【ENVI的监督分类功能】
ENVI的监督分类功能是一种强大的遥感图像处理技术，它利用已知类别的样本像元来识别并分类其他未知类别的像元。以下是关于ENVI监督分类功能的详细介绍：
一、基本概念
监督分类，也被称为训练分类法，是一种在分类前通过目视判读或野外调查获取先验知识，并选取一定数量的训练样本对分类器进行训练，以使其能够准确地对整幅图像进行分类的方法。
二、主要步骤
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数据预处理：
- 读取待分类的遥感图像，并进行必要的预处理，如辐射校正、几何校正、大气校正等，以提高图像质量。
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样本选择：
- 根据分类目的和影像特征，通过目视解译或野外调查选取一定数量的训练样本。这些样本需要具有代表性，能够准确反映各类地物的光谱特征。
- 在ENVI中，可以使用ROI（Region of Interest）工具来绘制和选择样本区域。
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分类器选择：
- ENVI提供了多种分类器供用户选择，包括基于传统统计分析学的（如平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然等）、基于神经网络的、以及基于模式识别的（如支持向量机、模糊分类等）。
- 用户可以根据数据源、影像质量和分类需求选择合适的分类器。
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分类执行：
- 在ENVI的工具箱中，选择相应的监督分类方法，并导入预处理后的影像和训练样本。
- 设置分类参数，如分类数量、分类阈值等，并执行分类操作。
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分类后处理：
- 分类结果中可能会产生一些面积很小的图斑，这些图斑可能会影响分类结果的准确性和可读性。
- 因此，需要进行分类后处理，如小斑块处理、栅矢转换等，以优化分类结果。
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精度验证：
- 对分类结果进行精度验证是评估分类效果的重要环节。
- ENVI提供了混淆矩阵和ROC曲线等工具来评估分类的精度和可靠性。
- 用户可以选择适当的验证样本，通过计算混淆矩阵或ROC曲线来评估分类结果的准确性。
三、优势与应用
ENVI的监督分类功能具有以下优势：
- 准确性高：通过选取具有代表性的训练样本，并选择合适的分类器进行训练，可以获得较高的分类精度。
- 灵活性强：提供了多种分类器和参数设置选项，用户可以根据实际需求进行灵活选择。
- 处理效率高：自动化程度高，能够快速完成大量遥感图像的分类处理。
ENVI的监督分类功能广泛应用于农业、林业、城市规划、环境监测等领域，为相关领域的科学研究和决策提供了有力的技术支持。
四、注意事项
- 在进行监督分类时，需要确保训练样本的准确性和代表性。
- 分类器的选择应根据数据源和影像质量进行综合考虑。
- 分类后处理是优化分类结果的重要环节，不应忽视。
- 精度验证是评估分类效果的关键步骤，必须认真对待。