图22类别的合并
5、分类后处理
参照监督分类。
6、结果验证
参照监督分类。
ENVI 5下流程化分类工具
在ENVI5.0下，提供了一个流程的图像分类工具，Toolbox/Classification/Classification Workflow工具，下面对10米的ALI数据进行火烧迹地信息提取为例子，简单看看具体操作步骤如下：
第一步，打开数据“BurnALI_subset.dat”，用964波段合成显示；
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图23 band 9,6,4组合增强火烧迹地信息
第二步：打开监督分类的流程化工具，Toolbox/Classification/Classification Workflow，在Input Raster中输入待分类的数据，点击Next，选择Use Training Data（监督分类），点击Next，
图24 导入打开的影像数据
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第三步：修改类别的名称和颜色非火烧迹地，在图像中选择样本，点击 新建一类，为非火灾区域，选择样本。选择Preview可以预览分类结果，点击Next；
图25 添加提取样本以及样本参数设置
图26 选择样本区域
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第四步，分类斑块后处理，设置平滑核和聚合算子，点击Next；
图 27 像元边界平滑以及碎斑处理分析
第五步，结果输出，可输出分类结果、矢量数据及统计结果文件。
图28 结果输出
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图29 提取结果展示
上可以看到，这个工具就是把监督分类的所有流程集成在一个界面下完成，而且还可以随时浏览
总结
1、监督分类中的样本选择和分类器的选择比较关键。在样本选择时，为了更加清楚的查看地物类型，可以适当的对图像做一些增强处理，如主成分分析、最小噪声变换、波段组合等操作，便于样本的选择；分类器的选择需要根据数据源和影像的质量来选择，比如支持向量机对高分辨率、四个波段的影像效果比较好。
2、非监督分类的关键部分是类别定义。这个过程需要数据的支持，甚至需要组织野外实地调查。
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envi遥感图像监督分类与非监督分类
