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

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。

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。