遙感影像分類envi.doc

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1、遙感課程教學實驗之二：遙感影像分類實驗二遙感影像的分類遙感影像的監(jiān)督分類·實驗目的理解計算機圖像分類的基本原理以及監(jiān)督分類的過程，學會利用遙感圖像處理軟ENVI件對遙感圖像進行分類的方法?！嶒瀮热?、遙感圖像分類原理。2、遙感圖像監(jiān)督分類。3、最大似然法分類·實驗條件電腦、ENVI4.5軟件。廈門市TM遙感影像。·實驗步驟1、啟動ENVI軟件，從文件菜單打開多波段影像文件，從可用波段列表中裝載彩色或假色影像，顯示遙感影像。2、從主圖像窗口的工具Tools→RegionofInterest→ROITool

2、s;3、在自動打開的ROITools窗口中，設定ROI_Type為“Polygon”（多邊形），選定樣本采集的窗口類型，用Zoom（縮放窗口）進行采集。。4、在選定的窗口如Zoom用鼠標左鍵畫出樣本區(qū)域，在結束處擊鼠標右鍵二次，樣本區(qū)域被紅色充填，同時ROITools窗口中顯示采集樣本的信息。采集新的樣本點擊“NewRegion”，重新上述步驟進行多個地物樣本采集。。5、從ENVI主菜單中，選Classification>Supervised>MaximumLikelihood；或在端元像元采集對話框En

3、dmemberCollection中選擇Algorithm>MaximumLikelihood進行最大似然法分類。6、在出現(xiàn)ClassificationInputFile對話框中，選擇輸入影像文件，出現(xiàn)MaximumLikelihoodParameters對話框。7、輸入常規(guī)的分類參數(shù)。設定一個基于似然度的閾值（SetPrpbabilityThreshold）：如不使用閾值，點擊“None”按鈕。要對所有的類別使用同一個閾值，點擊“SingleValue”按鈕，在“ProbabilityThreshold

4、”文本框中，輸入一個0到1之間的值。似然度小于該值的像元不被分入該類。要為每一類別設置不同的閾值：l在類別列表中，點擊想要設置不同閾值的類別。l點擊“MultipleValues”來選擇它。l點擊“AssignMultipleValues”按鈕。l在出現(xiàn)的對話框中，點擊一個類別選中它，然后在對話框底部的文本框中輸入閾值。為每個類別重復該步驟。最后給定輸出結果的保存方式：文件或內存，當影像較大時建設保存到文件中，以免因內存不夠而出錯運算錯誤。點擊“OK”計算機開始自動分類運算。8、在可用波段列表中顯示分類圖

5、像?！嶒灴偨Y遙感圖像分類包括監(jiān)督分類（Supervised）與非監(jiān)督分類兩大類，它是遙感影像的計算機解譯的重要內容。Supervised分類根據(jù)訓練樣本類別（trainingclasses）對圖像分類，監(jiān)督分類技術包括：平行六面體、最小距離、馬氏距離、最大似然、波譜角（SAM）以及二進制編碼。Unsupervised分類不需要何訓練樣本，用統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)集中的像元進行聚類，常用非監(jiān)督分類技術包括Isodata和K-Means。實驗介紹最大似然法分類（MaximumLikelihood）遙感影像分類是影像

6、分析的一個重要內容，它是利用計算機通過對影像中不同地物的空間信息和光譜信息進行分析，選擇特征，并將特征空間劃分為互不重疊的子空間，然后將影像中的各個像元劃歸到子空間去。而遙感影像的監(jiān)督分類的主要方法是最大似然判別法，也稱為貝葉斯分類，是基于圖像統(tǒng)計的監(jiān)督分類法，也是典型的和應用最廣的監(jiān)督分類方法。它建立在貝葉斯準則的基礎上，偏重于集群分布的統(tǒng)計特性。監(jiān)督分類原理：是假定訓練樣本數(shù)據(jù)在光譜空間的分布是服從高斯正態(tài)分布規(guī)律的，做出樣本的概率密度等值線，確定分類，然后通過計算標本（像元）屬于各組（類）的概率，將

7、標本歸屬于概率最大的一組。是在已知類別的訓練場地上提取各類別訓練樣本，通過選擇特征變量，確定判別函數(shù)或判別式把影像中的各個像點劃歸到各個給定類的分類。遙感影像的非監(jiān)督分類·實驗目的理解遙感圖像非監(jiān)督分類的原理與過程，學會利用遙感圖像處理軟ENVI件對遙感圖像進行非監(jiān)督分類的方法·實驗內容1、遙感圖像非監(jiān)督分類。2、K-mean與Isodata分類方法·實驗條件電腦、ENVI4.5軟件。廈門市TM遙感影像?！嶒灢襟E----啟動ENVI軟件，從文件菜單打開多波段影像文件，從可用波段列表中裝載彩色或假色影像，

8、顯示遙感影像。·（1）K-Means分類1．打開遙感影像，進行標準文件選擇，根據(jù)需要，選取輸入文件的任意子集和掩模。2．選擇Classification-->Unsupervised-->K-Means。3．在出現(xiàn)的K-MeansParameters對話框中設置參數(shù)。該對話框中的可選項包括：設定所分類別數(shù)（NumberClass）；像元變化閾值(ChangeThreshold)（0~100%）；用于分類的最多迭代次數(shù)(Maxi