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由于之前在使用ENVI+eCognition的两篇文章中一上来就是开始进行分类，没有对总体流程和实验的数据进行介绍，所以在阅读中会觉得部分步骤不理解，下面我会在这篇中对分类的总体流程和实验的数据进行一些详细地说明。 本次分类是想要使用高分辨率的遥感影像对连云港市部分区域的植被进行分类，主要是想将植被利用ndvi指数提取出来然后采用支持向量机（svm）的分类方式将植被区域分为互花米草、芦苇、其他植被

图像融合是将低空间分辨率的多光谱影像或高光谱影像与高空间分辨率影像重采样生成高空间分辨率多光谱的影像的过程。envi提供六种种图像融合方法。不同的融合方法具有不同融合优缺点，可根据实际情况进行选择。   HSV变换 首先对RGB图像变换HSV颜色空间，用高分辨率的图像代替颜色亮度值波段，自动用最近邻或双线性或三次卷积技术将色度和饱和度重采样到高分辨率像元尺寸，然后再将图像变换回RGB颜色