遥感图像分类后处理

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1、遥感图像分类后处理一、实验目的与要求 监督分类和决策树分类等分类方法得到的一般是初步结果，难于达到最终的应用目的。因此，需要对初步的分类结果进行一些处理，才能得到满足需求的分类结果，这些处理过程就通常称为分类后处理。常用分类后处理通常包括：更改分类颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢转换等操作。本课程将以几种常见的分类后处理操作为例，学习分类后处理工具。二、实验内容与方法1.实验内容1.小斑块去除lMajority和Minority分析l聚类处理（Clump）l过滤处理（Sieve）2.分类统计

2、3.分类叠加4.分类结果转矢量5.ENVIClassic分类后处理l浏览结果l局部修改l更改类别颜色1.精度评价1.实验方法在ENVI5.x中，分类后处理的工具主要位于Toolbox/Classification/PostClassification/；三、实验设备与材料1.实验设备装有ENVI5.1的计算机2.实验材料以ENVI自带数据"can_tmr.img"的分类结果"can_tmr_class.dat"为例。数据位于"...13数据"。其他数据描述：•can_tmr.img——原始数据•can_

3、tmr_验证.roi——精度评价时用到的验证ROI四、实验步骤1.小斑块去除        应用监督分类或者非监督分类以及决策树分类，分类结果中不可避免地会产生一些面积很小的图斑。无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除或重新分类，目前常用的方法有Majority/Minority分析、聚类处理（clump）和过滤处理（Sieve）。1)Majority和Minority分析        Majority/Minority分析采用类似于卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归

4、到该类中，定义一个变换核尺寸，主要分析（MajorityAnalysis）用变换核中占主要地位（像元数最多）的像元类别代替中心像元的类别。如果使用次要分析（MinorityAnalysis），将用变换核中占次要地位的像元的类别代替中心像元的类别。        下面介绍详细操作流程：（1）打开分类结果——"12.分类后处理数据can_tmr_class.dat"；（2）打开Majority/Minority分析工具，路径为Toolbox/Classification/PostClassificatio

5、n/Majority/MinorityAnalysis，在弹出对话框中选择"can_tmr_class.dat"，点击OK；（3）在Majority/MinorityParameters面板中，点击SelectAllItems选中所有的类别，其他参数按照默认即可，如下图所示。然后点击Choose按钮设置输出路径，点击OK执行操作。图1Majority/MinorityParameters面板参数设置（4）查看结果如图所示，可以看到原始分类结果的碎斑归为了背景类别中，更加平滑。        注：参数说明如下

6、·SelectClasses时，用户可根据需要选择其中几个类别；·如果选择AnalysisMethods为Minority，则执行次要分析；·KernelSize为核的大小，必须为奇数×奇数，核越大，则处理后结果越平滑；·中心像元权重（CenterPixelWeight）。在判定在变换核中哪个类别占主体地位时，中心像元权重用于设定中心像元类别将被计算多少次。例如：如果输入的权重为1，系统仅计算1次中心像元类别；如果输入5，系统将计算5次中心像元类别。权重设置越大，中心像元分为其他类别的概率越小。图2原始分类

7、结果（左），Majority分析结果（右）1)聚类处理（Clump）        聚类处理（clump）是运用数学形态学算子（腐蚀和膨胀），将临近的类似分类区域聚类并进行合并。分类图像经常缺少空间连续性（分类区域中斑点或洞的存在）。低通滤波虽然可以用来平滑这些图像，但是类别信息常常会被临近类别的编码干扰，聚类处理解决了这个问题。首先将被选的分类用一个膨胀操作合并到一块，然后用变换核对分类图像进行腐蚀操作。        下面介绍详细操作流程：（1）打开分类结果——"分类后处理数据can_tmr_cl

8、ass.dat"；（2）打开聚类处理工具，路径为Toolbox/Classification/PostClassification/ClumpClasses，在弹出对话框中选择"can_tmr_class.dat"，点击OK；（3）在ClumpParameters面板中，点击SelectAllItems选中所有的类别，其他参数按照默认即可，如下图所示。然后点击Choose按钮设置输出路径，点击OK执行操作。图3C