envi提取水体植被建筑
时间: 2025-03-22 13:14:44 浏览: 79
### 使用ENVI实现水体、植被和建筑的分类与提取
#### 数据准备
在使用ENVI进行地物分类之前,需准备好遥感影像数据。通常情况下,这些数据可以是多光谱或高光谱影像。加载数据的具体步骤如下:
```python
# 打开ENVI Classic并加载影像文件
点击【主菜单>File>Open Image File】,选择待处理的影像文件(如tm00.img),将其加载到软件中。
```
#### 波段组合与预处理
为了提高分类精度,在正式分类前应对影像进行必要的预处理操作,例如辐射定标、大气校正以及波段合成等[^3]。
#### 地物分类方法概述
ENVI支持多种分类算法来区分不同的地物类别,主要包括监督分类和非监督分类两种方式:
- **非监督分类**:无需先验训练样本,基于像素间的相似性自动聚类形成若干类别。常用ISODATA算法完成此过程[^2]。
- **监督分类**:需要用户提供已知的地物类型作为训练样本,构建模型后再应用于整个图像预测未知区域所属类别。典型代表有最大似然法(Maximum Likelihood Classification, MLC)[^4]。
#### 具体实施流程
##### 方法一:非监督分类 (以ISODATA为例)
1. 进入工具栏中的`Classification -> Unsupervised -> ISODATA...`
2. 设置参数对话框内的选项,比如初始簇数设为大于目标数量(这里假设至少三个大类),迭代次数设定合理范围即可开始运算。
当计算完成后会生成一个新的栅格图层表示各个像元归属哪个集群编号;此时可以根据实际需求调整阈值进一步细化结果或者直接转至矢量格式保存下来用于后续分析工作当中去。
##### 方法二:监督分类 (以MLC为例)
对于更精确的结果获取,则推荐采取第二种途径—即借助人为标注好的ROI(region of interest)来进行指导性的学习进而达成目的:
1. 创建感兴趣区(ROI):依次选取代表性的纯种样品点分别对应于水域、植物覆盖区还有建筑物所在位置;
- 转向界面左侧导航树找到 Bands Ratios 下拉列表项下的 NDWI 或者 MNDWI 来辅助定位积水部分因为它们能够很好地突出水面特征相对于周围环境而言具有较高响应强度值[^1];
- 同理可利用NDVI指标帮助圈选绿色植被密集地带;
- 对人工构筑物体则可能更多依赖近红外短波反射特性差异加以甄别出来.
2. 训练分类器:选定好足够的样本地之后就可以启动 Maximum Likelihood Classifier 的配置窗口按照提示逐步填写各项必要字段直至提交执行命令为止.
最终获得一张带有标签说明的新地图展现了所关心要素的空间分布状况便于导出分享给他人查看或是导入GIS平台做叠加效应评估等方面的研究用途之上.
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### 注意事项
- 在选择合适的分类方案时应综合考虑研究区具体情况诸如地形地貌复杂程度等因素影响而决定采用何种策略更为适宜些。
- 需要注意的是无论哪种模式都不可避免存在一定程度误差因此后期还需结合实地考察验证反馈修正错误之处力求达到最佳效果表现形式呈现给使用者参考采纳之用.
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