实验 遥感图像监督分类
实验目的:
通过实习操作,掌握遥感图像监督分类的基本方法和步骤,深刻理解遥感图像监督分类的意义。
实验内容:
监督分类就是基于图像像元的数据文件值,将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。在监督分类过程中,首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的象元建立
模板
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,然后基于该模板使计算机自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改,多次反复建立一个比较准确的模板,并在此基础上最终进行分类。
实验步骤:
第一步:定义分类模板
ERDAS IMAGINE 的监督分类是基于分类模板来进行的,而分类模板的生成、管理、评价和编辑等功能是由分类模板编辑器来负责的。
在分类模板编辑器中生成分类模板的基础是原图像和(或)其特征空间图像。因此,显示这两种图像的窗口也是进行监督分类的重要组件
1、显示需要分类的图像
在窗口中显示图像germtm.img。
具体步骤是单击ERDAS面板中的Viewer图标,打开一个窗口View#1,然后执行File/Open/Raster Layer,打开Select Layer to Add对话框,在对话框中找到germtm.img,在Select Layer to Add对话框点击Raster Options选项卡,设置Red值为4,Green值为5,Blue值为3,选中Fit to Frame(图5-1)。
图5-1 设置图像显示参数
点击OK,打开图像(图5-2)。
图5-2 打开图像
2、打开分类模板编辑器
两种方式可以打开分类面板编辑器:(1)在ERDAS图标面板中单击Main/Image Classfication/Classfication/Signature Editor命令,打开Signature Editor窗口(图5-3);(2)在ERDAS图标面板工具条,单击Classifier图标/Classfication/Signature Editor命令,打开Signature Editor窗口(图5-3)。
图5-3 Signature Editor窗口
3、调整分类属性字段
如图5-3所示,Signature Editor窗口中的分类属性
表
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中有很多字段,不同字段对于建立分类模板的作用或意义是不同的,为了突出作用比较大的字段,需要进行必要的调整。
在Signature Editor窗口菜单条,单击View/Columns命令,打开View Signature Columns对话框(图5-4)。
图5-4 View Signature Columns对话框
在View Signature Columns对话框中,(1)单击第一个字段的Column列并向下拖动鼠标直到最后一个字段,此时,所有字段都被选择上,并用黄色标识出来;(2)按住Shift键的同时分别单击Red、Green、Blue三个字段,Red、Green、Blue三个字段将分别从选择集中被清除(图5-5)。
图5-5 清除Red、Green、Blue三个字段
(3)单击Apply按钮,分类属性表中显示的字段发生变化。
(4)单击Close按钮,关闭View Signature Columns对话框。
此时,从View Signature Columns对话框可以看到,Red、Green、Blue三个字段将不再显示(图5-6)。
图5-6 Red、Green、Blue三个字段被清除
4、获取分类模板信息
可以分别应用AOI绘图工具、AOI扩展工具和查询光标等3种方法,在原始图像或特征空间图像获取分类模板信息。下面将介绍应用AOI绘图工具获取分类模板信息。
在View#1窗口的菜单条中,执行Raster/Tools命令,打开Raster工具面板(图5-7)。或单击Raster图标,打开Raster工具面板(图5-7)。
图5-7 Raster工具面板
下面的操作将在Raster工具面板、图像窗口、Signature Editor对话框三者之间交替进行。
(1)在Raster工具面板单击图标,进入多边形AOI绘制状态。
(2)在图像窗口中选择绿色区域(农田),绘制一个多边形AOI(图5-8)。
图5-8 绘制多边形AOI
(3)在Signature Editor窗口,单击Create New Signature图标,将多边形AOI区域加载到Signature Editor分类模板属性表中(图5-9)。
图5-9 加载多边形AOI
(4)在图像窗口中选择另一个绿色区域,再绘制一个多边形AOI。
(5)同样在Signature Editor窗口,单击Create New Signature图标,将多边形AOI区域加载到Signature Editor分类模板属性表中。
(6)重复上述两步操作过程,选择图像中你认为属性相同的多个绿色区域绘制若干个多边形AOI,并将其作为模板依次加入到Signature Editor分类模板属性表中。
(7)按下shift键,同时在Signature Editor分类模板属性表中依次单击Class字段下面的分类编号,将你上面加入的多个绿色区域AOI模板全部选定(图5-10)。
图5-10 选中所有AOI模板
(8)在Signature Editor工具条,单击Merge Signature图标,将多个绿色区域AOI模板合并,生成一个综合的新模板,其中包含了合并前的所有模板象元属性(图5-11)。
图5-11 生成新模板Class5
(9)在Signature Editor菜单条,单击Edit/Delete,删除合并前的多个模板(图5-12)。
图5-12 删除合并前的模板
(10)在Signature Editor属性表,改变合并生成的分类模板的属性:包括名称与颜色分类名称(Signature Name):Agriculture/颜色(Color):绿色。
(11)重复上述所有操作过程,根据实地调查结果和已有研究成果,在图像窗口选择多个黑色区域AOI(水体),依次加载到Signature Editor分类属性表,并执行合并生成综合的水体分类模板,然后确定分类模板名称和颜色。
(12)同样重复上述所有操作过程,绘制多个蓝色区域AOI(建筑)、多个红色区域AOI(林地)等,加载、合并、命名,建立新的模板(图5-13)。
图5-13 建立好模板
(13)如果将所有的类型都建立了分类模板,就可以保存分类模板,单击File/Save,打开Save Signature File as对话框,设置好保存路径与文件名(super.sig),单击OK保存(图5-14)。
图5-14 保存分类模板
第二步:评价分类模板(略)
第三步:执行监督分类
监督分类实质上就是依据所建立好的分类模板、在一定的分类决策条件下,对图像象元进行聚类判断的过程。下面是执行监督分类的操作过程:
在ERDAS图标面板菜单条,单击Main/Image Classification命令,打开Classification对话框(图5-15)。或在ERDAS图标面板工具条,单击Classifier图标/Classification/Supervised Classification命令,打开Supervised Classification对话框(图5-15)。
图5-15 Supervised Classification对话框
在Supervised Classification对话框中,需要选好图5-16所示的参数:
图5-16 设置参数
单击OK按钮,执行监督分类,弹出执行进度状态条,当Percent Down为100%时表示运行完成,单击OK完成。
查看分类结果图像,打开两个窗口,分别显示分类前的图像germtm.img和分类后的图像germtm_super.img(图5-17)。
图5-17 分类结果图
第四步:评价分类结果(略)
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