遙感圖像的分類(lèi)實(shí)驗報告

遙感圖像的分類(lèi)實(shí)驗報告

　　面向對象法模擬人類(lèi)大腦認知過(guò)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，將知識庫轉換為規則特征，從而提取影像信息。下面是小編為你帶來(lái)的遙感圖像的分類(lèi)實(shí)驗報告，希望對你有所幫助。

　　一、 實(shí)驗名稱(chēng)

　　遙感圖像的監督分類(lèi)與非監督分類(lèi)

　　二、 實(shí)驗目的

　　理解遙感圖像監督分類(lèi)及非監督分類(lèi)的原理；掌握用ENVI對影像進(jìn)行監督分類(lèi)

　　和非監督分類(lèi)的方法，初步掌握圖像分類(lèi)后的相關(guān)操作；了解整個(gè)實(shí)驗的過(guò)程以及實(shí)驗過(guò)程中要注意的事項。

　　三、 實(shí)驗原理

　　監督分類(lèi)：又稱(chēng)訓練分類(lèi)法，用被確認類(lèi)別的樣本像元去識別其他未知類(lèi)別像

　　元的過(guò)程。它是在分類(lèi)之前通過(guò)目視判讀和野外調查，對遙感圖像上某些樣區中影像地物的類(lèi)別屬性有了先驗知識，對每一種類(lèi)別選取一定數量的訓練樣本，計算機計算每種訓練樣區的統計或其他信息，同時(shí)用這些種子類(lèi)別對判決函數進(jìn)行訓練，使其符合于對各種子類(lèi)別分類(lèi)的要求， 隨后用訓練好的判決函數去對其他待分數據進(jìn)行分類(lèi)。

　　非監督分類(lèi)：也稱(chēng)為聚類(lèi)分析或點(diǎn)群分類(lèi)。在多光譜圖像中搜尋、定義其自然

　　相似光譜集群的過(guò)程。它不必對影像地物獲取先驗知識，僅依靠影像上不同類(lèi)地物光譜（或紋理） 信息進(jìn)行特征提取，再統計特征的差別來(lái)達到分類(lèi)的目的，最后對已分出的各個(gè)類(lèi)別的實(shí)際屬性進(jìn)行確認。目前比較常見(jiàn)也較為成熟的是ISODATA、K—Mean和鏈狀方法等。

　　四、 數據來(lái)源

　　本次實(shí)驗所用數據來(lái)自于國際數據服務(wù)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，中心緯度：38。90407 中心經(jīng)度：113。11840。

　　鑒于實(shí)驗內容及圖像大小等問(wèn)題，故從一景TM影像中裁取一個(gè)含有較豐富地物

　　信息區域作為待分類(lèi)影像。

　　五、 實(shí)驗過(guò)程

　　1。監督分類(lèi)

　　1。1打開(kāi)并顯示影像文件，選擇合適的波段組合加載影像

　　打開(kāi)并顯示TM影像文件，從 ENVI 主菜單中，選擇File → Open Image File選擇影像，為了更好地區分不同地物以及方便訓練樣本的選取，選擇5、4、3波段進(jìn)行相關(guān)操作，點(diǎn)擊Load Band 在主窗口加載影像。

　　1。2使用感興趣區（ROI）工具來(lái)選擇訓練樣區

　　1）主影像窗口菜單欄中，選擇 Overlay >Region of Interest。出現ROI Tool對話(huà)框，

　　2）根據不同的地物光譜特征，在圖像上畫(huà)出包含該類(lèi)地物的若干多邊形區域，建立相應的感興趣區域，輸入對應的地物名稱(chēng)，更改感興趣區對應的顯示色彩。

　　由于該地區為山西省北部，地物相對單一，故分為以下幾類(lèi)：裸地、草地、灌木林、農田、水體、人類(lèi)活動(dòng)區、云層，陰影。

　　1。3選擇分類(lèi)方法進(jìn)行分類(lèi)

　　1）主菜單中，選擇Classification>Supervised，在對應的選項菜單中選擇分類(lèi)方法，對影像進(jìn)行分類(lèi)。以最小距離法（Minimum Distance）為例進(jìn)行說(shuō)明。選擇Minimum Distance選項，出現Classification Input File對話(huà)框，在該對話(huà)框中選擇待分類(lèi)圖像。

　　2）在出現的Minimum Distance Parameters對話(huà)框中，select Ttems

　　選擇訓練樣本，

　　定義相關(guān)參數，選擇輸出路徑。

　　點(diǎn)擊ok完成分類(lèi)，結果如圖：

　　2。非監督分類(lèi)

　　非監督分類(lèi)方法有K—均值分類(lèi)法及ISOData（ 重復自組織數據分析技術(shù)），本次實(shí)驗報告以K—均值分類(lèi)方法為例進(jìn)行說(shuō)明。

　　1）主菜單中 ， 選擇 Classincation>Unsupervised>K—Means。在Classification Input File對話(huà)框中選擇待分類(lèi)影像文件。

　　2）在K—Means Parameters對話(huà)框中定義相關(guān)參數，其中，可定義參數有：分類(lèi)類(lèi)別數，像元變化閾值，用于分類(lèi)的最多迭代次數以及可選的距離閾值。

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