实验四遥感像的监督分类和非监督分类.doc

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1、实验四遥感图像的非监督分类与监督分类一、实验目的1．非监督分类是对数据集中的像元依据统计数字，光谱类似度和光谱距离进行分类，在没有用户定义的条件下练习使用，在ENVI环境下的非监督分类技术有两种：迭代自组织数据分析技术（ISodata）和K均值算法（K-Means）；2．分类过程中应注意：1）怎样确定一个最优的波段组合，从而达到最佳的分类精度，基于OIF和相关系数，协方差矩阵以及经验的使用来完成对最适合的组合的选取，分类效果的关键即在于此；2）K-Means的基本原理；3）Isodata的基本原理；4）分类结束后，被分类后的图像是一个新的图像，被分类类码秘填充，从而可以获

2、得数据提取信息，统计不同类码数量，转化为实际面积，在得到后的图像上，可对不同目标的形态指标进行分析。3．对训练区中的像元进行分类；4．用训练数据集估计查看监督分类后的统计参数；5．用不同方法进行监督分类，如最小距离法、马氏距离法和最大似然法。二、实验设备与材料1、软件ENVI4.7软件2、所需材料TM数据三、实验步骤1.选择最优的波段组合ENVI主工具栏中File→Openimagefile→选择hbtmref.img打开→在BasicTools中选择Statistics→Computestatistics选定原图，在Spectralsubset中可选项全部选定→OK→O

3、K→全选→保存→OK，则各类统计数字均可查；OIF计算，选择分类波段：1，2；2，3；1，3波段标准差分别为2.665727；3.473308；4.574609，和为10.713644。CorrelationMatrix中1和2波段的相关系数0.964308，加上2和3波段的相关系数0.980166，再加上1和3波段的相关系数0.945880，最终等于2.890354。用标准差相加的结果10.713644比上相关系数之和2.890354等于3.70668922。可以选择其他不同波段的数据进行同上运算，比值结果最大的为最优波段，此次选择结果为3,4,6波段。2.K-Mean

4、s法进行非监督分类1）Classification→Unsupervised→K-Means，点击hbtmref.img→点击Spectralsubset→选3,4,6三个波段→OK，回到上级菜单→OK，在Numberofclasses中输15即分为15类，ChangeIterations中输6，即最大迭化量为6次，MaximumStdevFromMean中为空，选择保存位置→OK；在原界面中选定保存结果后Newdisplay→LoadBand，双击查看CursorLocation/Value，发现Data已由原来的坐标形式转换为类码；在K-Means窗口工具栏中点击To

5、ols→SpatialPixelEditor→可将类码转换成相应的地物类型，要求进行大量的野外调查，确定同一类码所代表的地物是什么1）合并类的操作：Classification→Postclassification→Combineclasses→K-Means→OK；在SelectInputClass中选Class8，SelectOutputClass中选Class10（即把第8类和第10类合并）→点Addcombination→OK→Memory→OK；在原界面中选择保存结果→NewDisplay→LoadBand；在Load后的Display中点击Tools→Link

6、→Geographiclink，则Display（当前）和Display#2（前一个）变为on，表示2者合并→OK，可查看变化结果。2）如何得到一类中的像元量：classification→postclassification→classstatistics→选择分类合并后的文件→OK→再选合并后文件→OK，则出现classselection，根据需要选择几类（6,7,8,9,10）→OK，可选项全部选定后→OK，即可获取类码的统计数据修改：在步骤2完成图上右击出来一个对话框，点击QuickStats,出现如图：1）择多滤波器（对合并后的结果）classification

7、→postclassification→Majority/MinorityAnalysis→选择合并后文件→OK，再选择class10，Kernelsize改成5×5→Memory→OK，回到原界面→Newdisplay→LoadBand，双击查看与原图的差异。1.Isodata方法进行非监督分类classification→unsupervised→IsoData→选择原图→OK，Spectralsubset中选3,4,7波段→OK→OK；Numberofclasses：min输入10，max输入15，MaximumIter