ENVI分类方法详尽教程与实验数据解析

ENVI是一个广泛用于遥感数据处理和分析的地理信息系统软件，它的功能包括图像预处理、分类、变化检测、地形分析等。在遥感领域，图像分类是一个核心处理步骤，用于从图像中提取出有意义的信息。ENVI软件提供了多种图像分类方法，本文档将重点介绍ENVI中提供的图像分类方法及其使用教程和相关的实验数据。 首先，图像分类可以分为监督分类和非监督分类两大类。在监督分类中，分类器使用一组带有类别标签的训练数据来识别图像中的其他像素。而非监督分类不依赖于训练样本，而是根据像素自身的属性将它们分组到不同的类别中。 ENVI软件支持的分类方法多种多样，可以满足从简单到复杂的各种分类需求。以下是一些常用的分类方法： 1. 最大似然分类（Maximum Likelihood Classification, MLC）: 这是最经典的监督分类方法之一，它基于贝叶斯决策理论。通过计算一个像素属于某一类别的概率，然后选择概率最大的类别作为该像素的最终分类。最大似然分类法假定分类的每个类别的数据都遵循高斯分布。 2. 平行管道分类（Parallel Pipe Classification）: 这是一种非监督分类方法，基于数据的统计特性将数据划分为不同的类别。它通过数据的特征空间分布来寻找类别的自然分割，常用于环境科学和遥感应用中的图像分析。 3. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）: SVM是一种先进的监督分类方法，通过将数据映射到高维特征空间来寻找最佳的决策边界。它在处理大量维度和类别复杂的数据中表现突出。 4. ISODATA算法: 迭代自组织数据分析技术（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）是一种迭代算法，用于自动进行非监督分类。ISODATA算法可以自动调整类别的数目，适用于初步的图像分析。 5. 神经网络分类器（Neural Network Classifier）: 神经网络是一种模仿人脑神经元连接和功能的计算模型。在图像分类中，它能够通过学习大量样本的特征和类别，然后对未知图像进行分类。 6. 随机森林（Random Forest）: 随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的决策结果汇总起来来进行分类。这种方法在分类精度和泛化能力上表现较好。 在ENVI软件中，用户可以通过界面操作或脚本编程来进行分类。当用户打开ENVI软件并加载图像数据集后，可以按照以下步骤进行图像分类： - 首先，选择合适的分类方法。对于初学者，可以从最大似然分类或ISODATA算法开始，因为它们的参数设置相对简单直观。 - 其次，确定训练区域。在监督分类中，用户需要选取代表不同地物的训练样区，并赋予它们相应的类别标签。 - 接着，设置分类参数。不同的分类方法有不同的参数设置，用户需根据图像的特性和分类目标进行选择和调整。 - 然后，执行分类过程。在ENVI中，可以通过“分类”菜单找到各种分类工具，并输入所需的参数完成分类。 - 最后，进行分类结果的评估和优化。分类后通常需要进行验证，比如使用混淆矩阵来评价分类的准确性和可靠性。必要时，可能需要回到训练样区的选择或参数设置上进行调整。 完成以上步骤后，用户将得到一个分类图层，图层上每个像素都代表其属于的类别。接下来，用户可以根据实际需要进行后处理，如分类结果的编辑、裁剪和矢量化等操作。 实验数据通常会包含一些预先选定的遥感影像数据和相应的训练样区文件。在实际操作中，用户可以应用这些数据和方法来对ENVI软件进行实际操作练习，加深对分类方法的理解。 需要注意的是，分类过程中会遇到各种问题，比如“同物异谱”和“异物同谱”的现象，这就要求用户根据实际情况选择合适的分类方法和参数设置。此外，为了提高分类结果的准确性，可能需要对遥感影像进行一些预处理，如大气校正、几何校正和去噪等操作。 总之，ENVI软件提供的分类方法多样，适合不同层面的研究者和应用需求。通过不断的学习和实践，研究者能够充分利用ENVI软件进行高效准确的遥感影像分类工作。