envi监督分类实验报告
时间: 2025-07-14 15:36:52 浏览: 5
### 遥感图像监督分类实验报告撰写指南
遥感图像监督分类是遥感图像处理中的核心内容之一,通过利用已知类别的训练样本对未知像元进行分类,从而实现对整幅影像的地物识别。在撰写ENVI遥感图像监督分类实验报告时,应遵循科学、系统和规范的原则,确保内容完整、逻辑清晰,并具有可重复性和可验证性。
#### 一、实验目的与基本要求
实验报告的开头应明确列出实验目的,例如熟悉ENVI软件中监督分类的操作流程、掌握最小距离法、最大似然法和支持向量机等常用分类方法[^3]。同时,需说明实验的基本要求,如理解遥感影像数据的预处理步骤、掌握训练样本的选择方法以及分类后处理技巧[^4]。
#### 二、实验条件与数据准备
在本部分应详细描述实验所用的软硬件环境,包括操作系统(如Windows 10)、ENVI版本(如ENVI 5.3或更高版本)以及使用的遥感影像数据类型(如Landsat TM5数据Can_tmr.img)[^1]。还需说明数据是否已经完成地理配准,若未完成,应简要提及配准的方法或参考链接[^2]。
#### 三、实验原理概述
简要介绍监督分类的基本原理,包括其定义、分类流程及常见算法(如最大似然法依赖统计模型,支持向量机适用于高维特征空间等)[^3]。此部分内容有助于读者理解后续操作的理论基础。
#### 四、实验步骤与操作流程
实验步骤是实验报告的核心部分,应分步骤详细记录ENVI中监督分类的具体操作流程:
1. **影像预处理**:包括辐射定标、大气校正、波段合成等。
2. **训练样本选择**:使用ENVI ROI工具选取代表性地物区域作为训练样本。
3. **分类器设置与执行**:依次使用最小距离法、最大似然法、支持向量机等方法进行分类。
4. **分类后处理**:包括分类结果的平滑、去除小斑块、分类融合等操作[^4]。
5. **分类精度评估**:采用混淆矩阵计算总体精度(OA)、Kappa系数等指标。
每个步骤应附带截图或示意图以增强可视化效果。
#### 五、实验结果与分析
展示分类结果图,并结合精度评估表进行分析。例如,比较不同分类方法在相同训练样本下的分类精度差异,并解释可能的原因,如某些地物光谱相似导致误分类增加[^3]。
#### 六、问题与改进措施
总结实验过程中遇到的问题,如训练样本选择不当导致分类结果偏差、分类器参数设置不合理影响精度等。提出相应的改进建议,如增加训练样本数量、优化特征选择、尝试集成分类方法等。
#### 七、结论
总结本次实验的主要成果,强调监督分类在遥感图像解译中的应用价值,并指出进一步研究的方向。
---
```python
# 示例代码:生成混淆矩阵并计算分类精度
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, cohen_kappa_score
# 假设 y_true 为真实标签,y_pred 为分类结果预测标签
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
oa = accuracy_score(y_true, y_pred)
kappa = cohen_kappa_score(y_true, y_pred)
print("Confusion Matrix:\n", cm)
print("Overall Accuracy:", oa)
print("Kappa Coefficient:", kappa)
```
---
阅读全文
相关推荐


















