envi5.3处理landsat8影像使用支持向量机(SVM)进行监督分类
时间: 2025-03-19 11:01:31 浏览: 112
### ENVI 5.3 中使用支持向量机 (SVM) 对 Landsat 8 影像进行监督分类
在遥感图像处理领域,ENVI 是一款功能强大的工具,能够实现多种类型的影像分类。以下是关于如何利用 ENVI 5.3 的支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 方法对 Landsat 8 影像进行监督分类的具体说明。
#### 工具准备与数据加载
首先,确保已安装并配置好 ENVI 5.3 软件环境,并导入所需的 Landsat 8 数据文件。通过菜单栏中的 `File -> Open Image File` 加载 Landsat 8 波段数据[^1]。
#### 设置输入参数
进入分类模块,选择 `Classification | Supervised Classification | Support Vector Machines Classifier`。在此界面中设置以下关键参数:
- **Input Raster**: 指定要分类的 Landsat 8 输入波段组合。
- **Training Data Source**: 可以手动绘制感兴趣区域 (ROI),或者从预定义的训练样本集中读取。
- **Kernel Type**: 支持线性核函数、多项式核函数以及径向基核函数 (RBF)[^2]。通常情况下,默认选用 RBF 核函数即可获得较好的效果。
#### 参数调整与模型构建
对于 Number of Neighbors 和 Group Min Threshold 等选项,在此场景下并不适用,因为它们主要用于非监督分类过程中的聚类算法控制。而在 SVM 分类过程中,则需关注如下几个重要超参调节项:
- C Parameter: 控制误差惩罚程度,较大的值会减少误分情况但可能引起过拟合现象;
- Gamma Value: 针对 RBF 核而言尤为关键,决定了单个训练样例的影响范围大小;
完成上述设定之后点击 Apply 即可启动计算进程等待结果生成完毕。
```python
# 示例 Python 脚本用于调用 ENVI API 实现自动化流程
import envi
envi.start()
session = envi.Session()
image_path = 'path_to_landsat_image'
roi_file = 'training_samples.roi'
classifier_settings = {
'kernel_type': 'rbf',
'c_value': 10,
'gamma_value': 0.1
}
result_layer_name = session.run_svm_classification(image_path=image_path, roi=roi_file,**classifier_settings)
print(f"SVM classification completed successfully! Result layer name is {result_layer_name}.")
```
以上脚本展示了如何借助编程接口快速执行整个工作流而无需频繁交互操作图形用户界面(GUI)。
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