遙感影像非監(jiān)督分類

1、遙感圖像計算機分類遙感圖像計算機分類非監(jiān)督分類非監(jiān)督分類1.1.初始分類初始分類2.2.專題判別專題判別3.3.分類后處理分類后處理4.4.色彩重定義色彩重定義5.5.柵格矢量轉換柵格矢量轉換Main Classification Unsupervised classification提示：實際工作中將分類設為最終分類數(shù)的2倍以上。初始分類初始分類1) 同時顯示germtm.img和germtm_isodata.img提示:germtm.img顯示方式用RGB（4,5,3）；打開第2幅圖時關閉clear display2) 打開屬性表調整字段顯示順序提示：rasterattributes打開上

2、圖，EditColumn Properties打開下圖專題判別專題判別3）編輯類別顏色和名稱專題判別專題判別4) 對比顯示提示：對比Utilityflicker/ Blend/ Swipe區(qū)別專題判別專題判別分類后處理分類后處理1) 聚類統(tǒng)計提示：mainimage interpretergis analysisclump分類后處理分類后處理1) 聚類統(tǒng)計提示：mainimage interpretergis analysisclump提示：如果計算時間過長，統(tǒng)計鄰域選擇4分類后處理分類后處理1) 聚類統(tǒng)計提示：mainimage interpretergis analysisclump聚類統(tǒng)

3、計后圖像屬性表聚類統(tǒng)計后圖像屬性表分類后處理分類后處理2) 過濾分析提示：mainimage interpretergis analysisSieve確定最小圖斑確定最小圖斑大小大小過濾分析后，所有小圖斑的屬性值變?yōu)檫^濾分析后，所有小圖斑的屬性值變?yōu)? 0分類后處理分類后處理3) 去除分析提示：mainimage interpretergis analysisEliminate確定最小圖斑確定最小圖斑大小大小輸出圖像的數(shù)輸出圖像的數(shù)據(jù)類型據(jù)類型分類后處理分類后處理3) 去除分析提示：mainimage interpretergis analysisEliminate分類后處理分類后處理4) 分

4、類重編碼（主要針對非監(jiān)督分類）提示：mainimage interpretergis analysisRecode分類后處理分類后處理4) 分類重編碼（主要針對非監(jiān)督分類）提示：mainimage interpretergis analysisRecode類別合并需要考慮實際意義類別合并需要考慮實際意義色彩重定義色彩重定義柵格矢量轉換柵格矢量轉換提示：mainvectorraster to vector柵格矢量轉換柵格矢量轉換監(jiān)督分類監(jiān)督分類定義分類模板定義分類模板評價分類模板評價分類模板進行監(jiān)督分類進行監(jiān)督分類評價分類結果評價分類結果訓練樣本：訓練樣本：是許多組代表某種可識別模式的象素組，系

5、統(tǒng)通是許多組代表某種可識別模式的象素組，系統(tǒng)通過對訓練樣本的各種統(tǒng)計值來生成參數(shù)化模板。過對訓練樣本的各種統(tǒng)計值來生成參數(shù)化模板。訓練樣本量訓練樣本量：對對N個波段進行分類，訓練樣本量不少于個波段進行分類，訓練樣本量不少于10n個像個像元，到達元，到達100n個像元更好。個像元更好。樣本像元應具有代表性，避免集中局部。樣本像元應具有代表性，避免集中局部。訓練樣本選擇：訓練樣本選擇：取決于用戶對研究區(qū)及類別的了解程度。1）矢量多邊形：）矢量多邊形：使用矢量圖層；自定義AOI多邊形；2）標志種子象素：）標志種子象素：利用AOI工具，用十字光標標出一個象元作為種子象素（seed pixel）代表訓練

6、樣本，其相鄰象素根據(jù)用戶指定參數(shù)進行比較，直到沒有相鄰象元滿足要求，這些相似元素通過柵矢轉換成為感興趣區(qū)域。1.定義分類模板定義分類模板1）應用）應用AOI繪圖工具獲取分類模板信息繪圖工具獲取分類模板信息利用Raster 工具面板多邊形工具，在原圖像上繪制多邊形，在signature editor對話框中將其加載到signature 分類模板中。提示：同一專題類型的多個AOI形成的模板可以合并。2）應用）應用AOI擴展繪圖工具獲取分類模板信息擴展繪圖工具獲取分類模板信息Region growing properties 進行Neighborhood 屬性設置。利用Region grow AOI

7、選擇種子點。提示：AOI seed propertiesregion growing Properties約束條件：Area確定最多的像元數(shù)； Distance確定包含像元距離種子點像元的最大距離。Spectral euclidean distance,可以接收像元與種子點之間最大波譜歐式距離（兩個像元在各個波段數(shù)值之差平方和的二次根） 2.評價分類模板（Evaluating Signatures）主要評價工具包括：主要評價工具包括：分類預警分類預警可能性矩陣可能性矩陣特征對象特征對象特征空間到圖像掩膜特征空間到圖像掩膜直方圖方法直方圖方法分離性分析分離性分析分類統(tǒng)計分析等分類統(tǒng)計分析等2.評

8、價分類模板（Evaluating Signatures）類別的分離性：類別的分離性：用于計算任意類別間的統(tǒng)計距離，這個距離可以確定兩用于計算任意類別間的統(tǒng)計距離，這個距離可以確定兩個類別間的差異程度，也可以確定在分類中效果最好的個類別間的差異程度，也可以確定在分類中效果最好的數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層。類別間統(tǒng)計距離計算公式：類別間統(tǒng)計距離計算公式：1）歐氏光譜距離；）歐氏光譜距離；2）Jeffries-matusta距離；距離；3)Divergence 分離度；分離度；4）Transformed divergence 轉換轉換分離度分離度3、進行監(jiān)督分類、進行監(jiān)督分類3、進行監(jiān)督分類、進行監(jiān)督分類1)

9、打開原圖像2）啟動精度評估對話框3）打開分類專題圖； Fileopen 4）原圖像與精度評估關聯(lián)；工具條：select viewer圖標5）設置隨機點顏色； Viewchange colors6）產生隨機點; Edit create/add random points7）顯示隨機點類別; view show all ; Edit show class values8）輸入?yún)⒖键c類別; Reference 輸入9）輸出分類評價報告； Report accuracy report啟動精度評估對話框提示：正式分類評價，須產生250個隨機點；顯示隨機點類別分類結果評價分類結果評價K appa系系 數(shù)數(shù) 值值 分分 類類 質質 量量 0.00 很很 差差 0.00-0.20 差差 0.20-0.40 一一 般般 0.40-0.60 好好 0.60-0.80 很很 好好 0.80-1.00 極極 好好 1.1. 背景狀況背景狀況 (范圍，氣候，地形地貌，行政等）2. 2. 基本數(shù)據(jù)格式基本數(shù)據(jù)格式 （傳感器，軌道，分辨率，時間，圖像質量等）3.3.圖像