在遥感图像处理领域，ENVI作为一款强大的软件平台，为我们提供了多种监督分类方法，以精准地解析地表覆盖信息。监督分类，顾名思义，是在已知类别标签的训练样本基础上进行的分类操作。其中，最大似然法因其理论成熟、计算简便而被广泛使用；而支持向量机（SVM）则以其在高维空间中的优异分类性能和良好的泛化能力，逐渐成为监督分类中的新星。通过这些方法，我们能够更加高效、准确地从遥感影像中提取出所需的地物信息。
- 1、ENVI：监督分类（最大似然法、SVM等）
- 2、用于监督分类的算法有哪些
- 3、弱监督分类：Weakly-Supervised Neural Text Classification
- 4、envi中监督分类和非监督分类有什么区别？各是怎么定义的
- 5、supervised classification的意思
本文提供了以下多个解答，欢迎阅读：
ENVI：监督分类（最大似然法、SVM等） (一)
答介绍利用ENVI进行监督分类操作，ENVI内置多种方法，下文将重点介绍最大似然法和SVM。
一、ENVI监督分类方法
ENVI提供丰富的监督分类手段，操作界面直观。
二、利用ENVI进行监督分类的操作
1. 导入待分类影像
使用Data Manager，打开并导入需要分类的影像文件。
2. 选取ROI
（1）使用工具栏中的ROI工具
（2）选取区域并命名类别
（3）保存ROI以便下次使用，避免重复操作。
3. 监督分类
（1）打开分类工具栏
（2）选择分类波段，根据需求选择部分波段进行分类。
（3）输入ROI进行分类
（4）等待生成结果，操作完成后可选择输出路径。
4. 分类精度评价
（1）使用精度评价工具栏进行评估
（2）输入评价文件，选择待评价ROI类别
（3）生成评价结果
5. 保存结果
选择TIFF格式保存结果，以便在ArcGIS中打开查看。
是利用ENVI进行监督分类的详细操作流程，掌握后能有效提升影像分类的效率与准确性。
用于监督分类的算法有哪些 (二)
答监督分类是遥感影像处理中的一项重要技术，它依赖于一系列算法来实现。以下是几种常用的监督分类算法：
1. 最小距离法（Minimum Distance Classifier）
该算法通过计算未知像素与每个类别训练像素之间的距离，选择距离最小的类别作为未知像素的分类结果。这种方法简便易行，适用于各类别在多波段上分布较为均匀的情况。
2. 最大似然法（Maximum Likelihood Classifier）
最大似然法基于概率论，通过计算未知像素属于每个类别的概率，选择概率最大的类别作为分类结果。该方法假设每个类别都服从正态分布，对不同类别的方差变化敏感，因此在实际应用中得到了广泛应用。
3. 光谱角制图法（Spectral Angle Mapper, SVM）
光谱角制图法将每个像素的光谱向量与训练样本的光谱向量进行比较，通过计算它们之间的角度来确定像素的分类。这种方法对光谱特征的形状变化非常敏感，适用于光谱特征区分度较高的情况。
这些算法各有优势和局限性，选择合适的算法需要根据具体的数据特性和分类需求来决定。
弱监督分类：Weakly-Supervised Neural Text Classification (三)
答弱监督神经文本分类是一种在弱监督条件下进行文本分类的方法，其核心在于利用有限的标签信息生成假文本，并通过自训练提升模型性能。具体解释如下：
模型结构：弱监督神经文本分类模型，如westclass，主要分为假文本生成模块和自训练模块。假文本生成模块负责基于种子信息生成带标签的假文本，用于神经网络的预训练。自训练模块则通过bootstrap方法，在无标签数据集上对模型进行进一步的精炼。
假文本生成：假文本的生成过程包括标签分布建模和假文档生成。标签分布建模通过skipgram模型学习词语的向量表示，并利用冯·米塞斯分布表示标签的分布。假文档生成则是从背景分布和标签分布中生成文档向量和词汇，以创建具有多样性的虚拟文档。
神经模型与自训练：模型训练分为预训练和自训练两个阶段。预训练阶段利用假文档和标注文档对神经网络进行预训练，以获得良好的初始值。自训练阶段则使用无标签数据进行迭代优化，通过计算预测结果与假标签之间的KL散度来提升模型性能。
实验结果与参数分析：实验结果表明，自训练对于模型性能的提升随着迭代次数的增加而增加。此外，模型对于初始标注文档数量不敏感，表现出较好的泛化能力。在参数分析中，特定参数值对模型性能有显著影响，理想情况下，每个标签的假文本数量在5001000条，标签字典中单词数量在50500之间。
未来研究方向：整合不同来源的种子信息以进一步提高模型性能，是弱监督神经文本分类的一个未来研究方向。
envi中监督分类和非监督分类有什么区别？各是怎么定义的 (四)
答监督分类是一种需要训练的过程，例如最大似然分类、人工神经网络分类。它要求在遥感图像上预先采集每类地物的样本数据，然后通过训练学习，最终实现分类。这一过程类似于机器学习中的监督学习，地物样本数据作为训练集分类器学习每类地物的特征。
而非监督分类则不需要人工采集地物样本点数据，它主要通过聚类的方法实现自动分类。例如，ISODATA算法和k均值算法都是非监督分类的典型代表。这些算法通过计算像素之间的相似度，自动将图像分割成不同的类。
从效果上看，监督分类通常优于非监督分类。监督分类由于有样本数据的支持，可以更准确地识别地物类别，减少误分类的可能性。然而，非监督分类无需人工标注样本点，可以节省时间和资源，特别是在样本难以获取的情况下。
尽管监督分类效果较好，但其需要大量的人工标注样本数据，这在实际操作中可能较为困难。而非监督分类虽然不需要样本数据，但可能因为缺乏指导而导致分类结果不够准确。因此，在选择分类方法时，需要根据具体应用场景和数据条件进行权衡。
总体来说，监督分类和非监督分类各有优劣，选择合适的方法对于提高遥感图像分类的准确性和效率至关重要。
supervised classification的意思 (五)
答supervised classification的意思是监督分类。这是一种用于图像处理和机器学习的技术，具体解释如下：
定义：监督分类是一种在已知类别标签的训练样本集基础上，通过训练分类器来对未知类别的数据进行分类的方法。应用：在遥感图像处理、医学影像分析等领域，监督分类被广泛应用于地物识别、病变检测等任务。过程：通常包括数据准备、特征提取、分类器训练、分类结果评估等步骤。首先，需要收集已知类别标签的训练样本；然后，从样本中提取有用的特征；接着，使用这些特征和标签来训练分类器；最后，利用训练好的分类器对未知类别的数据进行分类，并评估分类结果的准确性。优点：监督分类能够充分利用已知的类别信息，通常能够获得较高的分类准确性。
综上所述，supervised classification是一种在已知类别标签的训练样本基础上进行分类的技术，具有广泛的应用前景和较高的分类准确性。
对于监督分类，看完本文，小编觉得你已经对它有了更进一步的认识，也相信你能很好的处理它。如果你还有其他问题未解决，可以看看泰豪律网的其他内容。
