引言

栅格图像分类是遥感、地理信息系统（GIS）及计算机视觉领域的重要任务，旨在将图像中的每个像素划分到预定义的类别中。随着高分辨率遥感数据的普及，如何高效、准确地进行分类成为研究热点。ENVI作为一款专业的遥感图像处理软件，提供了多种分类算法，其中最小距离法、最大似然法及支持向量机（SVM）因其理论成熟、实现便捷而广受青睐。本文将围绕这三种方法，详细介绍其在ENVI中的实现步骤、原理对比及实际应用建议。

一、最小距离法在ENVI中的实现

1.1 原理概述

最小距离法是一种基于距离度量的分类方法，其核心思想是计算待分类像素与各类别中心（均值向量）的欧氏距离，并将像素归类到距离最近的类别。该方法简单直观，适用于类别分布较为紧凑、类间差异明显的场景。

1.2 ENVI操作步骤

1. 数据准备：加载待分类的栅格图像，确保已进行必要的预处理（如辐射校正、几何校正）。
2. 训练样本选择：通过ROI（Region of Interest）工具选取各类别的训练样本，确保样本具有代表性。
3. 计算类别均值：在ENVI的“Classification”菜单下，选择“Supervised Classification”>“Minimum Distance”，软件自动计算各样本类别的均值向量。
4. 执行分类：设置距离阈值（可选），运行分类算法，生成分类结果图。
5. 后处理：对分类结果进行平滑、滤波等操作，提高分类精度。

1.3 适用场景与局限性

最小距离法适用于光谱特征差异显著的类别分类，如植被类型识别、水体提取等。然而，其对噪声敏感，且假设类别服从正态分布，当实际分布偏离时，分类精度会下降。

二、最大似然法在ENVI中的实现

2.1 原理概述

最大似然法是一种基于统计理论的分类方法，它假设每个类别的光谱特征服从多元正态分布，通过计算待分类像素属于各类别的概率（似然值），并将其归类到概率最大的类别。该方法考虑了类别的协方差矩阵，能够处理更复杂的类别分布。

2.2 ENVI操作步骤

1. 数据准备与训练样本选择：同最小距离法。
2. 计算类别统计参数：在ENVI中，选择“Supervised Classification”>“Maximum Likelihood”，软件自动计算各类别的均值向量、协方差矩阵。
3. 执行分类：设置分类参数（如拒绝阈值），运行算法，生成分类图。
4. 后处理：同最小距离法。

2.3 适用场景与局限性

最大似然法适用于类别分布复杂、光谱特征重叠较多的场景，如城市地物分类、农业作物识别。但其计算量大，对训练样本数量和质量要求高，且假设类别服从正态分布，可能不适用于所有情况。

三、支持向量机（SVM）在ENVI中的实现

3.1 原理概述

支持向量机是一种基于机器学习的分类方法，其核心思想是寻找一个最优超平面，将不同类别的样本分隔开，同时最大化分类间隔。SVM通过核函数将输入空间映射到高维特征空间，解决非线性分类问题。

3.2 ENVI操作步骤

1. 数据准备与训练样本选择：同前。
2. 配置SVM参数：在ENVI中，选择“Supervised Classification”>“Support Vector Machine”，设置核函数类型（如线性、多项式、RBF）、惩罚参数C、核参数γ等。
3. 执行分类：运行SVM算法，生成分类结果。
4. 后处理：同前。

3.3 适用场景与优势

SVM适用于小样本、高维数据分类，如高分辨率遥感图像分类、复杂地物识别。其优势在于能够处理非线性分类问题，且对噪声和异常值具有一定的鲁棒性。然而，SVM的参数选择对分类结果影响显著，需通过交叉验证等方法优化参数。

四、方法对比与选择建议

• 最小距离法：简单快速，适用于光谱特征差异明显的类别，但对噪声敏感。
• 最大似然法：考虑类别分布，适用于复杂场景，但计算量大，对样本要求高。
• SVM：处理非线性问题能力强，适用于小样本高维数据，但参数选择需谨慎。

实际应用中，应根据数据特点、分类需求及计算资源综合考虑。例如，对于光谱特征差异大的类别，可优先选择最小距离法；对于复杂地物分类，最大似然法或SVM可能更合适。

五、结论

本文详细介绍了在ENVI软件中实现栅格图像分类的三种主流方法：最小距离法、最大似然法及支持向量机。每种方法都有其独特的原理、操作步骤及适用场景。通过对比分析，读者可根据实际需求选择合适的分类算法，提高遥感图像分类的精度和效率。未来，随着深度学习等技术的发展，栅格图像分类方法将更加多样化和智能化，为遥感应用提供更强大的支持。