envi神经网络监督分类

Envi是一个基于Python的开源工具包，用于处理和分析遥感数据。它也支持构建神经网络模型来进行监督分类。以下是使用Envi进行神经网络监督分类的一般步骤：

1. 准备数据：将遥感数据转换为Envi支持的格式，通常是ENVI格式或TIFF格式。然后，将数据分成训练集和测试集。

2. 加载数据：使用Envi的API从文件中加载遥感数据。

3. 数据预处理：对数据进行预处理，如归一化、降维等。

4. 构建模型：使用Envi的API构建神经网络模型，可以选择不同的网络结构和激活函数。

5. 训练模型：使用训练集对模型进行训练。

6. 评估模型：使用测试集对模型进行评估，计算模型的精度、召回率、F1分数等指标。

7. 应用模型：将模型应用于新的遥感数据，进行分类预测。

需要注意的是，Envi的神经网络模型是建立在TensorFlow和Keras框架之上的，因此需要安装相关的库和依赖项。

相关问题

ENVI监督分类的分类器

ENVI (Environmental Vegetation Indices) 监督分类是一种遥感图像分析技术，用于将多光谱图像中的地表信息分为不同的类别，如植被、水体、土壤等。在这个过程中，分类器是一个关键组件，它基于预定义的训练数据集来进行图像像素的分类。

常见的ENVI监督分类器有以下几种：

1. **最大似然分类**（Maximum Likelihood Classification, MLC）：这是最基本的分类方法，每个像素的最终类别取决于其最有可能属于的类别及其对应的像元值概率。

2. **决策树分类**（Decision Tree Classifier）：通过构建一棵树状模型，根据像素特征进行递归分割，将相似的像素分到同一类别。

3. **支持向量机分类**（Support Vector Machine, SVM）：利用核函数将非线性问题转换为线性可分问题，找到最佳超平面进行分类。

4. **随机森林分类**（Random Forest Classifier）：结合多个决策树并取多数投票，提高分类的稳定性和准确性。

5. **神经网络分类**：特别是卷积神经网络（CNN），能够从图像中学习特征并做分类，常用于高维遥感数据处理。

6. **深度学习分类器**：如全连接网络（FCN）、U-Net等，在遥感领域也取得了很好的效果。

在ENVI环境下，用户可以选择合适的算法，设置适当的参数，对遥感影像进行训练和预测，以获取精确的地表分类结果。

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。