envi 二分类
时间: 2025-06-07 21:22:13 浏览: 25
### ENVI 软件二分类功能的使用教程
ENVI 是一款广泛应用于遥感影像处理和分析的强大工具,其内置的功能可以支持多种类型的分类方法。对于二分类问题,通常涉及两种类别之间的区分,比如植被与非植被、水域与陆地等。
#### 1. 数据准备
在执行二分类之前,需准备好输入数据并确保其质量。这可能包括大气校正后的影像或其他预处理操作。如果发现负值像素过多,则需要重新检查大气校正过程是否存在异常[^4]。
#### 2. 启动 ENVI 并加载影像
打开 ENVI 软件后,通过菜单栏 `File -> Open Image File` 加载待分类的影像文件。
#### 3. 进入监督分类模块
ENVI 提供了监督分类的方法来实现二分类目标。具体路径如下:
- 打开菜单项 `Classification -> Supervised Classification`
在此过程中可以选择适合的算法,如最大似然法 (Maximum Likelihood),最小距离法 (Minimum Distance) 等。
#### 4. 定义训练样本区
为了完成监督分类,用户需要手动定义两类对象各自的训练区域。可以通过以下方式创建 ROI(Region of Interest):
- 工具条上的按钮或者右键快捷选项进入 `Create Region Of Interest`
- 在显示窗口上绘制矩形框或者其他形状覆盖感兴趣的目标类别的实际位置
注意保存这些 ROIs 到磁盘以便后续调用。
#### 5. 计算统计信息
当所有必要的训练样本地点被标记完成后,点击 `Calculate Statistics from Regions` 来计算每种类型的相关统计数据用于构建模型基础之上进行预测工作。
#### 6. 应用分类器生成结果图层
最后一步就是应用所选好的分类器到整个研究区域内生产最终的结果地图。选择合适的输出格式存储新产生的栅格产品即可查看效果如何满足需求标准。
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### 常见错误排查指南
尽管按照上述流程操作能够顺利完成大部分简单的二分任务,但在实践中仍可能出现某些特定状况影响成果准确性:
##### A. **负值像元比例过高**
如果经过 FLAASH 大气校正之后得到大量负值像元(超过整体面积百分之五),则表明可能存在潜在误差源干扰正常解读过程。此时建议回顾原始采集条件以及调整相应参数设定再次尝试纠正偏差现象.
##### B. **分类精度不足**
当发现所得分类图像未能很好地反映实地情况时,可考虑增加更多的代表性训练样本数目;另外更换不同的分类算法也可能有助于提升识别效率.
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```python
# 示例代码展示如何读取 ENVI 文件头信息
import spectral.io.envi as envi
def read_envi_header(file_path):
header = envi.read_envi_header(file_path)
return header
header_info = read_envi_header('path_to_your_file.hdr')
print(header_info)
```
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