遥感影像分类参照.pdfVIP

八、图像分类 图像分类就是基于图像像元的数据文件值， 将像元归并成有限的几种类型、 等级或数据 集的过程。 常规图像分类主要有两种方法： 非监督分类与监督分类， 专家分类法是近年来发 展起来的新兴遥感图像分类方法。 实习时主要学习两种常规分类法， 因为专家分类法还需要 学习专家系统这门课程。 ( 其中英文的首字母我没有大写 ) （一）．非监督分类 完全按照象元的光谱特性进行统计分类， 常常用于对分类区没有什么了解的情况。 使用该 方法时， 原始图像的所有波段都参与分类运算， 分类结果往往是各类象元数大体等比例。 由 于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。一般要经过以下几个步骤： 初始分类 → 专题判别 → 分类合并 → 色彩确定 → 分类后处理 → 色彩重定义 → 栅格矢量转换 → 统计分析 1．初始分类获取 （1）启动非监督分类 点击 Classifier → unsupervised classification → 打开对话框 （2 ）进行非监督分类 在 unsupervised classification 对话框中，进行设置： ⊕input raster file: germtm.img （被分类图像） ⊕output cluster layer filename: 如 germtm_1.img ( 产生的分类图像，自己定义 ) ⊕output signature set: germtm_1.sig （生成分类模板文件，自己定义） ⊕number of classes: 10( 初始分类数，即分出多少个类别 ) ⊕maximum iterations ：24 （最大循环次数） ⊕convergence threshold: 0.95 ( 循环收敛阈值 ) ⊕ok ( 开始执行非监督初始分类 ) 2．分类方案调整 （1）叠加显示原图像与分类图像 先打开 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). 然后打开 germtm_1.img, 注意此时不要选择 clear display 。 看见的是灰度图。 （2 ）调整属性字段显示顺序 这一步是为了把我们所需要的字段放到前面来，便于观看，也可以不做这一步。 属性表中的 11 个记录分别对应产生的 10 个类和一个 unclassified 类，每个记录都有 一系列的字段。 点击菜单栏的 raster → attributes, 打开 raster attributes editor 对话框，这 就是 germtm.img 图像的属性表。 在这个属性表对话框中，选择 edit → column properties → column properties 对 话框， columns 表示的是各个字段的名称，和属性表对应，选择其中一个字段名后，通过点 击 up, down, top, bottom 可以调整字段名的位置，还可以在对话框的右面定义各个字段 的属性。 比如：我们把 opacity( 透明度 ), color, class_names 依次排列在前面，便于后面操作。 操作完后，点击 ok ，返回属性表。 （3）定义类别颜色 我们打开的图是灰度图， 各个类别的显示灰度是系统自动赋予的， 为了提高分类图像的 直观表达效果，需要重新定义颜色。 在属性表对话框中，点击一个类别的 row 字段从而选择改类别，再点击该