ENVI监督与非监督分类详解及精度评估实战

本篇教程详细介绍了ENVI软件中监督分类和非监督分类的原理与实践过程，以及精度评定的关键步骤。监督分类是一种基于先验知识的图像分类方法，首先通过目视解译或实地调查获取已知类别的样本，这些样本用于训练模型，以便准确地将其他未标记的像元归类到相应的类别，如水体、建筑、农田和林地。在ENVI中，用户会读取RGB真彩色遥感图像（空间分辨率2米，大小2095*1833像素），并对数据进行预处理，确保图像质量和特征清晰。 在进行样本选择时，用户在LayerManager中创建ROI（区域兴趣），例如，通过多边形或多边形组合来划定水域、建筑物等各类别的边界。选择的样本应该尽可能均匀分布，以提高模型的泛化能力。用户可以在ROI Tool面板上操作，输入ROI名称，自定义颜色，并通过编辑或删除功能调整ROI。非监督分类则相反，不依赖于先验知识，仅依靠数据的光谱特性进行自动分类，这种方法适用于缺乏明确分类标准的情况。 在分类流程中，除了样本选择，还包括评估图像质量，确定分类系统，以及利用ENVI的分类功能进行实际操作。精度评定则是对分类结果的重要环节，通常通过混淆矩阵、Kappa系数或总体精度等指标来衡量分类的准确性。整个过程中，用户需密切关注图像特征、样本选择的质量以及参数设置，以确保分类的精度和有效性。 总结来说，这篇教程提供了ENVI软件在监督和非监督分类方面的具体操作指南，以及如何通过有效的方法和技术提高分类的准确性和可靠性。无论是初学者还是高级用户，都能从中获得实用的指导和深入理解。