ENVI新增机器学习-遥感分类工具介绍

ENVI新增机器学习-遥感分类工具介绍

在最新的ENVI版本中，引入了一种全新的机器学习工具，专门用于遥感图像分类。这个工具利用了机器学习算法和遥感数据处理技术，可以帮助用户更准确、高效地进行遥感图像分类和地物识别。本文将详细介绍这个新的机器学习遥感分类工具，并提供相应的源代码示例。

遥感图像分类是遥感数据处理的重要应用之一，它通常用于从遥感图像中识别和分类不同类型的地物。传统的遥感图像分类方法主要基于人工定义的规则和阈值，但这种方法依赖于专家经验，并且在处理大规模遥感数据时效率较低。为了克服这些问题，机器学习算法被引入到遥感图像分类中，以实现自动化和准确性的提升。

ENVI的新机器学习遥感分类工具提供了多种经典和先进的机器学习算法，包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。这些算法可以根据用户提供的训练样本数据，从图像中学习地物的特征，并进行分类预测。

下面是一个使用ENVI机器学习遥感分类工具的示例代码：

import numpy as np
import spectral
from sklearn.ense