面向对象分类envi，面向对象分类法

ENVI遥感影像处理软件

ENVI（the environment for visualizing images）遥感影像处理软件是美国RSI公司的旗帜产品，它是由著名的遥感科学家基于交互式数据语言IDL开发的一套功能强大的遥感影像处理系统，它可以轻松读取、显示、分析各种类型遥感数据，并提供了从影像预处理、信息提取到与地理信息系统整合过程中需要的各种工具。

步骤如下：依次打开ENVI-Filter-Texture-occurrence -measures打开了一个对话框，open按钮选择要处理的图像。加载图像后点击OK又出现了一个对话框。选择计算纹理参数类型。有均值，协方差，熵，等等。

ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完整的分类及后处理工具，及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包，可支持各种投影类型。

相关问答

Q1: 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、比如神经网络（ANN），支持向量机（SVM）等。可以取得比较好的效果，尤其SVM是比较稳健的分类方法。比如ENVI中监督分类就有这两类分类方法。不过ENVI中的神经网络似乎有点问题，不太容易收敛。另一类方法则是一楼提到的面向对象的分类方法。首先将同质区域进行分割、合并。在合并的基础上进行监督分类。

4、而在基于像元的分类中这种背景信息几乎不可利用。面向对象的影像分析技术是在空间信息技术长期发展的过程中产生的，在遥感影像分析中具有巨大的潜力，要建立与现实世界真正相匹配的地表模型，面向对象的方法是目前为止较为理想的方法。面向对象的处理方法中最重要的一部分是图像分割。

5、在arcCatalog中新建shp文件（分几层建几个，有点、线、多边形、多点四种类型），将图象和SHP文件一起加入到ARCMAP中，对SHP文件进行编辑，此时可以激活arcscan，进行矢量化。后面我们的数字化工作是对这个校准后的影像进行操作的。

Q2: ENVI5.1有哪些主要的功能模块

就是工具箱了，在ENVI 5。1界面中的右边有一个Toolbox，整合了经典ENVI菜单工具，点击右上角的小图标可以将工具箱浮动。他界面和以前7之类的改动很大，你要是觉得不习惯在1中也提供原先的传统界面，你用传统界面即可了。习惯习惯就好。

支持的。envi1软件于2013年12月正式发布，延续5的界面风格，支持的插件传感器、支持hdf5数据；新的光谱曲线显示窗口；新增流程化的镶嵌工具，能自动生成接边线。

ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、三维图像生成、具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。

Data Ignore Value ，设置透明值，当有背景值时候，可设置这个值。

打开ENVI 1，将地区导入。点击页面左上角的region of the interest(ROI)。在下拉列表中，选择在n-d下导出。把所有类别平均，在下拉列表中点击“mean all”。选择选择你的底图，也就是LC8。

cpu主芯片（内部通过总线连接扩展的设备）时钟电路（为单片机提供震荡脉冲）电源电路（为单片机提供电源）内部数据存储器RAM（包括通用数据寄存器和专用寄存器SFR，主要是数据存储区。）程序存储器ROM（主要是存储程序，51系列有4K内部程序ROM，可以外扩64K。

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