第一章   绪论

1.1、研究的背景和意义

随着遥感技术的发展，遥感已逐步成为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段和重要的信息来源，并在世界范围内以及我国的许多政府部门、科研单位和公司得到广泛的应用。由于不同领域遥感图像的应用对遥感图像处理提出了不同的要求，所以图像处理中重要的环节——图像分类也就显得尤为重要。

遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异( 反映地物的光谱信息) 及空间变化( 反映地物的空间信息) 来表示不同地物的差异。这是区分不同图像地物的物理基础。遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。目前随着各种新理论新方法的相继涌现，遥感图像存在多种分类方法，所以本文主要是选取几种常用的监督分类方法和ENVI EX提供的面向对象分类方法用实验结果表明它们之间存在的差异。

1.2、研究方法

(1)、本文从遥感图像解译的基本原理出发，阐述了ENVI软件在遥感图像解译中使用的原理，并对其提供的方法进行了详细的解读。

(2)、详细叙述了ENVI EX提供的Feature Extraction工具即面向对象分类方法的使用。

(3)、根据得到的分类结果，采用混淆矩阵和kappa系数对分类结果进行精度评价。从中得出一些结论，并对ENVI软件在遥感图像分类方法中提出可行性建议。

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