遥感envi监督分类最大似然法
时间: 2025-02-03 07:21:09 浏览: 338
### ENVI 遥感图像监督分类之最大似然法
#### 工具准备与数据获取
为了执行基于最大似然法的监督分类,在ENVI软件环境中需准备好待处理的遥感影像文件。这些文件通常为多光谱或高光谱影像,确保其具备足够的波段信息来区分不同地物特征。
#### 创建训练样本区
在实施监督分类前,创建代表各类目标地物类型的训练样本至关重要。通过手动选取具有典型性的像素集合作为每类地物的训练样本,这一过程依赖于先前的知识以及可能存在的辅助资料,如地图或其他已知的地表覆盖信息[^1]。
#### 参数设置与模型构建
进入ENVI界面后,选择`Classification -> Supervised Classification -> Maximum Likelihood Rule`路径启动最大似然分类器配置向导。在此过程中,指定输入影像并加载之前定义好的训练样本集。随后设定输出选项,包括保存位置及格式等细节参数。
#### 执行分类操作
完成上述准备工作之后,点击运行按钮即可开始实际的最大似然分类流程。该算法会依据各波段统计特性评估每一个像元属于各个类别概率大小,并最终将其分配给最有可能对应的那一类。
```python
import envi
envi.start()
image_path = "path_to_your_image"
training_samples = "path_to_training_samples"
# Load image and training samples into ENVI session
img = envi.open(image_path)
train_data = envi.load_train(training_samples)
# Perform maximum likelihood classification
classification_result = img.classify('MaximumLikelihood', train_data=train_data)
```
#### 结果分析与精度评价
获得初步分类成果后,还需进一步检验其准确性。常用手段包括但不限于绘制混淆矩阵、计算Kappa系数等方式衡量整体性能指标;同时针对特定关注区域进行细致核查也很必要。如果发现某些地方存在明显错误,则可考虑重新调整训练样本地点或是尝试其他改进措施提高结果质量。
阅读全文
相关推荐















