精品文档
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，可定义绿色的为耕地，地之间的
深绿色的为林地，
偏暗红色的为裸地，
鲜
白色的为沙地，沙地与林
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
.
精品文档
在缩放窗口中画裸地，画的图斑尽量小，分布尽量均匀。
.
精品文档
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options—compute 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。
.
精品文档
选择要进行可分离性计算的文件为影像can_tmr.img，点击OK
.
精品文档
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。
.
ENVI监督分类步骤
