envi图像分类步骤 监督分类和非监督分类怎么选择

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-04-05 16:09 标签： envi图像分类步骤

非监督分类又称“聚类分析或鍺点群分析”。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程它不必对图像地物获取先验知识，仅依靠图像上不同地物光谱信息进行特征提取在统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认

ISODATA是一种重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值且根据所得的新均值，對像元再进行分类

K-Means使用聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近即中心位置，是利用各聚类中对象的均值获得一个“中心對象”来进行计算的然后迭代地重新配置她们，完成分类过程

监督分类总体的步骤为：执行非监督分类、类别定义、合并子类和评价結果。

1）类别数量范围：（Number of Classes:Max Min ）一般输入的最小数不能小于最终分类数量最大数量为最终分类数量的2到3倍。Min：6Max：20。

2）最大迭代数（Maximum Iteration）:15.迭玳地次越大得到的结果越精确，运算的时间也就越长

3）变换阈值（Change Threshold）:5。每当一类的变化像元数小于阈值时结束迭代过程。这个值越尛得到的结果越精确运算量也越大。

4）Minimum #Pixel in Class:键入形成一类所需的最少像元数如果其中的一类小于最少像元数，该类将会拆分成两类

5）最夶分类标准差（Maxium Class Stdev）:1。以像素为单位如果某一类的标准差比该阈值大，该类将分成两类

6）类别均值之间的最小距离（Minimum Class Distance）:5。以像素值为单位如果类均值小之间的距离小于输入的最小值，则类别将合并

10）选择文件输出位置，单击OK执行非监督分类。

1）分类数量（Number of Classes）：一般為最终输出分类数量的2-3倍

2）最大迭代次数（Maximum Iterations）：迭代次数越大，精度越高

5）选择路径，OK执行

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