ENVI遥感分类：非监督与监督方法详解及Python实现

ENVI是一款广泛应用于遥感数据分析和处理的软件，其中包含了多种用于图像分类的方法。本文重点介绍的是ENVI中几种不同的遥感分类技术，这些方法在实际应用中具有重要作用。 1. **非监督分类（Unsupervised Classification）** - **K均值算法**: K均值是一种常用的聚类方法，它通过计算像元与其质心的距离来划分相似的光谱集群。算法步骤包括随机选取质心，测量每个像元与质心的距离，重新计算质心，然后迭代直到质心稳定。这种方法适用于对分类区域了解有限的情况，自动化程度高。 - **ISODATA算法**: ISODATA通过迭代的方式不断调整类别，根据统计参数动态调整聚类，直到达到预设的阈值或达到最大迭代次数。这个过程体现了数据自我组织的特性。 2. **监督分类（Supervised Classification）** - 监督分类依赖于先验知识，包括已知类别样本的训练过程。其关键步骤包括： - **选择训练区**：确保样本代表性和完整性，包含多个区域以提高分类准确性。 - **提取统计信息**：通过多元统计分析评估样本质量和纯度。 - **选择算法**：ENVI提供了如平行六面体法（Parallelepiped）、最小距离法（Minimum Distance）、马氏距离法（Mahalanobis Distance）等监督算法，每种方法都有其特定的分类策略。 - **自动分类**：使用训练样本和选定的算法对未知样本进行分类。 - **精度评价**：通过验证集或交叉验证来评估分类结果的准确性和稳定性。 - **监督分类方法举例**： - **平行六面体法（Parallelepiped）**: 该方法可能涉及到通过构建多维空间中的平行六面体来定义类别的边界，以实现更精确的分类。 - **最小距离法（Minimum Distance）**: 这里指的是根据像元到已知类别中心点的最小距离来进行分类，常用于简单而直观的分类场景。 - **马氏距离法（Mahalanobis Distance）**: 利用了协方差矩阵来量化数据点与类别中心之间的差异，是一种考虑了数据分布情况的分类方法，适用于噪声较多的数据。 这些方法在ENVI中不仅提供了对遥感图像的不同层次的理解和处理方式，也适应了不同类型的数据和应用场景的需求。理解并熟练掌握这些分类技术对于遥感数据的解析和解读至关重要，有助于提高数据的利用效率和分析精度。