ENVI监督分类步骤

ENVI监察分类监察分类用于在数据集中依据用户定义的训练样本类型齐集像元。训练样本类型是像元的会合或单调波谱。在分类过程中，能够选择它们作为代表地区或分类素材。监察分类的步骤：类型定义/特点鉴别——样本选择——分类器选择——影像分类——分类后办理——结果考证数据：以LandsatTM为数据源，影像can_tmr.img办理过程：一、样本选择：翻开影像can_tmr.img后543波段显示，目视判断一下这个影像中地物大体分几类，可定义偏暗红色的为裸地，鲜绿色的为耕地，深绿色的为林地，白色的为沙地，沙地与林地之间的绿色的为草地，黑色的为暗影与水体定义为其余。在主影像窗口菜单中点overlay----regionofinterests,ROItool窗口就翻开了，window的方式点击zoom窗口，先定义一类ROI：裸地.在缩放窗口中画裸地，画的图斑尽量小，散布尽量平均。.划完裸地后，点击newregion，定义新的种类，沙地、林地、草地、其余的定义和画法都同裸地同样。获得以下结果：二、考证样本：在ROItool对话框菜单点击options—computeROIseparability计算ROI可分别性，这是一种定量的方式来考证样本的方法。还有一种定性的来考证样本的方法是N维可视化方法。.选摘要进行可分别性计算的文件为影像can_tmr.img，点击OK.点击把六组样本都选择，点击OK。出现以下报告：红笔圈画地区数字代表两类样本的邻近性，数字越大代表越不邻近，两类样本越不好划分。后边每一栏>1.8最好，因此我们需要改正林地和草地。激活草地（表格中草地前面带星号），点击Goto，进行逐个删除后从头画样本。下列图是我改正后进行计算ROI可分别性后的结果，每项都>1.8，合格。.三、影像分类：选好“训练场所”---样本后，我们就要把选好的样本合用于全图进行分类。主菜单点击classfication----supervised---maxinumlikelihood,采纳最大似然分类法。点击OK。出现最大似然分类方法参数设置对话框，设置以下：.点击OK后，availablebandlist对话框自动生成了分类文件TM-class，右键loadbandtonewdisplay显示。.接下来要把分类后图像与原图像叠加显示，在原图像的主影像菜单点击overlay---classfication..选摘要用来叠加的文件为分类后图像TM-class，点击OK。这样两个文件就叠加到一个影像上了。每一种样本都能够进行显示。接下来改正样本的颜色和名称，点击options—editclasscolors/names..可依据自己的爱好和样本实质颜色进行颜色的改正。改正好能够保留一下。点击file---savechangestofile..去除噪声：可在缩放窗口看到认真看到图上有好多的小斑点，我们需要用一些方法去除它们，这里我们采纳主要/次要剖析方法为例。在主菜单点击classfication----postclassfication-----majority/minorityanalysis(主要/次要剖析方法)..选摘要进行主要次要剖析的文件为TM-class，点击OK。出现主要次要剖析参数设置对话框，把六个样本全选，用主要剖析法，保留，点击OK。.把重生成的TM—class右键Lo