envi怎么监督分类具体步骤
时间: 2025-06-09 22:13:12 浏览: 25
### ENVI软件中监督分类的具体操作步骤
在ENVI软件中，监督分类是一种基于训练样本的分类方法。用户需要根据已知的地物类型选择训练样本，并通过算法对整个图像进行分类。以下是监督分类的具体操作步骤：
#### 1. 准备数据
确保遥感图像已经过预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等[^4]。
#### 2. 创建感兴趣区域（ROI）
- 打开遥感图像，在ENVI主界面中选择【File】→【Open Image File】加载图像。
- 使用【Region of Interest (ROI) Tool】创建感兴趣区域（ROI），这些区域代表不同的地物类别。
- 在【ROI Tool】对话框中，选择【New】按钮创建新的ROI，并手动绘制或自动提取感兴趣区域。
- 确保每个地物类别都有足够的ROI样本，以提高分类精度[^2]。
#### 3. 发送ROI到N维可视化（可选）
- 在【ROI Tool】对话框中，选择【Select】→【Send ROIs to N-D Visualizer...】。
- 在弹出的窗口中，选择待分类图像和需要评价的样本。
- 观察训练样本在N维空间中的分布情况，确保相同类别的样本集中在一起。
#### 4. 选择分类算法
ENVI提供了多种监督分类算法，包括最小距离法（Minimum Distance）、最大似然法（Maximum Likelihood）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）等[^1]。
- 在Toolbox工具箱中，双击【Classification】→【Supervised Classification】下的具体分类算法。
- 例如，选择【Minimum Distance Classification】进行最小距离法分类[^4]。
#### 5. 设置分类参数
- 在分类参数设置面板中，选择输入图像和训练样本文件（ROI文件）。
- 根据需求调整分类参数，如是否使用光谱特征、权重设置等。
- 单击【OK】按钮开始分类过程。
#### 6. 分类结果后处理
- 分类完成后，可以对结果进行后处理以提高平滑度和准确性。
- 使用“Majority/Minority Analysis”工具消除小斑块噪声，使分类结果更加平滑[^1]。
```python
# 示例代码：调用ENVI的Python接口进行监督分类
import envi
# 加载遥感图像
image = envi.open('input_image.hdr')
# 加载训练样本
roi = envi.open('training_samples.roi')
# 执行最小距离法分类
classification_result = envi.classification.minimum_distance(image, roi)
# 保存分类结果
classification_result.save('output_classification.tif')
```
### 注意事项
- 确保训练样本的质量和数量足够，以覆盖所有地物类型并具有代表性。
- 不同分类算法适用于不同场景，需根据实际需求选择合适的算法。
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1. GDI（图形设备接口）:
- GDI是Windows操作系统提供的一套应用程序接口，它允许应用程序通过设备无关的方式绘制图形。
- 在VC图像编程中，主要使用CDC类（设备上下文类）来调用GDI函数进行绘制，比如绘制线条、填充颜色、显示文本等。
- CDC类提供了很多函数，比如`MoveTo`、`LineTo`、`Rectangle`、`Ellipse`、`Polygon`等，用于绘制基本的图形。
- 对于图像处理，可以使用`StretchBlt`、`BitBlt`、`TransparentBlt`等函数进行图像的位块传输。
2. GDI+:
- GDI+是GDI的后继技术，提供了更丰富的图形处理功能。
- GDI+通过使用`Graphics`类来提供图像的绘制、文本的渲染、图像的处理和颜色管理等功能。
- GDI+引入了对矢量图形、渐变色、复杂的文本格式和坐标空间等更高级的图形处理功能。
- `Image`类是GDI+中用于图像操作的基础类，通过它可以进行图像的加载、保存、旋转、缩放等操作。
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- DirectX是微软推出的一系列API集合，用于在Windows平台上进行高性能多媒体编程。
- DirectX中的Direct2D是用于硬件加速的二维图形API，专门用于UI元素和简单的图形渲染。
- DirectDraw主要用于硬件加速的位图操作，比如全屏游戏开发中的画面渲染。
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