TM影像土地利用土地覆盖判读.doc

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1、一、实验准备实验名称：TM影像土地利用/土地覆盖判读实验时间：2010年5月28日上午实验类型：□验证实验□综合实验□设计实验1、实验目的和要求：理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。在学会监督分类和非监督分类的基础上，学习土地利用判读与制图。2、实验相关设备：ERDAS软件、台式电脑3、实验理论依据或知识背景：监督

2、分类 ：首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。根据已知训练区提供的样本,通过选择特征参数(如像素亮度均值、差等),建立判别函数,据此对样本像元进行分类,依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。监督分类包括利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。非监督分类的前提是假定遥感影像上的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,再统计特征的差别来达到分类

3、的目的,最后对巳分出的各个类别的实际属性进行确认。分类系统：应用遥感图像进行土地分类时，最常见的分类系统是美国地质调查局制定的土地利用与土地覆盖分类系统。其分类主要是依据遥感图像可识、别地物进行制定的，同时考虑在判读土地覆盖类型的基础上，能进一步推测出土地利用类型，其中的各大类可以再细分为更详细的亚类，这些亚类又可以通过判读大比例尺图像或通过地面调查进行确定。利用遥感数据编制我国土地利用图，一般采用我国农业区划委员会制定的"土地利用现状调查技术规程"中的分类系统(表21.2)，第一、二级分类系统是统一

4、的，以便进行全国的对比，第二级分类系统必须与第一级的归属关系相协调。第三级则要反映地区的特色，不要求全国一致。表21.2我国土地利用图分类系统I级Ⅱ级1.耕地11水田12水浇地13旱地14菜地2．园地21果园22桑园23其他园地3．林地31森林32灌木林地33疏林地34未成林造林地35迹地4.牧草地41天然草场42改良草场43人工草场5.居民用地51城镇52农村居民点6.工矿用地61厂矿用地62油田63盐场7.交通用地71铁路72公路73农村道路74民用机场8.水域81河流82湖泊83水库84坑塘85

5、苇地86滩涂87沟渠88堤坝、水利工程9.特殊用地91国防用地92风景区93自然保护区94其他特殊用地10难利用地101荒山102盐碱地103沙荒地104沼泽地105裸岩、石砾地106草荒地107其他难利用地二、实验内容、步骤和结果（一）实验内容：通过利用ERDAS遥感图像监督分类和ERDAS遥感图像非监督分类，判读一幅昆明TM彩色合成图像，判读出水体、城镇居民地、道路等，用ERDAS软件分层解译出各地物类型；对比该地区的地图，判读出水体、城镇、道路等的名称和属性；编写简单的解译报告，说明图幅的简单状

6、况。（二）实验步骤步骤一——遥感图像分类---监督分类1、定义分类模板第一步：显示要进行分类的图像第二步：打开摸板编辑器并调整显示字段图5-1分类模板编辑器第三步：获取分类模板信息指导学生掌握四中获取分类模板信息方法中的两种。第四步：保存分类模板2、评价分类模板介绍报警评价、可能性矩阵、直方图三种分类模板评价方法。要求学生重点掌握利用可能性矩阵方法评价分类模板。3、执行监督分类在监督分类中，用于分类决策的规则是多层次的，如对非参数模板有特征空间、平行六面体等方法。对参数模板有最大似然法、最小距离法等。

7、但要注意对应用范围，如非参数模板只能应用于非参数型模板；对于参数型模板，要使用参数型规则。另外，使用非参数型模板，还要确定叠加规则和未分类规则。根据以上要求，指导学生理解并正确填写监督分类对话框，执行监督分类。图5-2监督分类对话框　步骤二——遥感图像分类---非监督分类1、分类过程（ClassificationProcedure）第一步：调出非监督分类对话框指导学生掌握两种方法。方法一：DATAPRETATION→UNSUPERVISEDCLASSIFICATION.方法二：Classifier图标

8、→classification→unsupervisedclassification第二步：进行监督分类调出：unsupervisedclassification对话框（图6-1），逐项填写。注意问题：实际工作中常将分类数目取为最终分类数目的两倍；收敛域值是指两次分类结果相比保持不变的像原所占最大百分比。图6-1unsupervisedclassification对话框2、分类评价（EvaluateClassification）第一步：显示原图像与分类图