envi自带的SVM监督分类工具
时间: 2025-05-20 08:10:35 浏览: 18
### ENVI 中的 SVM 监督分类工具
ENVI 是一款广泛应用于遥感图像处理和分析的强大软件。其内置的支持向量机（SVM）监督分类工具基于统计学习理论，能够高效完成高维数据的空间模式识别任务[^1]。
#### 功能概述
ENVI 的 SVM 工具主要用于通过训练样本集来构建模型并实现对未知像素类别的预测。该算法的核心在于寻找最优超平面以最大化不同类别之间的间隔，从而提高分类精度。此过程涉及核函数的选择以及参数调整，这些都可以在 ENVI 软件界面中设置[^2]。
#### 使用方法
以下是关于如何利用 ENVI 进行 SVM 分类的主要操作要点：
1. **准备输入影像**
用户需加载待分类的多光谱或高光谱影像文件作为基础数据源。确保影像已校正至反射率或其他适合分类的形式[^3]。
2. **创建感兴趣区域 (ROI)**
定义用于训练和支持向量计算的目标地物类型对应的 ROI 文件。精确而具有代表性的 ROIs 对于获得高质量的结果至关重要[^4]。
3. **启动 SVM 分类模块**
在菜单栏依次点击 `Classification -> Supervised Classification -> Support Vector Machines` 来打开配置窗口[^5]。
4. **设定参数选项**
- **Kernel Type**: 可选线性、多项式、径向基(RBF)等不同类型，默认推荐 RBF 核。
- **Gamma 和 Cost 参数调节**: Gamma 控制单个样本的影响范围；Cost 则决定违反边界的惩罚力度。合理优化这两个数值有助于提升性能表现[^6]。
5. **执行分类运算**
配置完成后提交运行指令即可得到最终栅格成果图层。期间可监控进度条直至结束[^7]。
6. **评估结果质量**
借助混淆矩阵等功能验证实际效果，并据此反馈改进前期准备工作中的不足之处[^8]。
```python
# 示例 Python API 实现简单调用流程
import envi
envi.start()
image_path = 'path_to_your_image'
roi_file = 'your_roi_definition'
classifier = envi.SVMSupervisedClassifier(image=image_path, rois=roi_file)
output_raster = classifier.run(output='classified_result')
```
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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。
3. DirectX:
- 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。
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描述中所指的知识点：
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描述中提供的内容并没有给出实际的知识点，只是重复了标题的内容，并且有一串无关的字符“sdfsdfsdffffffffffffffffff”，因此这部分内容无法提供有价值的信息。
标签“C++ 函数库 查询辞典”强调了该工具的用途，即帮助开发者查询C++的标准库函数。它可能包含每个函数的详细说明、语法、使用方法、参数说明以及示例代码等，是学习和开发过程中不可或缺的参考资源。
文件名称“c++函数库查询辞典.exe”表明这是一个可执行程序。在Windows操作系统中，以“.exe”结尾的文件通常是可执行程序。这意味着用户可以通过双击或者命令行工具来运行这个程序，进而使用其中的查询功能查找C++标准库中各类函数的详细信息。
详细知识点如下：
1. C++标准库的组成：
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2. 输入输出流（iostream）库：
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包括范围for循环、移动语义、类内初始化器、auto类型推导等。
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