erdas像素可以分成更细的像素 。无监督分类KmeansIsodata监督分类平行四边形最小距离Mahalanobis最大似然谱角二进制编码光谱信息散度神经网络支持向量机分类决策树分类基于专家知识面向对象分类ENVI是分类方法最多的遥感软件，可以研究，使用erdas how...决策树来分类，但是具体操作相当麻烦 。
1、请教打开单一波段的影像在ERDAS或ENVI中如何查看它的波长范围?或中心波...很抱歉告诉你，我找不到了 。因为每个波段的波长根本没有记录在数据中 。因为软件处理的数据只关心它的亮度值，不关心对应的波段 。只有传感器知道波段和波长之间的对应关系 。所以 ， 我们在拍图像的时候，要问别人这是什么传感器数据，比如spot数据，TM数据等等 。而不是通过软件查找 。由此可见 ， 知道遥感影像的传感器类型是非常重要的，不知道传感器类型的遥感数据在一些应用中基本是报废的 。
2、像元二分模型如何在ERDAS中实现先说像素二分法模型的原理:像素二分法模型以分类样本的光谱范围为分割线(例如以分类样本的方差为范围形成平行管道)，判断终端像素是否落入分类样本的光谱范围，将终端像素赋值为0或1， 然后比较每个类别的每个波段落在分类样本光谱范围内的概率(例如，tm图像有5个波段，为了将植被和土壤分开，落在植被样本内的末端像元的光谱范围是3个波段，而落在土壤样本内的是5个波段，因此末端像元只有60%的概率是植被，100%的概率是土壤 ， 因此将其分类为土壤 。理解了像素二分法模型的原理后，就不难实现这个过程了 。
3、...遥感影像分类除了监督和非监督法还有什么方法吗?用 erdas怎么...决策树分类，但是具体操作相当麻烦 。无监督分类KmeansIsodata监督分类平行六面体最小距离Mahalanobis距离最大似然谱角二进制编码光谱信息散度神经网络支持向量机分类决策树分类基于专家知识面向对象分类ENVI是分类方法最多的遥感软件，可以研究 。
4、 erdas可以把像元分的更细,从而增强遥感图像的分辨率吗?具体步骤是怎样...【erdas 光谱分析】重采样可以提高分辨率，但只是一种插值方法 。其实还是原来的效果，把像素分成更小的 ， 应该是指减小像素的大?。?这可以通过重采样来实现！然而，这种方法并不能提高遥感图像的分辨率 。分辨率是由原始数据决定的，不可能提高，现在说的细分像素也是按照一定的模拟算法实现的，看似在某些地方提高了分辨率，实际上和实际情况不一样 。
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