這個(gè)分離度為00000的情況可能有好幾種原因。首先可能是你的訓(xùn)練樣本選得有問題，比如說樣本的代表性不夠。你想啊，如果樣本在特征空間里分布很集中，沒有足夠的離散度，就可能導(dǎo)致這種情況。比如說你在選擇植被的訓(xùn)練樣本時(shí)，選的都是同一種類、同一片區(qū)域且生長(zhǎng)狀態(tài)幾乎一樣的植被，那它們?cè)诠庾V等特征上就很相似，這樣計(jì)算出來的分離度就會(huì)接近0。還有可能是數(shù)據(jù)本身的質(zhì)量問題，像數(shù)據(jù)存在噪聲或者受到大氣等因素的嚴(yán)重干擾，使得原本有差異的類別在特征上變得難以區(qū)分，從而造成分離度極低的現(xiàn)象。你可以檢查下訓(xùn)練樣本的選取，看看能不能重新選一些更具代表性的樣本試試。
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嗨呀，我覺得這個(gè)分離度為00000可能是因?yàn)槎喾矫娴幕旌弦蛩亍Ｒ环矫妫赡苁悄愕挠跋耦A(yù)處理沒做好。比如說在進(jìn)行輻射定標(biāo)或者大氣校正的時(shí)候出現(xiàn)了偏差，導(dǎo)致原本能夠區(qū)分的類別在特征上變得模糊不清。另一方面，在定義類別時(shí)可能不夠精確。如果你對(duì)類別的定義比較寬泛，那訓(xùn)練樣本可能包含了很多不同特征的像元，這樣在計(jì)算分離度的時(shí)候就無法準(zhǔn)確體現(xiàn)類別之間的差異。而且，不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)特點(diǎn)也不同，如果沒有針對(duì)數(shù)據(jù)特點(diǎn)來進(jìn)行合適的操作，也容易出現(xiàn)這種分離度極低的情況。你可以從這些方面去排查一下問題
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出現(xiàn)這種分離度為00000的情況呀，很可能和你的分類算法有關(guān)。有些分類算法對(duì)數(shù)據(jù)的分布有一定的假設(shè)，如果你的數(shù)據(jù)不滿足這些假設(shè)，就可能出現(xiàn)這樣的錯(cuò)誤。比如說，某些算法假設(shè)數(shù)據(jù)是正態(tài)分布的，但你的數(shù)據(jù)可能由于采集過程或者預(yù)處理的問題，并不符合這個(gè)分布。再一個(gè)就是類別之間的重疊度，要是不同類別的樣本在特征空間中有很大的重疊部分，就像兩個(gè)橢圓大部分重合一樣，那分離度肯定很低。你可以檢查下你的數(shù)據(jù)分布情況，也可以考慮換一種更適合你數(shù)據(jù)特征的分類算法來試試看。
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這種情況我也遇到過。分離度為00000可能是在特征選擇方面出了岔子。ENVI監(jiān)督分類是基于特征來區(qū)分不同類別的，如果你選擇的特征不恰當(dāng)，就會(huì)出現(xiàn)這個(gè)問題。比如說你選擇的波段或者特征組合不能很好地體現(xiàn)各類別之間的差異，那在計(jì)算分離度的時(shí)候就會(huì)顯示很低的值。另外，樣本數(shù)量也可能影響。如果每個(gè)類別的樣本數(shù)量太少，統(tǒng)計(jì)特征就不準(zhǔn)確，也容易導(dǎo)致分離度接近0。你可以嘗試多增加一些樣本，或者重新評(píng)估一下你所選用的特征是否真的能夠區(qū)分不同的類別。
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