《表1 样本可分离性计算报表》

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《基于ENVI的遥感图像分类方法研究》

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2）分类实验。创建6类感兴趣区分别为林地、草地、耕地、裸地、沙地、水体，并以此定义训练样本。各个样本类型之间的可分离性，用JeffriesMatusita距离和转换分离度参数表示，根据可分离性值的大小，从小到大列出感兴趣区组合。这两个参数的值在0～2.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8，需重新选择样本[6]。训练样本可分离性计算报表见表1，可见各样本分离性均在1.9以上，说明各类感兴趣区分离性较好，选择该感兴趣区作为训练样本较为合适。