envi监督分类和非监督分类实验结果与分析

实验结果与分析

监督分类和非监督分类是遥感图像处理中两种重要的分类方法。监督分类依赖于预先定义的训练样本，而非监督分类则通过算法自动发现数据中的模式。

监督分类：

• 监督分类方法包括最小距离法、最大似然法、马氏距离法等，这些方法需要用户选择样本并进行学习7。
• 在ENVI中，最小距离分类可以通过“Toolbox”中的“Classification”→“Supervised Classification”→“Minimum Distance Classification”选项进行1。
• 监督分类的精度评价通常使用混淆矩阵，这需要在分类后处理阶段进行5。

非监督分类：

• 非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，而是通过聚类方法自动进行分类4。
• 在ENVI中，非监督分类如Iso Data分类可以通过“Toolbox”中的“Classification”→“Unsupervised Classification”选项进行1。
• 非监督分类的结果可以通过合并类别等后处理方法进行优化1。

实验结果分析：

• 实验结果的分析需要对分类结果进行可视化检查，评估其准确性和一致性。
• 精度评价是分析的重要部分，可以通过混淆矩阵等方法来完成5。
• 实验过程中要注意数据预处理、分类方法的选择、后处理操作以及精度评价等步骤23。

通过上述步骤，可以对ENVI软件中的监督分类和非监督分类方法进行实验，并对其结果进行分析和评价。这有助于理解不同分类方法的适用场景和优缺点，为实际应用提供参考。