遥感影像分类方法实验报告

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1、遥感影像分类方法实验报告实验报告1目录1实验冃的42实验数据43实验内容44实验步骤54.1对人口矢量数据（shapefile）进行投影转换54.1.1Census.shp文件投影坐标的检查54.1.2将投影坐标转换为WGS_1984_UTM_Zone_16N64.2对遥感影像进行几何精校正（以经过投影变换的人口矢量数据为基准）…•…64.2.1Census.shp在ENVI软件的加载64.2.2对遥感影像进行几何精校正（以矢量数据为基准）74.2.3用矢量图层对遥感影像进行裁剪104.3将Pan波段和多

2、光谱波段进行融合，并对融合效果进行定性和定量评价……114.3.1两种融合方法的原理114.3.2进行Gram-SchmidtSpectralSharpening融合114.3.4融合效果进行定性评价144.3.5融合效果进行定量评价（软件提供的计算方法）154.3.6融合效果进行定量评价（Matlab编程计算）164.3.7遥感影像融合定量分析代码204.4生成住房密度栅格影像234.4.1两表的连接234.4.2计算房屋密度244.4.3直接栅格化254.4.4IDW插值254.4.5对房屋密度图进行

3、重分类264.5将住房密度栅格影像作为额外的通道与ETM+多光谱波段进行叠加264.6监督分类（融合方法为HSV,波段为5,4,3）274.6.1打开GoogleEarth影像作为监督分类的参照274.6.2建立兴趣区294.6.3训练样区的选择304.6.4训练样区的评价314.6.5执行监督分类334.6.6分类后处理354.6.7评价结果分析374.6.8分类结果面积统计384.6.9分类结果414.7分类结果评价与分析414.7.1未加入房屋密度图层的分类结果评价与分析414.7.2加入IDW插值

4、房屋密度图层的分类结果评价与分析424.7.3加入直接栅格化房屋密度图层的分类结果评价与分析434.7.4加入重分类后IDW插值房屛密度图层的分类结果评价与分析444.7.5从总精度与Kappa系数对分类结果进行评价4524.7.6分类结果总体评价464.7.7与其他训练样区的分类精度和Kappa系数的计算484.8决策树分类494.8.1决策树分类原理494.8.2数据预处理494.8.3指数的计算514.8.4执行决策树544.8.5不同参数设；575实验体会605.1实验中存在的问题605.2软件平

5、台使用635.3实验总结631实验目的①掌握ArcGISlO和ENVI4.7对遥感图像处理的基本操作与原理②熟悉几何精校正的方法，掌握ENVI软件对遥感影像进行几何精校正③掌握全色波段与多光谱波段的融合方法和原理，学会对融合效果进行定性定量分析④熟悉掌握ArcGIS的栅格化方法和IDW插值方法⑤熟悉监督分类的方法和基本原理，掌握ENVI软件中进行监督分类⑥了解监督分类后评价过程，对分类结果进行精度评价和分析⑦掌握Erdas的空间建模方法以及原理⑧了解RuleGen算法，掌握决策树分类方法2实验数据①带属性

6、数据的shapefile：Census.shp②带有陆地面积字段的矢量图层：③GoogleEarth_原始拼接：GE1005211134.jpg④研究区域的多光谱波段数据：Stack_bl-6162-7.img⑤研究区域的全色波段数据：bS.img⑥监督分类参照影像：GoogleEarth3实验内容①对人口矢量数据(shapefile)进行投影转换：WGS_1984_UTM_Zone_16N②对遥感影像进行几何精校正(以经过投影变换的人口矢量数据为基准人（1）对多光谱波段（30m空间分辨率）进行几何精校止

7、（小于0.25个像元）；（2）对Pan波段（15m空间分辨率）进行几何精校正（小于0.25个像元）；③将Pan波段和多光谱波段进行融合（自选至少一种融合算法），并对融合效果进行定性和定量评价；①生成住房密度栅格影像：（1）直接栅格化；（2）IDW插值；4②将住房密度栅格影像作为额外的通道（或波段）与ETM+多光谱波段进行叠加；⑥进行监督分类和分类后处理（Post-Classification,ExpertRules）①利用ERDAS软件的空间建模（SpatialModeler）进行水体信息（MNDWI指数

8、）和植被信息（NDVI指数）的提取；②利用“自动阈值决策树分类算法”进MarionCounty的土地利用/覆盖分类信息提取（使用的数据：原始各波段+MNDWI+NDVI+ISODATA等，或其他有益的波段组合）①探讨“口动阈值决策树分类算法”屮的各个参数意义及如何设置更合理②对分类结果进行评价与分析4实验步骤4.1对人口矢量数据（shapefile）进行投影转换4.1.1Census.shp文件投影坐标的检查根据实验要求，人口