遥感图像envi分类
时间: 2025-02-03 22:15:55 浏览: 62
### 使用 ENVI 进行遥感图像分类指南
ENVI 是一款广泛应用于遥感数据处理和分析的强大软件工具。对于遥感图像分类,该过程通常涉及预处理、特征提取以及应用不同的分类算法。
#### 预处理阶段
在执行任何类型的分类之前,确保输入影像已经过必要的校正和增强操作。这可能包括辐射定标、大气校正、几何纠正等措施[^1]。这些步骤有助于提高最终分类结果的质量。
#### 特征选择与提取
为了获得更好的分类效果,在实际分类前可以考虑增加一些辅助信息作为额外的波段或属性参与后续计算。例如通过植被指数(NDVI)或其他变换方法来突出特定目标物的信息特性。
#### 应用监督/非监督分类器
##### 监督分类
- **最大似然法 (Maximum Likelihood Classification, MLC)**
此种方式基于统计学原理假设各类别样本服从多元高斯分布模型,并据此估计待测像素属于各个类别的概率大小从而完成决策划分。
- **支持向量机(Support Vector Machine, SVM)**
利用了核函数技巧将原始空间映射到更高维的空间内寻找最优超平面实现不同类别之间的分离边界构建。
##### 非监督分类
- **K均值聚类(K-means Clustering Algorithm)**
将整个研究区内的像元按照其光谱反射率特征自动划分为若干个簇群组;此过程中不需要事先提供训练样本地点而完全依赖于计算机自主学习模式识别规律来进行归并分组作业。
```matlab
% MATLAB伪代码示例:调用ENVI中的MLC分类功能
envi_ml_classification('input_image', 'training_samples_file');
```
阅读全文
相关推荐


















