遙感圖像的分類實驗報告
遙感圖像的分類實驗報告
面向?qū)ο蠓M人類大腦認知過程，將圖像分割為不同均質(zhì)的對象，充分利用對象所包含的信息，將知識庫轉(zhuǎn)換為規(guī)則特征，從而提取影像信息。下面是小編為你帶來的遙感圖像的分類實驗報告，希望對你有所幫助。
一、 實驗名稱
遙感圖像的監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類
二、 實驗目的
理解遙感圖像監(jiān)督分類及非監(jiān)督分類的原理；掌握用ENVI對影像進行監(jiān)督分類
和非監(jiān)督分類的方法，初步掌握圖像分類后的相關操作；了解整個實驗的過程以及實驗過程中要注意的事項。
三、 實驗原理
監(jiān)督分類：又稱訓練分類法，用被確認類別的樣本像元去識別其他未知類別像
元的過程。它是在分類之前通過目視判讀和野外調(diào)查，對遙感圖像上某些樣區(qū)中影像地物的類別屬性有了先驗知識，對每一種類別選取一定數(shù)量的訓練樣本，計算機計算每種訓練樣區(qū)的統(tǒng)計或其他信息，同時用這些種子類別對判決函數(shù)進行訓練，使其符合于對各種子類別分類的要求， 隨后用訓練好的判決函數(shù)去對其他待分數(shù)據(jù)進行分類。
非監(jiān)督分類：也稱為聚類分析或點群分類。在多光譜圖像中搜尋、定義其自然
相似光譜集群的過程。它不必對影像地物獲取先驗知識，僅依靠影像上不同類地物光譜（或紋理） 信息進行特征提取，再統(tǒng)計特征的差別來達到分類的目的，最后對已分出的各個類別的實際屬性進行確認。目前比較常見也較為成熟的是ISODATA、K—Mean和鏈狀方法等。
四、 數(shù)據(jù)來源
本次實驗所用數(shù)據(jù)來自于國際數(shù)據(jù)服務平臺；landsat4—5波段30米分辨率TM
第三波段影像，投影為WGS—84，影像主要為山西省大同市恒山地區(qū)，中心緯度：38。90407 中心經(jīng)度：113。11840。
鑒于實驗內(nèi)容及圖像大小等問題，故從一景TM影像中裁取一個含有較豐富地物
信息區(qū)域作為待分類影像。
五、 實驗過程
1。監(jiān)督分類
1。1打開并顯示影像文件，選擇合適的波段組合加載影像
打開并顯示TM影像文件，從 ENVI 主菜單中，選擇File → Open Image File選擇影像，為了更好地區(qū)分不同地物以及方便訓練樣本的選取，選擇5、4、3波段進行相關操作，點擊Load Band 在主窗口加載影像。
1。2使用感興趣區(qū)（ROI）工具來選擇訓練樣區(qū)
1）主影像窗口菜單欄中，選擇 Overlay >Region of Interest。出現(xiàn)ROI Tool對話框，
2）根據(jù)不同的地物光譜特征，在圖像上畫出包含該類地物的若干多邊形區(qū)域，建立相應的感興趣區(qū)域，輸入對應的地物名稱，更改感興趣區(qū)對應的顯示色彩。
由于該地區(qū)為山西省北部，地物相對單一，故分為以下幾類：裸地、草地、灌木林、農(nóng)田、水體、人類活動區(qū)、云層，陰影。
1。3選擇分類方法進行分類
1）主菜單中，選擇Classification>Supervised，在對應的選項菜單中選擇分類方法，對影像進行分類。以最小距離法（Minimum Distance）為例進行說明。選擇Minimum Distance選項，出現(xiàn)Classification Input File對話框，在該對話框中選擇待分類圖像。
2）在出現(xiàn)的Minimum Distance Parameters對話框中，select Ttems
選擇訓練樣本，
定義相關參數(shù)，選擇輸出路徑。
點擊ok完成分類，結果如圖：
2。非監(jiān)督分類
非監(jiān)督分類方法有K—均值分類法及ISOData（ 重復自組織數(shù)據(jù)分析技術），本次實驗報告以K—均值分類方法為例進行說明。
1）主菜單中 ， 選擇 Classincation>Unsupervised>K—Means。在Classification Input File對話框中選擇待分類影像文件。
2）在K—Means Parameters對話框中定義相關參數(shù)，其中，可定義參數(shù)有：分類類別數(shù)，像元變化閾值，用于分類的最多迭代次數(shù)以及可選的距離閾值。
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