实验5 遥感图像分类(1)

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1、 实验5 遥感图像分类非监督分类第一步:调出非监督分类对话框 调出非监督分类对话框的方法有以下两种: 在ERDAS图标面板工具条中单击DataPrep图标，打开Data Preparation对话框，在对 话框中单击Unsupervised Classfication按钮，打开Unsupervised Classification对 话框。Data Prep- Unsupervised Classfication上机：非监督分类第一步:调出非监督分类对话框 调出非监督分类对话框的方法有以下两种: 在ERDAS图标面板工具条中单击Classifier图标，打开 Classification对话框

2、，单击 Unsupervised Classification按 钮，打开Unsupervised Classification对话框。Classification- Unsupervised Classfication 上机：非监督分类第二步:进行非监督分类 在Unsupervised Classification对话框中进行下列设置 确定输入文件(Input Raster File ) : germtm.img(要被分类的图像) 确定输出文件(Output File) : germtm_isodata.img(即将产生的分类图像) 选择生成分类摸板文件:Output Signature S

3、et(将产生一个模板文件) 确定分类摸板文件(FileName ) : germtm_isodata.sig 确定聚类参数（Clustering Options），需要确定初始聚类方法与分类数。 系统提供的初始聚类方法有两种：Initialize from Statistics方法是按照图像的统计值产生自由聚类Use Signature Means方法是按照选定的模板文件进行非监督分类这里我们选择Initialize from Statistics单选框；确定初始分类数(Number of classes ) : 10(分出10个类别。实际工作中一般将初始分类数取为最终 分类数的两倍以上) 确

4、定处理参数（Processing Options），需要确定循环次数与循环阈值定义最大循环次数( Maximum Iterations ) : 24（是指ISODATA重新聚 类的最多次数，是为了避免程序运行时间太长或由于没有达到聚类标准而导 致的死循环）设置循环收敛阈值(Convergence Threshold ) : 0.95（是指两次分类结 果相比保持不变的像元所占最大百分比，是为了避免ISODATA无限循环下去） 点击OK按钮(关闭Unsupervised Classification对话框，执行非监督分类，获 得一个初步的分类结果)上机：非监督分类上机：非监督分类确定输入文件确定输

5、出文件选择生成分类摸板文件确定分类摸板文件确定聚类参数确定处理参数点击OK按钮第三步:分类方案调整获得初始分类结果以后，可以应用分类叠加方法来评价分类结果、检查 分类精度、确定类别专题意义和定义分类色彩，以便获得最终的分类方案。 显示原图像与分类图像在视窗中同时显示germtm.img和germtm_isodat.img；两个图像的叠加顺序 为germtm.img在下、germtm_ isodatimg在上，germtm.img显示方式用红(4)、 绿(5)、蓝(3)，注意在打开分类图像时，一定要在Raster Option选项卡取消选 中Clear Display复选框，以保证两幅图像叠加显

6、示。 调整属性字段显示顺序在工具条单击 图标（或者单击Raster-Tools命令），打开Raster工具面 板。单击Raster工具面板的 图标（或者在菜单条单击Raster-Attributs命 令），打开Raster Attribute Editor窗口（germtm_isodata的属性表）。属性表中的l1个记录分别对应产生的10个类及Unclassified类，每个记录都 有一系列的字段。如果想看到所有字段，需要用鼠标拖动浏览条.为了方便看到 关心的重要字段，需要调整字段显示顺序.上机：非监督分类上机：非监督分类主要germtm.img显示方式注意Clear Display复选框 调

7、整属性字段显示顺序在Raster Attribute Editor对话框菜单条单击EditColumn Properties命令，打开Column Properties对话框，在Columns中选择要调整显示顺序的字段，通过Up, Down, Top, Bottom等几个按钮调整其合适的位置，通过选择Display Width调整其显示宽度，通 过Alignment调整其对齐方式。如果选择Editable复选框，则可以在Title中修改各个字段 的名字及其它内容。在Column Properties对话框中调整字段顺序： (1)依次选择Histogram, Opacity, Color, Cl

8、ass_Names字段，并利用UP按钮移 Histogram, Opacity, Color, Class_Names这4个字段的显示顺序依次排在前面。 (2)单击OK按钮(关闭Column Properties对话框) (3)返回Rarster Attribute Editor对话框(germtm_isodata的属性表)上机：非监督分类定义类别颜色初始分类图像是灰度图像，各类别的显示灰度是系统自动赋予的，为了提高 分类图像的直观表达效果，需要重新定义类别颜色。在Rarster Attribute Editor窗口(germtm_ isodata的属性表):（1）单击一个类别的Row字段从而

9、选择该类别（2）右键点击该类别的Color字段(颜色显示区)（3）在As Is色表菜单选择一种合适颜色（4）重复以上4小步直到给所有类别斌予合适的颜色上机：非监督分类设置不透明度由于分类图像覆盖在原图像上面，为了对单个类别的专题含义与分类精度进 行 分析，首先要把其他所有类北的不透明程度（Opacity）值设为0（即改为透 明），而要分析的类型的透明度设为1（即不透明），具体操作如下：在Rarster Attribute Editor对话框(germs isodata的属性表):（1）单击一个类别的Row字段从而选择该类别；（2）单击该类别的Opacity字段，从而进入输入状态；（3）在该类别

10、的Opacity字段中输入“0”，并按回车键（4）在Formula文本框中输入“0”（可以单击右上数字区）（5）所有类别都设置成透明状态。下面需要把所有分析类别的不透明度设置为1，亦即设置为不透明状态。（1）单击一个类别的Row字段从而选择该类别（2）单击该类别的Opacity字段，从而进入输入状态。 （3）在该类别的Opacity字段中输入“1”，并按回车键。此时，在视窗中只有要分析类别的颜色显示在原图像的上面，其它类别都是 透明的。上机：非监督分类上机：非监督分类确定类别意义及精度 虽然已经得到一个分类图像，但是对于各个分类的专题意义目前还没有确定，这一步就是 通过设置分类图像在原图像背景

11、上闪烁（Flicker），来观察其与背景图像之间的关系， 从而判断该类别的专题意义，并分析其分类准确程度。也可以用卷帘显示（Swipe）、混 合显示（Blend）等图像叠加显示工具，进行判别分析。 在菜单条单击Utility-Flicker命令，打开Viewer Flicker对话框，可以进行如下设置 （1）设置闪烁速度（Speed）为500 （2）设置自动闪烁状态，选择Auto Mode （3）单击Cancel按钮（关闭Viewer Flicker对话框）上机：非监督分类标注类别名称和颜色根据上一步做出的分类专题意义的判别，在属性表中赋予分类名称（字母） 在Raster Attribute

12、Editor窗口（germtm_isodata的属性表）中进行如下设置 （1）单击上一部分析类别的Row字段从而选择该类别； （2）单击该类别的Class Names字段从而进入输入状态； （3）在Class Names字段中输入该类别的专题名称（如水体）并按Enter键； （4）右键点击该类别的Color字段（颜色显示区）；打开As Is菜单； （5）选择一种合适的颜色（如水体为蓝色）。重复以上第46三步，直到对所有类别都进行了分析与处理。当然，在进行分类叠加分 析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行。 对上述6步中的各种参数如初始分类数(Number of classes

13、) ，最大循环次数 ( Maximum Iterations ) ，循环收敛阈值(Convergence Threshold ) 进行调整，获得最 满意的非监督分类结果遥感导论 以上非监督分类是直接利用原始的各波段数 据进行分类的。能否利用所学的图像处理增 强的方法，对各原始波段进行处理，生成特 征波段，然后再进行分类？参考相关资料， 设计出一种遥感影像分类方法，对影像 fz.img进行分类（具体类别数自行设计）。监督分类遥感导论监督分类一般有以下几个步骤: 定义分类模板(define signatures) 评价分类模板(evaluate signatures) 进行监督分类(perform

14、 supervised classification) 评价分类结果(evaluate classification)。上机：监督分类遥感导论定义分类模板Erdas的监督分类是基于分类模板来进行的，而分 类模板的生成、管理、评价、和编辑等功能是由分类模 板编辑器来负责的。在分类模板生成器中生成分类模板的基础是原图像 和（或）其特征空间图像。上机：监督分类遥感导论第一步:显示需要进行分类的图像在视窗中显示图像：germtm.img（Red4、Green5、Blue3）、选择FIT TO FRAME，其它使用缺省设置)。上机：监督分类遥感导论第二步:打开模板编辑器并调整显示字段 在ERDAS图标面

15、板菜单条，单击 Main-Image Classification-Signature Editor命令，打开Signature Editor窗口 或者 在ERDAS图标面板工具条，单击 Classifier图标-Signature Editor，打开Signature Editor窗口上机：监督分类遥感导论第三步:调整分类属性字段 在Signature Editor窗口菜单条，单击view-Columns，打开View Signature Columns对 话框，在View Signature Columns对话框中 （1）单击第一个字段的Column列并向下拖动鼠标直到最后一个字段，此时，

16、所有字段都 被选择上，并用黄色(缺省色)标识出来. （2）按住Shift键的同时分别点击Red、Green、Blue三个字段，Red、Green、Blue三个字 段将从选择集中被清除. （3）单击Apply按钮，分类属性表中显示的字段发生变化 （4）单击Close按钮，关闭View signature columns对话框从View signature columns对话框可以看到Red、Green、Blue三个字段将不再显示.上机：监督分类遥感导论第四步:获取分类模板信息可以分别应用AOI工具、查询光标等方法，在原始图像或特征空间图像中获取 分类模板信息。获取分类模板信息可以用多种方法，下面以应用AOI绘图工具在原始图像获取 分类模板信息为例。 (1)在显示germtm.img图像的菜单，单击Raster-tools命令，打开Raster工具面板。 (2)点击Raster工具面板的create polygon AOI图标 (3)在视窗