内容简介：图片是一张扫描件，3波段图像。我们的任务是定位/计数一个特定的符号。目标符号的颜色和地图上的许多其他特征类似，所以我们不能仅仅依靠光谱（RGB值）来处理。要寻找的符号
1 概述
图片是一张扫描件，3波段图像。我们的任务是定位/计数一个特定的符号。目标符号的颜色和地图上的许多其他特征类似，所以我们不能仅仅依靠光谱（RGB值）来处理。
要寻找的符号
我们需要训练一个深度学习模型，然后进行目标提取。
2 选择训练样本
首先从原图裁剪出一小块图像作用样本选择和模型训练的输入图像。然后选择训练样本，俗称打标签。在ENVI中可以方便的利用ROI工具打标签。如下图所示，利用点和多段线类型的ROI进行目标区域绘制。
如下图是选择的部分样本ROI
3 输出标签栅格
工具为： /Deep Learning/Build Label Raster from ROI
4 初始化模型
需要设置切片大小、波段数。ENVI深度学习的优势在于可以处理多波段图像（多于3波段）。
5 训练模型
深度学习训练过程就是一个调参的过程。
6 目标提取
/Deep Learning/TensorFlow Mask Classification
7 结果查看与后处理
输出结果为一张灰度图，DN值代表了该像素属于目标的概率。利用ENVI密度分割 工具 可以快去提取目标，如下为栅格结果：
可以将其转换为矢量结果
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