在使用ENVI軟件進行遙感圖像處理和分類時，評估所創(chuàng)建樣本的質(zhì)量至關(guān)重要。下面將介紹如何在ENVI中評估創(chuàng)建的樣本的好壞以及如何進行相應(yīng)的修改和優(yōu)化。計算可分離度指標要評估樣本的好壞，首先需要計算可分

在使用ENVI軟件進行遙感圖像處理和分類時，評估所創(chuàng)建樣本的質(zhì)量至關(guān)重要。下面將介紹如何在ENVI中評估創(chuàng)建的樣本的好壞以及如何進行相應(yīng)的修改和優(yōu)化。

計算可分離度指標

要評估樣本的好壞，首先需要計算可分離度指標。在ENVI中，您可以通過以下步驟來進行評定：

1. 選取一個樣本類別，在其名稱上雙擊，將彈出ROI界面。

2. 在ROI界面中，點擊“options/compute roi separability”，會彈出參與計算樣本選擇面板，在這里您可以選擇全選。

3. 點擊“OK”開始計算。

4. 計算完成后，每個樣本后面會得出兩個指標值：Jeffries-Matusita和Transformed Divergence。這兩個值的范圍在0到2之間。一般情況下，大于1.9的值表示樣本較好，小于1.8則需要對樣本進行修改。

修改和優(yōu)化樣本

如果某個樣本的評分較低，需要進行修改和優(yōu)化。您可以按照以下步驟來操作：

1. 返回ROI面板，選擇需要修改的樣本類別，比如“草地/灌木”樣本。

2. 對該樣本進行形狀大小等方面的修改，或者進行樣本記錄的刪除。

3. 修改后，再次進行計算可分離度。這時只需選擇需要修改的樣本類別即可。

通過以上步驟，您可以在ENVI中準確評估所創(chuàng)建樣本的質(zhì)量，并及時進行調(diào)整和優(yōu)化，以提高分類結(jié)果的準確性和可靠性。良好的樣本質(zhì)量是遙感圖像分類工作的基礎(chǔ)，也是保證分析結(jié)果準確性的重要保障。