envi怎么面向对象分类，envi面向对象分类教程

大家谈谈高分辨率(5米以下)遥感图像的分类的好方法

1、以下是几种常用的遥感图像分类方法： 最大似然分类(maximum likelihood classification) 最大似然分类是一种基于贝叶斯判别准则的非线性监督分类方法，需要知道已知的或确定的训练样区典型标准的先验概率P(wi)和条件概率密度函数P(wi，x)。

2、非监督分类最常用的统计方法是聚类分析，聚类分析是按照像元之间的相似程度来进行的一种多元统计分析方法。监督分类的缺点在于会有大量的像元没有分类。

3、微波雷达图像。微波可穿透云层，能分辨地物的含水量、植物长势、洪水淹没范围等情况。MSS和TM图像。MSS和TM图像由美国的陆地卫星（Landsat）提供。SPOT5图像。

4、但是由于QuickBird数据的空间分辨率很高，图像上地物景观的结构、形状、纹理和细节等信息都非常突出，而光谱分辨率不高，因此，在分类时不能仅依靠其光谱特征，更多的是要利用其几何信息和结构信息。

5、常用的遥感数据的专题分类方法有多种，从分类判别决策方法的角度可以分为统计分类器、神经网络分类器、专家系统分类器等；从是否需要训练数据方面，又可以分为监督分类器和非监督分类器。

相关问答

Q1: envi中影像分类缺点

1、BSQ在图像显示速度上更快，而BIL、BIP在图像处理上又明显优于BSQ格式；另外像FLAASH大气校正是基于像元处理的，BSQ是不满足的，另外像图像融合以及图像的分类等都是基于像元进行处理的。

2、前一个没用过，我用的是ENVI他有个缺点就是不同分类不能够给予他不同的最佳分割尺度，所以其实还是有一点缺陷的，不过你要是基本用的话已经足够了，要做面向对象方面研究的话还是不够。

3、你用的是非监督分类吧。没事的，背景和阈值外的混在一起没关系的。

4、你把那个节点的表达式写出来吧，我猜是你表达式有问题，比如MAX(B1)这样返回的就是一个值而不是一个影像，类似这样的表达式就会出现这种错误。

5、完全不参加分类那很有难度，可能ENVI就没那功能，因为黑色部分也有像素值，只是全部为0；你可以在分类时设置阈值，或者在分类后再用边界截取你的研究区。

Q2: 怎样利用ENVI进行有监督的分类

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。

选择保存文件类型和位置，保存结果。ENVI监督分类图像分割，打开ENVI并加载栅格图像，在Toolbox工具栏找到Example Based Feature Extraction Wokflow，双击打开进行编辑设置和保存。

在ENVI中，在弹出的面板中，单击左上角+Add...按钮就可以开背景忽略值了。

ENVI中非监督分类的两种分类方法的参数设置，监督分类的最小距离分类，最大似然分类。决策树分类的参数设置。第一次用ENVI参数不知道什么设置。谢谢！... ENVI中非监督分类的两种分类方法的参数设置，监督分类的最小距离分类，最大似然分类。

Q3: 如何利用envi进行基于专家知识决策树分类

1、envi 中几种分类方法的参数设置方法如下：平行六面体(1)在主菜单中，选择Classification-Supervised-Parallelpiped，在文件输入对话框中选择TM分类影像，单击OK按钮打开Parallelpiped参数设置面板。

2、ENVI里的决策树分类，是每一个节点输入一个公式，该公式返回两个值1（是）和0（不是），当然可以用自己定义的其他指标进行分类。只要在节点输入你需要的表达式就可以。

3、个人通过尝试发现使用“面向对象和基于专家系统的决策树分类”比较好用。特别是基于专家的分类树，如果研究区地形起伏较大，那么DEM可以充分发挥作用。

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