envi在监督分类后 ， 主成分分析ENVI主成分分析是一种通过PrincipleComponents选项生成独立输出波段的方法，用于隔离噪声和降低数据集的维数 。用envi从遥感影像中提取水体和植被有哪些步骤？你在想些什么...如下，也有生产者精度和用户精度类reference classified numberproducerusernametotalstalscorrectacularcuaccuracycuullasecialized 000 forest 31133.33% 100.00% Grass 54360.00% 75.00，%颜氏2222090.91% 90.91%若图98555.56% 62.50% nongzowu 11151090.91% 66.67% river 000 totals 505039整体分类准确率78.00%制作准确率正确分类号/某类别用户总数正确分类号/(正确分类数 误分类到某类别总数)当然是两者马氏距离法和最小距离法都是最大似然法的简化 。
1、菜鸟求助,用ENVI对高光谱图像进行主成份 分析你会操作还是理解有问题？主成分分析是去除波段间冗余信息，将多波段图像压缩成几个波段的方法，在关键波段较多的情况下有很大帮助分析 。一般第一个波段有80%的信息，前三个波段有95%以上的信息 。因为波段不关心，所以主成分波段可以生成更多的颜色 。具体操作方法我给你发个图如下 。
2、 envi监督分类后,进行混淆矩阵精度验证,除了总体精度和kappa系数,怎么看...如下 ， 还有生产者精度和用户精度class reference classified numberproducerusernametotalstatalscorrectacraculacuaccuracycuullasated 000 forest 31133.33% 100.00% Grass 54360.00% 75.00 。%颜氏2222090.91% 90.91%若图98555.56% 62.50% nongzowu 11151090.91% 66.67% river 000 totals 505039整体分类准确率78.00%制作准确率正确分类号/某类别用户总数正确分类号/(正确分类数 误分类到某类别总数)当然是两者马氏距离法和最小距离法都是最大似然法的简化 。
3、用 envi提取遥感影像上水体、植被的步骤?采用监督或非监督分类 。监督分类需要选择样本区域 。AOI、水体和植被一般容易分类 ， 需要多波段数据 。NDVI归一化植被指数:NDVI(NIRR)/(NIR R)，NDWI归一化水体指数(p(860nm)p(1240nm))/(p(860nm) p(1240nm))首先确定遥感影像的数据源 ， 然后选择合适的波段进行计算 。
4、主成分 分析【envi 聚类分析】ENVI Principal Component分析是通过PrincipleComponents选项生成不相关的输出波段来隔离噪声和降低数据集维数的方法 。由于多波段数据往往高度相关，主成分变换(PCA)以数据均值为原点寻找新的坐标系，通过旋转坐标轴使数据的方差最大化 ， 从而生成不相关的输出波段，主成分(PC)波段是原始光谱波段的线性合成，它们互不相关 。
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