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遥感实习遥感图像监督分类

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实验五:监督分类与非监督分类

一、实验目的

采用监督分类对多光谱遥感图像进行分类,并对分类后的数据进行处理,处理方法包括:聚合(clump)处理、筛选(sieve)处理、并类(combine)处理,以及精度评估。监督法分类需要用户选择作为分类基础的训练样区。分析下面处理的分类结果,或者采用每个分类法默认的分类参数,生成自己的类,然后对分类结果进行比较。我们将使用各种监督分类法,并对它们进行比较,确定单个具体像素是否有资格作为某类的一部分。

二、实验数据与原理

美国科罗拉多州(Colorado)Canon市的 Landsat TM 影像数据,其中包括can_tmr.img、can_tmr.hdr、can_km.img、can_km.hdr、can_iso.img、can_iso.hdr、classes.roi、can_pcls.img、can_pcls.hdr 、can_bin.img、can_bin.hdr 、can_sam.img、can_sam.hdr 、can_rul.img 、can_rul.hdr、can_sv.img、can_sv.hdr、can_clmp.img、can_clmp.hdr。

ENVI 提供了多种不同的监督分类法,其中包括了平行六面体(Parallelepiped)、最小距离法(Minimum Distance)、马氏距离法(Mahalanobis Distance)、最大似然法(Maximum Likelihood)、波谱角法(Spectral Angle Mapper)、二值编码法(Binary Encoding)以及神经网络法(Neural Net)。

三、实验过程:

1、打开TM图像,File → Open Image File,选择ljs-can_tmr.img文件,在可用波段列表中,选择 RGB Color 单选按钮,然后使用鼠标左键,顺次点击波段 4、波段 3 和波段 2。 点击 Load RGB 按钮,把该影像加载到一个新的显示窗口中。

2、查看光标值:

从主影像窗口菜单中,选择 Tools → Cursor Location/Value。

3、查看波谱曲线图

从主影像窗口菜单栏中,选择 Tools → Profiles → Z Profile (Spectrum),开始提取波谱的剖面曲线。

疑问:二者有何关系?

要运行监督分类法,从 ENVI 主菜单中,选择

Classification>Supervised >[method]。在这里,[method]是下拉菜单中所列的某个监督分类法(Parallelepiped,Minimum Distance,Mahalanobis Distance,Maximum Likelihood,Spectral Angle Mapper,Binary Encoding 或者 Neural Net)。使用下面所描述的两个方法之一,来选择训练样区,它也可以被称为是感兴趣区(ROIs)。

1 使用感兴趣区(ROI)工具来选择训练样区 1、1创建自己的感兴趣区(ROIs):

1)从主影像窗口菜单栏中,选择 Overlay >Region of Interest。接着对应于显示窗口的 ROI Tool对话框就会出现在屏幕上。

2)在主影像窗口中,绘制出一个多边形,该多边形就代表了新创建的感兴趣区。要完成这一步,请按下面的步骤进行。

? 在主影像窗口中,点击鼠标左键,建立感兴趣区多边形的第一个点。 ? 再次点击鼠标左键,按顺序选择更多的边线点,点击鼠标右键来闭合该

多边形。鼠标中键可以被用来删除最新定义的点,或者(如果你已经闭合了该多边形)删除整个多边形。再一次点击鼠标右键,固定多边形的位置。

? 通过选择 ROI Controls 对话框顶部相应的单选按钮,感兴趣区也可以在

缩放窗口和滚动窗口中被定义。

感兴趣区定义完后,它就会在对话框的可用区域(Available Regions)列表中显示出来,同时显示的还包括感兴趣区的名字、颜色以及所包含的像素总数。定义的感兴趣区对所有的 ENVI 分类程序都有效。

3)要定义一个新的感兴趣区,点击 New Region按钮。点击 Edit按钮,在打开的 Edit ROI Parameters对话框中,可以输入感兴趣区的名字,选择感兴趣区的颜色和填充方式。按上面所描述的步骤,定义新的感兴趣区。

4)在ROI Tool中选择File Restore ROIs,输入输出文件名zhumuqian.roi,单击Ok,生成自定义的感兴趣区。

监督法分类:

ENVI 提供了多种不同的监督分类法,其中包括了平行六面体法(Parallelepiped)、最小距离法(Minimum Distance)、马氏距离法(Mahalanobis Distance)、最大似 然法(Maximum Likelihood)、波谱角法(Spectral Angle Mapper)、二值编码法(Binary Encoding)以及神经网络法(Neural Net)。 平行六面体法(Parallelepiped)

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实验五:监督分类与非监督分类一、实验目的采用监督分类对多光谱遥感图像进行分类,并对分类后的数据进行处理,处理方法包括:聚合(clump)处理、筛选(sieve)处理、并类(combine)处理,以及精度评估。监督法分类需要用户选择作为分类基础的训练样区。分析下面处理的分类结果,或者采用每个分类法默认的分类参数,生成自己的类,然后对分类结果进行比较。我们将使用各
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