ENVI遥感图像分类
时间: 2025-02-03 07:54:51 浏览: 69
### 如何使用ENVI进行遥感图像分类
#### 了解ENVI及其用途
ENVI(The Environment for Visualizing Images)是由美国ITT Visual Information Solutions公司开发的一款顶级遥感图像处理软件,专门用于高效、精确地从地理空间影像中提取信息[^1]。
#### 准备工作环境
为了顺利进行遥感图像分类,在启动ENVI之前,请确认已安装最新版本的ENVI并熟悉基本界面布局。加载待分析的数据集至工作区,确保数据质量良好且格式兼容于ENVI支持的标准文件类型。
#### 数据预处理
在正式进入分类环节前,通常需要对原始遥感影像执行一些必要的预处理操作,比如辐射校正、大气校正以及几何精纠正等,这些步骤有助于提高最终分类精度和可靠性。
#### 决策树分类法简介
对于特定类型的遥感数据分析任务而言,采用决策树算法能够有效提升分类效率与准确性。该方法通过构建一系列逻辑判断节点来区分不同类别特征,并基于训练样本自动优化模型参数配置[^2]。
#### 实施决策树分类的具体步骤如下:
- **定义目标类**
- 明确所需识别的地物种类列表;
- **选取训练区域**
- 手动标注若干具有代表性的样本地点作为后续建模依据;
- **创建决策规则**
- 利用统计学指标设定各层分支条件表达式;
- **验证测试结果**
- 对未知样本实施预测评估,调整阈值直至满意为止;
```python
# Python伪代码展示如何调用ENVI中的决策树分类工具
import envi_api as api
def perform_decision_tree_classification(image_path, training_samples):
# 加载输入影像
image = api.load_image(image_path)
# 设置训练样本路径
samples_file = "path/to/training_samples.shp"
# 初始化决策树分类器
classifier = api.DecisionTreeClassifier(samples_file)
# 应用分类到整个场景
classified_map = classifier.apply_to(image)
return classified_map.save("output_classified.tif")
```
此段Python风格的伪代码展示了利用API接口访问ENVI内部函数完成自动化批量处理的可能性。实际编程时需参照官方文档获取确切语法说明。
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