envi遥感图像监督分类与非监督分类

由天下分享时间：2024/12/26 14:50:46 加入收藏我要投稿点赞

Kappa计算公式

错分误差

指被分为用户感兴趣的类，而实际属于另一类的像元，它显示在混淆矩阵里面。本例中，林地有419个真实参考像元，其中正确分类265，12个是其他类别错分为林地（混淆矩阵中林地一行其他类的总和），那么其错分误差为12/419=2.9%。

漏分误差

指本身属于地表真实分类，当没有被分类器分到相应类别中的像元数。如在本例中的耕地类，有真实参考像元465个，其中462个正确分类，其余3个被错分为其余类（混淆矩阵中耕地类中一列里其他类的总和），漏分误差为3/465=0.6%

制图精度

是指分类器将整个影像的像元正确分为A类的像元数（对角线值）与A类真实参考总数（混淆矩阵中A类列的总和）的比率。如本例中林地有419个真实参考像元，其中265个正确分类，因此林地的制图精度是265/419=63.25%。

用户精度

是指正确分到A类的像元总数（对角线值）与分类器将整个影像的像元分为A类的像元总数（混淆矩阵中A类行的总和）比率。如本例中林地有265个正确分类，总共划分为林地的有277，所以林地的用户精度是265/277=95.67%。注：监督分类中的样本选择和分类器的选择比较关键。在样本选择时，为了更加清楚的查看地物类型，可以适当的对图像做一些增强处理，如主成分分析、最小噪声变换、波段组合等操作，便于样本的选择；分类器的选择需要根据数据源和影像的质量来选择，比如支持向量机对高分辨率、四个波段的影像效果比较好。

非监督分类

非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。

目前比较常见也较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。遥感影像的非监督分类一般包括以下6个步骤：

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图16 非监督分类操作流程

目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K-Mean和链状方法。ENVI包括了ISODATA和K-Mean方法。

1、影像分析

大体上判断主要地物的类别数量。一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。

本案例的数据源为ENVI自带的Landsat tm5数据Can_tmr.img，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。确定在非监督分类中的类别数为15。

2、分类器选择

ISODATA（Iterative Self-Orgnizing Data Analysize Technique）重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再分类。

K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。

3、影像分类

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打开ENVI，选择主菜单->Classification->Unsupervised->IsoData或者

K-Means。这里选择IsoData，在选择文件时候，可以设置空间或者光谱裁剪区。这里选择软件自带的Can_tmr.img，按默认设置，之后跳出参数设置，如图2。这里主要设置类别数目（Number of Classes）为5-15、迭代次数（Maximum Iteration）为10。其他选项按照默认设置，输出文件。

图17 ISODATA非监督分类参数设置

图18 ISODATA分类结果

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4、类别定义/类别合并

（1）类别定义

在display中显示原始影像，在display->overlay->classification，选择

ISODATA分类结果，如图19所示，在Interactive Class Tool面板中，可以选择各个分类结果的显示。

图19影像与分类结果的叠加

Interactive Class Tool面板中，选择Option->Edit class colors/names。通过目视或者其他方式识别分类结果，填写相应的类型名称和颜色。

图20 类别定义

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如图21所示为最终的结果。