📚 在遥感图像处理的世界里，掌握如何进行有效的图像分类是至关重要的技能之一。今天，我们将一起探索如何利用ENVI软件进行遥感图像的监督分类，并深入了解如何使用混淆矩阵来评估分类结果的有效性。🔍

🎯 监督分类是一种基于训练样本的分类方法，通过为不同地物类型提供样本，软件能够学习并识别出图像中的各类地物。这一步骤对于准确地将遥感数据转化为有用的信息至关重要。🌱

📊 混淆矩阵则是在分类完成后评估分类精度的重要工具。它能帮助我们了解分类器在不同类别上的表现，从而找出可能存在的问题和改进空间。🔧

🎯 掌握这些技能不仅能提高你对遥感图像的理解能力，还能让你在实际项目中更加自信地应用这些技术。让我们一起动手实践，探索ENVI软件的强大功能吧！🛠️

💡 提示：在开始之前，请确保你已经安装了ENVI软件，并熟悉其基本操作界面。如果你是初学者，可以先从简单的分类任务开始，逐步积累经验。

🌈 无论你是环境科学家、地理学家还是遥感爱好者，今天的课程都将为你打开一扇新的大门，让你更好地理解和分析地球表面的变化。🚀

ENVI 遥感图像分类 混淆矩阵