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Envi监督分类及精度验证

文章目录

  • 一、建立样本点区域
  • 二、监督分类
  • 三、分类后处理
  • 四、分类精度评价

一、建立样本点区域

（1）找到如下选项
Envi监督分类及精度验证_第1张图片
（2）对各类样本进行命名，在进行各类样本的样点选取工作
勾选林地
Envi监督分类及精度验证_第2张图片

勾选水体
Envi监督分类及精度验证_第3张图片
依次勾选其他类别

（3）保存样本点方便下次使用
Envi监督分类及精度验证_第4张图片
分离度：点击感兴趣区域查看分离度
Envi监督分类及精度验证_第5张图片
数据达到1.9以上则表示分离效果好
Envi监督分类及精度验证_第6张图片

二、监督分类

使用最大似然法分类
Envi监督分类及精度验证_第7张图片
Envi监督分类及精度验证_第8张图片

三、分类后处理

由于最大似然分类是基于像素的分类方法，分类结果中细小的版块较多，可以采用“Majority/Minority Analysis”聚类分析进行消除，最小聚类单元选择3*3.
Envi监督分类及精度验证_第9张图片

输出结果
Envi监督分类及精度验证_第10张图片

四、分类精度评价

对于无真实样本的情况，重复第一个步骤再选取各个类型的roi兴趣区作为分类的验证数据集。
Envi监督分类及精度验证_第11张图片

然后，在Toolbox工具箱中，双击Classification→Post Classification→Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs 工具，属性字段一致的会自动匹配，不一致的需要自行匹配。
Envi监督分类及精度验证_第12张图片
得到混淆矩阵如下图所示
Envi监督分类及精度验证_第13张图片

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