5.遥感非监督分类报告

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1、精品文档就在这里-------------各类专业好文档，值得你下载，教育，管理，论文，制度，方案手册，应有尽有----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------实验报告书（验证性实验）题目遥感非监督分类报告成绩姓名专业班级学号指导教师隋玉正日期2011年9月25日----

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3、----------------------------------------------------------------------1．实验目的进一步理解计算机图像分类的基本原理以及非监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行非监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。2．实验准备工作复习本科相关内容，认真学习计算机图像非监督分类方面的知识，为上机实习做准备。3．实验步骤非监督分类是在没有先验类别(训练场地)作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（将相似度大的像元归

4、为一类）的方法。非监督分类的前提是假定遥感影像上同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。非监督分类方法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信息（或纹理信息）进行特征提取的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地属性进行确认。非监督分类常用的方法有：(1)分级集群法，分级集群法采用“距离”评价各样本（每个像元）在空间分布的相似程度，把它们分布分割或者合并成不同的集群。每个集群的地理意义需要根据地面调查或者与已知类型的数据比较后方可确定。(2)动态聚类法，在初始状态给出图像粗糙的分类，然

5、后基于一定原则在类别间重新组合其样本，直到分类比较合理为止，这种聚类方法就是动态聚类。ISODATA方法在动态聚类法中具有代表性。 监督分类和非监督分类的根本区别点在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识，监督分类根据训练场提供的样本选择特征参数、建立判别函数，对待分类点进行分类。非监督分类不需要更多的先验知识，它根据地物的光谱统计特性进行分类。因此，非监督分类方法简单，且分类具有一定的精度。①打开Classifier/UnsupervisedClassification把NumberofClasses改成10，然后把Maxi

6、mumIterationes改为30，点击OK.②打开非监督分类后的图，再打开原图像，点击View/Link/Geographical③点击raster中的Attribute，根据原图象将非监督图像对应上色。---------------------------------------------------------精品文档---------------------------------------------------------------------精品文档就在这里-------------各类专业好文档，值得你

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