实验九-遥感图像处理监督分类.doc

实验九 遥感图像处理监督分类 作者： 日期：16 个人收集整理 勿做商业用途实验九 监督分类监督分类是基于分类模板来进行的，1定义分类模板(1)显示需要分类的图像打开germtm。img，注意打开之前要把这副图的raster options layers to colors 设置为：red （4), green (5）， blue (3）。（2)打开分类模板编辑器Classifier signature editor 打开signature editor对话框，就是分类模板编辑器。（3）调整分类属性字段signature editor对话框中的分类属性表中有很多字段，为了突出作用比较大的字段,需要进行必要的调整。因此，在signature editor对话框的菜单条:view columns 打开view signature columns对话框选中所有字段（左键点住第一个字段往下拖,所有字段呈黄色），然后按住键盘上shift键的同时，分别点击red， green, blue ，呈白色，点击apply,这时属性表中就没有这三个字段的列了.Close。 （4)获取分类模板信息 就是应用AOI绘图工具在原始图像上获取. 在显示原图像的视窗中点击工具栏图标,打开工具面板。下面的操作将要在工具面板,图像视窗和signature editor对话框中交替进行。 a。工具面板中点击第二行第一个图标，进入多边形AOI绘制状态。b。在图像视窗中选择黑色区域，绘制一个多边形AOIc.在signature editor对话框中，点击第三个图标（加号带箭头），即创建新的分类模板，这时就把选择的这个AOI多边形加载到了signature editor对话框的属性表中。d。 在图像视窗中选择另一个黑色区域，再绘制一个多边形AOIe. 同样在signature editor对话框中,点击第三个图标（加号带箭头)，这时又把选择的这个AOI多边形加载到了signature editor对话框的属性表中.f.重复上面c和d步，把你认为颜色相近的多个黑色区域绘制若干个多边形AOI,加载到属性表中。g。加载完以后，全部选中所有上面加载的多个黑色区域（左键点住第一个字段往下拖，所有字段呈黄色）,在signature editor工具条中点击第五个工具图标，将这多个黑色区域AOI模板合并生成一个综合的新模板,然后选择edit delete ，删除合并以前的那些模板。 h。在signature editor属性表中，改变综合新模板的signature name 为“水体”，color为蓝色。i。重复上述所有操作过程，在图像视窗中选择绘制多个绿色区域AOI（农田），依次加载到signature editor属性表中,并执行合并生成综合的农田分类模板，然后确定名称和颜色。j.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）。.。，加载，合并，命名，建立新模板.k.如果将所有的类型都建立了分类模板的话，才可以进入下一步。（5）保存分类模板保存：将模板保存,指定路径及名称，分类模板的扩展名是。sig.将图层保存:路径指定，名称为germtm。aoi2。执行监督分类 实际上就是依据所建立的分类模板，在一定的分类决策规则条件下，对图像的象元进行聚类判断的过程.Classifier supervised classification 打开对话框在supervised classification 对话框中,定义参数： input raster file: germtm。img （被分类图像）classified file： (产生的分类图像，自己定义)input signature file:（刚才保存的分类模板文件)选择输出分类距离文件distance file： （用于分类结果进行阈值处理,自己定义)定义分类距离文件（filename)： (自己定义)non_parametric rule： feature space （选择非参数规则）overlay rule： parametric rule （选择叠加规则，已经自动选好）unclassified rule： Parametric rule （选择未分类规则，已经自动选好）parametric rule: Maximum likelihood （选择参数规则)ok (开始执行监督分类)打开监督分类的图层,结果如下：精度评价：在viewer中打开分类前的原始图像germtm。img以便进行精度评价。打开accuracy assessment对话框在此file/open中打开分类后的图像jiandufenl。img，将原始图像与精度评估视窗相连接view/select viewer，将光标在显示有原始图像germtm。img的视窗中点击一下，确定与视窗中germtm.img对应，ok并返回如下图示。在精度评价中设置随机点的色彩，view/change colors菜单项，打开change color面板确定没有真实参考值的点的颜色为白色，有真实参考值的点的颜色为黄色选择OK后，在精度评价窗口中的编辑产生随机评估点。随机点产生后，需要用户给出随机点的实际类别，然后，随机点的实际类别与分类图象的类别将进行比较，操作过程为edit/create/add random points，打开如下对话框及其设置可以看到生成十个比较点将这些点的类别显示出来,view/show all，所有点在视窗中以白色显示出来,edit/show class values使各类别号出现在数据表的class字段中：看随机点的分类是否正确，如果与自己分类的形同，则在Rererence的位置上填写相同的分类，如果不同，则填写正确的分类。填写如下：为了查看分类的精度，在精度评价窗口打开Report/Accuracy Report：打开Accuracy Report，查看如下两个系数，分类精度达到了80%,符合要求，Kappa系数为0。7015，在-1至1之间，符合要求，故监督分类效果较好！ 若对分类结果不满意，可以进一步修改分类模板等，或应用其他功能进行调整。