envi监督分类SVM全程步骤
时间: 2025-02-25 13:40:26 浏览: 77
### 使用支持向量机(SVM)进行监督分类的完整步骤
#### 准备数据集
为了使用 SVM 进行监督分类,首先需要准备训练样本。这些样本应该来自已知类别的图像,并且每个类别都应有足够的代表性像素或光谱特征[^1]。
#### 训练模型
在 ENVI 中启动 SVM 分类器之前,需定义参数并加载训练数据。通过交互方式标记不同土地覆盖类型的多边形作为训练区。之后,在工具菜单下选择“Train Support Vector Machine Classifier”,设置核函数类型和其他必要选项如惩罚系数 C 和 gamma 值等超参数调优过程可能涉及交叉验证来优化性能。
```matlab
% 设置环境变量和路径
setenv('ENVI_HOME', 'C:\Program Files\Harris\ENVI53');
addpath(fullfile(getenv('ENVI_HOME'), 'toolbox'));
% 加载影像文件
imgFile = 'example_image.dat';
hdrFile = [fileparts(imgFile),'.hdr'];
data = envi_read_file(hdrFile);
% 定义ROI (Region of Interest) 文件名列表
roiFiles = {'forest_roi.shp','water_roi.shp'};
```
#### 执行分类
完成上述准备工作后,即可运行 SVM 分类算法。此过程中会利用先前指定好的训练样本来构建决策边界,并将其应用于整个研究区域内未标注的数据点上以预测其所属类别。对于大规模遥感影像而言,计算效率是一个重要考量因素;因此可以选择分块处理策略提高速度而不影响最终结果准确性。
```matlab
% 创建SVM对象并配置参数
svmObj = envicreateclassifier('SupportVectorMachine',...
'KernelType','RBF',...
'CostParameter',1,...
'GammaParameter',0.5);
% 开始训练
trainResult = train(svmObj, data, roiFiles);
% 应用到全图
classifiedImage = classify(svmObj, data);
```
#### 后处理与评估
最后一步是对得到的结果做进一步分析——比如绘制混淆矩阵、计算总体精度以及Kappa系数等等指标衡量分类效果的好坏程度。此外还可以借助视觉解译手段辅助确认某些难以自动识别的目标物位置及其范围大小等问题所在之处以便后续改进措施得以实施。
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