杨敏华《遥感技术基础》遥感图像分类实验指导

《杨敏华《遥感技术基础》遥感图像分类实验指导》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、遥感图像分类原理介绍1、遥感图像分类：利用计算机根据一定算法对遥感图像上不同地物进行自动识别和分类。2、监督分类：根据已知的样本类别和类别的先验知识，确定判别函数和相应的判别准则，其中利用一定数量的已知类别函数中求解待定参数的过程称之为学习或训练，然后将未知类别的样本的观测值代入判别函数，再依据判别准则对该样本的所属类别作出判定。监督分类方法：决策树分类，神经网络分类遥感图像监督分类的一般步骤：1）选择样区：根据已知的样本类别和先验知识；2）学习或训练：利用一定数量的已知类别函数中求解待定参数；3）确定每一类的判别函数和相应的判别准则

2、；4）计算未知类别的样本观测值的在每一类函数值；5）判别：按一定准则对该样本作出判定。监督分类的优缺点优点：1）根据应用目的和区域，有选择的决定分类类别，避免出现一些不必要的类别；2）可以控制训练样本的选择；3）可以通过检查训练样本来决定训练样本是否被精确分类，从而避免分类中的严重错误；4）避免了非监督分类中对光谱集群的重新归类。缺点：1）主观性2）由于图像中间类别的光谱差异，使得训练样本没有很好的代表性；3）训练样本的获取和评估花费较多人力时间；4）只能识别训练中定义的类别。3、非监督分类：是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识

3、，而仅凭数据遥感影像地物的光谱特征的分布规律，即自然聚类的特性进行“盲目”的分类。其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性。其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。非监督分类也称聚类分析。监督分类&非监督分类：监督法是先学习后分类，非监督分类边学习边分类非监督分类方法：K-均值聚类法：聚类准则是使每一聚类中多模式点到该类别的中心的距离的平方和最小。其基本思想是，通过迭代，逐次移动各类的中心，直至得到最好的聚类结果为止。ISODATA(IterativeSelf-OrganizingDataAnalys

4、isTechniquesAlgorithm):迭代自组织数据分析算法。非监督分类方法优缺点：优点：1）不需要预先对所分类的区域有广泛的了解，需要用一定的知识来解释得到的集群组；2）人为误差的机会减少；3）量小的类别能被区分。缺点：1）得到的集群组类别不一定对应分析者想要的类别；2）难对产生的类别进行控制；3）不同图像之间对比困难。实验指导：一、非监督分类1、在View中打开遥感图像tm_860516.img，真彩色显示2、单击Classifer—>unsupervisedclassification一、监督分类1、目视判读待分类遥感影

5、像tm_860516.img2、制定分类系统根据目视判读制定出分类系统，大致分9类植被1，植被2，植被3，河流，海水1，海水2，道路，建筑物1，建筑物23、建立分类模板分类模板的建立有很多方式，最主要的有两种方式，一是在图像上建立分类模板，二是在特征空间上建立分类模板。我们主要介绍在图像上建立分类模板，具体到ERDAS上的分类模板的建立又有三种方法，我们只介绍其中最常用的应用AOI绘制工具建立分类模板。a）在View中打开遥感图像，单击Classifer-Classification-SignatureEditor，打开分类模板编辑器

6、。b）在View中打开AOI工具，选择多变形，在图像中蓝色的海洋水域上绘制一个多边形，在SignatureEditor窗口中，点击，将AOI区域加载到分类模板属性表中c）在水域上在绘制一个多边形，在SignatureEditor窗口中，点击，同理绘制多个海洋水域样本多边形。d）在分类模板属性表中，选中创建的全部水体样本，单击，将所选中的模板合成一个新的模板，并删除合并前的模板，修改模板的名字为海洋，以及类别颜色。e）在SignatureEditor窗口中，ViewàImageAlarm,预览分类效果，如果效果不好重新对分类模板进行编辑

7、a）同样的方法，本别创建河流，植被1，植被2，植被3，建筑物1，建筑物2，道路类别模板。b）保存分类模板，单击File-Save，输入文件名和路径。4.评价分类模板可能性评价：a）选中所有类别，单击Evaluate-Contingency，打开ContingencyMatrix对话框，Non-parametricRule选择FeaturesSpace，OverlapRules选择ParametricRule，UnclassifiedRule选择ParametricRule，ParametricRule选择MaximumLikehood

8、。a）单击ok，生成分类误差矩阵，从分类误差的总体百分比来看，误差矩阵值大于85%。5.进行监督分类创建完分类模板后，就可以进行监督分类，.在ERDAS面板工具中选择Classifier-supervisedClassi