监督分类与专题制图(Erdas)

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1、遥感实验报告课程名称：遥感概论年级：实验日期：姓名：学号：班级：实验名称：遥感图像的监督分类与专题制图实验序号：8成员人数：实验目的：掌握遥感图像计算机分类的基本原理以及监督分类方法，掌握分类后处理方法、分类精度评价及专题地图制作。实验内容：1、遥感图像计算机监督分类2、分类后处理3、分类精度评价4、专题图制作实验方法和步骤：实验方法：在监督分类的过程中，首先借助或者识别其他信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有该特性的像元。对分类结果进行评价后在对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在

2、此基础上进行最终分类。实验步骤：1.定义分类模板2.精度评价3.进行监督分类4.评价分类结果5.分类后处理6.专题制图实验的过程和结果：(一)监督分类1.定义分类模板第一步：打开分类的图像，南宁市1990年9月16日TM，目视判断该遥感图像中南宁市土地利用类型，确定土地利用分类体系为：耕地、灌草地、林地、水域、建设用地、裸地。如图1-1：图1-115第二步：打开模板编辑器并调整显示字段点击主菜单上的classifier打开classification对话框,选择signatureeditor。如图1-2：图1-2第三步：获取分类模板信

3、息，点击AOI，利用AOI-tools中的多边形工具绘制某一地类的样区。将画好的耕地AOI添加到模板。signatureeditor-edit-add.如图1-3,1-4：图1-3图1-4重复步骤第三步，在图中采集多个耕地样本。选择所有耕地样本模板，按merge按纽合并这组分类模板。合并后将模板取名为耕地。利用同样的方法，依次做好其灌草地、林地、水域、建设用地、裸地土地覆盖类型模板。如图1-5：图1-515第四步：保存分类模板。2.评价分类模板第一步：点signatureeditor-Evaluate-contingency，利用可能

4、性矩阵方法评价分类模板精度。达到90以上即为精度满足要求，否则重新选择训练样区，再次进行精度评价，直到精度满足。如图1-6：图1-6ERRORMATRIX-------------ReferenceData--------------ClassifiedDataforestandwaterforesturban--------------------------------------------------forestand6030810water063800forest006320urban000592bareland1000fo

5、rmland00630ColumnTotal604638703602ReferenceData--------------ClassifiedDatabarelandformlandRowTotal----------------------------------------forestand00621water00638forest030662urban0059215bareland6110612formland0585648ColumnTotal6116153773-----EndofErrorMatrix-----ERRORM

6、ATRIX-------------ReferenceData--------------ClassifiedDataforestandwaterforesturban--------------------------------------------------forestand99.830.001.141.66water0.00100.000.000.00forest0.000.0090.900.00urban0.000.000.0098.34bareland0.170.000.000.00formland0.000.008.

7、960.00ColumnTotal604638703602ReferenceData--------------ClassifiedDatabarelandformlandRowTotal----------------------------------------forestand0.000.00621water0.000.00638forest0.004.88662urban0.000.00592bareland100.000.00612formland0.0095.12648ColumnTotal6116153773-----

8、EndofErrorMatrix-----3.执行监督分类15打开Classifier-surperviseclassification,选择分类决策规则，进行监督分类。如图1-7：图1-7（二）分类后处理1.去噪：去噪