ENVI做FVC转移矩阵

ENVI可以通过以下步骤来生成FVC转移矩阵：

1. 打开ENVI软件，导入FVC数据文件。
2. 在ENVI菜单栏中选择“Classification > Iso Cluster Unsupervised Classification”。
3. 在“Iso Cluster”对话框中，设置分类数目和其他参数，并点击“OK”开始分类。
4. 完成分类后，在ENVI主界面上选择“Classification > Create Transition Matrix”。
5. 在“Create Transition Matrix”对话框中，选择分类结果文件和FVC数据文件，并设置参数。
6. 点击“OK”生成FVC转移矩阵。

注意：在使用ENVI生成FVC转移矩阵时，需要注意分类结果的准确性和可靠性，以及FVC数据的质量和分辨率等因素对转移矩阵的影响。

相关问题

envi计算灰度共生矩阵

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于灰度共生矩阵(GLCM)的图像纹理分析与提取](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/123321106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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基于envi提取灰度共生矩阵

灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）是用于描述图像纹理特征的重要工具，可以通过envi软件来提取。

首先，打开envi软件并加载需要提取灰度共生矩阵的图像。然后，在envi的菜单栏中选择“Raster” -> “Texture Analysis” -> “Compute GLCM”命令。接着，在弹出的对话框中设置好参数，包括灰度级别数、距离、方向等，确定好后点击“确定”按钮。

envi会根据设置的参数计算图像的灰度共生矩阵，并将结果显示在新的图像窗口中。在这个窗口中，可以查看每个像素点在不同灰度级别和方向上的共生频次和概率。同时，envi还会计算和显示出GLCM的统计特征，比如能量、对比度、均匀度等，这些特征可以用来描述图像的纹理特征。

除了计算GLCM，envi还提供了一系列的工具和函数用于对GLCM进行进一步分析和处理，比如计算GLCM的熵、惯性、相关性等特征，或者进行GLCM的滤波、归一化、平滑等操作。

总之，通过envi软件提取灰度共生矩阵是一种便捷而有效的方法，可以帮助我们更好地理解和分析图像的纹理特征，对于遥感图像分析和地物分类等应用具有重要的意义。