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遥感实习：监督分类对遥感影像文件htq6.img进行监督分类。提取水体，林地，耕地以及居民地和其他用地。♦监督法分类监督法分类需要用户选择作为分类基础的训练样区。我们将使用各种监督分类法，并对它们进行比较，确定单个具体像素是否有资格作为某类的一部分。ENVI提供了多种不同的监督分类法，其中包括了平行六面体法（Parallelepiped）、最小距离法（MinimumDistance）、马氏距离法（MahalanobisDistance）、最大似然法（MaximumLikelihood）、波谱角法（SpectralAngleMapper）、二值编码法（BinaryEncoding）以及神-45-经网络法（NeuralNet）。第一步，打开EVNI软件第二步，打开影像件htq6。.img，选择训练样本1.从主影像窗口菜单栏中，选择Overlay→RegionofInterest。接着对应于显示窗口的ROITool对话框就会出现在屏幕上。2.在主影像窗口中，绘制出一个多边形，该多边形就代表了新创建的训练样区。要完成这一步，按下面的步骤进行。在主影像窗口中，点击鼠标左键，建立训练样区多边形的第一个点。再次点击鼠标左键，按顺序选择更多的边线点，点击鼠标右键来闭合该多边形。鼠标中键可以被用来删除最新定义的点，或者（如果你已经闭合了该多边形）删除整个多边形。再一次点击鼠标右键，固定多边形的位置。通过选择ROIControls对话框顶部相应的单选按钮，训练样区也可以在缩放窗口和滚动窗口中被定义。训练样区定义完后，它就会在对话框的可用区域（AvailableRegions）列表中显示出来，同时显示的还包括感兴趣区的名字、颜色以及所包含的像素总数。定义的感兴趣区对所有的ENVI分类程序都有效。3.要定义一个新的训练样区，点击NewRegion按钮。第三步，选择训练样区。在训练样本中，提取水体，林地，耕地及居民地和其它用地。进行计算机分类，分类方法为最大似然法，最大似然分类假定每个波段中每类的统计都呈正态分布，并将计算出给定像元属于特定类别的概率。除非选择一个概率阈值，否则所有像元都将参与分类。每一个像元都被归到概率最大的那一类里（也就是最大似然）。保存分类好的文件。第四步，打开分类好的文件。打开分类好的影像文件，对影像文件进行聚合和筛选处理。1.要对分类影像进行筛选处理，选择Classification→PostClassification→SieveClasses，再选择某个分类影像，并输入到Memory中，然后点击OK。2.使用输出的筛选处理后的影像，作为聚合处理的输入。选择Classification→PostClassification→ClumpClasses，在内存中选择先前生成的筛选处理后的影像，点击OK。3.输出到Memory，点击ClumpParameters对话框中的OK按钮。4.比较处理前后的这三幅影像，如果需要，反复进行处理，以生成综合性较强的分类影像。第五步，绘制分类图，添加图名、格网线、图例和制图者姓名一，叠合地图公里网1.在可用波段列表对话框中，点击相应的文件名，选择一个使用上面方法生成的带地理坐标的影像，然后点击LoadBand，显示这个影像。2.选择Overlay→GridLines，打开GridLineParameters对话框。一个虚拟的边框就会添加到影像中，ENVI允许在影像外部显示地图公里网的标注。3.把MapGridSpacing改为1000，GeographicGridSpacing改为1分，然后点击Apply。4.使用CursorLocation/Value对话框，将公里网同像素坐标进行比较。♦输二，使用注记功能添加分类图例ENVI提供了注记工具，将分类图例（classificationkey）添加到影像或者地图布局上，该分类图例将会自动生成。1.从主影像窗口菜单栏中，选择Overlay→Annotation。在任意一个分类影像或者叠加了矢量层的影像上选择该项。2.选择Object→MapKey，在影像上添加分类的图例。通过点击Annotation:MapKey对话框中的EditMapKeyItems按钮，更改所需的参数，修改图例的显示属性。3.在显示窗口中，使用鼠标左键点击并拖曳图例，在合适的位置上放置分类图例。4.在影像中点击鼠标右键，锁定分类图例的位置第六步，输出图像，保存为jpeg格式1.在主影像窗口中，选择File→SaveImageAs→ImageFile。2.在OutputDisplaytoImageFile对话框中，点击OutputFileType下拉式菜单按钮，选择JPEG。3.选择Memory单选按钮，点击OK，来输出影像。最终成图，如下。