envi监督分类中最大似然法操作步骤
时间: 2025-06-09 14:45:16 浏览: 63
### ENVI 中使用最大似然法进行监督分类的操作步骤
在遥感图像处理软件 ENVI 中,最大似然法是一种常用的监督分类方法。以下是具体操作步骤:
#### 1. 打开数据文件
启动 ENVI 软件并加载待分类的影像数据。通过菜单栏 `File -> Open` 或者快捷键 Ctrl+O 来打开目标影像文件。
#### 2. 创建训练样本区域 (ROI)
为了执行监督分类,需要定义已知类别的训练样本区域(Region of Interest, ROI)。
- 使用工具栏中的 **Create Region of Interest** 图标或者导航到菜单项 `Classify -> Supervised Classification -> Create Training Regions`。
- 在弹出窗口中手动绘制感兴趣区或多边形来表示不同类别[^1]。
- 对于每种地物类型创建至少一个对应的 ROI 并为其分配合适的标签名称以便后续区分。
#### 3. 训练统计分析
完成 ROIs 的制作之后,需计算各训练样本地物类型的统计数据作为模型输入参数的一部分:
- 进入路径 `Classify -> Supervised Classification -> Calculate Signatures...`.
- 将先前建立好的所有ROIs导入进来,并选择要参与运算波段组合;接着点击OK按钮运行程序得到各类别均值向量及其协方差矩阵估计值等重要信息用于构建概率密度函数(PDF)[^1].
#### 4. 设置分类器选项
当准备好签名文件(signatures file)后可以配置实际使用的算法细节:
- 返回主界面再次访问命令链路:` Classify->Supervised Classification->Maximum Likelihood Classifier...`
- 此处可指定输出栅格存储位置以及其他高级设置比如掩膜(masking),重采样(resampling technique),忽略背景像素(no data value handling )等功能模块调整优化最终成果质量.
#### 5. 实施分类过程
一切准备就绪便可正式开始实施基于MLE的最大可能性决策规则下的土地覆盖/利用状况评估工作流程.
- 点击Execute按键触发整个计算序列直至结束形成新的专题地图产品展示给用户查看验证准确性如何.[^1]
```python
# 示例 Python 脚本调用 ENVI API 完成部分功能
import envi
# 加载影像数据
img = envi.open('path_to_image.hdr')
# 假设已经生成了 signature 文件
signatures = 'path_to_signatures.txt'
# 应用最大似然法分类
result = img.classify MaximumLikelihoodClassifier signatures)
# 输出结果至新文件
envi.save_image('output_classification.img', result)
```
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