TM影像的非监督分类
1、首先打开ENVI Classic，然后点击File/open image file打开待分类影像Can_tmr.img （这里以ENVI自带的参考影像为例），选择RGB波段5-4-3，然后load RGB显示图像，之后选择进行影像分析，大体上估计影像主要类别的数量。一般非监督分类的分类数量比最终分类数量多2—3倍为宜，这样有利于提高分类精度。
2、然后进行非监督分类，选择主菜单Classification /Unsupervised 然后会看到两种非监督分类的方法，这里选择IsoData,在弹出的Classification Input File对话框中选择Can_tmr.img ，如下图；
注：分类器的选择——
IsoData重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据新均值，对像元进行再分类。
K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。 3、点击ok，弹出ISODATA Paramenters对话框，分类的数量Number of Classes:5-15（因为该幅影像最终想要分6类），迭代次数 Maximum Iterations：20（迭代次数越多越精确，同样处理的也 较慢），其他的阈值、最小像素、标准差等都保持默认设置就可以， 然后选择输出路径和文件名，设置参数如下图：
点击ok，软件开始分类，下图为自动分类前、后的对比图：
4、下面进行类别定义，在display中显示原始影像，在display/overlay/classification,选择IsoData法分类后的影像，点击ok，显示图像如下，在Interactive Class Tool窗口中，可以选择各个分类
结果进行显示，如下图：
在Interactive Class Tool窗口中，选择Option/Edit class colors/names.通过目视解译或其他方式识别分类结果，填写相应的类型名称和颜色。
下图为类别定义的结果：
注：在类别定义的时候，可以利用Mode：Polygon Add to class、Edit/Polygon Delete from Class或者Set delete class value 把明显的错误分类结果并入或删除。
5、最后进行类别合并，选择主菜单Classification/Post Classification/Combine Classes.把同一类合并成一类，如下图，点击ok后，选择输出文件和Remove Empty Class 选择YES，可以得到结果。