envi监督分类 道路怎么分类
时间: 2025-02-21 16:23:35 浏览: 56
### ENVI 中的道路监督分类
在ENVI软件中执行道路的监督分类涉及多个具体操作环节,这些操作能够帮助精确识别并划分遥感影像中的道路区域。
#### 准备工作
为了确保分类准确性,在开始之前需准备好高质量的道路训练样本集。这通常意味着要从已知类别(如道路、水体、植被、建筑等)中手动挑选具有代表性的像素作为训练样本[^1]。
#### 设置环境与参数配置
进入ENVI界面后,加载待处理的遥感图像文件。之后转向`Classification -> Supervised Classification`菜单选项来启动监督分类流程。此时应选择适合的方法来进行分类;对于道路而言,“最小距离法”是一种常用的选择,因为它可以根据光谱特征直接计算未知像元到各类别中心的距离从而实现快速有效的分类。
#### 执行分类过程
完成上述准备工作后,继续按照提示对话框依次设定输出路径及其他必要参数。当一切准备就绪,则可以点击运行按钮让程序自动完成整个分类任务。在此期间,系统会利用预先定义好的训练样本来指导算法区分不同地物类型,并最终生成带有颜色编码的地图显示各个类别的分布情况。
```python
# Python伪代码示意如何调用ENVI API进行监督分类(假设存在相应API接口)
envi.supervised_classification(
method="min_distance", # 使用最小距离法
training_samples=loaded_training_set, # 加载预设训练样本集合
output_path="/path/to/output/classification_result.img"
)
```
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