ENVI中监督分类方法及参数说明

ENVI是一种远程感知图像处理软件，可以用来进行各种监督分类方法。监督分类是一种机器学习方法，通过对已知类别的数据进行训练，然后对未知数据进行分类。在ENVI中，有几种常用的监督分类方法，包括最大似然分类、支持向量机分类、随机森林分类和神经网络分类。以下是每种方法的详细说明和参数设置。 1.最大似然分类：

最大似然分类是一种常用的统计方法，通过假设每个类别的像素值服从特定的概率分布来进行分类。在ENVI中，最大似然分类可以使用Maximum Likelihood Classification工具实现。其参数包括：

-样本数量：每个类别中用于训练的样本数量。

-逻辑属性：用于定义样本的逻辑属性，例如颜色、纹理、形状等。 -分辨率：输入数据的分辨率。

-类别数量：需要进行分类的类别数量。 2.支持向量机分类：

支持向量机分类是一种基于统计学习理论的分类方法，通过寻找数据间的最优超平面来进行分类。在ENVI中，支持向量机分类可以使用Support Vector Machine Classification工具实现。其参数包括：

-输入数据：需要进行分类的输入数据。

-内核类型：支持线性、多项式和径向基函数等不同类型的内核。

-内核参数：内核函数的参数，例如多项式内核的次数和径向基函数的宽度。

-惩罚参数：控制分类器的容错率和超平面的形状。 3.随机森林分类：

随机森林分类是一种基于决策树的分类方法，通过组合多个决策树的预测结果来进行分类。在ENVI中，随机森林分类可以使用Random Trees Classification工具实现。其参数包括：

-输入数据：需要进行分类的输入数据。

-决策树数量：用于构建随机森林的决策树数量。

-内部节点最小样本数：决定决策树停止生长的最小样本数。 -最大特征数：每个决策树使用的最大特征数量。 -类别权重：用于调整样本不平衡问题的类别权重。 4.神经网络分类：

神经网络分类是一种基于神经网络模型的分类方法，通过多个层节点的激活来进行分类。在ENVI中，神经网络分类可以使用Neural Network Classification工具实现。其参数包括：

-输入数据：需要进行分类的输入数据。 -类别数量：需要进行分类的类别数量。

-隐藏节点数量：神经网络中隐藏层的节点数量。 -学习率：控制神经网络权重更新的学习速度。

-迭代次数：神经网络训练的迭代次数。

在使用这些监督分类方法时，需注意样本数量的选择、特征选取的重要度，以及调整参数的准确性。同时，还可以通过交叉验证、错误矩阵等技术来评估分类结果的准确性和稳定性。ENVI中提供了许多工具和函数来进行监督分类和评估分类结果，用户可以根据自己的需求和数据特点选择适合的方法和参数。