ENVI监督分类与非监督分类

选择classification/unsupervised/Isodata，选择子区为输入文件，，点击OK，设置参数如下图所示。

对照原影像将30种类型进行编号并改名字，改变颜色；进行相同类别的合并：选择Classification中的分类后处理post classification，选择合并同类别Combine Classes，选择之前的非监督分类影像，在输入的文件中依次选择要合并的类，在输出的文件中选择相同的类别，点击Add Combination，所有的类别合并完后点击确定即可。

原影像

最大似然法进行监督分类结果

监督分类的最大似然法分类结果中，主要的地物都可以被区分出来，地物分布也很清楚的展现出来，只是生成的结果又很严重的椒盐现象，分析可能是选取训练区时认为造成了误差。缺点就是没有将结果中的颜色按照真实地物的颜色进行修改，下次

在聚类统计的结果上很容易看出原本监督分类的生成结果中严重的椒盐现象消失

但有些细节已经被消除看不清楚,3*3窗口与5*5窗口生成的

5*5窗口的更加清楚具体, 5*5窗口将周边的面积较

对影像的过滤分析生成的结果显得椒盐现象更加严重Number of Neighbors的值设置的越小,小黑点越密集

象都已经消失.

主要成分分析得到的结果较好,椒盐现象得到避免邻地物之间的合并,分析窗口越小,地物信息更加具体次要分析（kernal size为3*3）：

利用次要成分分析的影像不但没有减轻椒盐现象,反而椒盐现象更加严重,未定义的黑点更密集,并且变得更大,效果很不好.

7、非监督分类结果：

在进行非监督分类的时候首先将地物分成了30类,然后人工进行识别分类后最终与监督分类结果一样合并成了8类,但是最后的效果并不是很好,在非监督分类一开始就将水稻田与林地分类到一起,最后生成的结果只能区分大致的地物分布,与监督分类结果相比,非监督分类结果更粗糙.