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单击file—OpenImageFile打开图像，我的是TM7波段图像，加载5、4、3波段。根据lay选样本，OverLay—RegionOfInteresting森林灌木、草地裸地耕地沙地其他（如水体、阴影之类的）选样本在Zoon放大窗口里选，这样可以选的更精确一些。左键下点，右键结束因光谱值有差异，不在同一片地方选样本再在另一片地方选一下样本：正常情况下是通过别的方式选样本，如：野外调查或波峰影像上选样本，本次因条件限制就直接在图上选了。选的差不多了，就选第二种灌木、草地样本，点的NewRegion按钮，选法一样，直至六类都选完：样本选完后验证样本对不对，静不精确点的Options后出现的下来菜单，选倒数第二个ComputeROISeparability点击后出现上面的对话框，选择我所要分类的图像，单击“OK”。出现下面的对话框：，点击SelectAllIterm选择全部的可分离性的样本，然后点击“OK”，出来下表：在这个表里，凡是最后的那个数值大于1.8的就说明符合要求，由此看出第一个是不符合要求的，应该是选的时候有问题（估计主要问题是灌木没有选好），按要求有问题就应该重新选，不过灌木和森林容易混淆，不容易选对，就不再重新选样本了。只列出修改方法：在上面的对话框里选择森林，然后点击Goto，浏览每一个样本，将不好的样本删掉，再重新选一遍，然后再重新计算，直到达到要求为止。上面是定量的评价，还有一个是定性的看：单击File，然后点击ExportROIstoVisualizer会出现，然后点击“OK”，出现，也是一样全选，点击“OK”出现n-D可视化对话框，，然后点击1、2、3、4、5、6，全选后，，单击Start，会出现一动态变化的样本聚类情况，在此只截一张图定性的看样本是否选的好，就看那个样本集中的程度，越高代表样本越好。下面就可以分类了：点击主菜单的Classification—Supervised—MaximumLikelihood（最大似然发），出现，单击OK，出现此对话框设置如下：按着Shift全选样本，给输出分类文件命名并选择存储位置，然后点击OK输出，可用波段列表里会多出一个如图，在其上右键然后单击LoadBandtoNewDisplay在新窗口加载分类图像如下：对分类图的后后处理（改名字、改颜色、分类后处理）：单击Overlay—Classification叠加分类图选择分类文件点OK，勾选样本前面的On可以叠加相应的分类，如：改名字：选择每一个分类，然后去掉后面的像素数，修改完毕点OK，然后单击Edit，选择第二个即将选择的类别并到其他类别里面去，出现下面的对话框，选Zoom，在On前面勾选即被归并的类别，点击颜色即要归并入的类别，然后在Zoom里左键画线，单击第一次一次右键闭合选择某一区域，再单击一次右键及可把此区域分错类别才分类并入另一类别里如：错分成林地的草地变回成了草地。其他的分类后处理：1.精度印证：用混合矩阵，选（出来对话框精度印证样本怎么来的：野外调查，在google上看那个是什么东西）出来对话框：选择分类图像，点OK，左边是印证样本，右边是选择样本，匹配分类后点OK，点OK，出来下面的矩阵表（））后处理（出去小碎点）：点OK，（Majority的KernelSize值越大合并的越多；Minority很少用）点OK，结果为（未处理前为）把一些小斑点给合并了。2.处理后这两种都是定性的方式定量的方式（剔除）：填3是只小于一公顷的像元剔除掉分类统计选做过去掉小班点的那个再选原来的图像出图：1.出矢量图2．分类结果叠加到影像上去这个是543上只叠加耕地的可能需要拉伸一下才会好看一些