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1、最新 料推荐ENVI 监督 分类监督分类 用于在数据集中根据用户定义的训练样本类别聚集像元。训练样本类别是像元的集合或单一波谱。在分类过程中， 可以选择它们作为代表区域或分类素材。监督分类的步骤 ：类别定义 /特征判别样本选择分类器选择影像分类分类后处理结果验证数据： 以 Landsat TM 为数据源，影像can_tmr.img处理过程：一、样本选择： 打开影像 can_tmr.img 后 543 波段显示，目视判断一下这个影像中地物大概分几类， 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，黑色的为阴影与水体定义为其他。在主影像窗口菜
2、单中点overlay-region of interests, ROI tool 窗口就打开了， window 的方式点击 zoom 窗口，先定义一类ROI：裸地1最新 料推荐在缩放窗口中画裸地，画的图斑尽量小，分布尽量均匀。2最新 料推荐划完裸地后，点击 new region，定义新的种类，沙地、林地、草地、其他的定义和画法都同裸地一样。得到如下结果：二、验证样本： 在 ROI tool 对话框菜单点击 optionscompute ROI separability 计算 ROI 可分离性，这是一种定量的方式来验证样本的方法。还有一种定性的来验证样本的方法是N 维可视化方法。3最新 料推荐选
3、择要进行可分离性计算的文件为影像can_tmr.img，点击 OK4最新 料推荐点击把六组样本都选择，点击OK。出现如下报告：红笔圈画区域数字代表两类样本的相近性，数字越大代表越不相近，两类样本越不好区分。 后面每一栏 1.8 最好，所以我们需要修改林地和草地。激活草地（表格中草地前面带星号） ，点击 Goto，进行逐一删除后重新画样本。下图是我修改后进行计算 ROI 可分离性后的结果，每项都 1.8，合格。5最新 料推荐三、影像分类： 选好“训练场地” - 样本后，我们就要把选好的样本适用于全图进行分类。主菜单点击 classfication-supervised-maxinumlikeli
4、hood,选用最大似然分类法。点击 OK。出现最大似然分类方法参数设置对话框，设置如下：6最新 料推荐点击 OK 后，available band list 对话框自动生成了分类文件TM-class，右键 load band to new display显示。7最新 料推荐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.8最新 料推荐选择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。每一种样本都可以进行显示。接下来修改样本的颜色和名称，点击optionsedit class colors/
5、names.9最新 料推荐可根据自己的喜好和样本实际颜色进行颜色的修改。修改好可以保存一下。点击 file-save changes to file.10最新 料推荐去除噪声：可在缩放窗口看到仔细看到图上有很多的小斑点， 我们需要用一些方法去除它们，这里我们采用主要 /次要分析方法为例。在主菜单 点击 classfication-post classfication-majority/minorityanalysis (主要 /次要分析方法 ).11最新 料推荐选择要进行主要次要分析的文件为TM-class，点击 OK 。出现主要次要分析参数设置对话框， 把六个样本全选，用主要分析法，保存，点击 OK 。12最新 料推荐把新生成的 TM class 右键 Load band to new display后，比较发现用分类后处理方法生成的图像比原先的“噪声”少了很多。最新生成的图像就是我们需要的监督分类的成果。13