监督分类和非监督分类

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1、影像的分类可分为监督与非监督分类。监督分类器根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。  本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法。有以下内容组成：  l非监督分类  l监督分类  l分类后处理非监督分类  非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理)信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。  目前比较常见也较为成熟的是IS

2、ODATA、K-Mean和链状方法等。遥感影像的非监督分类一般包括以下6个步骤：下载(12.76KB)2008-10-1416:54图1非监督分类操作流程1、影像分析  大体上判断主要地物的类别数量。一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。本案例的数据源为ENVI自带的Landsattm5数据Can_tmr.img，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。确定在非监督分类中的类别数为15。2、分类器选择  目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K-Mean和链状方法。ENVI

3、包括了ISODATA和K-Mean方法。ISODATA（IterativeSelf-OrgnizingDataAnalysizeTechnique）重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再分类。K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。3、影像分类  打开ENVI，选择主菜单->

4、Classification->Unsupervised->IsoData或者K-Means。这里选择IsoData，在选择文件时候，可以设置空间或者光谱裁剪区。这里选择软件自带的Can_tmr.img，按默认设置，之后跳出参数设置，如图2。这里主要设置类别数目（NumberofClasses）为5-15、迭代次数（MaximumIteration）为10。其他选项按照默认设置，输出文件。下载(32.11KB)2008-10-1416:54图2ISODATA非监督分类参数设置下载(110.11KB)2008-10-1416:54图3IS

5、ODATA分类结果4、类别定义/类别合并1)类别定义  在display中显示原始影像，在display->overlay->classification，选择ISODATA分类结果，如图4所示，在InteractiveClassTool面板中，可以选择各个分类结果的显示。下载(44.66KB)2008-10-1416:54图4影像与分类结果的叠加    InteractiveClassTool面板中，选择Option->Editclasscolors/names。通过目视或者其他方式识别分类结果，填写相应的类型名称和颜色。      

6、下载(21.15KB)2008-10-1416:54图5类别定义如图6所示为最终的结果。下载(30.12KB)2008-10-1416:54图6类别定义结果    在类别定义时候，可以利用Mode：PolygonAddtoClass、Edit->Mode：PolygonDeletefromClass或者Setdeleteclassvalue把很明显的错误分类结果并入或者删除。2)类别合并选择主菜单->Classification->PostClassification->CombineClasses。把同一类的类别合并成一类，如图7所示

7、。在点击ok后，需要选择输出文件和RemoveEmptyClass选择YES，可以得到结果。下载(26.12KB)2008-10-1416:54图7类别的合并5、分类后处理  分类后处理包括的很多的过程，都是些可选项，包括更改类别颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢转换等操作。1)更改类别颜色  可以在InteractiveClassTool面板中，选择Option->Editclasscolors/names更改，也可以在Display->ColorMapping->ClassColorMapping。如下图8所示，直接可

8、以在对应的类别中修改颜色。    也可以根据一个显示的RGB影像来自动分配类别颜色，打开主菜单->Classification->PostClassification->AssignClassColors。