遥感图像监督分类 envi5.6
时间: 2025-07-15 14:21:31 浏览: 7
### 使用 ENVI 5.6 进行遥感图像监督分类
#### 方法概述
监督分类是一种基于训练样本的分类方法,通过已知类别的像素来定义类别特征,并将其应用于整个图像。ENVI 提供了一套完整的工具支持这一过程。
#### 数据准备
在开始之前,请确保已经下载并解压了实验所需的数据文件 `data001.rar`[^2]。该压缩包中包含了用于演示和练习的各种遥感图像数据集。对于本案例,“C7图像分割”中的风景图、兰花图和娃娃图可以作为参考素材[^1]。
#### 安装环境配置
为了顺利运行 ENVI 软件及其附加功能模块,请按照以下说明完成安装:
- 首先,在 App Store 中搜索适用于当前系统的 ENVI 版本语言包(如针对 ENVI 5.6 的中文语言包 V5.6)。确认所选版本与实际使用的软件一致后再进行安装操作[^3]。
- 建议将所有相关组件统一放置于不含特殊字符或非 ASCII 字符编码的目录下以避免潜在兼容性问题。
#### 执行监督分类的具体流程
以下是利用 ENVI 实现遥感图片监督分类的主要环节:
##### 创建 ROI (Region of Interest)
```plaintext
ROIs 是指感兴趣区域,它们代表不同土地覆盖类型的样本地点集合。
```
1. **打开目标影像**:启动 ENVI 后加载待处理的遥感影像;
2. **绘制初始 ROIs** :借助矢量绘图工具手动勾勒各类典型地貌边界或者导入预先存在的 shapefile 文件形成初步选取范围;
##### 训练模型构建
一旦完成了足够的高质量ROI采集工作,则可进入下一步即建立统计描述这些选定区段特性的数学表达形式——分类器参数估计阶段。
##### 应用分类算法
选择合适的判别函数类型比如最大似然法(Maximum Likelihood Classification),最小距离(Minimum Distance)等等之后便能生成最终成果栅格产品展示各个像元归属情况。
##### 结果评估优化
最后一步是对所得地图精度加以检验校正直至满足预期标准为止。
```python
# 示例 Python 脚本调用 ENVI API 自动化部分上述步骤
import envi
image_path = 'path_to_your_image'
roi_paths = ['roi1.shp', 'roi2.shp'] # 替换为实际路径名列表
envi.start()
dataset = envi.open(image_path)
for roi_file in roi_paths:
dataset.add_rois_from_shape(roi_file)
classifier = dataset.create_supervised_classifier('MaximumLikelihood')
classified_image = classifier.apply()
output_filename = 'supervised_classification_result.img'
classified_image.save(output_filename, format='ENVI')
print(f'Classification completed and saved to {output_filename}')
```
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