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一、建立样本点区域

（1）找到如下选项
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（2）对各类样本进行命名，在进行各类样本的样点选取工作
勾选林地
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勾选水体
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依次勾选其他类别

（3）保存样本点方便下次使用
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分离度：点击感兴趣区域查看分离度
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数据达到1.9以上则表示分离效果好
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二、监督分类

使用最大似然法分类
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三、分类后处理

由于最大似然分类是基于像素的分类方法，分类结果中细小的版块较多，可以采用“Majority/Minority Analysis”聚类分析进行消除，最小聚类单元选择3*3.
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输出结果
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四、分类精度评价

对于无真实样本的情况，重复第一个步骤再选取各个类型的roi兴趣区作为分类的验证数据集。
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然后，在Toolbox工具箱中，双击Classification→Post Classification→Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs 工具，属性字段一致的会自动匹配，不一致的需要自行匹配。
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得到混淆矩阵如下图所示
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