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envi监督分类精度分析,ENVI监督分类实验报告

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例如，在ENVI监督-3分类中有两种方法 。用ENVI处理遥感影像(vegetation 分类)最简单的方法就是用监督 分类 ， 先采样 ， 然后直接分类 ， 在合并监督-3/的基础上，ENVI 监督 分类出现以下错误提示时 ， 由envi监督分类如何计算景观指数？首先必须将数据转换成浮点型，然后再进行计算 。
1、用ENVI处理遥感影像方法(植被 分类方面的最简单的方法就是用监督 分类，先采样，然后直接分类 。如果不了解培训区域，就需要波段操作 。Vegetation 分类主要是基于植被的pop特征，使用了很多算法，比如比植被指数和归一化植被指数，主要是利用植被在红光波段和近红外波段的反射特性 。分类只需在ENVI软件中做波段操作 。ENVI软件和它自己的IDL语言可以处理HJ卫星数据 。
2、使用ENVI4.4进行 监督 分类时,有没有比较好的方法区别地物啊?为什么只用3，5，做关联分析？添加NDVI，进行主成分变换，并使用所有波段 。不是只能用三个通道加载R，G ， B吗？每种颜色只能使用一个通道 。什么是NDVI？我能在哪里设置它？我导师没提这个 。上海的监督 分类应该是关于用地的 。数据来源是什么？NDVI是归一化植被指数 。如果你在遥感方面不知道这个 ， 说明你真的对此一无所知 ， 这就有点棘手了 。
3、ENVI 监督 分类时出现下面错误提示,分离度为0.00000,怎么回事?请高手指...可能您没有选择乐队 。试试选择432 。不一定是样本误差 。我也一样 。我还是不能删除太多样本，也不能添加样本 。我在大气校正前的图像上试了一下，还可以 。我觉得也有可能是校准有问题 。当采样点数太少时，可能会出现此错误消息 。刚才用别人的号码回答，现在用自己的号码 。你的ROI样本有问题 。同一土地类型需要选择更多样本 。可能是样本数差异太大或者(我的问题)是因为计算图层时ndvi和穗帽是计算前镶嵌的，计算后再分别镶嵌，然后再计算样本分离 。
4、大家谈谈高分辨率(5米以下面向对象分类Before分类，一些相似的像素可以合并成对象 。相对于传统的基于像素的分类，它是基于对象的，考虑了空间事物的相对位置，会更好 。关于五米以上的高分辨率遥感影像分类目前大致有两种思路 。一种是采用一些非参数的分类方法:因为传统的参数方法是基于像素和概率统计的 。在高分辨率下，由于类内方差变大 ， 类间方差变?。饬教跸哂忻飨缘闹氐?，没有明显的聚类中心 。
如神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)等 。可以达到很好的效果，特别是SVM是一个比较稳健的分类方法 。例如，在ENVI监督-3分类中有两种方法 。但是ENVI中的神经网络好像有问题，不容易收敛 。另一种方法是一楼提到的面向对象分类方法 。首先，对同质区域进行分割和合并 。在合并监督-3/的基础上 。这个分类 精度比较高 ， 几乎没有散点 。
5、用 envi做的 监督 分类怎么进行景观指数【envi监督分类精度分析,ENVI监督分类实验报告】先将数据转换成浮点型再进行计算，然后将计算结果转换成整型 。函数float()使()中的数据浮动，而fix()使()中的数据为整数，因为NDVI计算的结果是，如果不先改为浮点型，结果只有1、0、1三种类型 ， 无法进一步判断植被状况 。所以结果要先改成浮点型，结果乘以10000的目的是放大数据小数点后的信息 ， 最后四舍五入 。

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