envi监督分类湿地和农田
时间: 2025-06-09 20:45:56 浏览: 23
### 基于ENVI的监督分类实现湿地与农田区分
#### 数据预处理
在进行监督分类之前,需对数据进行必要的预处理操作。对于提供的8、4、3、2波段的哨兵TIFF数据以及NDVI和NDWI数据[^1],可以执行辐射定标、大气校正和几何校正等步骤以提高分类精度。
```python
# 使用ENVI中的Batch工具完成批量预处理
envi_batch_radiometric_calibration(input_image, output_image)
envi_batch_atmospheric_correction(preprocessed_image, atmos_corrected_image)
```
上述代码展示了如何通过ENVI Batch脚本自动化完成辐射定标和大气校正的操作。
#### 训练样本选取
训练样本的选择直接影响到最终分类结果的质量。为了有效地区分湿地与农田,在ENVI中可以通过手动绘制多边形区域或者使用光谱特征提取功能来定义两类地物的典型光谱特性。建议选择具有代表性的纯像元作为训练样本,并确保这些样本地点分布均匀且能够反映整个研究区的地类变化情况。
#### 参数设置与模型构建
在ENVI软件中实施最大似然法(Maximum Likelihood Classification)或其他适合的算法来进行监督分类时,需要合理设定相关参数:
- **类别数**:根据实际需求确定目标地类数量,在此案例中至少应包括“湿地”和“农田”两个类别。
- **统计文件生成**:勾选此项以便保存每种地类对应的均值向量及其协方差矩阵用于后续分析评估。
具体操作如下所示:
```plaintext
Classification -> Supervised Classification -> Maximum Likelihood...
Define Classes from ROI... (导入先前创建好的感兴趣区域ROIs)
Set Parameters...(调整各类别权重及其他高级选项如果必要的话)
Run Classification
```
以上流程涵盖了从初始界面导航至运行分类命令的整体路径描述。
#### 结果验证与优化
完成初步分类之后,应当采用独立测试集或地面实测数据对所得地图产品进行精度评价。常用的指标有总体精度(Overall Accuracy),Kappa系数(Kappa Coefficient)等。若发现某些特定类型的错误率较高,则可考虑重新采集更优质量的训练样本或是尝试其他不同的分类器比如支持向量机(SVM)[^3]。
```matlab
% MATLAB代码片段展示混淆矩阵计算过程
confusionMatrix = confusionmat(testLabels,predictedLabels);
disp('Confusion Matrix:');
disp(confusionMatrix);
overallAccuracy = sum(diag(confusionMatrix))/sum(sum(confusionMatrix));
kappaCoefficient = kappaStat(confusionMatrix);
fprintf('Overall Accuracy: %.2f%%\n', overallAccuracy*100);
fprintf('Kappa Coefficient: %.4f\n', kappaCoefficient);
```
该MATLAB脚本可用于快速获取并打印出分类后的整体表现状况报告。
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