ENVI遥感影像处理：生成随机样本技术解析

"生成随机样本-tc itk二次开发" 在遥感影像分析中，生成随机样本是一项重要的任务，特别是在评估分类精度和进行实地调查时。ENVI（The Environment for Visualizing Images）提供了三种方法来帮助用户从分类结果或感兴趣区域（ROI）中抽取随机样本点。 1. 分层样本（Stratified Sampling） 分层样本是一种确保样本代表性的策略，它将整个分类图像或所有感兴趣区域划分为若干个子群，通常是根据类别或ROI。这种采样方法有两种类型： - 成比例随机样本（Proportional Random Sample）：这种方法按照类别的相对大小抽取样本，也就是说，较大的类别会有更多的样本点。这样可以确保每个类别的样本数量与其在总体中的比例成正比，有助于保持样本的统计平衡性。 - 非比例随机样本（Non-Proportional Random Sample）：与成比例随机样本不同，用户可以自定义每个类别中的样本数量。这种方法在需要特定数量的样本，或者希望在某些特定类别中增加或减少样本时非常有用。 2. 遥感影像处理与ENVI ENVI是遥感领域的旗舰软件，由美国RSI公司开发，基于IDL（Interactive Data Language）构建。它提供了一整套工具，从数据读取、显示、预处理，到信息提取和与GIS集成。ENVI的强大之处在于其波谱分析功能，可以快速准确地从遥感影像中提取各类目标信息，广泛应用于各个领域，如国土调查、环境监测、农业研究等。 3. ENVI的扩展能力 ENVI的IDL底层开发平台提供了可扩展性，用户可以通过二次开发自定义工具和模块，满足特定需求。例如，标题提到的“tc itk二次开发”可能是指利用ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）库与ENVI集成，进行更高级的图像处理和分析。 4. 遥感教程与学习资源 针对中文用户的需求，有多个教程和手册供学习，如《ENVI遥感影像处理实用手册》、《ENVI遥感影像处理专题与实践》以及即将推出的《ENVI/IDL二次开发指南》。这些资源深入浅出地介绍了ENVI的各项功能，包括遥感数据处理的各个环节，如大气校正、几何校正、滤波、分类、变化检测等，并提供了参数选择的指导。 通过理解并掌握这些方法和技术，用户可以更有效地利用ENVI进行遥感影像分析，生成随机样本以支持科学决策和研究。