envi监督分类详细步骤
时间: 2025-01-09 15:30:46 浏览: 103
### ENVI 中监督分类的详细操作步骤
#### 准备工作
在开始监督分类之前,确保已经安装并配置好 ENVI 软件环境。准备待分析的遥感影像数据,并熟悉基本的操作界面。
#### 导入影像
启动 ENVI 后,通过菜单栏依次点击 “文件 → 打开”,选择要用于分类的遥感图像文件[^1]。对于特定类型的卫星数据(如 Sentinel-2),可以按照“文件→打开为→光学传感器→ESA→Sentinel-2”的路径导入相应格式的数据[^3]。
#### 创建训练样本集
进入工具栏中的 `Classification` 选项卡,在其中找到 `Training Data Manager` 工具。利用此功能手动绘制多边形区域来定义不同类别的训练样区;也可以基于已有的矢量图层自动提取训练样本。为了提高精度,建议选取具有代表性的地物特征作为训练样本。
#### 训练模型参数设置
返回到 `Classification` 面板下的 `Supervised Classification` 子项里挑选合适的算法(比如最大似然法 Maximum Likelihood)。接着设定必要的输入参数,包括但不限于波段组合方式、协方差矩阵估计方法等。这些参数的选择会直接影响到最后的结果质量,因此需谨慎对待。
#### 进行分类运算
确认所有准备工作无误之后,执行实际的分类过程。这一步骤通常只需简单点击运行按钮即可让软件后台完成计算任务。视计算机性能以及所选算法复杂度而定,整个流程可能耗时数分钟至数十分钟不等。
#### 结果评估与优化
当初步得到分类结果后,应当对其进行细致审查。借助混淆矩阵 Confusion Matrix 或者 Kappa系数等方式衡量准确性。如果发现某些类别存在明显偏差,则应回溯前面环节查找原因——可能是训练样本不够充分或是参数不合适等问题所致。必要时重复上述部分甚至全部步骤直至获得满意的效果为止。
```python
# Python伪代码展示如何调用ENVI API实现自动化监督分类(假设)
import envi_api as api
def supervised_classification(image_path, training_samples, classifier='maximum_likelihood'):
env = api.ENVI()
# 加载影像
img = env.load_image(image_path)
# 设置训练样本
sampleset = env.set_training_data(training_samples)
# 应用选定分类器
result = env.classify(img, method=classifier, train_set=sampleset)
return result
```
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