在遥感图像处理领域，如何高效准确地对图像进行分类是一个重要的课题。今天，我们将一起探索如何使用ENVI软件，通过支持向量机（SVM）算法来进行图像的监督分类。🚀
首先，我们需要准备好训练样本。这一步至关重要，因为训练样本的质量直接影响到最终分类结果的准确性。🔍 在ENVI中，你可以轻松地选择感兴趣的区域，并为每个类别标记样本点。接着，利用这些样本，我们可以训练支持向量机模型。💻
接下来，是时候应用我们的模型了。将训练好的支持向量机模型应用于整个遥感影像上，进行像素级别的分类。这一步骤完成后，你将会看到一幅新的图像，其中不同地物类别被清晰地区分开来。🖼️
最后，为了评估分类结果的准确性，我们还需要进行精度验证。通过与地面实况数据对比，可以量化分类结果的正确率，进而优化模型参数，提高分类精度。📊
通过以上步骤，我们可以充分利用ENVI软件的强大功能，结合支持向量机算法，实现高效的遥感图像分类。🌟
希望这篇简短的指南能够帮助你在使用ENVI进行监督分类时更加得心应手！✨
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