ENVI软件监督分类实操指南

"ENVI监督分类.pdf 是一个关于遥感影像处理中的监督分类技术的教程文档，主要介绍了如何使用ENVI软件进行监督分类，并通过实验步骤详细解释了操作流程。" 监督分类是遥感图像分析中的一种常用技术，它基于已知的训练样本集来划分图像像素，从而识别和区分不同的地物类别。ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款强大的遥感图像处理和分析软件，提供了多种监督分类方法，如最小距离分类和最大似然分类。 在实验目的部分，主要目标是理解监督分类的基本概念和重要性，学习不同分类方法的理论，并熟练运用ENVI进行实际操作。通过实验，学生将能够对TM（Thematic Mapper）影像进行监督分类，同时进行类别集群和类别合并，最终评估分类的精度。 实验内容和要求涉及在ENVI中对TM影像进行操作，首先打开数据文件，然后选择特定的波段（例如波段5、4、3）显示影像，以便于观察和分析。接着，利用ROI（Region of Interest）工具创建代表不同地物类别的区域，如标记为“耕地”的黄色多边形。计算ROI的可分离性有助于评估不同类别间的区分度，如果分离性值足够大，表明类别间差异显著，适合进行监督分类。 在实验步骤中，首先使用Support Vector Machine (SVM) 分类器，这是一种常用的监督分类算法，因其在处理复杂数据和小样本时表现出色。在设置参数时，选择所有地物类别，设置适当的最大标准差阈值和最大距离误差，最后指定输出文件的位置和名称，以保存分类结果。完成分类后，应显示结果并进行后续处理和精度评估。 实验体会部分强调了选择合适的分类方法（如SVM）对于提高分类精度的重要性，以及当类别间可分离性良好时，监督分类的效果通常会更佳。通过此实验，学生能深入理解监督分类的原理，掌握不同分类算法，并熟悉ENVI软件的实际应用。 ENVI监督分类技术是遥感领域中用于地物识别的关键手段，通过实验和实践，可以帮助用户提升影像分析能力，实现准确的地物分类。