遥感图像地分类实验报告材料

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1、标准文档一、实验名称遥感图像的监督分类与非监督分类二、实验目的理解遥感图像监督分类及非监督分类的原理；掌握用ENVI对影像进行监督分类和非监督分类的方法，初步掌握图像分类后的相关操作；了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。三、实验原理监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决

2、函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。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ISODATA、K-Mean和链状方法等。四、数据来源本次实验所用数据来自于国际数据服务平台；landsat4-5波段30米分辨率TM第三波段

3、影像，投影为WGS-84，影像主要为山西省大同市恒山地区，中心纬度：38.90407中心经度：113.11840。实用文案标准文档鉴于实验内容及图像大小等问题，故从一景TM影像中裁取一个含有较丰富地物信息区域作为待分类影像。一、实验过程1.监督分类1.1打开并显示影像文件，选择合适的波段组合加载影像打开并显示TM影像文件，从ENVI主菜单中，选择File→OpenImageFile选择影像，为了更好地区分不同地物以及方便训练样本的选取，选择5、4、3波段进行相关操作，点击LoadBand在主窗口加载影像。实

4、用文案标准文档1.2使用感兴趣区（ROI）工具来选择训练样区1）主影像窗口菜单栏中，选择Overlay>RegionofInterest。出现ROITool对话框，2）根据不同的地物光谱特征，在图像上画出包含该类地物的若干多边形区域，建立相应的感兴趣区域，输入对应的地物名称，更改感兴趣区对应的显示色彩。由于该地区为山西省北部，地物相对单一，故分为以下几类：裸地、草地、灌木林、农田、水体、人类活动区、云层，阴影。1.3选择分类方法进行分类1）主菜单中，选择Classification>Supervised，在

5、对应的选项菜单中选择分类方法，对影像进行分类。以最小距离法（MinimumDistance）为例进行说明。选择MinimumDistance选项，出现ClassificationInputFile对话框，在该对话框中选择待分类图像。实用文案标准文档2）在出现的MinimumDistanceParameters对话框中，selectTtems选择训练样本，定义相关参数，选择输出路径。点击ok完成分类，结果如图：实用文案标准文档2.非监督分类非监督分类方法有K-均值分类法及ISOData(重复自组织数据分析技术

6、)，本次实验报告以K-均值分类方法为例进行说明。1）主菜单中,选择Classincation>Unsupervised>K-Means。在ClassificationInputFile对话框中选择待分类影像文件。实用文案标准文档2）在K-MeansParameters对话框中定义相关参数，其中，可定义参数有：分类类别数，像元变化阈值，用于分类的最多迭代次数以及可选的距离阈值。选择结果输出位置，点击OK完成分类。实用文案标准文档3.分类后处理我们需要对分类后的影像进行后处理，评价其分类的精度，这里以监督分类结

7、果为例进行说明。3.1更改类别名称及颜色主图像窗口，Overlay->classification,出现SelectInputfile对话框，选择分类结果，点击OK。实用文案标准文档在InteractiveClassTOOL对话框的option下拉菜单中选择Editcolors/names选项，在弹出的对话框中选择类别更改其名称颜色。实用文案标准文档3.2分类结果微调包括删除或者合并小斑点。1）将要修改的类别置于激活状态，点击Edit下拉菜单，选择Mode:polygonAddtoclass将分类错误的点与

8、周围区域点合并。选择Mode:polygondeletefromclass将错误点剔除。2）主菜单classification->Postclassification->sieveclasses打开sieveparameters对话框，选择训练样本，及最小剔除像素，选择输出位置，完成操作。图为采用八联通域将像素小于5的点删除。实用文案标准文档3.3混淆矩阵精度验证1）选取验证样本，与监督分类操作类似，选择不同的感