基于光谱的影像分类方法，ENVI 里头的工具还挺全的。像ISODATA、K-Means这些非监督分类方法，调参不难，跑得也快。你要是数据源标注不多，先用这类试试也行。监督分类那块，ENVI 分得挺细：传统统计类的，比如最小距离、最大似然；人工智能这块也有，像神经网络；再高级点，还有支持向量机这种基于模式识别的分类器。

常用的监督方法比如最大似然，挺适合分辨率比较高、光谱特征清晰的影像。你要是跑森林、农田这种分区的，还挺准的。非监督分类对数据要求不高，先粗分一波再细调，节奏也不错。

分类效果的好坏，和影像预关系大。像辐射校正、几何校正这些前期工作别省。否则后面再牛的分类器也白搭。

嗯对了，想深挖的话，这些链接你可以看看，像最大似然估计和神经网络与支持向量机这两篇文章，讲得还蛮细的。还有一堆K-Means相关的资源，Python、Matlab 版的都有，实战起来挺方便的。

如果你刚上手 ENVI，建议先跑一遍K-Means，熟悉下分类流程。之后再上手监督方法，效率会高不少。