envi面向对象分类出错，envi面向对象分类闪退

envi中影像分类缺点

1、出现这个情况主要是这一类样本的样本点数量太少，解决方法是多选择样本点。

2、通过使用ENVI的六种主要的遥感监督分类器——平行六面体分类、最小距离分类、马氏距离分类、最大似然分类、神经网络分类和支持向量机分类的命令，加深对遥感监督分类原理的理解，了解其技术实现过程，初步掌握其ENVI功能命令的基本使用操作。

3、打开需要处理的遥感影像，使用工具查看坏道所在的行。在工具栏中打开遥感影像修复工具 选择需要修复坏道的影像 完成坏道行数输入，设置输入行数 选择输出路径及方式，坏道处理完成。

4、，错位：错位是因为两影像存在几何误差，要先找一副同地区的标准影像进行几何精校正，然后再镶嵌。标准影像可以用Oli当标准影像。

5、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。

相关问答

Q1: envi分类完为什么是一个颜色

1、单独加一个背景类或先做个基于背景颜色的掩膜，在分类时应用该掩膜。

2、监督分类本来就是把整个图像的图元进行分类，按照一般来理解绿色可能是农田植被，黄色是裸地，深红色是城市用地。如果你要计算某种土地类型的面积那只需要计算对应颜色图斑面积即可。

3、首先打开envi软件并打开文件。其次左键双击新建的ROI文件。最后点击弹出的工具框，在ROIName处可进行修改即可。

4、你是不是另存成影像而不是分类图了？分类图的话是只有一个波段，每个点有一个值，如果是存成影像是RGB显示的，就不是分类图了。

5、你是问ENVI计算NDVI值，做出来的是一片黑色区域么？查看计算出来的数据范围，查看多个地类的NDVI值，是否在[-1，1]。如果NDVI的值正确，试着换个颜色显示；如果NDVI的值不正确，重新计算。

Q2: envi样本分离度达不到1.9怎么办

1、第一种方法，换一个波段组合，一般543效果比较好。第二种方法，圈定感兴趣时，尽量画小一点，只含一种颜色，不要参杂其他颜色。

2、因为有小数。envi软件不支持小数的计算，在计算样本可分离性时若遇见小数软件会自动识别出来并跳过，在计算结束后就会显示计算时遇见异常值，检查整体数字，去除小数就可以正常计算了。

3、出现这个情况主要是这一类样本的样本点数量太少，解决方法是多选择样本点。

4、(2)SelectClasses from Regions：单击Select All Items按钮，选择全部的训练样本。(3)Set Probability Threshold：设置似然度的阈值。

5、这两个参数的值在0～0之间，大于9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于8，需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。

6、可能是你的样本选择不好，感兴趣区域选择不合适，重新选择一下试一下，另外在进行分类之前你选完感兴趣区之后看一下J-M距离看看样本选择是否合理，我个人觉得应该是这个问题。

Q3: 易康和ENVI中面向对象分类哪个比较好

1、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。

2、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。

3、ENVI上的分类方法比较多，包括平行管道法，最大似然法，马氏距离法、最小距离法、光谱角分类、神经网络分类法、支持向量机分类法、光谱信息分离法、二元编码法、ISODATA和K-mean法。

Q4: 求助:ENVI监督分类对高光谱影像进行分类时出现下面错误提示,分离度为...

1、出现这个情况主要是这一类样本的样本点数量太少，解决方法是多选择样本点。

2、第一种方法，换一个波段组合，一般543效果比较好。第二种方法，圈定感兴趣时，尽量画小一点，只含一种颜色，不要参杂其他颜色。

3、通过使用ENVI的六种主要的遥感监督分类器——平行六面体分类、最小距离分类、马氏距离分类、最大似然分类、神经网络分类和支持向量机分类的命令，加深对遥感监督分类原理的理解，了解其技术实现过程，初步掌握其ENVI功能命令的基本使用操作。

4、用户精度=正确分类数/(正确分类数+错分到某类别总数) 当然是生产则精度和用户精度都大最好 当然是最大似然法最好，马氏距离、最小距离法都是最大似然法的简化。平行管道法也不如最大似然法。

5、可能是你的样本选择不好，感兴趣区域选择不合适，重新选择一下试一下，另外在进行分类之前你选完感兴趣区之后看一下J-M距离看看样本选择是否合理，我个人觉得应该是这个问题。

6、【嵌牛导读】：对于ENVI监督分类，是每一个遥感从业者掌握的最基础的一个方法，但是完整的监督分类流程和精度评价，估计往往认识不够，所以以下的分享还是有点意义。

Q5: ENVI监督分类导出结果时总是显示错误窗口,为什么?如图

出现这个情况主要是这一类样本的样本点数量太少，解决方法是多选择样本点。

可能是你的样本选择不好，感兴趣区域选择不合适，重新选择一下试一下，另外在进行分类之前你选完感兴趣区之后看一下J-M距离看看样本选择是否合理，我个人觉得应该是这个问题。

通过使用ENVI的六种主要的遥感监督分类器——平行六面体分类、最小距离分类、马氏距离分类、最大似然分类、神经网络分类和支持向量机分类的命令，加深对遥感监督分类原理的理解，了解其技术实现过程，初步掌握其ENVI功能命令的基本使用操作。

一次是没有问题，只是这次你用的ROI是你用来分类的ROI，我们在进行混淆矩阵计算的时候选择的ROI应尽量重新选择一组新的作为验证样本。这样分类精度比较准确。

第四步：选择自己所用的分类方法来进行分类。（ENVI提供了多种监督分类方法，不同方法的参数设置不同，而且最终的分类效果也会有所不同。）每一种分类方法都有特定的参数对话框，所用的分类方法显示在对话框的标题中。

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