性。如果需要修改分类结果，可以点击“Edit Classification”按钮，在新打开的窗口中手动对某些像素进行重新分类。

7. 导出分类结果。分类结果可以导出为栅格文件或矢量文件，并保存到计算机中。点击“File”菜单，选择“Save As”选项，然后选择保存格式和路径，最后点击“OK”按钮即可完成导出。

### 回答3：
在envi4.8中，可以通过遥感图像进行监督分类。以下是一种常见的步骤和方法：

1. 数据准备：准备包含多光谱图像和地面真实分类的训练样本的数据。多光谱图像可以是由卫星或无人机获取的，地面真实分类可以是人工标注的或其他可靠数据源得到的。

2. 打开ENVI软件，并导入多光谱图像。

3. 打开分类工具栏：在主菜单中选择“分类”选项，然后选择“打开分类工具栏”。

4. 选择分类方法：在打开的分类工具栏中，可以选择各种分类方法，如最大似然分类、支持向量机等。根据数据特点和目标选择最适合的方法。

5. 训练样本选择：点击分类工具栏中的“训练单元图”按钮，在图像上选择一些代表各个类别的样本。尽量选择具有代表性的样本。

6. 执行分类：在分类工具栏中点击“执行分类”按钮，ENVI将根据选择的分类方法和训练样本进行分类。

7. 结果验证：分类完成后，可以通过验证结果的准确性来评估分类结果。可以使用一些统计指标（如生产者精度、用户精度、Kappa系数等）来评估分类结果的准确性。

8. 可视化和后处理：可以将分类结果以图像形式显示，通过色阶、颜色映射等方式对分类结果进行可视化。如果需要对分类结果进行进一步的处理或分析，可以导出分类结果进行后续操作。

以上是envi4.8中进行监督分类的一般步骤和方法。具体操作可能根据具体的数据和任务有所差异，但整体流程大致相似。