ENVI的监督分类操作步骤

ENVI监督分类报告
1、打开图像，查看基本信息
打开ENVI 软件，点击主菜单中的File –>Open Image File，打开“原始数据.img”文件，如下图所示。

点击“Map Info”可以查看影像得坐标系，分辨率等信息；点击RGB Color，R、G、B 分别是Layer3、Layer2、Layer1则以真彩色显示，R、G、B分别是Layer4、Layer3、Layer2则以标准假彩色显示，即红色通道显示近红外波段数据、绿色通道显示红色波段数据、蓝色通道显示绿色波段数据，这种情况下植被呈现红色。

2、监督分类
2.1定义训练样本
选择Basic Tools –> Region of Interest –> ROI Tool 来定义训练样本。

目视解译出五类地物：植被、水产、建筑物、水体、道路。

（1）用ROI Tools 创建感兴趣区如下图所示：
（2）评价训练样本：选择Options——Compute ROI Separability。

2.2执行监督分类
选择Classification－>Supervised－>[method]。

选最大似然法。

完成后加载新图：
2.3分类后处理
掩模截取广州市地区后，更改类别颜色，在主图像窗口中的显示菜单里，选择Tools > Color Mapping > Class Color Mapping，分别选取颜色。

3.地图制图
在影像窗口中，选择File->QuickMap->New QuickMap。

做相应设置，出图。

envi遥感图像监督分类监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。

它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。

使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。

遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如下图所示：详细操作步骤第一步：类别定义/特征判别根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。

这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。

启动ENVI5.1，打开待分类数据：can_tmr.img。

以R:TM Band 5，G: TM Band 4，B：TM Band 3波段组合显示。

通过目视可分辨六类地物：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。

第二步：样本选择（1）在图层管理器Layer Manager中，can_tmr.img图层上右键，选择"New Region Of Interest"，打开Region of Interest (ROI) Tool面板，下面学习利用选择样本。

1）在Region of Interest (ROI) Tool面板上，设置以下参数：ROI Name：林地ROI Color：2）默认ROIs绘制类型为多边形，在影像上辨别林地区域并单击鼠标左键开始绘制多边形样本，一个多边形绘制结束后，双击鼠标左键或者点击鼠标右键，选择Complete and Accept Polygon，完成一个多边形样本的选择；3）同样方法，在图像别的区域绘制其他样本，样本尽量均匀分布在整个图像上；4）这样就为林地选好了训练样本。

对照原影像将30种类型进行编号并改名字，改变颜色；进行相同类别的合并：选择Classification中的分类后处理post classification，选择合并同类别Combine Classes，选择之前的非监督分类影像，在输入的文件中依次选择要合并的类,在输出的文件中选择相同的类别，点击Add Combination,所有的类别合并完后点击确定即可。

结果与分析1、各个样本之间的可分离性.说明哪些地物类型之间较易区分，哪些类型之间难以区分。

Jeffries-Matusita（J—M距离）：水稻田水浇地河流居民地草地林地工业区裸地水稻田1。

99982。

00002.00002。

00001.95252.00002。

0000水浇1。

99982.00002。

00001.94941。

98902。

00002.0000Band0。

85 0。

90 0。

88 0.93 1.00 0.97 5Band0.90 0.93 0。

92 0。

92 0。

97 1。

00 63、最大似然法进行监督分类结果：原影像最大似然法进行监督分类结果监督分类的最大似然法分类结果中,主要的地物都可以被区分出来,地物分工业区94.7494.7418/1918/19裸地100.00100。

0042/4242/425、Clump Classes和Sieve classes结果：Clump Classes3＊3处理结果：Clump Classes5*5处理结果：在聚类统计的结果上很容易看出原本监督分类的生成结果中严重的椒盐现象消失了,地物类型都相对完整,但有些细节已经被消除看不清楚，3*3窗口与5＊5窗口生成的结果区别就在于3＊3窗口的细节较5*5窗口的更加清楚具体, 5＊5窗口将周边的面积较小的地物完全合并在一起.Sieve classes结果（Number of Neighbors设为8）：Sieve classes结果（Number of Neighbors设为4）：对影像的过滤分析生成的结果显得椒盐现象更加严重，结果影像上出现了很多小黑点，Number of Neighbors的值设置的越小,小黑点越密集，但是经过过滤分析的影像”孤岛”现象都已经消失。

单击file—Open Image File打开图像，我的是TM7波段图像，加载5、4、3波段。

根据lay 选样本，OverLay—Region Of Interesting森林灌木、草地裸地耕地沙地其他（如水体、阴影之类的）选样本在Zoon放大窗口里选，这样可以选的更精确一些。

左键下点，右键结束因光谱值有差异，不在同一片地方选样本再在另一片地方选一下样本：正常情况下是通过别的方式选样本，如：野外调查或波峰影像上选样本，本次因条件限制就直接在图上选了。

选的差不多了，就选第二种灌木、草地样本，点的New Region按钮，选法一样，直至六类都选完：样本选完后验证样本对不对，静不精确点的Options后出现的下来菜单，选倒数第二个Compute ROI Separability点击后出现上面的对话框，选择我所要分类的图像，单击“OK”。

出现下面的对话框：，点击Select All Iterm选择全部的可分离性的样本，然后点击“OK”，出来下表：在这个表里，凡是最后的那个数值大于1.8的就说明符合要求，由此看出第一个是不符合要求的，应该是选的时候有问题（估计主要问题是灌木没有选好），按要求有问题就应该重新选，不过灌木和森林容易混淆，不容易选对，就不再重新选样本了。

只列出修改方法：在上面的对话框里选择森林，然后点击Goto，浏览每一个样本，将不好的样本删掉，再重新选一遍，然后再重新计算，直到达到要求为止。

上面是定量的评价，还有一个是定性的看：单击File，然后点击Export ROIs to Visualizer会出现，然后点击“OK”，出现，也是一样全选，点击“OK”出现n-D可视化对话框，，然后点击1、2、3、4、5、6，全选后，，单击Start，会出现一动态变化的样本聚类情况，在此只截一张图定性的看样本是否选的好，就看那个样本集中的程度，越高代表样本越好。

下面就可以分类了：点击主菜单的Classification—Supervised—Maximum Likelihood（最大似然发），出现，单击OK，出现此对话框设置如下：按着Shift全选样本，给输出分类文件命名并选择存储位置，然后点击OK输出，可用波段列表里会多出一个如图，在其上右键然后单击Load Band to New Display在新窗口加载分类图像如下：对分类图的后后处理（改名字、改颜色、分类后处理）：单击Overlay—Classification叠加分类图选择分类文件点OK，勾选样本前面的On可以叠加相应的分类，如：改名字：选择每一个分类，然后去掉后面的像素数，修改完毕点OK，然后单击Edit，选择第二个即将选择的类别并到其他类别里面去，出现下面的对话框，选Zoom，在On前面勾选即被归并的类别，点击颜色即要归并入的类别，然后在Zoom里左键画线，单击第一次一次右键闭合选择某一区域，再单击一次右键及可把此区域分错类别才分类并入另一类别里如：错分成林地的草地变回成了草地。

本科生实验报告书院系名称专业班级姓名学号指导教师实验名称遥感图像监督分类院系专业班级姓名学号日期实验目的理解遥感图像计算机分类的原理和方法、掌握监督分类的步骤和方法实验准备遥感图像处理系统 ENVI、ENVI自带的数据实验总结一、实验步骤Ⅰ、类别定义/特征判别启动ENVI5.1，打开待分类数据：can_tmr.img以R:TM Band 5，G: TM Band 4，B：TM Band 3波段组合显示。

图1通过目视可分辨六类地物：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类Ⅱ、样本选择在图层管理器Layer Manager中，can_tmr.img图层上右键，选择“New Region Of Interest”，打开Region of Interest (ROI) Tool面板。

如图2图2在Region of Interest (ROI) Tool面板上，设置以下参数ROI Name、color等属性的设置默认ROIs绘制类型为多边形，在影像上辨别林地区域并单击鼠标左键开始绘制多边形样本，一个多边形绘制结束后，双击鼠标左键或者点击鼠标右键，选择Complete and Accept Polygon，完成一个多边形样本的选择。

同样方法，在图像别的区域绘制其他样本，样本尽量均匀分布在整个图像上。

如图3图3在图像上右键选择New ROI，或者在Region of Interest (ROI) Tool面板上，选择工具。

重复“林地”样本选择的方法，分别为草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他5类选择样本计算样本的可分离性。

在Region of Interest (ROI) Tool面板上，选择Option>Compute ROI Separability，在Choose ROIs面板，将几类样本都打勾，点击OK。

、图4表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在0~2.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8，需要编辑样本或者重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。

在ENVI监督分类过程
（乌鲁木齐市的遥感图像）
地理科学与旅游学院地理信息系统10-3班学生艾则孜提约麦尔·麦麦提
学号：20100703150031
序号：32
1.打开将要分类的影像File——open image file选择相应的波段，合成后裁剪感兴趣区，下面的是乌鲁木齐市的由7 ，4 ，2波段来显示的界面。

2.在待分类影像上选样本。

主菜单:Basic Tool——Region of interest——ROI Tool，进行取采样点。

在弹出的对话框中选Polygon.
3.按照自己的需求选完训练区后保存ROI.
选择好个地物的样本后在ROI对话框中Options——Compute ROI Separability 中检查把不同地物的差异情况，如大于1.8为合格,若小于可对该样本进行GO TO 修改，或Delete ROI处理。

在ROI Separability Calculation中双击Select All Items选择所有Roi用于分离性计算
参数值＜1.8需重新选择，＞1.9说明样本之间分离性好
Roitools对话框中单击saveRois保存
4.选取的训练区保存以后。

进行分类。

主菜单—Classification—supervised--------maximum likelihood
在弹出的对话框中选待分类的图像：
接下来可以看看结果是什么样的。

非监督分类1、在ERDAS中裁剪出一部分的区域进行分类，利用AOI工具进行裁剪，另存裁剪的区域。

2、在ENVI中打开裁剪的区域dsb.img在Basic Tool菜单下Region of Interest工具打开ROI Tool新建类别名，由于裁剪的区域没有森林，所以共分五类：水体、耕地、城市、裸地、草地。

分别给予不同颜色。

3、在Zoom 窗口中进行采样即采集训练区。

采样前先判读熟悉影像，在采集样本时注意：采取训练区内颜色越纯越好。

4、采集完训练区后在Classification 菜单下选择Supervised ，利用Maximun Likelihood （最大似然法）进行非监督分类。

5、在分类中遇到的问题①进行第一次分类的结果是城市中的道路被归为了水体， 改进办法：更改城市的训练区样本，对城市的采样除了取建筑物的样本还应在城市的街道处采取几个样点，然后再进行第二次分类。

②第二次分类的结果是部分休耕（收割后）的耕地归为了城新建类别名市区域。

因为该影像是2000年9月14日的影像，故部分耕地已收割休耕，在原图上表现为规则的深紫色，我将其归为耕地。

改进方法：增加耕地的训练区的样本，在颜色为深紫色的的区域采取几个样本点作为耕地的训练区。

③第三次分类的结果是发现河流两岸的落地被归为了城市改进方法：增加裸地的训练区样本。

在河流两岸处选取几个样本做为裸地训练区。

第一次分类的结果：其中：水体耕地城市草地裸地第二次分类结果：其中：水体耕地城市草地裸地第三次分类结果：其中：水体耕地城市草地裸地。

ENVI中监督分类方法及参数说明ENVI 中监督分类方法及参数说明(2011-10-10 09:56:27)标签：转载分类：ENVI/IDL学习原文地址：ENVI中监督分类方法及参数说明作者：ENVIIDL根据分类的复杂度、精度需求等选择一种分类器。

在主菜单->Classification-> Supervised->分类器类型（如表 6.1），此外还包括应用于高光谱数据的波谱角（Spectral Angle Mapper Classification）、光谱信息散度（Spectral Information Divergence Classification）和二进制编码（Binary Encoding Classification）分类方法。

表6.1 六种监督分类器说明分类器说明平行六面体（Parallelpiped）根据训练样本的亮度值形成一个n维的平行六面体数据空间，其他像元的光谱值如果落在平行六面体任何一个训练样本所对应的区域，就被划分其对应的类别中。

平行六面体的尺度是由标准差阈值所确定的，而该标准差阈值则是根据所选类的均值求出。

最小距离（Minimum Distance）利用训练样本数据计算出每一类的均值向量和标准差向量，然后以均值向量作为该类在特征空间中的中心位置，计算输入图像中每个像元到各类中心的距离，到哪一类中心的距离最小，该像元就归入到哪一类。

马氏距离（Mahalanobis Distance）计算输入图像到各训练样本的马氏距离（一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法），最终统计马氏距离最小的，即为此类别。

最大似然（Likelihood Classification）假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中。

神经网络（Neural Net Classification）指用计算机模拟人脑的结构，用许多小的处理单元模拟生物的神经元，用算法实现人脑的识别、记忆、思考过程应用于图像分类。

遥感课程教学实验之二：遥感影像分类实验二遥感影像的分类遥感影像的监督分类•实验目的理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，学会利用遥感图像处理软ENVI件对遥感图像进行分类的方法。

•实验内容1、遥感图像分类原理。

2、遥感图像监督分类。

3、最大似然法分类•实验条件电脑、ENVI4.5软件。

厦门市TM遥感影像。

•实验步骤1、启动ENVI软件，从文件菜单打开多波段影像文件，从可用波段列表中装载彩色或假色影像，显示遥感影像。

2、从主图像窗口的工具Tools →Region of Interest →ROI Tools;3、在自动打开的ROI Tools窗口中，设定ROI_Type 为“Polygon”（多边形），选定样本采集的窗口类型，用Zoom（缩放窗口）进行采集。

4、在选定的窗口如Zoom用鼠标左键画出样本区域，在结束处击鼠标右键二次，样本区域被红色充填，同时ROI Tools窗口中显示采集样本的信息。

采集新的样本点击“New Region”，重新上述步骤进行多个地物样本采集。

5、从ENVI主菜单中，选 Classification > Supervised > Maximum Likelihood；或在端元像元采集对话框 Endmember Collection中选择 Algorithm >MaximumLikelihood 进行最大似然法分类。

6、在出现Classification Input File 对话框中，选择输入影像文件，出现 MaximumLikelihood Parameters 对话框。

7、输入常规的分类参数。

设定一个基于似然度的阈值（Set Prpbability Threshold）：如不使用阈值，点击“None”按钮。

要对所有的类别使用同一个阈值，点击“Single Value”按钮，在“Probability Threshold”文本框中，输入一个0 到1 之间的值。

遥感图像监督分类实验报告一、详细操作步骤（一）类别定义/特征判别1.启动 ENVI5.1，打开待分类数据：can_tmr.img。

2.右击图层选择change RGB band 。

以R:TM Band 5，G: TM Band 4，B：TM Band3 波段组合显示。

3.运用2%的拉伸方法。

4.通过目视可分辨六类地物：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。

（二）样本选择1.在图层管理器 Layer Manager 中，can_tmr.img 图层上右键，选择“New Region Of Interest”，2.打开 Region of Interest (ROI) Tool 面板，下面学习利用选择样本。

3.在 Region of Interest (ROI) Tool 面板上，设置以下参数：ROI Name：林地ROI Color：默认 ROIs 绘制类型为多边形，在影像上辨别林地区域并单击鼠标左键开始绘制多边形样本，一个多边形绘制结束后，双击鼠标左键或者点击鼠标右键，选择 Complete and AcceptPolygon，完成一个多边形样本的选择；同样方法，在图像别的区域绘制其他样本，样本尽量均匀分布在整个图像上；这样就为林地选好了训练样本。

注：（1）如果要对某个样本进行编辑，可将鼠标移到样本上点击右键，选择 Edit record 是修改样本，点击 Delete record 是删除样本。

（2）一个样本 ROI 里面可以包含 n 个多边形或者其他形状的记录（record）。

（3）如果不小心关闭了 Region of Interest (ROI) Tool 面板，可在图层管理器Layer Manager上的某一类样本（感兴趣区）双击鼠标。

4. 在图像上右键选择 New ROI，或者在 Region of Interest (ROI) Tool 面板上，选择工具。

重复“林地”样本选择的方法，分别为草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他 5 类选择样本；5. 如下图为选好好的样本。

envi监督分类精度评价步骤Envi监督分类精度评价步骤引言：Envi是一种功能强大的遥感图像处理软件，可用于监督分类，即通过训练样本来识别遥感图像中的不同地物类型。

在进行监督分类时，评价分类结果的精度是十分重要的。

本文将介绍Envi监督分类精度评价的具体步骤。

一、准备数据需要准备用于监督分类的遥感图像数据和相应的参考数据。

遥感图像数据可以是多光谱、全色或高光谱图像等，参考数据通常是由专业人员通过野外调查或其他手段获取的地面真实分类信息。

二、创建训练样本在Envi中，需要利用参考数据来创建训练样本。

训练样本是用来训练监督分类算法的关键数据，它包含了不同地物类型的典型特征。

通过在遥感图像上手动绘制多边形区域，将其与参考数据中的对应类别相关联，即可创建训练样本。

三、执行监督分类在创建完训练样本后，可以执行监督分类算法。

Envi提供了多种监督分类算法，包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。

根据实际情况选择适合的算法，并将其应用于遥感图像数据上。

四、生成分类结果执行监督分类算法后，Envi将生成分类结果图像。

该图像将遥感图像中的每个像素分配到不同的地物类型，从而形成一个具有不同颜色编码的分类图像。

五、验证分类结果验证分类结果的精度是评价监督分类算法好坏的重要指标之一。

Envi提供了多种评价指标，包括混淆矩阵、生产者精度、用户精度、Kappa系数等。

通过与参考数据进行比较，可以计算出分类结果的各项指标，并对分类结果进行验证。

六、可视化分类结果Envi还提供了一系列可视化工具，可以将分类结果与原始遥感图像进行叠加显示，以便更直观地观察分类效果。

可以通过调整透明度、颜色编码等参数来优化可视化效果，并对分类结果进行进一步的分析和解读。

七、优化分类结果根据验证结果和可视化分析，如果发现分类结果存在较大误差或不准确的地方，可以尝试调整训练样本、选择不同的分类算法或调整算法参数等方式来优化分类结果。

重复执行监督分类和验证的过程，直到获得满意的分类结果。

4.2 监督分类监督分类（supervised classification）又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。

即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。

要求训练区域具有典型性和代表性。

判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。

常用算法有：判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。

其一般过程如图4-5所示：图4-5监督分类一般流程4.2.1 训练样本的选择（1）在主菜单中，选择File→Open Image File，打开分类图像；（2）选择图像视图窗口菜单Overlay→Region of Interest命令；（3）在Image视图窗口中选择Overlay→Region of Interest。

在ROI Tool窗口中，选择ROI_Type→Polygon；（4）在Window一栏中选择感兴趣区域绘制窗口，这里选择Image，然后在Image窗体中绘制一个多边形区域，然后右键单击两次结束,并在ROI Name中定义其类型。

依次定义其他的类型，这里定义了城镇建设用地、耕地、坑塘、河流以及农村居民地等5个类型（图4-6）；图4-6 选择训练样本（5）选择Options→Compute ROI Separability进行训练样本可分离性计算；（6）在Select Input File for Separability窗口中选择计算训练可分离性的图像文件；（7）在ROI Separability Calculation窗口中选择计算可分离性的类型（图4-7）；图4-7 ROI分离性计算（8）在ROI Separability Report窗口查看训练样本分离性报告，结果如图4-8所示。

遥感影像监督分类遥感影像监督分类一、实验目的通过使用envi5.0学会对遥感图像的监督分类。

二、实验设备Envi5.0软件，计算机三、实验内容遥感影像监督分类，对每一类物体添加选取，进行分类。

四、实验步骤1、打开软件，打开文件，出现图像单击图像右键→toggle→Display scroll Bars。

2、点击菜单栏basic tools →region of interest→ROI TOOL出现对话框↓单击zoom 单击new region新建六个分类，并且修改名称，分别是沙地、林地、草地、裸地、耕地、其他。

对每一个分类进行选取，画区域右键选择，每一个选择十个左右。

最后看一下分类结果，单击options→compute roi separability↓select all items→ok出现分类结果。

大图如下↓3、输出文件菜单栏点击classification→supervised→maximum likelihood出现下面对话框→点击none→choose→选择输出路径和文件名。

新建一个图，打开保存的新图。

4、单击rol tool 菜单栏里面的file→export rois to n-D visualizer→select all items→ok→→start完成。

5、单击rol tool 菜单栏里面的file→restore ROIs→打开验证文件→单击菜单栏里面classification→post classification→confusion matris→using ground truth ROIs →自己的图→ok出现下图将matched classes中的选项都选入上面ground truth roi里。

再将林地对应林地单击add combination 草地对应草地等全部选入。

单击ok出现结果，结果需要大于百分之八十五。

6、单击classification→post classification →clump classes→select all items→choose 文件路径，文件名。

envi遥感图像监督分类监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程.它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。

使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类,以此完成对整个图像的分类。

遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如下图所示：详细操作步骤第一步：类别定义/特征判别根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统;对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理.这个过程主要是一个目视查看的过程,为后面样本的选择打下基础。

启动ENVI5。

1，打开待分类数据：can_tmr。

img。

以R：TM Band 5，G: TM Band 4，B：TM Band 3波段组合显示。

通过目视可分辨六类地物：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。

第二步:样本选择（1）在图层管理器Layer Manager中,can_tmr.img图层上右键，选择"New Region Of Interest",打开Region of Interest （ROI) Tool面板，下面学习利用选择样本。

1）在Region of Interest （ROI) Tool面板上,设置以下参数：ROI Name：林地ROI Color：2）默认ROIs绘制类型为多边形，在影像上辨别林地区域并单击鼠标左键开始绘制多边形样本，一个多边形绘制结束后，双击鼠标左键或者点击鼠标右键,选择Complete and Accept Polygon,完成一个多边形样本的选择；3）同样方法,在图像别的区域绘制其他样本，样本尽量均匀分布在整个图像上；4）这样就为林地选好了训练样本.注：1、如果要对某个样本进行编辑，可将鼠标移到样本上点击右键，选择Edit record是修改样本，点击Delete record是删除样本。

基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类，这类分类方法适合于中低分辨率的数据，根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。

本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法的流程和相关知识。

有以下内容组成：∙监督分类∙非监督分类∙分类后处理监督分类监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。

它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。

使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。

遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如图1所示：图1监督分类步骤1、类别定义/特征判别根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。

这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。

本例是以ENVI自带Landsat tm5数据Can_tmr.img为数据源，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。

2、样本选择为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在ENVI中是通过感兴趣区（ROIs）来确定，也可以将矢量文件转化为ROIs文件来获得，或者利用终端像元收集器（Endmember Collection）获得。

本例中使用ROIs方法，打开分类图像，在Display->Overlay->Region of Interest，默认ROIs为多边形，按照默认设置在影像上定义训练样本。

如图2所示，设置好颜色和类别名称（支持中文名称）。