ENVI遥感图像的监督分类 练习数据包含其中

简介：
本教程介绍如何使用ENVI软件进行遥感图像的监督分类，涵盖从数据准备到结果分析全流程，适合初学者快速掌握相关技术。练习数据已包含在内。 在遥感领域，ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款广泛应用的图像处理与分析软件，在遥感图像分类方面具有强大的功能。本资源提供的ENVI遥感图像监督分类练习数据旨在帮助用户熟悉并掌握利用ENVI进行遥感图像的监督分类方法。下面将详细阐述关于遥感、ENVI以及监督分类的相关知识点。 遥感是指通过非接触方式从远距离获取地球表面信息的技术，主要依赖于卫星或航空平台上的传感器收集不同波段的电磁辐射数据，并经过处理后形成用于地物识别、环境监测和城市规划等领域的图像资料。 ENVI是一款专业级的遥感图像处理与分析工具，由Exelis Geospatial Systems公司开发。它提供了广泛的遥感图像处理功能，包括校正、镶嵌、分类及解译等功能，并支持多种数据格式如Hyperspectral、Landsat和MODIS等。此外，ENVI还配备了强大的交互式可视化界面，便于用户进行图像浏览与分析。 监督分类是用于识别并区分遥感图像中不同地物类型的重要方法之一。其工作流程主要包括以下几个步骤： 1. 数据准备：获取包含各种地物类型的训练样本数据。 2. 特征选择：根据光谱特性选定能够有效区别各类地物的波段或组合波段作为分类依据，例如NDVI可用于区分植被覆盖与非植被区域。 3. 模型建立：利用统计学习方法（如最大似然分类、支持向量机等）基于训练样本数据构建地物类型模型。 4. 分类预测：应用所建模型对整个图像进行自动分类处理，确定每个像素的地物类别属性。 5. 后处理：通过邻域过滤或人工编辑等方式修正可能存在的误分类现象以提升整体精度水平。 6. 结果评估：使用混淆矩阵等工具评价监督分类的效果，并计算总体准确率、Kappa系数等相关指标。 提供的遥感图像监督分类练习数据包括实际的遥感影像和相应的训练样本，用户可通过ENVI软件进行实践操作来深入理解和掌握该技术。这不仅有助于理论知识的学习与巩固，还能有效提升用户的遥感图像处理技能，在诸如土地覆盖变化监测、农作物识别等领域发挥重要作用。