31.ENVI 最小距离分类阈值

envi 固定阈值法分类

envi 固定阈值法分类摘要：一、引言二、envi 软件介绍三、固定阈值法分类原理四、envi 固定阈值法分类操作步骤五、分类结果及分析六、总结正文：一、引言随着遥感技术的快速发展，图像分类成为了遥感图像处理的重要环节。

在众多图像分类方法中，基于像元值的固定阈值法因操作简单、结果直观而受到广泛关注。

本文以环境影像(envi) 软件为例，介绍固定阈值法在遥感图像分类中的应用。

二、envi 软件介绍envi 是一款专业的遥感图像处理软件，广泛应用于遥感图像的获取、处理、分析和应用等领域。

其强大的功能和丰富的工具为遥感图像分类提供了便利。

三、固定阈值法分类原理固定阈值法是一种基于像元值的分类方法，主要通过设置阈值将图像中的各个像元划分到不同的地物类别。

这种方法的原理简单，易于实现，但分类结果受阈值选取的影响较大。

四、envi 固定阈值法分类操作步骤在envi 软件中，固定阈值法分类的操作步骤如下：1.打开遥感图像，选择“图像”>“显示”>“波段叠加”，将多波段图像叠加显示。

2.选择“图像”>“处理”>“分类”，打开“波段分类”对话框。

3.在“波段分类”对话框中，设置“分类方法”为“像元值”，选择需要分类的波段。

4.设置“阈值类型”为“固定阈值”，并输入各个地物类别的阈值。

5.选择“输出路径”和“文件名”，点击“确定”按钮，开始分类。

6.分类完成后，选择“图像”>“显示”>“分类结果”，查看分类结果。

五、分类结果及分析在envi 软件中，固定阈值法分类的结果可以直观地显示在图像上。

通过观察分类结果，可以分析分类效果，如分类精度、地物类别分割情况等。

同时，可以针对分类结果进行进一步的处理，如合并地物类别、修改阈值等。

六、总结总之，在遥感图像分类中，envi 软件提供了丰富的工具和方法。

固定阈值法作为一种简单易行的分类方法，在某些情况下可以获得较好的分类效果。

然而，受阈值选取的影响，固定阈值法可能无法适用于所有场景。

envi遥感图像处理之分类

ENVI遥感图像处理之计算机分类一、非监督分类1、K—均值分类算法步骤：1）打开待分类的遥感影像数据2）依次打开：ENVI主菜单栏—>Classification—>Unsupervised—>K—Means即进入K均值分类数据文件选择对话框3）选择待分类的数据文件4）选好数据以后，点击OK键，进入K-Means参数设置对话框，进行有关参数的设置，包括分类的类数、分类终止的条件、类均值左右允许误差、最大距离误差以及文件的输出等参数的设置5）建立光谱类和地物类之间的联系：在新窗口中显示分类结果图：然后，打开显示窗口菜单栏Tools菜单—>Color Mapping—>Class Color Mapping…进入分类结果的属性设置对话框，在这里，可以进行类别的名称，显示的颜色等，建立了光谱类和地物类之间的联系。

设置完成以后，点击菜单栏Options—>Save Changes 即完成光谱类与地物类联系的确立6）类的合并问题：如果分出的类中，有一些需要进行合并，可按以下步骤进行：选择ENVI主菜单Classfaction—>Post Classfiction—>Combine Classes，进入待合并分类结果数据的选择对话框点击OK键，进入合并参数设置对话框，在左边选择要合并的类，在右边选择合并后的类，点击Add Combination 键即完成一组合并的设置，如此反复，对其他需合并的类进行此项操作，点击OK，出现输出文件对话框，选择输出方式，即完成了类的合并的操作。

至此，K—均值分类的方法结束。

2、ISODATA算法基本操作与K—均值分类相似。

1）进行分类数据文件的选择（依次打开：ENVI主菜单栏—>Classification—>Unsupervised —>IsoData即进入ISODA TA算法分类数据文件选择对话框，选择待分类的数据文件）2）进行分类的相关参数的设置（点击OK键以后，进入参数设置对话框，可以进行分类的最大最小类数、迭代次数等参数的设置）3）如此，光谱类的划分到此结束。

遥感图像处理系统ENVI功能简介

遥感图像处理系统ENVIENVI(The Enviroment for Visualizing Images)是美国著名的遥感科学家用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件，能够有效地从遥感影像中提取各种目标信息，可用于地物监测和目标识别；IDL也使得ENVI具有其它同类软件无可比拟的可扩展性，全模块化的设计使得软件易于使用，操作方便灵活，界面友好，广泛地应用于地质、环境、林业、农业、军事、自然资源勘探、海洋资源管理等多个领域，并在2000、2001、2002年连续三年获得美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。

1、ENVI功能体系ENVI包含齐全的遥感影像处理功能，包括数据输入／输出、常规处理、几何校正、大气校正及定标、全色数据分析、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量分析、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影像图生成、三维景观生成、制图等；这些功能连同丰富的可供二次开发调用的函数库，组成了非常全面的图像处理系统。

1.1数据输入/输出1972年美国发射了第一颗地球资源技术卫星ERTS-1。

从那时起，一些国家和国际组织相继发射各种资源卫星、气象卫星、海洋卫星以及监测环境灾害的卫星，包括我国发射的风云系列卫星和中巴地球资源一号卫星(CBERS-1)，构成了对地观测网，多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种空间分辨率的遥感影像数据，以惊人的数量快速涌来。

把同一地区各类影像的有用信息聚合在一起，将有利于增强多种数据分析和环境动态监测能力，改善遥感信息提取的及时性和可靠性，有效地提高数据的使用率,为大规模的遥感应用研究提供一个良好的基础，使花费大量经费获得的遥感数据得到充分利用。

(1) ENVI能够输入的数据ENVI能处理多种卫星获取的不同传感器、不同波段和不同空间分辨率的数据，包括美国Landsat系列卫星、小卫星IKONOS和环境遥感卫星TERRA，法国SPOT卫星，我国的风云系列卫星和CBERS-1获取的数据，ENVI还准备处理未来更多传感器收集到的数据。

envi马氏距离分类

envi马氏距离分类
envi马氏距离分类是指在遥感数据分类中，利用马氏距离作为判别标准进行分类的方法。

环境映射指标（Environmental Mapping Indices，EMIs）是一种用来描述遥感图像类别间差异的指标。

将EMIs应用于马氏距离分类中，可以有效地区分不
同类别之间的差异，从而实现遥感图像的分类。

具体而言，马氏距离是一种用来衡量样本之间的相似性的指标，它考虑了各个变量之间的相关性。

在马氏距离分类中，首先需要计算每个样本点与各个类别均值之间的马氏距离，然后将样本分配到与其马氏距离最小的类别中。

对遥感数据进行马氏距离分类时，需要借助于环境映射指标进行特征提取。

环境映射指标是根据遥感图像数据的光谱、空间和时相特征等信息计算得到的，用来描述地物类别间的差异。

这些指标可以通过特定的算法和模型来计算，例如利用主成分分析（PCA）等方法。

通过将环境映射指标与马氏距离相结合，可以获得更准确的遥感图像分类结果。

这种方法可以有效地解决遥感图像分类中存在的样本重叠、类别不平衡等问题，提高分类的精度和鲁棒性。

总之，envi马氏距离分类是一种利用环境映射指标和马氏距离相结合的遥感图像分类方法，可以提高分类的准确性和鲁棒性，广泛应用于遥感图像分类和地物识别等领域。

envi 固定阈值法分类

envi 固定阈值法分类
摘要：
1.介绍envidata 包
2.固定阈值法的基本原理
3.使用固定阈值法进行分类的步骤
4.固定阈值法的优缺点
5.结论
正文：
一、介绍envidata 包
envidata 是一个用于环境变量数据处理和分析的R 语言包。

它提供了一系列功能，包括数据导入、数据处理、数据可视化和模型建立等，可以帮助用户更好地理解和分析环境变量数据。

在envidata 包中，有一个名为“envifix”的功能，可以用于环境变量的分类。

二、固定阈值法的基本原理
固定阈值法是一种基于环境变量的分类方法，其基本原理是将所有的环境变量转换为对应的类别，然后根据这些类别进行分类。

在envidata 包中，这个过程主要通过“envifix”函数来完成。

三、使用固定阈值法进行分类的步骤
使用固定阈值法进行分类的步骤可以分为以下几个步骤：
1.导入数据：首先，需要使用“read.env”函数导入环境变量数据。

2.数据处理：使用“envifix”函数将环境变量转换为对应的类别。

3.建立模型：使用“train”函数建立分类模型。

4.模型评估：使用“test”函数评估模型的准确性。

四、固定阈值法的优缺点
固定阈值法有着操作简单、易于理解的优点，但也存在一些缺点，例如对于连续变量的处理不够灵活，对于类别的划分过于固定等。

五、结论
总的来说，固定阈值法是一种简单易行的环境变量分类方法，适用于那些对于分类精度要求不高，且数据类型主要是离散变量的情况。

ENVI中监督分类方法及参数说明

ENVI中监督分类方法及参数说明ENVI 中监督分类方法及参数说明(2011-10-10 09:56:27)标签：转载分类：ENVI/IDL学习原文地址：ENVI中监督分类方法及参数说明作者：ENVIIDL根据分类的复杂度、精度需求等选择一种分类器。

在主菜单->Classification-> Supervised->分类器类型（如表 6.1），此外还包括应用于高光谱数据的波谱角（Spectral Angle Mapper Classification）、光谱信息散度（Spectral Information Divergence Classification）和二进制编码（Binary Encoding Classification）分类方法。

表6.1 六种监督分类器说明分类器说明平行六面体（Parallelpiped）根据训练样本的亮度值形成一个n维的平行六面体数据空间，其他像元的光谱值如果落在平行六面体任何一个训练样本所对应的区域，就被划分其对应的类别中。

平行六面体的尺度是由标准差阈值所确定的，而该标准差阈值则是根据所选类的均值求出。

最小距离（Minimum Distance）利用训练样本数据计算出每一类的均值向量和标准差向量，然后以均值向量作为该类在特征空间中的中心位置，计算输入图像中每个像元到各类中心的距离，到哪一类中心的距离最小，该像元就归入到哪一类。

马氏距离（Mahalanobis Distance）计算输入图像到各训练样本的马氏距离（一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法），最终统计马氏距离最小的，即为此类别。

最大似然（Likelihood Classification）假设每一个波段的每一类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某一训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最大的一类当中。

神经网络（Neural Net Classification）指用计算机模拟人脑的结构，用许多小的处理单元模拟生物的神经元，用算法实现人脑的识别、记忆、思考过程应用于图像分类。

遥感图像处理系统ENVI功能简介

遥感图像处理系统ENVIENVI(The Enviroment for Visualizing Images)是美国著名的遥感科学家用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件，能够有效地从遥感影像中提取各种目标信息，可用于地物监测和目标识别；IDL也使得ENVI具有其它同类软件无可比拟的可扩展性，全模块化的设计使得软件易于使用，操作方便灵活，界面友好，广泛地使用于地质、环境、林业、农业、军事、自然资源勘探、海洋资源管理等多个领域，并在2000、2001、2002年连续三年获得美国权威机构NIMA遥感软件测评第一。

1、ENVI功能体系ENVI包含齐全的遥感影像处理功能，包括数据输入／输出、常规处理、几何校正、大气校正及定标、全色数据分析、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量分析、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影像图生成、三维景观生成、制图等；这些功能连同丰富的可供二次开发调用的函数库，组成了非常全面的图像处理系统。

1.1数据输入/输出1972年美国发射了第一颗地球资源技术卫星ERTS-1。

从那时起，一些国家和国际组织相继发射各种资源卫星、气象卫星、海洋卫星以及监测环境灾害的卫星，包括我国发射的风云系列卫星和中巴地球资源一号卫星(CBERS-1)，构成了对地观测网，多平台、多层面、多种传感器、多时相、多光谱、多角度和多种空间分辨率的遥感影像数据，以惊人的数量快速涌来。

把同一地区各类影像的有用信息聚合在一起，将有利于增强多种数据分析和环境动态监测能力，改善遥感信息提取的及时性和可靠性，有效地提高数据的使用率,为大规模的遥感使用研究提供一个良好的基础，使花费大量经费获得的遥感数据得到充分利用。

(1) ENVI能够输入的数据ENVI能处理多种卫星获取的不同传感器、不同波段和不同空间分辨率的数据，包括美国Landsat系列卫星、小卫星IKONOS和环境遥感卫星TERRA，法国SPOT卫星，我国的风云系列卫星和CBERS-1获取的数据，ENVI还准备处理未来更多传感器收集到的数据。

ENVI中监督分类方法及参数说明

ENVI中监督分类⽅法及参数说明ENVI 中监督分类⽅法及参数说明(2011-10-10 09:56:27)标签：转载分类：ENVI/IDL学习原⽂地址：ENVI中监督分类⽅法及参数说明作者：ENVIIDL根据分类的复杂度、精度需求等选择⼀种分类器。

在主菜单->Classification-> Supervised->分类器类型（如表 6.1），此外还包括应⽤于⾼光谱数据的波谱⾓（Spectral Angle Mapper Classification）、光谱信息散度（Spectral Information Divergence Classification）和⼆进制编码（Binary Encoding Classification）分类⽅法。

分类器说明平⾏六⾯体（Parallelpiped）根据训练样本的亮度值形成⼀个n维的平⾏六⾯体数据空间，其他像元的光谱值如果落在平⾏六⾯体任何⼀个训练样本所对应的区域，就被划分其对应的类别中。

平⾏六⾯体的尺度是由标准差阈值所确定的，⽽该标准差阈值则是根据所选类的均值求出。

最⼩距离（Minimum Distance）利⽤训练样本数据计算出每⼀类的均值向量和标准差向量，然后以均值向量作为该类在特征空间中的中⼼位置，计算输⼊图像中每个像元到各类中⼼的距离，到哪⼀类中⼼的距离最⼩，该像元就归⼊到哪⼀类。

马⽒距离（Mahalanobis Distance）计算输⼊图像到各训练样本的马⽒距离（⼀种有效的计算两个未知样本集的相似度的⽅法），最终统计马⽒距离最⼩的，即为此类别。

最⼤似然（Likelihood Classification）假设每⼀个波段的每⼀类统计都呈正态分布，计算给定像元属于某⼀训练样本的似然度，像元最终被归并到似然度最⼤的⼀类当中。

神经⽹络（Neural Net Classification）指⽤计算机模拟⼈脑的结构，⽤许多⼩的处理单元模拟⽣物的神经元，⽤算法实现⼈脑的识别、记忆、思考过程应⽤于图像分类。

envi阈值法提取地物类型

envi阈值法提取地物类型
在ENVI中，阈值法是一种常用的提取地物类型的方法。

以下是基本步骤：
1. 数据准备：首先，需要准备要进行地物提取的遥感影像数据。

2. 设置阈值：根据地物类型的特征，设置合适的阈值范围。

例如，如果想要提取水体，可以根据水体在影像中的亮度或反射率特征，设置一个较低的阈值，以及一个较高的阈值。

3. 选择工具：在ENVI中选择适当的工具进行阈值处理。

例如，“Multiband Threshold”或“Singleband Threshold”。

4. 执行提取：将阈值设置完成后，执行提取操作。

根据所选择的工具和数据类型，这一步可能会自动完成，或者需要手动进行。

5. 后处理：提取完成后，可能需要进行一些后处理操作，例如去除噪声、平滑边缘等。

6. 结果输出：最后，将提取的地物类型结果输出为矢量格式（如Shapefile 或GeoTIFF），以便在其他GIS软件中进行进一步的分析和应用。

需要注意的是，阈值法的提取效果取决于阈值的选择和地物的特征。

对于复杂的地物类型，可能需要结合其他方法和技术来进行准确提取。

同时，对于不同的遥感影像和数据源，可能还需要进行预处理（如辐射定标、大气校正
等）和图像增强（如对比度增强、色彩拉伸等）等步骤，以提高提取的精度和效果。

ENVI中监督分类方法及参数说明

ENVI中监督分类方法及参数说明ENVI是一种远程感知图像处理软件，可以用来进行各种监督分类方法。

监督分类是一种机器学习方法，通过对已知类别的数据进行训练，然后对未知数据进行分类。

在ENVI中，有几种常用的监督分类方法，包括最大似然分类、支持向量机分类、随机森林分类和神经网络分类。

以下是每种方法的详细说明和参数设置。

1.最大似然分类：最大似然分类是一种常用的统计方法，通过假设每个类别的像素值服从特定的概率分布来进行分类。

在ENVI中，最大似然分类可以使用Maximum Likelihood Classification工具实现。

其参数包括：-样本数量：每个类别中用于训练的样本数量。

-逻辑属性：用于定义样本的逻辑属性，例如颜色、纹理、形状等。

-分辨率：输入数据的分辨率。

-类别数量：需要进行分类的类别数量。

2.支持向量机分类：支持向量机分类是一种基于统计学习理论的分类方法，通过寻找数据间的最优超平面来进行分类。

在ENVI中，支持向量机分类可以使用Support Vector Machine Classification工具实现。

其参数包括：-输入数据：需要进行分类的输入数据。

-内核类型：支持线性、多项式和径向基函数等不同类型的内核。

-内核参数：内核函数的参数，例如多项式内核的次数和径向基函数的宽度。

-惩罚参数：控制分类器的容错率和超平面的形状。

3.随机森林分类：随机森林分类是一种基于决策树的分类方法，通过组合多个决策树的预测结果来进行分类。

在ENVI中，随机森林分类可以使用Random Trees Classification工具实现。

其参数包括：-输入数据：需要进行分类的输入数据。

-决策树数量：用于构建随机森林的决策树数量。

-内部节点最小样本数：决定决策树停止生长的最小样本数。

-最大特征数：每个决策树使用的最大特征数量。

-类别权重：用于调整样本不平衡问题的类别权重。

4.神经网络分类：神经网络分类是一种基于神经网络模型的分类方法，通过多个层节点的激活来进行分类。

envi阈值法提取地物类型

envi阈值法提取地物类型环境敏感度评价是一种用来评估地表覆盖变化对环境敏感性的方法。

其中，ENVI阈值法是一种常用的地物类型提取方法。

本文将介绍ENVI阈值法的原理和步骤，并且通过实例演示其在地物类型提取中的应用。

ENVI阈值法是基于像元的分类方法，它通过将图像中的像元灰度值与预先设定的阈值进行比较，从而将像元划分为不同的地物类型。

其主要步骤包括：图像预处理、阈值设定和像元分类。

下面将详细介绍这些步骤。

首先，图像预处理是ENVI阈值法的前提步骤。

图像预处理的目的是去除噪声、增强地物特征，并提高像元的可区分性。

常用的图像预处理方法包括辐射校正、大气校正、直方图均衡化等。

其次，阈值设定是ENVI阈值法的关键步骤。

阈值的选择直接影响地物类型的提取效果。

阈值的设定需要根据图像的特点和研究目的来进行。

常用的阈值选择方法包括直方图法、最大类间方差法、自适应阈值法等。

最后，像元分类是ENVI阈值法的最终步骤。

在此步骤中，根据预先设定的阈值，将图像中的像元划分为不同的地物类型。

通常情况下，像元可以分为水体、植被、建筑等不同的地物类型。

在像元分类过程中，可以根据实际需要进行后处理，如去除孤立的像元、填补空洞等。

以下是一个具体的实例，以说明ENVI阈值法在地物类型提取中的应用。

假设我们有一幅遥感图像，我们的任务是提取其中的水体和植被。

首先，我们对图像进行预处理，包括辐射校正、大气校正等。

然后，我们根据图像的特点和研究目的，选择合适的阈值。

在本例中，我们选择自适应阈值法来设定阈值。

最后，根据设定的阈值，我们将图像中的像元划分为水体和植被。

在像元分类的过程中，我们可以通过后处理，如去除孤立的像元、填补空洞等，来进一步提高分类的准确性。

总结起来，ENVI阈值法是一种常用的地物类型提取方法。

它通过将图像中的像元灰度值与预先设定的阈值进行比较，将像元划分为不同的地物类型。

ENVI阈值法的步骤包括图像预处理、阈值设定和像元分类。

ENVI中监督分类方法及参数说明

ENVI中监督分类方法及参数说明(2011-10-10 09:56:27)分类：ENVI/IDL学习标签：转载原文地址：ENVI中监督分类方法及参数说明作者：ENVIIDL根据分类的复杂度、精度需求等选择一种分类器。

在主菜单->Classification-> Supervised->分类器类型（如表 6.1），此外还包括应用于高光谱数据的波谱角（Spectral Angle Mapper Classification）、光谱信息散度（Spectral Information Divergence Classification）和二进制编码（Binary Encoding Classification）分类方法。

1. 平行六面体（1）在主菜单中，选择Classification->Supervised->Parallelpiped，在文件输入对话框中选择TM分类影像，单击OK按钮打开Parallelpiped参数设置面板（图6.4）。

（2）SelectClasses from Regions：单击Select All Items按钮，选择全部的训练样本。

（3）Set Max stdev from Mean：设置标准差阈值，有三种类型：l None：不设置标准差阈值；l Single Value：为所有类别设置一个标准差阈值；l Multiple Values：分别为每一个类别设置一个标准差阈值。

选择Single Value，值为3。

（4）单击Preview，可以在右边窗口中预览分类结果，单击Change View可以改变预览区域。

（5）选择分类结果的输出路径及文件名。

（6）设置Out Rule Images为Yes，选择规则图像输出路径及文件名。

（7）单击OK按钮执行分类。

图6.4 平行六面体分类器参数设置面板2. 最小距离（1）在主菜单中，选择Classification->Supervised-> Minimum Distance，在文件输入对话框中选择TM分类影像，单击OK按钮打开Minimum Distance参数设置面板（图6.5）。

envi 波普运算最大最小值

波普运算是一种用于计算数据集最大值和最小值的统计方法。

波普运算的目的是通过对数据集进行有效的分析，寻找出数据的极值点，进而发现数据中的规律性和特征。

波普运算可以帮助人们理解数据集的分布情况，挖掘数据的潜在价值，为决策提供有力支持。

一、波普运算的相关概念1.波普运算的定义波普运算是一种统计分析方法，用于计算数据集中的最大值和最小值。

通过对数据进行波普运算，可以方便地了解数据的取值范围，并进一步进行数据处理和分析。

2.波普运算的应用领域波普运算广泛应用于金融、地质、气象、环境等领域。

在金融领域，波普运算可以帮助投资者识别资产的风险和机会；在地质领域，波普运算可以帮助地质学家理解地质现象的变化规律；在气象领域，波普运算可以帮助气象学家预测天气变化趋势；在环境领域，波普运算可以帮助环境保护者监测污染物的浓度变化。

二、波普运算的具体方法1.最大值的计算对于给定的数据集，最大值的计算是通过比较数据集中的各个数值，找出其中的最大值。

常用的方法有遍历法和分治法。

遍历法是逐个比较数据集中的数值，找出最大值；分治法是将数据集划分成若干子集，分别找出每个子集中的最大值，再从中选出全局最大值。

2.最小值的计算对于给定的数据集，最小值的计算与最大值的计算类似，也可采用遍历法和分治法。

找出数据集中的最小值，可以帮助理解数据的下限，并确定数据的波动范围。

三、波普运算的优缺点1.优点（1）简单易行。

波普运算的计算方法简单，容易理解和操作。

（2）直观易懂。

通过波普运算，可以直观地了解数据的取值范围和分布规律。

（3）适用范围广。

波普运算适用于各种类型的数据集，包括数字、时间序列、地理信息等。

2.缺点（1）数据量大时计算复杂。

对于大规模的数据集，波普运算的计算量较大，需要消耗较多的时间和计算资源。

（2）只能反映极值情况。

波普运算只能得出数据集的最大值和最小值，无法全面反映数据的分布情况。

四、结语波普运算是一种重要的统计分析方法，能够帮助人们快速了解数据的最大值和最小值。

envi中像素点的行列值-解释说明

envi中像素点的行列值-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在数字图像处理和计算机视觉领域中，像素点是最基本的构成单元之一。

它代表了一个图像上最小的可分辨单位，可以看作是图像的微小颗粒。

每个像素点都具有一定的行列值，这些值决定了像素点在图像中的位置。

在envi中，像素点的行列值是指像素点在栅格数据集中的位置信息。

行列值可以用于定位特定的像素点，并使用其对应的像素值进行进一步的处理和分析。

像素点的行列值在许多应用中扮演着重要的角色，例如地物识别、边缘检测和目标跟踪等。

在本文中，我们将详细探讨像素点的行列值的定义、意义以及计算方法。

首先，我们将解释像素点的定义，介绍其在图像处理中的作用。

接下来，我们将阐述像素点的行列值在环境监测中的重要性，以及它们对环境监测的影响。

最后，我们将探讨关于像素点行列值的未来发展方向，以供读者参考。

通过本文的阅读，读者将能够深入了解像素点的行列值在图像处理中的重要性和应用。

此外，读者还能了解到像素点行列值对于环境监测的影响，并且对未来关于像素点行列值的发展方向有所了解。

希望本文能为读者提供有关像素点行列值的全面知识，并为相关领域的研究和应用提供一定的参考和指导。

1.2文章结构2. 正文2.1 像素点的定义像素点是数字图像中最小的可见单位，通常表示为一组数字。

在数字图像中，每个像素点都有其特定的位置和数值。

像素是组成数字图像的基本元素，其数量和排列方式决定了图像的分辨率和清晰度。

2.2 像素点的行列值的意义像素点的行列值代表了其在图像中的位置信息。

行和列分别表示了像素点在图像中的垂直和水平位置。

行列值的意义在于我们可以通过它们来定位和操作特定的像素点。

行列值还可以用于描述图像的大小和尺寸。

通过计算图像的行数和列数，我们可以得知图像的大小，以便于进行处理和分析。

在图像处理和计算机视觉领域中，像素点的行列值也被广泛应用于图像的特征提取和对象识别等算法中。

通过对不同位置的像素点进行分析，我们可以获取图像的不同特征，并且可以通过行列值来描述和索引这些特征，从而实现对图像的理解和识别。

envi自己总结操作分类后处理

envi自己总结操作分类后处理分类后处理（Post Classification）1. 分类统计：ENVI:Classification>>Post Classification>>Class Statistics：包括每一类的点数、最小值、最大值、平均值以及类的每个波段的标准差等。

其中每一类的最小值、最大值、平均值以及标准差可以以图的方式进行显示。

可以显示出每一类的直方图，并且计算其协方差矩阵、相关矩阵、特征值和特征矢量等。

2. 两个分类结果的比较：ENVI:Classification>>Post Classification>>Confusion Matrix：分类结果的精度，显示在一个混淆矩阵里。

通过用分类结果与地表真实图像（Ground Truth Image）或地表真实感兴趣区（Ground Truth ROIs）相比较来计算混淆矩阵。

分类结果记录了总体精度、准确度、Kappa系数、混淆矩阵、commission 误差（每类中额外像元占的百分比）和冗长误差（类左边的像元占的百分比）等等。

当用地表真实图像计算混淆矩阵时，还可以输出每类图像中没有被正确分类的那些像元。

3. 类别集群：ENVI: Classification>>Post Classification>>Clump Classes细小块的合并，将一些碎块进行合并（平滑处理）。

注：未被选上用于聚块（clumping）的类，在输出图像上无变化。

4. 类别筛选：ENVI: Classification>>Post Classification>> Sieve Classes通过用斑点分组消除这些隔离的被分类的像元。

该功能菜单将删除分类中的孤岛像元，并用黑像元表示，可以用成块分类功能代替黑像元。

注：在“Group Min Threshold” 文本框里，输入一个类组需要包含的最少像元数（4或8）。

envi 固定阈值法分类

envi 固定阈值法分类
固定阈值法是一种常用的图像分割方法，其基本思想是将图像的灰度值与事先设定好的一个阈值进行比较，大于或小于该阈值的像素点分别被归入不同的类别中。

固定阈值法分类的步骤如下：
1. 对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。

2. 设定一个阈值，可以根据实际需要进行调整。

3. 遍历图像的每个像素点，将其灰度值与阈值进行比较。

4. 如果像素点的灰度值大于阈值，则将其分为一类；如果小于阈值，则将其分为另一类。

5. 将所有像素点根据比较结果进行分类，得到最终的分割结果。

固定阈值法分类的优点是简单快速，适用于对比度明显的图像，但其阈值的选择对结果影响较大，若阈值选择不当，会导致分割结果不理想。

为了解决这个问题，可以使用自适应阈值法或基于统计学方法的分割算法。

ENVI基础功能教程

ENVI基础功能教程ENVI（The Environment for Visualizing Images）Version 4.1 ,由美国系统研究公司（Research System INC.）开发。

一、界面系统介绍1.主菜单：菜单项有：File、Basic Tool、Classification、Tranform、Spectral2.Help 工具的使用3.主菜单设置（preferences）：内存设置二、文件的存取与显示1.图像显示由一组三个不同的图像窗口组成：主图像窗口、滚动窗口、缩放窗口。

1）主图像Image窗口：（400*400）100％显示（全分辨率显示）scroll 的方框，可交互式分析、查询信息。

主图像窗口内的功能菜单：在主图像窗口内点击鼠标右键，切换隐藏子菜单的开启和关闭。

该 "Functions" 菜单控制所有的ENVI交互显示功能，这包括：图像链接和动态覆盖；空间和波谱剖面图；对比度拉伸；彩色制图；诸如ROI的限定、光标位置和值、散点图和表面图等交互特征；诸如注记、网格、图像等值线和矢量层等的覆盖（叠置）；动画以及显示特征。

2）滚动Scroll窗口：全局，重采样(降低分辨率)显示一幅图像。

只有要显示的图像比主图像窗口能显示的图象大时，才会出现滚动窗口。

滚动窗口位置和大小最初在envi.cfg 文件中被设置并且可以被修改。

3）缩放Zoom窗口：（200*200）显示image的方框。

缩放系数（用户自定义）出现在窗口标题栏的括号中。

2．图像的头文件资料的获取和编辑ENVI：File>>Edit ENVI Header，选择相应的文件。

从 Header Info 对话框里，你可以点击 Edit Attributes 下拉菜单中的选项，调用编辑特定文件头参数的独立对话框。

这些参数包括波段名、波长、地图信息等。

3．图像的存取File > Open Image File. 当你打开任何文件，可用波段列表（ABL）自动地出现。