envi面向对象冬小麦提取，envi面向对象特征提取

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冬小麦面积提取是随机森林好还是支持向量机好

1、另外，随机森林往往是很多分类问题的赢家（我相信通常略优于支持向量机），它们快速并且可扩展，同时你不须担心要像支持向量机那样调一堆参数，所以它们最近似乎相当受欢迎。

2、只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。

3、然而特征数m的选择越大，则相关性与个体性能都比较好，特征数m选择越小，则相关性与个体性能都更小，所以m的选择影响着随机森林的预测性能。

4、支持向量机决策树和随机森林支持向量机朴素贝叶斯神经网络 KNN 无监督学习是另一种常用的机器学习方法。在无监督学习中，算法从未标记的数据中学习，通常用于数据挖掘和聚类。

5、支持向量机(SVM)是一种广泛使用的机器学习算法，可以在多种编程语言中实现。在您选择使用哪种编程语言实现SVM时，应考虑几个因素：对您的背景和技能的要求：如果您熟悉R语言或Python，那么使用这些语言实现SVM可能会更轻松。

6、在这一步中，研究者会从提取的特征中筛选出最相关的、最重要的特征，以减少特征的数量并提高模型的性能。

易康用的人没ENVI多，但在面向对象分类这边个人感觉更加专业些，但是ENVI比较常用，可以通过二次开发增加分类功能、改善分类精度。

在ENVI的监督分类步骤很简单：第一步：首先打开需要进行监督分类的影像数据，选择不同的波段进行彩色合成，这里尽可能的选择信息量最丰富的波段来进行合成。波段选择可以通过计算不同波段之间的相关系数来分析其相关性。

默认显示一个节点和两个类别；首先按照 NDVI 来区分植被与非植被。

直接打开ENVI的相关窗口，在Insert那里点击Legend进行跳转。下一步弹出新的对话框，需要根据实际情况编辑其中的对象。这个时候如果没问题，就继续设置土地利用分类图的参数并确定制作。

ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，有些新用户不知道如何在电脑中安装该软件，接下来小编就给大家介绍一下具体的操作步骤。

envi打开灰度直方图，只需点击影像就可以。在三窗口的最大窗口菜单Enhance - Interactive stretching中，会弹出界面中会出现直方图。

envi软件提供了遥感影像的去条带处理工具，可消除周期性的扫描行条带。具体步骤：打开需要处理的遥感影像，打开处理工具。选择需要处理的文件。输入条带出现的周期，及输出设置。

envi提供遥感影像的坏道处理工具，对一些遥感影像处理具有重要作用。具体步骤：打开需要处理的遥感影像，使用工具查看坏道所在的行。

在License wizard 中选择Install a license you have received，点击Next。在Select a license type 中选择Activated a license，同时在面板中输入正版授权许可证文件所在位置。

1、图像融合，是将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。

2、ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、三维图像生成、具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。

3、打开ENVI 1，将地区导入。点击页面左上角的region of the interest(ROI)。在下拉列表中，选择在n-d下导出。把所有类别平均，在下拉列表中点击“mean all”。选择选择你的底图，也就是LC8。

4、支持的。envi1软件于2013年12月正式发布，延续5的界面风格，支持的插件传感器、支持hdf5数据；新的光谱曲线显示窗口；新增流程化的镶嵌工具，能自动生成接边线。

5、ENVI5 SP3的融合功能新增了Landsat8传感器，用GS融合方法将8波段30米的多光谱数据和15米的全色数据进行融合，能得到非常好的融合效果。

6、。1界面中的右边有一个Toolbox，整合了经典ENVI菜单工具，点击右上角的小图标可以将工具箱浮动。他界面和以前7之类的改动很大，你要是觉得不习惯在1中也提供原先的传统界面，你用传统界面即可了。习惯习惯就好。

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