ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款专业的遥感图像处理软件，其内置的支持向量机（Support Vector Machine，SVM）功能，使得用户可以高效地进行图像分类。以下是使用ENVI进行支持向量机步骤的详细解读。

总结来说，使用ENVI进行SVM分类主要包括以下几个步骤：

1. 数据准备
2. 创建训练样本
3. 设置SVM参数
4. 训练SVM模型
5. 分类预测
6. 结果评估

以下是每个步骤的详细描述：

1. 数据准备 在进行SVM分类之前，首先要准备遥感图像数据。通过ENVI导入所需图像，并进行必要的预处理，如辐射校正、大气校正等，确保图像质量。

2. 创建训练样本 选择合适的区域作为训练样本。在ENVI中，可以通过ROI（Region of Interest）工具创建样本，确保每个类别都有足够的样本点，并且样本要具有代表性。

3. 设置SVM参数 在ENVI的SVM设置中，可以调整核函数类型（如线性、多项式、径向基函数等）、惩罚参数C、核函数参数等。这些参数会影响模型的训练效果和泛化能力，需要根据具体问题进行调整。

4. 训练SVM模型 使用准备好的训练样本，通过ENVI的SVM工具训练模型。这一步是整个流程的关键，模型的性能很大程度上取决于训练阶段。

5. 分类预测 训练完成后，使用训练好的SVM模型对整个图像进行分类预测。ENVI会根据模型生成的决策函数对每个像素进行分类。

6. 结果评估 对分类结果进行准确性评估。通常使用混淆矩阵来评估分类精度，必要时对分类结果进行优化和调整。

总结来说，通过上述步骤，用户可以利用ENVI的SVM功能进行有效的遥感图像分类。实际操作中，每个步骤都需要根据具体问题场景进行细致的调整和优化，以达到最佳的分类效果。