?总体分类精度
等于被正确分类的像元总和除以总像元数。被正确分类的像元数目沿着混淆矩阵的对角线分布，总像元数等于所有真实参考源的像元总数，如本次精度分类精度表中的Overall Accuracy = (1849/2346) 78.8150%。
? Kappa系数
它是通过把所有真实参考的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（XKK）的和，再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果。
Kappa计算公式
? 错分误差
指被分为用户感兴趣的类，而实际属于另一类的像元，它显示在混淆矩阵里面。本例中，林地有419个真实参考像元，其中正确分类265，12个是其他类别错分为林地（混淆矩阵中林地一行其他类的总和），那么其错分误差为12/419=2.9%。
? 漏分误差
指本身属于地表真实分类，当没有被分类器分到相应类别中的像元数。如在本例中的耕地类，有真实参考像元465个，其中462个正确分类，其余3个被错分为其余类（混淆矩阵中耕地类中一列里其他类的总和），漏分误差为3/465=0.6%
制图精度
是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数（对角线值）与A类真实参考总数（混淆矩阵中A类列的总和）的比率。如本例中林地有419个真实参考像元，其中265个正确分类，因此林地的制图精度是265/419=63.25%。
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用户精度
是指正确分到A类的像元总数（对角线值）与分类器将整个影像的像元分为A类的像元总数（混淆矩阵中A类行的总和）比率。如本例中林地有265个正确分类，总共划分为林地的有277，所以林地的用户精度是265/277=95.67%。
非监督分类
非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。
目前比较常见也较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。遥感影像的非监督分类一般包括以下6个步骤：
图16 非监督分类操作流程
目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K-Mean和链状方法。ENVI包括了ISODATA和K-Mean方法。
1、影像分析
大体上判断主要地物的类别数量。一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。
本案例的数据源为ENVI自带的Landsat tm5数据Can_tmr.img，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。确定在非监督分类中的类别数为15。
2、分类器选择
ISODATA（Iterative Self-Orgnizing Data Analysize Technique）重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再分类。
K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。
3、影像分类
打开ENVI，选择主菜单->Classification->Unsupervised->IsoData或者
K-Means。这里选择IsoData，在选择文件时候，可以设置空间或者光谱裁剪区。这里选择软件自带的Can_tmr.img，按默认设置，之后跳出参数设置，如图2。 这里主要设置类别数目（Number of Classes）为5-15、迭代次数（Maximum Iteration）为10。其他选项按照默认设置，输出文件。
图17 ISODATA非监督分类参数设置
图18 ISODATA分类结果
4、类别定义/类别合并
（1） 类别定义
在display中显示原始影像，在display->overlay->classification，选择
ISODATA分类结果，如图19所示，在Interactive Class Tool面板中，可以选择各个分类结果的显示。
图19影像与分类结果的叠加
Interactive Class Tool面板中，选择Option->Edit class colors/names。通过目视或者其他方式识别分类结果，填写相应的类型名称和颜色。
监督分类方法
