envi中classification workflow和feature extraction的区别

作者&投稿:徭征 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
ENVI5.1 界面不全的问题~

我的也初现了同样的问题,请问你的解决了没有

ENVI5.1-IDL8.3 r6的官方更新补丁,
该补丁主要新增对国产资源一号O2C、资源三号、高分一号传感器的原生支持,包括数据读取、正射校正、图像融合、flaash大气校正等。另外修正了一些BUG,如中文操作系统中,Classification Workflow部分按钮显示不全等问题。
下载envi51idl83r6.exe1文件后解压,拷贝ENVI51和IDL83两个文件夹到安装盘目录覆盖原文件,重新打开ENVI软件即可。

区别如下:
监督分类 (supervised classification)又称训练场地法,是以建立统计识别函数为理论基础,依据典型样本训练方法进行分类的技术。即根据已知训练区提供的样本,通过选择特征参数,求出特征参数作为决策规则,建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类,是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求,则此准则成立;反之,需重新建立分类的决策规则,直至满足分类精度要求为止。常用算法有:判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。

非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验(已知)类别标准的图像分类,是以集群为理论基础,通过计算机对图像进行集聚统计分析的方法。根据待分类样本特征参数的统计特征,建立决策规则来进行分类。而不需事先知道类别特征。把各样本的空间分布按其相似性分割或合并成一群集,每一群集代表的地物类别,需经实地调查或与已知类型的地物加以比较才能确定。是模式识别的一种方法。一般算法有:回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析、主成分分析和图形识别等。</ol>


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