envi遙感圖像處理之分類

/ＥＮVI遙感圖像處理之計(jì)算機(jī)分類非監(jiān)督分類１、K—均值分類算法步驟：1)打開待分類的遙感影像數(shù)據(jù)2）依次打開：ENＶI主菜單欄—＞Classiｆicaｔion-〉Uｎsｕperｖised-＞K-Ｍeanｓ即進(jìn)入K均值分類數(shù)據(jù)文件選擇對話框3）選擇待分類的數(shù)據(jù)文件４)選好數(shù)據(jù)以后，點(diǎn)擊OK鍵，進(jìn)入Ｋ—Mｅaｎs參數(shù)設(shè)置對話框，進(jìn)行有關(guān)參數(shù)的設(shè)置,包括分類的類數(shù)、分類終止的條件、類均值左右允許誤差、最大距離誤差以及文件的輸出等參數(shù)的設(shè)置5）建立光譜類和地物類之間的聯(lián)系:在新窗口中顯示分類結(jié)果圖：然后，打開顯示窗口菜單欄Toolｓ菜單—＞CｏｌｏrMaｐｐｉnｇ—>CｌassCｏlｏｒMaｐｐiｎｇ…進(jìn)入分類結(jié)果的屬性設(shè)置對話框，在這里，可以進(jìn)行類別的名稱,顯示的顏色等，建立了光譜類和地物類之間的聯(lián)系.設(shè)置完成以后,點(diǎn)擊菜單欄Oｐtiｏnｓ—〉SavｅChanges即完成光譜類與地物類聯(lián)系的確立6)類的合并問題：如果分出的類中，有一些需要進(jìn)行合并，可按以下步驟進(jìn)行:選擇ENVI主菜單Clａsｓfａctｉon-〉PoｓtCｌassfictｉon—〉CombineClasses，進(jìn)入待合并分類結(jié)果數(shù)據(jù)的選擇對話框點(diǎn)擊ＯK鍵，進(jìn)入合并參數(shù)設(shè)置對話框，在左邊選擇要合并的類，在右邊選擇合并后的類，點(diǎn)擊AddＣombｉnatioｎ鍵即完成一組合并的設(shè)置，如此反復(fù),對其他需合并的類進(jìn)行此項(xiàng)操作，點(diǎn)擊OＫ，出現(xiàn)輸出文件對話框，選擇輸出方式，即完成了類的合并的操作。至此，K—均值分類的方法結(jié)束.２、ISODATA算法基本操作與Ｋ—均值分類相似。進(jìn)行分類數(shù)據(jù)文件的選擇（依次打開:ENVI主菜單欄—〉Cｌassｉｆication—〉Unsupervisｅd—>IsoDatａ即進(jìn)入IＳODATA算法分類數(shù)據(jù)文件選擇對話框，選擇待分類的數(shù)據(jù)文件）進(jìn)行分類的相關(guān)參數(shù)的設(shè)置(點(diǎn)擊ＯK鍵以后,進(jìn)入?yún)?shù)設(shè)置對話框，可以進(jìn)行分類的最大最小類數(shù)、迭代次數(shù)等參數(shù)的設(shè)置）如此，光譜類的劃分到此結(jié)束.參看K—均值分類的第5—6步，進(jìn)行光譜類與地物類聯(lián)系的建立以及類的合并等操作至此，使用ISODATA算法進(jìn)行分類完成.監(jiān)督分類本實(shí)驗(yàn)說明以最大似然法為例,進(jìn)行監(jiān)督分類的講解說明。步驟：1)打開待分類的遙感影像數(shù)據(jù)文件2）進(jìn)行訓(xùn)練樣本的選取：在窗口中打開一張影像，選擇主窗口菜單欄Toｏls鍵—〉ReｇionOｆＩntｅｒｅst—＞ＲOIToｏls…（或是在主窗口上單擊右鍵，在彈出的快捷菜單欄中選擇ROＩTｏols…)進(jìn)入訓(xùn)練樣本選取對話框。3）進(jìn)行訓(xùn)練樣本的選取,ＮewRｅgｉｏn可以建立新的樣本區(qū),在ＲOINamｅ欄中雙擊，鍵入類的地物名，在Color欄中雙擊，可以輸入類的顏色，RＯＩ_Ｔype菜單下可以進(jìn)行樣本類型的設(shè)置，在主窗口按鼠標(biāo)左鍵即可進(jìn)行樣本區(qū)選擇，以雙擊右鍵結(jié)束樣本區(qū)的選取.選取完畢以后，選擇Fiｌe菜單-〉ＳaveROIs,對數(shù)據(jù)進(jìn)行保存。4）進(jìn)行最大似然法的分類：在ＥNVI主菜單欄中Ｃlａsｓficatｉoｎ—〉Superviｓｅｄ-＞MaximumＬikeliｈoｏd，進(jìn)入分類文件的選取對話框，選擇相應(yīng)的待分類文件。然后進(jìn)入訓(xùn)練樣本選取對話框,進(jìn)行訓(xùn)練樣本的選取及分類結(jié)果的存儲等方面的設(shè)置。5)單擊OＫ鍵,即開始進(jìn)行分類.６)參看Ｋ-均值分類的第５—6步,進(jìn)行類的相關(guān)設(shè)置及類的合并等操作至此,使用最大似然法進(jìn)行分類完成。監(jiān)督分類的方法還有：１）平行六面體法2）最小距離法3）最大似然法4）波譜角法5）馬氏距離法6)二值編碼法7)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等分類的方法,基本的操作都是進(jìn)行樣本的訓(xùn)練和分類的相關(guān)設(shè)置，在這里就不再贅述了。兩類分類方法的比較這里使用K—均值分類法和最大似然法進(jìn)行了分類比較從總體上看，兩種分類的方法存在較大的差異，這是由于兩種分類在相關(guān)參數(shù)的選取時(shí)都存在較大的主觀性,在K—均值分類的算法中