设计评价监督分类的样本可用性的指标

Question

具体图像如何用envi，设计评价监督分类的样本可用性的指标，依据分类精度评价指标分析分类样本对监督分类精度的影响

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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在设计评价监督分类样本可用性的指标时，我们需要考虑多个方面。首先，样本的可分离性是一个关键因素，它可以通过计算样本之间的Jeffries-Matusita或Transformed Divergence参数来评估，这些参数的值在0~2.0之间，大于1.9表示样本之间可分离性好，适合作为训练样本[^1^]。其次，样本的分布和数量也会影响分类精度，理想的样本应该均匀覆盖所有类别，并且数量足够以代表其类别的特征。

使用ENVI软件进行监督分类时，可以通过以下步骤来设计和分析样本的可用性：

1. 类别定义和特征判别：首先，需要定义分类的类别，并根据影像数据的特征和分类区收集的信息进行特征判别[^1^]。

2. 样本选择：在ENVI中，使用Region of Interest (ROI) Tool来选择代表不同类别的样本区域。选择时应考虑样本的纯度和多样性[^1^]。

3. 样本可分离性计算：利用ENVI的Compute ROI Separability功能来评估样本的可分离性，确保所选样本能够有效地区分不同类别[^1^]。

4. 分类器选择：根据数据的特点和分类需求，选择合适的分类器，如最大似然法、支持向量机等[^1^]。

5. 影像分类：使用选定的分类器和样本对影像数据进行分类。

6. 分类后处理：根据需要对分类结果进行后处理，如合并类别或调整分类边界。

7. 精度验证：使用真实的参考数据进行精度验证，可以通过混淆矩阵来评估分类精度。混淆矩阵中的对角线值表示正确分类的样本数，非对角线值表示分类错误的样本数[^2^]。

8. 评价指标分析：使用准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数等评价指标来分析分类样本对监督分类精度的影响。这些指标能够提供对分类性能的全面评估，尤其是在处理不平衡数据集时[^5^][^7^][^8^]。

通过上述步骤，可以设计出一套评价监督分类样本可用性的指标，并使用ENVI软件进行分析，以提高分类的准确性和可靠性。