envi监督分类的方法

### ENVI中监督分类的方法和实现步骤 #### 1. 监督分类概述 监督分类是一种基于训练样本的分类方法，它依赖于已知的地物类别信息。在ENVI中，常用的监督分类方法包括平行六面体法、最小距离法、马氏距离法以及最大似然法等[^1]。 #### 2. 平行六面体分类 平行六面体分类是最简单的监督分类方法之一。该方法假设每种类别的光谱范围可以由一个多维立方体表示，如果某个像素的光谱值落在某个多维立方体内，则将其归为此类。这种方法的优点在于简单易懂，缺点是对噪声较为敏感。 ```python # 示例代码：设置平行六面体分类参数（伪代码） envi.SetClassificationMethod("ParallelPiped") envi.AddTrainingSamples(samples) result = envi.PerformClassification() ``` #### 3. 最小距离分类 最小距离分类通过计算每个像元到各个类别中心的距离，将像元分配给最近的一个类别。其核心思想是利用欧几里得距离衡量像元与类别之间的相似性。 ```python # 示例代码：设置最小距离分类参数（伪代码） envi.SetClassificationMethod("MinimumDistance") envi.AddTrainingSamples(samples) result = envi.PerformClassification() ``` #### 4. 马氏距离分类 马氏距离分类考虑了数据间的协方差矩阵，能够更好地适应不同波段间的变化特性。相比欧几里得距离，马氏距离更能体现变量的相关性和尺度差异的影响。 ```python # 示例代码：设置马氏距离分类参数（伪代码） envi.SetClassificationMethod("MahalanobisDistance") envi.AddTrainingSamples(samples) result = envi.PerformClassification() ``` #### 5. 最大似然分类 最大似然分类是一种概率模型驱动的分类方法，假定每一类的数据服从正态分布，并根据贝叶斯理论估计像元属于某一类的概率。最终选择具有最高概率的类别作为像元所属类别[^1]。 ```python # 示例代码：设置最大似然分类参数（伪代码） envi.SetClassificationMethod("MaximumLikelihood") envi.AddTrainingSamples(samples) result = envi.PerformClassification() ``` #### 6. 实现步骤详解 以下是ENVI中监督分类的具体实现步骤： - **确定分类系统** 根据研究目标、影像特性和区域背景资料设计合理的分类体系[^2]。 - **预处理影像** 对原始遥感影像进行必要的辐射校正、大气校正及几何校正等操作，提高后续分类精度[^2]。 - **选取训练样本** 利用ENVI中的ROI工具手动绘制感兴趣区域（Region of Interest, ROI），或者导入已有矢量文件作为训练样本集。 - **验证训练样本质量** 使用统计图表评估训练样本的质量及其代表性，必要时调整或优化样本集合[^2]。 - **执行分类运算** 在ENVI界面中指定采用何种监督分类算法（如前述四种方法），并运行分类程序生成结果栅格图像。 - **后处理与精度评价** 结合混淆矩阵或其他指标检验分类效果，针对错误较多的部分实施进一步修正措施。 ---