这个分离度为00000的情况可能有好几种原因。首先可能是你的训练样本选得有问题，比如说样本的代表性不够。你想啊，如果样本在特征空间里分布很集中，没有足够的离散度，就可能导致这种情况。比如说你在选择植被的训练样本时，选的都是同一种类、同一片区域且生长状态几乎一样的植被，那它们在光谱等特征上就很相似，这样计算出来的分离度就会接近0。还有可能是数据本身的质量问题，像数据存在噪声或者受到大气等因素的严重干扰，使得原本有差异的类别在特征上变得难以区分，从而造成分离度极低的现象。你可以检查下训练样本的选取，看看能不能重新选一些更具代表性的样本试试。
-
-
嗨呀，我觉得这个分离度为00000可能是因为多方面的混合因素。一方面，可能是你的影像预处理没做好。比如说在进行辐射定标或者大气校正的时候出现了偏差，导致原本能够区分的类别在特征上变得模糊不清。另一方面，在定义类别时可能不够精确。如果你对类别的定义比较宽泛，那训练样本可能包含了很多不同特征的像元，这样在计算分离度的时候就无法准确体现类别之间的差异。而且，不同传感器获取的数据特点也不同，如果没有针对数据特点来进行合适的操作，也容易出现这种分离度极低的情况。你可以从这些方面去排查一下问题
-
出现这种分离度为00000的情况呀，很可能和你的分类算法有关。有些分类算法对数据的分布有一定的假设，如果你的数据不满足这些假设，就可能出现这样的错误。比如说，某些算法假设数据是正态分布的，但你的数据可能由于采集过程或者预处理的问题，并不符合这个分布。再一个就是类别之间的重叠度，要是不同类别的样本在特征空间中有很大的重叠部分，就像两个椭圆大部分重合一样，那分离度肯定很低。你可以检查下你的数据分布情况，也可以考虑换一种更适合你数据特征的分类算法来试试看。
-
这种情况我也遇到过。分离度为00000可能是在特征选择方面出了岔子。ENVI监督分类是基于特征来区分不同类别的，如果你选择的特征不恰当，就会出现这个问题。比如说你选择的波段或者特征组合不能很好地体现各类别之间的差异，那在计算分离度的时候就会显示很低的值。另外，样本数量也可能影响。如果每个类别的样本数量太少，统计特征就不准确，也容易导致分离度接近0。你可以尝试多增加一些样本，或者重新评估一下你所选用的特征是否真的能够区分不同的类别。
最新回答 更多>
相关问答
- 手机屏幕太大,玩游戏花屏,有什么解决方法
- wps页眉边距在哪
- 手机白屏是怎么回事？
- 华为钱包扫码付款显示不能用
- 手机屏幕显示时好时坏，这种問題不知道是不是屏幕坏了，急，谢谢！
- 帝王洁具上黑榜戳穿“高质量”谎言
- 华为手机卡屏問題如何快速解决？
- 列王的争斗1.1.12版本花屏解决办法一览
- 求《惊天动地2.2》单机版游戏，一键安装 免架设得
- 插在主板上的无线网卡与USB的无线网卡不同在哪里，那个性能更好，相差多少？
- 逍遥模拟器花屏怎么处理-逍遥模拟器花屏解决办法
- 金立手机屏保密码忘了怎么处理？
- dnf登录后出现图片上的英文无法游戏重新下载安装后还是不行，怎么处理。解决问题立刻采纳。谢谢
- 小米3屏幕没有任何反应强制重新启动还是不行
- 苹果6日版价钱,美版价钱,哪里有卖