TM影像的非监督分类
1、首先打开ENVI 5.1,然后点击File/open ,打开待分类影像Can_tmr.img (这里以ENVI自带的参考影像为例),在Layer Manager中右击图像选择Change RGB Bands改变显示波段5-4-3,之后选择进行影像
分析
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,大体上估计影像主要类别的数量。一般非监督分类的分类数量比最终分类数量多2—3倍为宜,这样有利于提高分类精度。
2、然后进行非监督分类,在软件右侧Toolbox/Classification /Unsupervised Classification,然后会看到两种非监督分类的方法,这里选择IsoData,在弹出的Classification Input File对话框中选择Can_tmr.img ,如下图;
注:分类器的选择——
IsoData重复自组织数据分析技术,计算数据空间中均匀分布的类均值,然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合,每次迭代都重新计算均值,且根据新均值,对像元进行再分类。
K-Means使用了聚类分析方法,随机地查找聚类簇的聚类相似度相近,即中心位置,是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的,然后迭代地重新配置他们,完成分类过程。
3、点击ok,弹出ISODATA Paramenters对话框,分类的数量Number of Classes:5-15(因为该幅影像最终想要分6类),迭代次数
Maximum Iterations:20(迭代次数越多越精确,同样处理的也
较慢),其他的阈值、最小像素、
标准
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差等都保持默认设置就可以,
然后选择输出路径和文件名,设置参数如下图:
点击ok,软件开始分类,下图为自动分类后的图:
4、然后进行类别合并,选择Toolbox/Classification/Post Classification/Combine Classes,在弹出的对话框中选择非监督分类后的影像点击ok,把同一类合并成一类,如下图,点击ok后,选择输出文件和Remove Empty Class 选择YES,可以得到结果。
合并之后,Class1是阴影,Class2是林地,Class3是草地,Class4是裸地,Class5是耕地,Class6是沙地。
因为基于ENVI5.1是破解版软件,可能丢失了一些功能,目前在这里我们找不到更改地物颜色和名称的工具,而ENVI classic经典模块可以实现,建议大家用ENVI Classic进行非监督分类。
5、分类统计分析、小斑点处理、栅矢转换都可以在Toolbox /Classification/Post Classification中找到,请参考ENVI Classic非监督分类
流程
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,这里不再一一阐述。