ENVI監(jiān)督分類步驟

1、ENVI監(jiān)督 分類監(jiān)督分類用于在數(shù)據(jù)集中根據(jù)用戶定義的訓(xùn)練樣本類別聚集像元。訓(xùn)練樣本類別是像元的集合或單一波譜。在分類過程中，可以選擇它們作為代表區(qū)域或分類素材。監(jiān)督分類的步驟：類別定義/特征判別樣本選擇分類器選擇影像分類分類后處理結(jié)果驗證數(shù)據(jù)：以Landsat TM為數(shù)據(jù)源，影像can_tmr.img處理過程：一、樣本選擇：打開影像can_tmr.img后543波段顯示，目視判斷一下這個影像中地物大概分幾類，可定義偏暗紅色的為裸地，鮮綠色的為耕地，深綠色的為林地，白色的為沙地，沙地與林地之間的綠色的為草地，黑色的為陰影與水體定義為其他。在主影像窗口菜單中點overlay-region of

2、interests, ROI tool窗口就打開了，window 的方式點擊zoom窗口，先定義一類ROI：裸地在縮放窗口中畫裸地，畫的圖斑盡量小，分布盡量均勻。劃完裸地后，點擊new region，定義新的種類，沙地、林地、草地、其他的定義和畫法都同裸地一樣。得到如下結(jié)果：二、驗證樣本：在ROI tool對話框菜單點擊optionscompute ROI separability 計算ROI 可分離性，這是一種定量的方式來驗證樣本的方法。還有一種定性的來驗證樣本的方法是N維可視化方法。選擇要進行可分離性計算的文件為影像can_tmr.img，點擊OK點擊把六組樣本都選擇，點擊OK。出現(xiàn)如下報

3、告：紅筆圈畫區(qū)域數(shù)字代表兩類樣本的相近性，數(shù)字越大代表越不相近，兩類樣本越不好區(qū)分。后面每一欄1.8最好，所以我們需要修改林地和草地。激活草地（表格中草地前面帶星號），點擊Goto，進行逐一刪除后重新畫樣本。下圖是我修改后進行計算ROI可分離性后的結(jié)果，每項都1.8，合格。三、影像分類：選好“訓(xùn)練場地”-樣本后，我們就要把選好的樣本適用于全圖進行分類。主菜單點擊classfication -supervised-maxinum likelihood,選用最大似然分類法。點擊OK。出現(xiàn)最大似然分類方法參數(shù)設(shè)置對話框，設(shè)置如下：點擊OK后，available band list對話框自動生成了分類

4、文件TM-class，右鍵load band to new display顯示。接下來要把分類后圖像與原圖像疊加顯示，在原圖像的主影像菜單點擊overlay-classfication.選擇要用來疊加的文件為分類后圖像TM-class，點擊OK。這樣兩個文件就疊加到一個影像上了。每一種樣本都可以進行顯示。接下來修改樣本的顏色和名稱，點擊optionsedit class colors/names.可根據(jù)自己的喜好和樣本實際顏色進行顏色的修改。修改好可以保存一下。點擊file-save changes to file.去除噪聲：可在縮放窗口看到仔細(xì)看到圖上有很多的小斑點，我們需要用一些方法去除它們，這里我們采用主要/次要分析方法為例。在主菜單點擊classfication-post classfication-majority/minority analysis (主要/次要分析方法).選擇要進行主要次要分析的文件為TM-class，點擊OK。出現(xiàn)主要次要分析參數(shù)設(shè)置對話框，把六個樣本全選，用主要分析法，保存，點擊OK。把新生成的TMclass 右鍵Load band to new display后，比較發(fā)現(xiàn)用分類后處理方法生成的圖像比原先