ENVI监督分类ROI
时间: 2025-02-03 17:46:11 浏览: 272
### ENVI 监督分类中 ROI 的使用方法
在监督分类过程中,定义和管理感兴趣区域(Region of Interest, ROI)是非常重要的一步。ROI 是用于训练分类算法的样本集,在此区域内像素具有相似特征并属于同一类别。
#### 创建和编辑 ROI
为了创建新的 ROI:
1. 打开待处理影像文件。
2. 转到菜单栏中的 `Basic Tools` -> `ROIs` -> `New Region of Interest` 或者直接点击工具条上的相应图标来启动 ROI 工具[^1]。
3. 设置好颜色、透明度等显示属性以便于区分不同的 ROI 类别。
4. 利用多边形绘制功能手动勾勒目标对象边界;也可以通过阈值分割自动选取特定光谱范围内的像元作为初始 ROI[^3]。
对于已有的 ROIs 可以执行如下操作:
- 修改形状:调整节点位置改变轮廓大小;
- 删除部分:移除不需要的部分而不影响整体结构;
- 添加新成员至现有组内形成复合型 ROI;
- 导入导出:保存当前工作成果供后续调用或与其他项目共享资源。
#### 计算 ROI 分离度
评估所选 ROI 是否适合用来训练模型的一个重要指标就是它们之间的可分性程度。这可以通过计算各类间平均距离与标准差的比例实现,比例越大说明两类越容易区分开来。具体做法是在 ENVI 中选择 `ROIS` -> `Compute Statistics...` 来获取统计信息,并查看其中有关分离性的数值[^2]。
#### 应用 ROI 进行监督分类
当准备好足够的高质量 ROIs 后就可以着手实施具体的分类任务了。这里介绍一种常用的支持向量机 (SVM) 方法为例:
```python
# 假设已经加载了影像数据cube以及准备好了多个ROI
envi.Classification.Supervised.SVM(
input=cube,
regions=roi_list, # 包含所有训练样本的信息列表
kernel='linear', # SVM核函数的选择
output=output_file_path
)
```
上述代码片段展示了如何利用 Python API 接口调用 ENVI 内置的功能来进行基于支持向量机的监督分类过程。
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