首先，需要将我们在本文2.1部分完成手动绘制的、作为精度评定依据的ROI文件Test.xml导入ENVI软件中；此时，需要将其添加到待计算精度的分类结果图像上，我们这里就先以最小距离法所得结果为例介绍。 接下来，在“Toolbox”中选择“Classification”→“Post Classification”→“Confusion Matrix Using Grou...
本文将介绍如何利用ENVI软件实现遥感影像的监督分类,包括最小距离法、最大似然法和支持向量机方法。首先,我们需要准备一组训练数据和精度验证数据,这里以北京部分地区高分一号遥感影像数据为例。然后,通过ENVI软件进行分类操作,包括ROI区域的绘制、分类后处理等步骤。最后,对不同分类方法的结果进行对比分析,以选择最佳的分...
随后,我们对最大似然法与支持向量机所得到的分类结果图像依次执行以上操作,得到三种图像分类方法各自的精度评价指标如表1所示。 关于最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像分类方法各自精度的对比分析,置于本文第5部分讨论。 4 分类后处理 通过前述最小距离法、最大似然法与支持向...
随后,我们对最大似然法与支持向量机所得到的分类结果图像依次执行以上操作,得到三种图像分类方法各自的精度评价指标如表1所示。 关于最小距离法、最大似然法与支持向量机三种遥感图像分类方法各自精度的对比分析,置于本文第5部分讨论。 4 分类后处理 通过前述最小距离法、最大似然法与支持向...
接下来,我们需要对三种不同的遥感影像分类方法进行分类结果的精度评定。 首先,需要将我们在本文2.1部分完成手动绘制的、作为精度评定依据的ROI文件Test.xml导入ENVI软件中;此时,需要将其添加到待计算精度的分类结果图像上,我们这里就先以最小距离法所得结果为例介绍。
2.2 最小距离法 接下来,我们就开始基于最小距离法的监督分类操作。 在“Toolbox”中选择“Classification”→“Supervised Classification”→“Minimum Distance Classification”选项。 在弹出的分类数据输入窗口中,我们选择待分类影像数据。
2.2 最小距离法 接下来,我们就开始基于最小距离法的监督分类操作。 在“Toolbox”中选择“Classification”→“Supervised Classification”→“Minimum Distance Classification”选项。 在弹出的分类数据输入窗口中,我们选择待分类影像数据。