envi面向对象分类方法，envi面向对象的分类方法

面向对象分类方法的优势

1、) 面向对象的遥感影像分类方法能够充分表达对象之间的语义信息，是促进遥感影像分类方法向着更高层次发展的有力工具和坚实基础。

2、强调从现实世界中客观存在的事物（对象）出发来认识问题域和构造系统，使系统能更准确地反映问题域。

3、面向对象方法比较符合人类的思维方式，而且它最大的优势是代码重用，由于使用大量的可重用的类库，可以提高开发效率，缩短开发周期，降低开发成本，提高哦程序代码的可靠性，减少程序的维护工作量，而且还可以提高程序的标准化程序。

相关问答

Q1: 遥感中何谓分类后处理?

在ENVI中，分类后处理主要有：主/次要分析（Majority/Minority Analysis）、类成团（clump）、类别筛选（Sieve）、类别结合（Combine classes）、类别叠加（Overlay classes）等。这里主要详细介绍前三种。

当使用不同的遥感分类方法对遥感影像进行分类后，遥感影像上面可能出现小的碎屑多边形等，分类后处理如聚类、剔除等操作后可以去除小的碎屑多边形，将小的同类多边形进行合并，使分类效果更好。

【答案】：B、C、D 遥感影像经过计算机分类后，往往需进行一系列处理，才能使用。一般的后处理过程包括光滑或过滤、几何校正、矢量化及人机交互解译几部分，①光滑或过滤（smoothing or filtering）。

Q2: 大家谈谈高分辨率(5米以下)遥感图像的分类的好方法

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。

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。

到目前为止，面向对象的方法是一种比较理想的方法，可以建立一个与现实世界相匹配的地面模型。面向对象的处理方法中最重要的部分是图像分割。随着地球观测任务的逐步细化，高分辨率的遥感卫星图像得到了越来越广泛的应用。

(1)在ENVl主菜单栏中选择“ClassificationSupervisedParallelepiped”，在分类输入文件对话框中选择待分类遥感影像，打开“Parallelepiped Parameters”对话框，如图17-3所示。

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