摘要: 监督分类（Supervised Classification）用于在数据集中根据用户定义的训练样本类别（Training Classes）聚类像元。训练样本类别是像元的集合或者单一波谱，通常的训练区采用ROI来选择，而且应该尽可能的选择纯净的感兴趣区域。在EN...
监督分类（Supervised Classification）用于在数据集中根据用户定义的训练样本类别（Training Classes）聚类像元。训练样本类别是像元的集合或者单一波谱，通常的训练区采用ROI来选择，而且应该尽可能的选择纯净的感兴趣区域。在ENVI的监督分类步骤很简单：
1、首先打开需要进行监督分类的影像数据，选择不同的波段进行彩色合成，这里尽可能的选择信息量最丰富的波段来进行合成。波段选择可以通过计算不同波段之间的相关系数来分析其相关性。
2、自己确定需要分多少类别，或者可以考虑先用非监督分类来进行一次分类来看该幅影像的分类情况。
3、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。
4、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。）每一种分类方法都有特定的参数对话框，所用的分类方法显示在对话框的标题中。许多分类参数对话框中通用的选项包括：从可用ROI类表选择将要用于分类的感兴趣区，选择分类图像输出到磁盘文件或内存，规则图像的计算（输出到文件或内存）。每种分类方法的对话框及相应的参数需要自己来按照具体情况设定。
