监督分类的方法　利用envi进行监督分类

监督分类的方法

1、用于监督分类的算法有哪些。光谱角制图法 光谱角制图法是一种以光谱向量之间的广义夹角大小来分类未知像元的监督分类方法。具体来讲，就是将实测的地物光谱或多光谱的像元点看作多维空间中的向量，以实测的已知地类或是从遥感影像上选择的已知像元点构成参考光谱向量，求出与影像上其他未知类别的像元光谱向量之间的广义夹角，以一定。

2、危险与可操作性分析哪家好？企业回HAZOP分析法是按照科学的程序和方法，从系统的角度出发对工程项目或生产装置中潜在的危险进行预先的识别、分析和评价，识别出生产装置设计及操作和维修程序，并提出改进意见和建议，以提高装置工艺过程的安全性和可操作性。而我们北京风控工程技。

3、监督分类。第一步，选择一些有代表性的区域进行非监督分类。这些区域尽可能包括所有感兴趣的地物类别。这些区域的选择与监督法分类训练样区的选择要求相反，监督法分类训练样区要求尽可能单一。而这里选择的区域包含类别尽可能得多，以便使所有感兴趣的地物类别都能得到聚类。第二步，获得多个聚类类别的先验知识。这些。

4、用于监督分类的算法。决策树算法 决策树算法是一种常用的监督分类算法，其基本原理是将数据转化为决策树，通过对属性的判断来进行分类。决策树可以自动学习属性之间的关系，从而生成可解释的分类模型。决策树算法的优点是易于理解和解释，但是容易受到训练数据的噪声影响。支持向量机算法 支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的监。

5、监督分类的方法。 马氏距离法是一种方向敏感的距离分类器，在分类时利用统计信息，类似于最大似然法，但假设所有类别的协方差相等，因此是一种较快的分类方法。 二值编码分类法根据波段值落在均值的上或下方，将数据波谱编码为0或1，然后使用异或逻辑函数将编码后的参考波谱与数据波谱进行比较，生成一副分类影像。

利用envi进行监督分类

1、监督分类要注意些什么？1、训练场地所包含的样本在种类上要与待分区域的类别一致。2、训练样本应在各类目标地物面积较大的中心选取， 这样才有代表性。3、 训练样本的数目要足够多，应能够提供各类足够的信息和克服各种偶然因素的影响。4、训练样区的位置要尽可能均匀分布整个影像。

2、监督分类分类方法的定义。监督分类方法是一种利用特定规则对多光谱数据进行分类的技术。其中，平行六面体法通过判定边界是否形成N维的平行六面体，其尺度由标准差阈值决定，该阈值根据各类均值计算得出。最大似然法假设各波段内各类的统计特性符合正态分布，通过计算每个象元被归类到概率最高的类别。这种方法基于统计假设，对数据进行概率。

3、数据分类方法有哪些。数据分类方法主要包括以下几种： 监督学习分类方法 监督学习分类方法是机器学习中的一种，它通过训练已知分类的数据集来得到一个模型，然后使用这个模型来预测新数据的分类。常见算法包括决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯分类和神经网络等。这种方法需要大量的标注数据，即每个数据点都有明确的类别标签。 非。

4、envi监督分类步骤。第三步：根据自己的分类定义相应的训练区（ROI，通过ENVI的ROI工具来选择），训练区尽可能的选择较为纯净的区域，另外每一类也要在不同地区多选择几个ROI。第四步：选择自己所用的分类方法来进行分类。（ENVI提供了多种监督分类方法，不同方法的参数设置不同，而且最终的分类效果也会有所不同。）每一。

5、监督分类非监督分类区别。监督分类是需要学习训练的分类方法，需要自己选择样本，需要先学习后分类；非监督分类不需要人工采集地物样本点数据，多是通过聚类的方法来自动分类，可以边学习边分类。监督分类：又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。非监督分类：以不同影像地物在特征空间中。