独自摸索是比较痛苦的,每周末两天才能碰巧挖出一个点,希望这篇文章能对你有所帮助。话不多说直接进入正题。![](https://img-blog.csdnimg.cn/0418f5c0d2a94d69a0e0e09057729b47.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAWnk1MDUwNzU4ODg=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
首先在arcgis中导入图片,可能遇到此类情况,解决办法如下:![](https://img-blog.csdnimg.cn/c0397095685c4088b08a8ae456ca6b67.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAWnk1MDUwNzU4ODg=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
双击图片-symbology-RGB三通道选择波带-stretch选择拉伸方式(方式不唯一)
然后,在catalog中打开Datamanagemen找到sampling-创建随机点(英语渣渣还用英文版) ![](https://img-blog.csdnimg.cn/b26751bc7b0e41b1b65ebdcf9b9bb8f4.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAWnk1MDUwNzU4ODg=,size_17,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
按照上图操作就ok了
![](https://img-blog.csdnimg.cn/f6472a945f21496c9a28ef4994ff0594.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAWnk1MDUwNzU4ODg=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
这样就创建好了,下一步开始编辑。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/69d4601653a04dca8c1210af05798931.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAWnk1MDUwNzU4ODg=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/769ec8c9025541bb87607a3b1dc008a6.png)
右键你的文件打开关联属性表-table,add filed(因为打开默认的就三列,可根据自己情况添加)-大工具栏中EDITOR开始编辑 。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/7542cb1085004812b58a5ec85fdb1f0e.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAWnk1MDUwNzU4ODg=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
点每行最前面的那个小三角就对自动对到该点,目视填入数据。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/3729d9f45a9c4b9289a2cfbbe839a755.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAWnk1MDUwNzU4ODg=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
到此肯定会有人问我(其实没人)没有没快速记录的方法,我只能告诉像我这种手速1小时五百个点没问题的。输入完成之后,EDITOR-save editor-stop editor
最后就到了转成矢量数据的步骤
![](https://img-blog.csdnimg.cn/105643c65b7b41da87e9554e858b1934.png)
图上很清晰我就不多说了
ok这样就处理完毕了
打开ENVI软件
右键该tif文件-选择ROI-File-import vector
打开之前保持的shp文件点击ok
有两种选择方式-然后打开支持向量机-选择原始图像
点击ok当然要经历漫长等待
![](https://img-blog.csdnimg.cn/bcd556ae54ee479f84e12f7255b6ad39.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAWnk1MDUwNzU4ODg=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16)
本次选取500个随机点进行验证,部分区域分类错误,总体效果还是不错的,下步继续改进。
Python代码无限报错走上软件道路····