1.使用envi监督分类选取样本区
说明：训练样本越多，样本特征越明显，提取得到的成果精度越高。本实验提取六类样本（建筑，水域，草地，林地，裸地，道路）
2.精度检验
说明：roi小于1.8的证明训练样本不好，需要重新分类提取这一部分。
3.最大似然法监督分类，导出成果
说明：最大似然法(Maximum Likelihood，ML)也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是:当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本数据的参数估计量。
5.成果展示
说明：第一张是全部提取出的成果，第二张是观山湖公园的影像和成果对比。
6.总结说明
通过以上的成果展示，从观山湖公园对比可看出，提取出来的效果是基本吻合的。造成误差的原因有：1.影像的精度不高，纹理不太清晰，本实验的影像是从网下下载的谷歌16级影像。2.训练样本过少。
因此要提取得更加理想的效果，需要更高精度纹理更清晰的影像，提取更加多的训练样本和分更加详细的地类。