请采用ENVI自带的can_tmr.img数据集完成用马氏距离法进行TM图像监督分类，并给出分类结果评价 （用混淆矩阵），基本要求：训练样区的选择可以用其他软件 如ENVI来实现，TM用1,2,3,4,5,7这六个波段，图像格式自己定 义。数据量不作要求，结果用专题图的形式表示（用不同色斑 表示不同地物类别），用ENVI自带的例子数据，类别数量4类。 提高要求：训练样区自己选择，数据量可以任意，数据类型可 以任意（也就是波段数量可变），开发一个实用的马氏距离分 类器

首先，我们需要准备训练样本区域。可以使用ENVI软件中的ROI工具手动选择感兴趣的区域，并将其保存为ROI文件。为了方便起见，我们可以选择ENVI自带的训练样本区域数据集。

接下来，我们需要加载can_tmr.img图像，并选择要用于分类的波段（1,2,3,4,5,7）。可以使用ENVI软件中的Bands窗口来选择波段，并将其保存为新的图像文件。

然后，我们可以使用ENVI软件中的Classification工具来创建一个基于马氏距离的分类器。首先，我们需要选择一个训练样本区域，并为每个类别选择一些样本。然后，我们可以使用ENVI软件中的Classification Wizard来创建一个分类器，并将其设置为基于马氏距离的分类器。

最后，我们可以使用ENVI软件中的Classification工具来对整个图像进行分类。分类结果将以专题图的形式显示，并且不同的地物类别将用不同的颜色斑点表示。我们还可以使用混淆矩阵来评估分类结果的准确性。

如果我们想开发一个实用的马氏距离分类器，我们可以使用Python语言和NumPy库来实现。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 计算两个向量之间的马氏距离
def mahalanobis_distance(x, y, cov):
    x = np.array(x)
    y = np.array(y)
    cov_inv = np.linalg.inv(cov)
    diff = x - y
    dist = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, cov_inv), diff.T))
    return dist

# 训练一个基于马氏距离的分类器
def train_mahalanobis_classifier(X_train, y_train):
    # 计算每个类别的均值向量和协方差矩阵
    class_means = []
    class_covs = []
    for c in np.unique(y_train):
        X_c = X_train[y_train == c]
        class_mean = np.mean(X_c, axis=0)
        class_cov = np.cov(X_c.T)
        class_means.append(class_mean)
        class_covs.append(class_cov)
    
    # 返回训练好的分类器
    return class_means, class_covs

# 使用训练好的分类器对测试数据进行分类
def predict_mahalanobis_class(X_test, class_means, class_covs):
    y_pred = []
    for x in X_test:
        min_dist = np.inf
        min_class = None
        for i in range(len(class_means)):
            dist = mahalanobis_distance(x, class_means[i], class_covs[i])
            if dist < min_dist:
                min_dist = dist
                min_class = i
        y_pred.append(min_class)
    return np.array(y_pred)

这个分类器可以用于任何数据集，并且可以处理任意数量的波段。我们只需要将数据集转换为NumPy数组，并将其拆分为训练数据和测试数据即可。然后，我们可以使用训练数据训练分类器，并使用测试数据评估分类器的准确性。