html5移动端网站建设,上海建设网站公司,加盟网站推广,使用django建设一个网站ENVI使用最多的工具就是分类#xff0c;这也是很多卫星影像的用途。在ENVI中有很多分类工具#xff0c;如最基础的监督分类#xff08;最大似然法、最小距离、支持向量机、随机森林#xff09;、非监督分类#xff08;K-means、IsoData#xff09;#xff0c;还有面向对… ENVI使用最多的工具就是分类这也是很多卫星影像的用途。在ENVI中有很多分类工具如最基础的监督分类最大似然法、最小距离、支持向量机、随机森林、非监督分类K-means、IsoData还有面向对象、面向过程的提取亦或是深度学习模块、精准农业模块。 今天给大家介绍一下基于规则的面向对象分类这里的规则包含光谱、几何等特征所以博主认为它更适合提取水体、道路等具有明显纹理的地物或者地物间的归一化光谱指数有较大差异时可以使用这个工具。其中最重要的就是参数的调优所以大家要有耐心慢慢尝试 一、打开提取工具 直接在Feature Extraction工具栏中打开Rule Based Feature Extraction Workflow工具即可也可以直接在工具箱里搜索。 二、参数设置 1在打开的工具框中选择需要分类的影像 2选择光谱指数和色彩空间信息其他无需设置。这里需要注意光谱指数是对你的分类有明显帮助的指数如你在提取植被时NDVI对你来说很重要那么这里就选择近红外和红波段。而RGB色彩空间波段可选可不选。 3点击下一步后出现分割合并尺度的选择。这里可以点击左下角的预览查看尺度是否合适。这里没有什么标准根据你所需要提取的地物选择合适的尺度即可。 我这里给出了我的尺度大家可以看看红框中的分割效果完成后点击下一步进入规则的建立。 三、规则建立 1这里可以添加不同的地物类别取决于你要分几类还可以修改名称和颜色。在创建了一个新的类别后可以右键建立多条规则规则可以是波段的值、光谱指数的值、几何中的面积、长度等等。同样也可以预览查看规则是否合适。 在进行参数调整时大家记得要把预览关闭调一下打开一下不然会很卡很卡。 2在建立好规则后还需要设置权重即该规则在分类占据的比重权重一般在建立完规则后再确定。不同的权重分类结果也不一样所以可以尝试多种权重以获得更好的效果。 四、规则的确定服务于第三步 1对于规则中阈值的确定大家可以再打开一个ENVI程序然后选取一些地物样本。点击统计工具查看样本在各个波段的值。 2通过地物波段最大值、最小值的对比可以很好的确定分割阈值。也可以将两个地物的光谱曲线拖到一起更加直观。 五、结果输出 第三步完成规则的建立后点击下一步。选择输出的格式即可。下面是提取植被的效果图。 基于规则的面向对象分类比较适合多光谱4个波段以上或提取某些有空间几何特征的地物。它和决策树分类的原理非常类似决策树可以添加坡度、坡向等地形因子作为筛选的条件而它可以用面积、长度等空间几何特征作为筛选条件。遥感的分类方法大同小异电磁波传输时的损失无法避免云、雾、阴影等也会影响所以大家在做分类时要选择合适的方法。 后续会更新一些ENVI处理数据的教程当然要有空才行。现在一直在做编程一些ENVI的操作又比较基础所以懒得写文章。如果大家在学习Python或者遥感时有什么问题可以随时留言交流
