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1、遥感实验七一、实验目的初步掌握数字图像计算机分类的基本操作；掌握非监督分类和监督分类的基本操作步骤，理解监督分类和非监督分类的区别。二、实验内容1.利用计算机进行监督分类2.利用计算机进行非监督分类三、实验过程1. 非监督分类1.1启动非监督分类模块，选择输入输出影像；点击dataprep图标，选择datapreparation下的unsupervisedclassification命令弹出如下对话框也UnsupeirvisedClassification(Isodata)MaximumIterations:ConvergenceThreshold:ClassifyClusteringOpti
2、ons:ProcessingOptions:选择输入输出路径，设置类别为12类，设置最大循环次数为10次；另外，分另U点击initializingoption,选择方法为主成分法(principalaxis);点击colorschemeoption，并设置配色方案为approximatetruecolor；丧FileStatisticsOptions!1InitializeMeansAlong:DiagonalAxisPrincipalAxidScalingFlange:Std.Deviations:卩卫。兰jAutomaticCloseHelp点击0K得到非监督分类的结果图：處謝獄嘗謬題4詐
3、因-+%上傀Q西奔1.2分类评价121打开新的窗口，并导入非监督分类后的图；在视窗工具条中：点击代图标打开raster工具面板，在Raster工具面板上1.2.2为各个类别赋予相应的颜色，通过对比xianyou.jpg（土地利用类型图），来识别每一个类别属于那种土地利用类型，并将其类名改为相应的类型；其中，可以通过不透明设置，将要显示的类别的opacity的值设为1，其他设为0，从而只显示其中的一个类别。1.2.3通过Utility/Flicker/ViewerFlicker工具来观察非监督分类的结果的准确性；1.2.4可以确定类别的地物标注类别名称并设置适当的颜色；最终可以的标注名称和设置颜
4、色后的结果如下：FRasterAttributeEditor-unsuperised.img(:Layer_l)FileEditHelpRowHisto口旧mColorRedGreenBlueOpacityClassNames05725413II0000Unclassified1163886II00U.140547569II0.120.250.7813332258II0.440.08U.510林地341137979II0.230.380.250林地15911987II0.470.420.410未利用地6650173II0.560.31U.860居民区71040852II0.40.E20.320
5、林地28811630U.h0.570.440未利用地98977410.620.790.410林地阳108195840.770.53LIES0林地113173750.AA0.5510园地行卷愛LaverNumber:*I川卜CreatenewRasterAttributeEditorA1.3聚类统计(clump)为了消除分类结果中产生的一些小面积图斑，我们需要先对分类结果进行聚类分析，具体步骤如下：在ERDAS图标面板工具条上点击Interpreter图标，选择GISAnalysis下的Clump命令，打开Clump对话框；设置聚类统计领域大小(ConnectNeighbors)为8,点击OK,
6、得到聚类统计后的结果图如下：1.4 去除分析(Eliminate)去除分析用于删除原始分类图像中的小图斑或者Clump聚类图像中的小clump类组。该分析会将小图斑合并到最大的分类当中。具体操作如下：点击ERDAS图标面板工具条下的Interpreter图标，选择GISAnalysis下的Eliminate命令，打开Eliminate对话框：设置最小图版的大小（minimum）为50像素，点击Ok得到去除分析后的结果图。1.5分类重编码分类重编码主要是针对之前非监督分类结果不理想的一种修正，可以将同种用地类型但属于不同类别的类合并在一起，具体操作如下：点击ERDAS图标面板工具条下的inter
7、preter图标，选择GISAnalysis/下的Recode命令，打开Recode对话框：点击setuprecode，弹出如下对话框:将同一用地类型的不同类别的newvalue赋成相同的值，点击Ok,完成重编码，最终便可以得到重编码后的结果图；但在视窗中打开去重编码后的结果图，会发现整个视窗都是黑的。这是由于去除分析后，系统将所有的类别的颜色设置为黑色，需要我们自行去改变他们的颜色。操作步骤如下:选择Raster下的attributes命令，在弹出的对话框中，对逐个的类别赋予适当的颜色；最中得到了非监督分类的结果图如下：2. 监督分类2.1定义分类模板在视窗中打开需要进行监督分类的数据xia
8、nyou.img；利用三种方法来定义分类模板，具体操作步骤如下：a）应用AOI绘图工具在原始图像上获取。通过点击固按钮，在Viewer中选择一块区域，绘制一个多边形AOI；b）应用AOI扩展工具在原始图像上获取单击按钮，打开RegionGrowingProperties对话框设置相邻像元扩展方式(Neighborhood)为4领域搜索的方式；同时设置扩展区域的约束条件(GeographicConstraints),即最大搜索相应距离；最后设置光谱距离(SpectralEuclideanDistance)，此处设为10；所有参数都设置好了以后，单击气按钮，进入生成扩展AOI生成状态，在Viewe
9、r窗口中选择一个颜色区域单击，系统将依据定义的区域扩展条件自动扩展生成一个AOI。2.2建立分类模板每次选定样区后，在SignatureEditor对话框中单击仏，将选中的多边形AOI区域加载到Signature分类模板中，知道选好了所有的类型为止，最终可以得到如下的分类模板；ClassttSicinatureNameColorFledGreenBlueValueOrderCountFrob.F11HAFS1woodLandl0.2500.4810.22333156291.000XXXX2iAioudLand20.2640.0000.22014223511.000XXXX3Aal：erlank
10、0.3290.0000.0002522111.000XXXX4garden30.564U.5570.8307A7111.000XXXX5resident10.6770.0590.482斗101681.000XXXX6residents0.5670.0000.277511471.000XXXX1resident0.6530.0290.4376122151.000XXXX对于同一个用地类型(如水体)采集了多个AOI并分别生成了模板，可选中单击，将这些模板合并，以使该分类模板具多区域的综合特性。从而得到了合并相同类型后的模板如下：2.3评价分类模板初步建立好模板后，通过view下的imagealar
11、m命令，对每个分类逐个进行检测，具体方法如下Mask：点击土地利用类型为耕地的记录，点击view下的imagealarm命令，弹出如下对话框点击ok选择连接窗口，是分类区域和土地利用的专题地图进行比较，看两者的分布区域是否大致一致，是则可以通过本次的检验，否则还需要重新选择“训练场”，点击替换之前选择的区域，从而重新进行监督分类；不断调整，使预警结果够理想后，可以得到预警处理后的图mask.img如下所示：2.4 生成可能性矩阵分类模板建立以后，点击signatureedit菜单栏中的evaluate,选择contingency命令，弹出如下对话框，设置parametricrule为最大似然法
12、，点击Ok,便可以生生成相应的可能性矩阵如下图：I竹Editor:contingency.txt,Dir:d;/实验7/FileEditViewFindHelp林地2Co1uifLiiT口t曰丄C1assifiedCo1uifLiiT口t已丄匚丄已:fiedDat已林地1林土也（destr湖水园地居民区耒利用地河汞耕地林地2未利用地RowTotalIJ22351ReferenceD曰tmjJReferenceD曰tmtr水地区地水地es湖园民用河耕00030000155942221021699153199317117002.5 执行监督分类选择监督分类(supervisedclassifica
13、tion)命令,弹出监督奋力对话框：设置非参数规则为：featurespace，设置参数规则为最大似然法等，点击OK得出分类结果图：2.6聚类统计（clump）对生成的监督分类结果进行聚类统计，消除部分的图斑，具体方法如非监督分类。最终可以得到聚类统计后的结果如为：2.7去除分析(Eliminate)对者Clump聚类图像中的小clump类组，或者原图中的小图标，要用去除分析的方法将小图斑合并到最大的分类当中，具体的操作步骤如非监督分类。然后便可以得到去除分析的的结果图：2.8分类重编码（recode）分类重编码主要是针对之前非监督分类结果不理想的一种修正，可以将同种用地类型但属于不同类别的类合并在一起，具体操作如非监督分类。重编码后的结果图如下：Vievjer#1:su_recodel.img(:Layer_l)697579.69,2820456.91(GaussKruger/Krasovsky四、实验心得体会1.非监督分类的缺点如上非监督分类的结果中可以看到，在12个分类中，属于林地的类别就占了5种，充分看出非监督分类的分类结果是不合理的。这正体现了非监督分类的一大缺点：无先验经验，盲目性！而另一方面，一些颜色相近，
