非監(jiān)督分類

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1、非監(jiān)督分類實(shí)驗(yàn)報(bào)告1實(shí)驗(yàn)?zāi)康耐ㄟ^(guò)本實(shí)驗(yàn)加強(qiáng)對(duì)遙感非監(jiān)督分類處理理論部分的理解，熟練掌握?qǐng)D像非監(jiān)督分類的處理方法，并將處理前后數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。2實(shí)驗(yàn)內(nèi)容利用Envy軟件進(jìn)行非監(jiān)督分類，主要是應(yīng)用IsoData和K-Means對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并進(jìn)行比較。3實(shí)驗(yàn)步驟和過(guò)程3.1IsoData分類過(guò)程1.打開envi軟件，添加影像,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行裁切。2.選擇Classification→Unsupervised→isodata,選擇數(shù)據(jù)Stack-b1-6167.img,出現(xiàn)下面的對(duì)話框，選擇合適的分類值，迭代值，3.打開影像。選擇RGB打開，設(shè)置為5,4,3波段4.Overlay→Cl

2、assification,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷具體的地物類型3.將相同地物合并Classification→PostClassification→CombineClassess4.打開合并后的影像，并進(jìn)行顏色處理（Classification→Postclassification→Assignclasscolors)3.分類后處理Classification→Postclassification→Majority/MinorityAnalysis8.實(shí)驗(yàn)結(jié)果3.2K-Means分類過(guò)程1.K-means分類方法與isodata分類方法基本類似，不同的是是在第二步過(guò)程選擇Classifica

3、tion→Unsupervised→k-means，選擇數(shù)據(jù)Stack-b1-6167.img,出現(xiàn)下面的對(duì)話框，選擇合適的分類值，迭代值，2.我們?cè)O(shè)置了10次迭代，而系統(tǒng)只進(jìn)行了6次，說(shuō)明對(duì)我們?cè)O(shè)置的分類數(shù)只進(jìn)行6次迭代就可以了3.此后與isodata步驟一樣，得到合并后的以及顏色處理后的圖像如圖2.進(jìn)行分類后處理3.結(jié)果如圖3.3對(duì)比IsoData和K-Means分類1.在Envy中，比較IsoData和K-Means分類，可以將最終的結(jié)果影像放在一起，如下圖。IsodataK-means將二者連接，對(duì)比紅色矩形框的圖像我們發(fā)現(xiàn)，K-means處理容易將一些細(xì)節(jié)部分弱化掉，使分

4、類效果不如isodata好，因此人們常使用isodata進(jìn)行非監(jiān)督分類。