华北水利水电大学资环学院遥感数字图像处理
专业：地理信息科学
班级：2013012班
学号：201301218
姓名：杨力华
指导老师：黄会平老师
实验五丹江库水库湿地解译
一实验目的
1 熟练掌握Erdas的基本操作，包括图像裁剪、图像拼接、彩色合成、假彩色
合成、创建AOI区域、创建训练区等。
2理解监督分类和非监督分类的原理，能够运用Erdas软件操作进行监督分类
和非监督分类。
3 完成丹江口水库湿地的分类和分类后评价。
4生成丹江口湿地专题地图。
二实验内容
1 丹江口水库湿地图边界配准以及矢量化；
2丹江口水库湿地在遥感图像上的裁剪；
3.对遥感图像进行监督分类并对分类结果作出评价，并生成专题地图；
4.对遥感图像进行非监督分类并对分类结果作出评价，并生成专题地图。
三实验原理
监督分类又称训练场地法，是一种以统计识别函数为理论基础，依据典型
样本训练方法进行分类的技术，即：根据已知训练区提供的样本，通过选择特
征参数，建立判别函数对各待分类像元进行的分类。在监督分类过程中，首先
选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该
模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对模板进行评价后再对其进
行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。
监督分类一般要经过以下几个步骤：定义分类模板（Define Signatures）、评价分类模板（Evaluate Signatures）、进行监督分类（Perform Supervised Classification）、评价分类结果（Evaluate Classification）。
非监督分类运用 ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique ）算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换和统计分析等。
四实验数据
1丹江口湿地行政区划图；
2 Landset5 2006年各波段遥感图像；
五实验步骤
1对丹江湿地图进行配准
(1)打开ArcMap，选择菜单customize下的Toolbars中的Georeferncing工具条。
(2)把需要进行纠正的影像增加到ArcMap中，会发现Georeferncing工具条中的工具被激活。
(3)在配准中我们需要知道一些特殊点的坐标，即控制点。可以是经纬线网格的交点、公里网格的交点或者一些典型地物的坐标，我们可以从图中均匀的取几个点。则用以下方法输入点的坐标值。
(4)首先将Georeferncing工具条的Georeferncing菜单下Auto Adjust 不选择。
(5)在Georeferncing工具条上，点击Add Control Point 按钮。
(6)用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击，然后鼠标右击输入该点实际的坐标位置。
(7)用相同的方法，在影像上增加多个控制点，输入它们的实际坐标。
（8）增加所有控制点后，点击View Link Table查看一下误差范围，如果配准符合要求，则在Georeferencing菜单下，点击Update Display。
(9)更新后，就变成真实的坐标。
(10)选择投影坐标系统。打开该图层在catalog中的属性，找到空间参考，然后定义，选择在Geographic Coordinate Systems目录下，选择UTM-
WGS1984。点击确定。
(11)在Georeferencing菜单下，点击Rectify，将校准后的影像另存。得到配准后图像。
2矢量化丹江口湿地
(1)选择一个位置，右键单击建立一个面图层，【new】-【shapefile】，然后将坐标系设置为：【地理坐标系】-【WGS 1984】即可。然后进行数字化，调出editor工具条，进行编辑。
(2)数字化完成效果如下
矢量化结果图
3丹江口湿地波段合成：
(1)在工具栏中选择Interpreter工具按钮打开Layer Stack工具，
(2)点击InputFiles框右侧的浏览按钮，选择需要合成的波段，点击Add按钮，将所要合成的三个波段图像加入其中。在Output Options中选择Union选项点击OutputFiles框右侧的浏览按钮，为输出影像选择文件夹，并且命名。
(3) 点击OK，将保存好的图像加入到ERDAS中如下图所示。
波段合成的丹江口水库
(4)假彩色合成（Band Combination）: 将波段合成后的遥感图像进行假彩色变换，其中4、3、2波段分别对应红绿蓝颜色。
(5)假彩色合成后的图像：
假彩色合成的丹江口水库
(6) 由于矢量化后的丹江口湿地不能跟合成后的影像重合，所以必须要进行
ReProject操作。
4创建感兴趣区域，进行丹江口湿地裁剪。
创建AOI
(1)点击File—open—Vector Layer,在弹出的对话框中选择选择刚才勾绘边界，
点击OK将其加载到当前窗口中，单击AOI—新建AOI
(2)在窗口中，点击边界多边形，使其处于选中状态（即变为黄色，ERDAS中默
认的未选中状态为淡蓝色），然后在AOI菜单中选则Copy Selection to AOI，此时，被选中多边形的边界变为虚线。
(3)在窗口中，点击刚才转为AOI的多边形，其周围出现一个矩形框，将整个边
界包围起来（即边界的外界矩形），在File菜单中选择Save—>AOI
Layer as，在对话框中设置AOI文件的名称及保存路径，点击将AOI文件
保存在磁盘上已被后面使用
裁剪
(3)裁剪:关闭当前View窗口，在 ERDAS主菜单上选择DataPrep—>Sunset
Image, 在弹出的对话框中设定要裁剪的影像位置，裁剪后影像的输出位置，是否在输出统计中忽略零值。
注意：此处需要.img格式的遥感影像波段（如果没有.img文件，需要重新打开Viewer进行遥感影像输入和输出，输出格式转为.img格式）
(4) 点击AOI…按钮，在弹出的对话框中选择AOI File，并指定刚才保存的
AOI文件的路径，点击确定回到Subset对话框。
(5)关闭窗口，打开保存好的裁剪后的图，可以看见丹江口湿地被裁剪出来。
5监督分类
（1）选择训练区
1) 从ERDAS主界面中，打开Viewer视窗，打开分类模板编辑器。在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier（分类器）图标，选择Classification（分类）→Signature Editor（特征编辑器）菜单，打开分类模板编辑器Signature Editor选取样本，并且选择AOI菜单项→选择Tools菜单，打开AOI工具面板。
板中，如此重复，得到下图水体1训练区
水库训练区
3) 合并分类模板。对水体1采集了多个AOI并分别生成了模板，将这些模板合并，以便该分类模板具多区域的综合特性。具体做法是在Signature Editor对话框中，将该类的Signature全部选定，然后点击合并图标，这时一个综合的新模板生成，将原来的多个Signature删除。
4)同理，分别找出河流、湖泊、植被1、植被2、特殊地貌、居民区等训练区。
河流训练区
湖泊训练区
植被1（深色）
植被2(浅色)
山谷训练区
居民区
5)最终监督分类训练区的选择如下图
6)可以更改各个训练区的颜色，让它符合地物颜色，以便后面的图像判读和解译。
7）保存训练区。
（2）分类模板评价：对所选的训练区样本是否典型以及由训练区样本所建立起来的判别函数是否有效等问题进行评价。
1) 选择Erdas—ClassifierSupervised--Classification，在分类设置对
话框参数，
2)打开IMAGINE文本编辑器（Text Editor），显示分类误差矩阵, 从分类误差总体的百分比来说，如果误差矩阵值大于85%，则分类模板的精度可以否则需要重新建立。
(3) 监督分类方法有：平行六面体（Parallelepiped）、最大似然法、马氏距离法Mahalanobis，最小距离法Minimum Distance等方法。要根据参数类型和规则选用不一样的方法。
1）点击Classifier--Supervised Classification（监督分类）菜单项，打开Supervised Classification 对话框，并且设置输入图像为裁剪后的图像，模板为保存的训练区，再设置其他参数。
2）单击OK，进行监督分类，分类后结果如图所示
(4)分类结果评价
1)打开Image Interpreter—GIS Analysis—Clump分析，
2）执行聚类统计:聚类统计是通过对分类专题图像计算每个分类图斑的面积、
记录相邻区域中最大图斑面积的分类值等操作，产生一个Clump类组输出图像，其中每个图斑都包含Clump类组属性。 Clump类组输出图像是一个中间文件，
用于进行下一步处理。参数设置如下图:
3)过滤分析（Sieve）：对经Clump处理后的Clump类组图像进行处理，按照定义的数值大小，删除Clump图像中较小的类组图斑，并给所有小图斑赋予新的属性值0。显然，这引出了一个小图斑归属问题。可以与原分类图对比确定新属性。
影像的分类可分为监督与非监督分类。监督分类器根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。 本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法。 有以下内容组成： ? ? ●非监督分类 ? ? ●监督分类 ? ? ●分类后处理 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： 图1 非监督分类操作流程
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 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。 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 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。
Erdas基础教程: 非监督分类 来源：师大学旅游与环境学院 1．图像分类简介（Introduction to classification） 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，专家分类方法是近年来发展起来的新兴遥感图像分类方法，下面介绍这三种分类方法。 非监督分类运用1SODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique ）算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要求用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。 专家分类首先需要建立知识库，根据分类目标提出假设，井依据所拥有的数据资料定义支持假设的规则、条件和变量，然后应用知识库自动进行分类，ERDAS IMAG1NE图像处理系统率先推出专家分类器模块，包括知识工程师和知识分类器两部分，分别应用于不同的情况。 由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentia1s级产品功能、但在1MAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，而监督分类和专家分类只属于IMAGINE ProfeSsiona1级产品，所以，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和classification菜单中，而监督分类和专家分类命令仅出现在Classification菜单中。 2 非监督分类（Unsupervised Classification） ERDAS IMAGINE使用ISODATA算法（基于最小光谱距离公式）来进行非监督分类。聚类过程始于任意聚类平均值或一个己有分类模板的平均值：聚类每重复一次，聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下次聚类循环。 ISODATA实用程序不断重复，直到最大的循环次数已达到设定阈值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的像元类别已经不再发生变化。 2．1分类过程（classification ProcedUre ） 第一步：调出非监督分类对话框 调出非监督分类对话框的方法有以下两种： 方法一：在ERDAS图标面板工具条中，点击Dataprep图标 → Data Preparation →unsupervised Classification →Unsupervised Classification对话框如下：
1. 选取研究区数据（512×512），通过目视解译建立分类系统及其编码体系 根据实习要求，在遥感影像上确定并提取出了12种地物，分别是居民点、砾石、道路、河流、水稻田、水浇地、水库、裸地、工业区、滩地、林地。同时确定土地的覆盖类型、编码以及色调。 居民点Town 砾石gravel desert 道路Road 水稻田paddy land 水浇地irrigated land 水库reservoir 裸地barren land 工业区industrial area 滩地shoaly land 林地forest 草地grassland 河流stream 2. 按照监督分类的步骤，在影像上找出对应各个土地利用/覆盖类型的参考图斑，利用ROI工具建立训练区，给出各个类别的特征统计表。 加载512*512影像，右击Image窗体，选择ROI Tool，进行ROI采集，在Zoom中选择样本区，根据地物的情况选择point、polyline、polygon方式建立训练区。 3. 计算各个样本之间的可分离性。说明哪些地物类型之间较易区分，哪些类型之间难以区分。 ROI Tool中选Options的统计训练区可分性Compute ROI Separability，选择中卫影像，点击确定，选择所有训练区，统计J—M距离和分散度。 4. 监督分类：利用最大似然法完成分类。 ①具体步骤：Classification |Supervised| Maximum Likelihood，在Set Input File对话框中导入影像。在打开的对话框中选Select All Items，其中Set Probability Threshold设为NO，Output Rule Image设为No，选择保存路径。
成都信息工程学院 遥感图像处理实验报告 实验6：遥感图像监督分类与非监督分类 专业：遥感科学与技术 班级： 092班 姓名：李翔 学号：2009043063 实验名称：遥感图像监督分类与非监督分类 实验教室： 5404教室 指导老师：刘志红 实验日期：2011年4月6日和4月13日
遥感数字图像处理实验报告 一、项目名称 遥感图像监督分类与非监督分类 二、实验目的 学会使用ERDAS IMAGINE软件对遥感图像进行非监督分类、监督分类、分类后处理、决策树分类，加深对图像分类过程和原理的理解，为图像解译打下基础。 三、实验原理 同类地物在相同的条件下应该具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。反之，不同类的地物之间具有这些差异。根据这些差异，将图像中的所有像素按其性质分为若干类别的过程，称为图像的分类。 根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其训练样本，对分类器进行训练和监督，可将遥感图像分类方法划分为监督分类和非监督分类。 分类后处理包括聚类统计、过滤分析、去除分析和分类重编码等操作。 聚类统计是通过计算分类专题图像每个分类图斑面积、记录相邻区域中最大图斑面积的分类操作。 四、数据来源 1．下载网站：https://www.doczj.com/doc/1b14692126.html,/admin/dataLandsatMain.jsp 2．波段数为6个。 3．分辨率为28.50,米。 4．投影为UTM, Zone48。 五、实验过程 一、非监督分类 1.在ERDAS IMAGINE依次点击如下图标，打开对话框， 2. 设定好输出数据，设置聚类选项，确定初始聚类方法和分类数。设置预处理选项，确定循环次数和阈值。如图所示：
论述监督分类与非监督分类却别与联系，及各自优缺点 监督分类：首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数（如像素亮度均值、方差等），建立判别函数，据此对样本像元进行分类，依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。 非监督分类：在没有先验类别作为样本的条件下，根据像元间相似度大小进行计算机自动判别归类，无须人为干预，分类后需确定地面类别。 区别与联系： 根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知识。 非监督分类不需要更多的先验知识，据地物的光谱统计特性进行分类。当两地物类型对应的光谱特征差异很小时，分类效果不如监督分类效果好。 监督分类常常用于对分类区比较了解情况下,要求用户控制. 1)选择可以识别或可以断定其类型的像元建立模板,然后基于该模板使系统自动识别具有相同特征的像元. 2)对分类结果进行评价后再对模板进行修改,多次反复后建立比较正确的模板,在此基础上最终进行分类. 各自优缺点： 监督分类的特点： 主要优点：可充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；可控制训练样本的选择，并可通过反复检验训练样本，以提高分类精度（避免分类中的严重错误）；可避免非监督分类中对光谱集群组的重新归类。 主要缺点：人为主观因素较强；训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间；只能识别训练样本中所定义的类别，对于因训练者不知或因数量太少未被定义的类别，监督分类不能识别，从而影响分结果（对土地覆盖类型复杂的地区需特别注意）。
非监督分类特点： 主要优点：无需对分类区域有广泛地了解，仅需一定的知识来解释分类出的集群组；人为误差的机会减少，需输入的初始参数较少（往往仅需给出所要分出的集群数量、计算迭代次数、分类误差的阈值等）；可以形成范围很小但具有独特光谱特征的集群，所分的类别比监督分类的类别更均质；独特的、覆盖量小的类别均能够被识别。 主要缺点：对其结果需进行大量分析及后处理，才能得到可靠分类结果；分类出的集群与地类间，或对应、或不对应，加上普遍存在的“同物异谱”及“异物同谱”现象，使集群组与类别的匹配难度大；因各类别光谱特征随时间、地形等变化，则不同图像间的光谱集群组无法保持其连续性，难以对比。
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遥感图像的非监督分类实验报告 姓名：李全意 专业班级：地科二班 学号：2018214310 指导教师：段艳 日期：2018年6月3日 1. 实验目的 通过本实验加强对遥感非监督分类处理理论部分的理解，熟练掌握图像非监督分类的处理方法，并将处理前后数据进行比较。 b5E2RGbCAP 2. 实验准备工作 <1）准备遥感数据<本实验使用的是老师提供的遥感数据）； <2）熟悉遥感图像非监督分类的理论部分 3．实验步骤 4. 实验数据分析与结论 <1）通过分类前后图像的比较，发现非监督分类后的图像容易区分不同地物； <2）分类过程中存在较多错分漏分现象，同种类别中有多种地物； <3）非监督分类根据地物的光谱统计特性进行分类，客观真实且方法简单，而且具有一定的精度。 5. 实验收获及需要解决的问题 <1）对非监督分类处理遥感图像方法有了总体上的认识，基本上掌握该方法的具体操作步骤，会用该方法处理一些遥感图图像。 p1EanqFDPw
Unsupervised Classification, 在Unsupervised Classification对话框中，将参数设计设计如下： Number of classes：30,一般将分类数取为最终分类数的2倍以上；Maximum Iterations：18； 点击Color Scheme Options决定输出的分类图像为黑白的；Convergence Threshold：0.95。 点击OK即可。打开完成后图像与原图像对比： 原图：完成后： <2）打开原图像，在视窗中点击File/Open/Raster Layer，选择分类监督后的图像classification1.img，在Raster Options中，取消Clear Display如下：
实验十监督分类 实例与练习：某地区的遥感影像监督分类 背景：现有某地区TM影像，需要进行土地利用类型划分，并对分类结果进行评价。本例中使用监督分类的方法，实现土地利用类型的划分。 目的：通过练习，熟练掌握并理解监督分类的方法、评价方法的原理及实现过程，体会在具体应用中的适应性。 监督分类流程图： 监督分类过程 1 定义分类模板 （1）在viewer窗口中选择打开smtm.img，在raster options选择fit to frame
（2）单击classifer|classification|signature editor，打开分类模板编辑器（signature editor）（3）在viewer窗口中打开raster|tools，打开raster工具面板 （4）选择AOI多边形绘制按钮，进入多边形AOI绘制状态，在图像上选择深蓝色区域，绘制一个多边形AOI，在signature editor窗口，单击按钮，将多边形AOI区域加载到signature editor分类模板属性表中 （5）在图像上继续选择深蓝色区域，再绘制一个多边形AOI，在signature editor窗口，单击按钮，将多边形AOI区域加载到signature editor分类模板属性表中 （6）用同样的方法加载9个深蓝色多边形AOI （7）在分类模板属性表中，依次单击这些AOI的class#字段下的分类编号（按住shift键），并单击，将所选中的模板合并成一个新的模板，则生成一个新的模板 （8）单击其signature name属性进入编辑状态，输入water，单击color属性，选择深蓝色 （9）在signature editor菜单条，单击edit|delete，删除合并前的模板 （10）在图像上继续选择多个砖红色区域AOI（farmland），赭色区域AOI（forest），绿色区域AOI（grass），浅蓝色区域AOI（resident） （11）单击signatureedit|file|save命令，打开保存对话框，确定是保存所有模板(all)，并保存分类模板文件的目录 2评价分类模板 （1）分类预警评价 ①选中water类别 ②在signature editor窗口，选择某类或者某几类模板，单击view|image alarm命令，打开 signature alarm对话框 ③选中indicate overlap复选框，设置同时属于两个及以上的像元叠加预警显示，点击色框 设置为黄色 ④点击edit parallelepiped limit|limit|set，设置计算方法（method）：minimum/maximum， 并选择使用的模板：current（当前模板） ⑤设置完成后，单击ok按钮，返回limits对话框，单击close按钮，返回signature alarm 对话框，单击Ok按钮执行分类预警评价，形成预警掩膜，单击close按钮，关闭signature alarm对话框
监督分类中常用的具体分类方法包括： 最小距离分类法（minimum distance classifier）：最小距离分类法是用特征空间中的距离作为像元分类依据的。最小距离分类包括最小距离判别法和最近邻域分类法。最小距离判别法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量（均值），首先计算待分象元与已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一类。最近邻域分类法是上述方法在多波段遥感图像分类的推广。在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特征量。最近邻域分类法首先计算待分象元到每一类中每一个统计特征量间的距离，这样，该象元到每一类都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该象元到该类别的距离，最后比较该待分象元到所有类别间的距离，将其归属于距离最小的一类。最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。 多级切割分类法（multi-level slice classifier）：是根据设定在各轴上值域分割多维特征空间的分类方法。通过分割得到的多维长方体对应各分类类别。经过反复对定义的这些长方体的值域进行内外判断而完成各象元的分类。这种方法要求通过选取训练区详细了解分类类别（总体）的特征，并以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成特征子空间。多级切割分类法要求训练区样本选择必须覆盖所有
的类型，在分类过程中，需要利用待分类像元光谱特征值与各个类别特征子空间在每一维上的值域进行内外判断，检查其落入哪个类别特征子空间中，直到完成各像元的分类。 多级分割法分类便于直观理解如何分割特征空间，以及待分类像元如何与分类类别相对应。由于分类中不需要复杂的计算，与其它监督分类方法比较，具有速度快的特点。但多级分割法要求分割面总是与各特征轴正交，如果各类别在特征空间中呈现倾斜分布，就会产生分类误差。因此运用多级分割法分类前，需要先进行主成分分析，或采用其它方法对各轴进行相互独立的正交变换，然后进行多级分割。 最大似然分类法(maximum likelihood classifier)：最大似然分类法是经常使用的监督分类方法之一，它是通过求出每个像元对于各类别归属概率（似然度）（likelihood），把该像元分到归属概率（似然度）最大的类别中去的方法。最大似然法假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区可求出均值、方差以及协方差等特征参数，从而可求出总体的先验概率密度函数。当总体分布不符合正态分布时，其分类可靠性将下降，这种情况下不宜采用最大似然分类法。 最大似然分类法在多类别分类时，常采用统计学方法建立起一个判别函数集，然后根据这个判别函数集计算各待分象元的归
实验三：遥感图像计算机分类---监督分类 一、实验目的与要求 掌握监督分类的方法与过程，加深对监督分类的基本原理以及过程的理解。 二、实验内容 ERDAS遥感图像监督分类：定义分类模板、进行监督分类、评价分类结果。 三、实验原理 监督分类则需要在分类前人们对遥感图像上某些抽样区中影像地物的类别属性已有了先验知识，即先建立训练区从图像中选取各类地物样本训练分类器。常用的分类方法有最小距离分类、多级切割法和最大似然法分类等。最大似然法通过求出每个像元对于各类别归属概率，把该像元分到归属概率最大的类别中去的方法。其前提是假定训练区地物的光谱特征近似服从正态分布。 训练区的选取要求：训练区所包含的样本的种类要与待分区域的类别一致，训练样本要有代表性。 四、实验步骤 1、定义分类模板 第一步：显示要进行分类的图像 第二步：打开摸板编辑器并调整显示字段 ERDAS 图标面板工具条，点击Classifier图标→Classification菜单→Signature Editor菜单项，打开Signature Editor对话框
分类模板编辑器 第三步：获取分类模板信息 (1)删除对分类意义不大的字段 Signature Editor对话框菜单条,单击View|Columns命令，打开View signature columns对话框，点击最上一个字段的Co1unmn字段下拖拉直到最后一个段,此时，所有字段都被选择上，并用黄色（缺省色）标识出来。按住shift 键的同时分别点击Red、Green、B1ue 三个字段,Red、Green、Blue三个字段将分别从选择集中被清除。点击Apply按钮，点击Close按钮。从View Signature Co1umns 对话框可以看到Red、Green、Blue 三个字段将不再显示。 (2)获取分类模板信息 应用AOI绘图工具在原始图像中获取分类模板信息。 在待分类图像视窗上选择Raster菜单项→选择Tools菜单，打开Raster工具面板 →点击Raster 工具面板的图标 →在视窗中选择一类地物，绘制一个多边形AOI。 →在Signature Editor窗口，单击Create New Signature图标，将多边形AOI 区域加载到Signature Editor分类模板属性表中。
实验四遥感图像的非监督分类与监督分类 一、实验目的 1．非监督分类是对数据集中的像元依据统计数字，光谱类似度和光谱距离进行分类，在没有用户定义的条件下练习使用，在ENVI环境下的非监督分类技术有两种：迭代自组织 数据分析技术（ISodata）和K均值算法（K-Means）； 2．分类过程中应注意：1）怎样确定一个最优的波段组合，从而达到最佳的分类精度，基于OIF和相关系数，协方差矩阵以及经验的使用来完成对最适合的组合的选取，分类 效果的关键即在于此；2）K-Means的基本原理；3）Isodata的基本原理；4）分类结束 后，被分类后的图像是一个新的图像，被分类类码秘填充，从而可以获得数据提取信息， 统计不同类码数量，转化为实际面积，在得到后的图像上，可对不同目标的形态指标进 行分析。 3．对训练区中的像元进行分类； 4．用训练数据集估计查看监督分类后的统计参数； 5．用不同方法进行监督分类，如最小距离法、马氏距离法和最大似然法。 二、实验设备与材料 1、软件 ENVI 4.7软件 2、所需材料 TM数据 三、实验步骤 1.选择最优的波段组合 ENVI主工具栏中File →Open image file →选择hbtmref.img打开→在Basic Tools中选择Statistics →Compute statistics选定原图，在Spectral subset中可选项全部选定→OK →OK →全选→保存→OK，则各类统计数字均可查； OIF计算，选择分类波段： 1，2；2，3；1，3波段标准差分别为2.665727；3.473308；4.574609，和为10.713644。Correlation Matrix 中1和2波段的相关系数0.964308，加上2和3波段的相关系数0.980166，再加上1和3波段的相关系数0.945880，最终等于2.890354。用标准差相加的结果10.713644比上相关系数之和2.890354等于3.70668922。可以选择其他不同波段的数据进行同上运算，比值结果最大的为最优波段，此次选择结果为3,4,6波段。 2.K-Means法进行非监督分类 1）Classification →Unsupervised →K-Means，点击hbtmref.img →点击Spectral subset →选3,4,6三个波段→OK，回到上级菜单→OK，在Number of classes 中输15即分为15类，Change Iterations中输6，即最大迭化量为6次， Maximum Stdev From Mean中为空，选择保存位置→OK；在原界面中选定 保存结果后New display →Load Band，双击查看Cursor Location/V alue，发 现Data已由原来的坐标形式转换为类码；在K-Means窗口工具栏中点击 Tools →Spatial Pixel Editor →可将类码转换成相应的地物类型，要求进行 大量的野外调查，确定同一类码所代表的地物是什么
图像分类 一、实验目的 1、理解遥感图像分类的基本原理和方法。 2、掌握在ERDAS IMAGINE 软件中进行非监督分类、监督分类的操作流程以及两种分类方法的区别。 3、 了解分类后处理及精度评价原理及过程。 二、 实验设备 1、ERDAS IMAGINE 遥感影像处理软件。 三、 实验过程及要求 1、 非监督分类 ERDAS IMAGINE 使用ISODATA 算法（基于最小光谱距离公式）来进行非监督分类。聚类过程始于任意聚类平均值或一个已有分类模板的平均值：聚类每重复一次，聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下次聚类循环。 ISODATA 实用程序不断重复，直到最大的循环次数已达到设定阈值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的像元类别已经不再发生变化。 1.1 分类流程图 1.2 分类过程 1）调出非监督分类对话框 在菜单栏中单击Raster → Unsupervised Classification →选择Unsupervised Classification 项，打开Unsupervised Classification 对话框。 影像分析 结果验证 分类后处理 类别定义/类别合并 影像分类 分类器选择 ISODATA K MENA 其它
2）进行非监督分类 在 Unsupervised Classification 对话框中 →Input Raster File (确定输入文件)：待分类的图像（此处为经过主成分分析后的图像）。 →Output Cluster Layer (确定输出文件)。 →勾选Output signature Set （选择生成分类模板文件）→ (确定分类模板文件) 。 →Cluster Options:选择 Initiate from Statistics. →分类方法:选择isodata. →Number of Classes（确定初始分类数）:7 →对于 Initializing Options 和 Color Scheme Options 两项均取缺省值。 →Maximum Iterations（定义最大循环次数）:24(一般在应用中将循环次数都取值 6 以上) →Convergence Threshold （设置循环收敛阈值）:0.950(取系统默认值) →单击OK 按钮（关闭Unsupervised Classification 对话框，执行非监督分类）下图为分类 后的图：
华北水利水电大学资环学院遥感数字图像处理 专业：地理信息科学 班级：2013012班 学号：201301218 姓名：杨力华 指导老师：黄会平老师
实验五丹江库水库湿地解译 一实验目的 1 熟练掌握Erdas的基本操作，包括图像裁剪、图像拼接、彩色合成、假彩色 合成、创建AOI区域、创建训练区等。 2理解监督分类和非监督分类的原理，能够运用Erdas软件操作进行监督分类 和非监督分类。 3 完成丹江口水库湿地的分类和分类后评价。 4生成丹江口湿地专题地图。 二实验内容 1 丹江口水库湿地图边界配准以及矢量化； 2丹江口水库湿地在遥感图像上的裁剪； 3.对遥感图像进行监督分类并对分类结果作出评价，并生成专题地图； 4.对遥感图像进行非监督分类并对分类结果作出评价，并生成专题地图。 三实验原理 监督分类又称训练场地法，是一种以统计识别函数为理论基础，依据典型 样本训练方法进行分类的技术，即：根据已知训练区提供的样本，通过选择特 征参数，建立判别函数对各待分类像元进行的分类。在监督分类过程中，首先 选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该 模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对模板进行评价后再对其进 行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。 监督分类一般要经过以下几个步骤：定义分类模板（Define Signatures）、评价分类模板（Evaluate Signatures）、进行监督分类（Perform Supervised Classification）、评价分类结果（Evaluate Classification）。 非监督分类运用 ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique ）算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换和统计分析等。
envi遥感图像监督分类 监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。 遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如下图所示： 详细操作步骤 第一步：类别定义/特征判别 根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。
启动ENVI5.1，打开待分类数据：can_tmr.img。以R:TM Band 5，G: TM Band 4，B：TM Band 3波段组合显示。 通过目视可分辨六类地物：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。 第二步：样本选择 （1）在图层管理器Layer Manager中，can_tmr.img图层上右键，选择"New Region Of Interest"，打开Region of Interest (ROI) Tool面板，下面学习利用选择样本。 1）在Region of Interest (ROI) Tool面板上，设置以下参数： ROI Name：林地 ROI Color： 2）默认ROIs绘制类型为多边形，在影像上辨别林地区域并单击鼠标左键开始绘制多边形样本，一个多边形绘制结束后，双击鼠标左键或者点击鼠标右键，选择Complete and Accept Polygon，完成一个多边形样本的选择； 3）同样方法，在图像别的区域绘制其他样本，样本尽量均匀分布在整个图像上； 4）这样就为林地选好了训练样本。 注：1、如果要对某个样本进行编辑，可将鼠标移到样本上点击右键，选择Edit record是修改样本，点击Delete record是删除样本。 2、一个样本ROI里面可以包含n个多边形或者其他形状的记录（record）。 3、如果不小心关闭了Region of Interest (ROI) Tool面板，可在图层管理器Layer Manager上的某一类样本（感兴趣区）双击鼠标。 （2）在图像上右键选择New ROI，或者在Region of Interest (ROI) Tool面板上，选择工具。重复"林地"样本选择的方法，分别为草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他5类选择样本； （3）如下图为选好好的样本。
遥感图像分类的原理 基本原理 监督分类中常用的具体分类方法包括： 最小距离分类法（minimum distance classifier）： 最小距离分类法是用特征空间中的距离作为像元分类依据的。最小距离分类包括最小距离判别法和最近邻域分类法。最小距离判别法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量（均值），首先计算待分象元与已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一类。最近邻域分类法是上述方法在多波段遥感图像分类的推广。在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特征量。最近邻域分类法首先计算待分象元到每一类中每一个统计特征量间的距离，这样，该象元到每一类都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该象元到该类别的距离，最后比较该待分象元到所有类别间的距离，将其归属于距离最小的一类。最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。 多级切割分类法（multi-level slice classifier）： 是根据设定在各轴上值域分割多维特征空间的分类方法。通过分割得到的多维长方体对应各分类类别。经过反复对定义的这些长方体的值域进行内外判断而完成各象元的分类。这种方法要求通过选取训练区详细了解分类类别（总体）的特征，并以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成特征子空间。多级切割分类法要求训练区样本选择必须覆盖所有的类型，在分类过程中，需要利用待分类像元光谱特征值与各个类别特征子空间在每一维上的值域进行内外判断，检查其落入哪个类别特征子空间中，直到完成各像元的分类。 多级分割法分类便于直观理解如何分割特征空间，以及待分类像元如何与分类类别相对应。由于分类中不需要复杂的计算，与其它监督分类方法比较，具有速度快的特点。但多级分割法要求分割面总是与各特征轴正交，如果各类别在特征空间中呈现倾斜分布，就会产生分类误差。因此运用多级分割法分类前，需要先进行主成分分析，或采用其它方法对各轴进行相互独立的正交变换，然后进行多级分割。 最大似然分类法(maximum likelihood classifier)： 最大似然分类法是经常使用的监督分类方法之一，它是通过求出每个像元对于各类别归属概率（似然度）（likelihood），把该像元分到归属概率（似然度）最大的类别中去的方法。最大似然法假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区可求出均值、方差以及协方差等特征参数，从而可求出总体的先验概率密度函数。当总体分布不符合正态分布时，其分类可靠性将下降，这种情况下不宜采用最大似然分类法。
基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类，这类分类方法适合于中低分辨率的数据，根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。 本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成： ?监督分类 ?非监督分类 ?分类后处理 监督分类 监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。 遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如图1所示： 图1监督分类步骤
1、类别定义/特征判别 根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。 本例是以ENVI自带Landsat tm5数据Can_tmr.img为数据源，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。 2、样本选择 为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在ENVI中是通过感兴趣区（ROIs）来确定，也可以将矢量文件转化为ROIs文件来获得，或者利用终端像元收集器（Endmember Collection）获得。 本例中使用ROIs方法，打开分类图像，在Display->Overlay->Region of Interest，默认ROIs为多边形，按照默认设置在影像上定义训练样本。如图2所示，设置好颜色和类别名称（支持中文名称）。 在ROIs面板中，选择Option->Compute ROI Separability,计算样本的可分离性。如图3所示，表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在0~2.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于1.8，需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。 图2训练样本的选择
实验4：遥感影像的监督分类和非监督分类实验学时：4 实验类型：综合 实验要求：必修 一、实验目的 1、对非监督分类：先对分类过程不施加任何先验知识，凭像元的光谱特征，运用迭代自组织分析（ISODA TA）算法，把一组像素按照相似性归为若干类别。 2、对监督分类：在对遥感图像上地物类别属性已经有了先验知识的基础上，即要从图像中选取所区分的各类地物的样本，建立模板再进行自动识别。 二、实验内容 通过对遥感图像的处理和分析，掌握遥感图像处理中目标检测方法。 三、实验要求 通过练习，熟练掌握遥感图像两类分类方法、评价方法的原理及实现过程，体会在具体应用中的适应性。 四、实验条件 遥感影像（qb.img，quickbird 数据，蓝绿红3个波段）、Erdas软件 五、实验步骤 遥感图像理解中主要有两种基于统计方法的分类：监督分类和非监督分类。 我们使用Erdas软件中的进行分类实验，以下我们分别对这两种进行实验。 1）非监督分类 ①点击Unpervised Classification，弹出如下图的对话框：
图5 在对话框中输入要分类的图像和输出的文件名，在Number of Classes 中输入要分类的种类数（至少为目标分类数的两倍，我们要把原图像分为4类，所以该处的参数要大于8）。 点击OK按钮就完成了非监督分类的基本操作。 ②打开分类后的遥感图像，此时还没有对各个类进行颜色设定，如图六 所示：
图6 ③点击Viewer上的工具，弹出Raster Attribute Editor对话框，在该对话框中可以对各个类的显示颜色进行设定，并且修改各个类的类名。 对照原遥感图像，我们将分类后的影像图显示为四种颜色，如图八所示：
实验五遥感图像的非监督分类 一、实验目的 1．非监督分类是对数据集中的像元依据统计数字，光谱类似度和光谱距离进行分类，在没有用户定义的条件下练习使用，在ENVI环境下的非监督分类技术有两种：迭代自组织 数据分析技术（ISodata）和K均值算法（K-Means）； 2．分类过程中应注意：1）怎样确定一个最优的波段组合，从而达到最佳的分类精度，基于OIF和相关系数，协方差矩阵以及经验的使用来完成对最适合的组合的选取，分类 效果的关键即在于此；2）K-Means的基本原理；3）Isodata的基本原理；4）分类结束 后，被分类后的图像是一个新的图像，被分类类码秘填充，从而可以获得数据提取信息， 统计不同类码数量，转化为实际面积，在得到后的图像上，可对不同目标的形态指标进 行分析。 二、实验设备与材料 1、软件 ENVI 4.7软件 2、所需材料 TM数据 三、实验步骤 1.选择最优的波段组合 ENVI主工具栏中File →Open image file →选择hbtmref.img打开→在Basic Tools中选择Statistics →Compute statistics选定原图，在Spectral subset中可选项全部选定→OK →OK →全选→保存→OK，则各类统计数字均可查； OIF计算，选择分类波段： 1，2；2，3；1，3波段标准差分别为2.665727；3.473308；4.574609，和为10.713644。Correlation Matrix 中1和2波段的相关系数0.964308，加上2和3波段的相关系数0.980166，再加上1和3波段的相关系数0.945880，最终等于2.890354。用标准差相加的结果10.713644比上相关系数之和2.890354等于3.70668922。可以选择其他不同波段的数据进行同上运算，比值结果最大的为最优波段，此次选择结果为3,4,6波段。 2.K-Means法进行非监督分类 1）Classification →Unsupervised →K-Means，点击hbtmref.img →点击Spectral subset →选3,4,6三个波段→OK，回到上级菜单→OK，在Number of classes中输15即分为15类，Change Iterations中输6，即最大迭化量为6次，Maximum Stdev From Mean中为空，选择保存位置→OK；在原界面中选定保存结果后New display →Load Band，双击查看Cursor Location/Value，发现Data已由原来的坐标形式转换为类码；在K-Means窗口工具栏中点击Tools →Spatial Pixel Editor →可将类码转换成相应的地物类型，要求进行大量的野外调查，确定同一类码所代表的地物是什么 2）合并类的操作：Classification →Post classification →Combine classes →K-Means →OK； 在Select Input Class中选Class 8，Select Output Class中选Class 10（即把第8类和第10类合并）→点Add combination →OK →Memory →OK；在原界面中选择保存结果→New Display →Load Band；在Load 后的Display中点击Tools →Link →Geographic link，则Display（当前）和Display #2（前一个）变为on，表示2者合并→OK，可查看变化结果。
第二节非监督分类 一、非监督分类的基本内涵 非监督分类指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，根据遥感影像地物的光谱特征的分布规律，对其特征值进行分类的方法。 非监督分类也称聚类分析。一般的聚类算法是先选择若干个模式点作为聚类的中心。每一中心代表一个类别，按照某种相似性度量方法（如最小距离方法）将各模式归于各聚类中心所代表的类别，形成初始分类。然后由聚类准则判断初始分类是否合理，如果不合理就修改分类，如此反复迭代运算，直到合理为止。 二、非监督分类的过程 1.核心问题 初始类别参数的选定，以及迭代次数的调整问题。 2.主要过程 （1）确定最初类别数和类别中心（任意的，随机的）； （2）计算每个像元对应的特征量与各聚类中心的距离，取距离最短的类别做为像元所属类别，计算新的类中心； （3）计算每一像元与新的聚类中心距离，取距离最短的类别做为像元的所属类别，计算新的类别中心； （4）判断迭代是否结束，若不是，继续迭代，若是，迭代停止，分类结束。 三、非监督分类的方法 主要采用聚类分析方法，常用的方法有ISODATA，称为迭代自组织分析技术，和K-Mean算法，称为K－均值算法。K-Mean算法的基本思想是通过迭代，移动各个基准类别的中心，直至得到最好的聚类结果为止。ISODATA是在初始状态给出图像粗糙分类，然后基于一定原则在类别间重新组合其样本，直到分类比较合理为止。 1.K-means算法 具体计算步骤： （1)任意选择 k 个对象作为初始聚类中心； （2)按照到聚类中心距离最小的原则对像元分类； （3)重新计算聚类中心； （4)聚类中心不变，则算法终止，否则返回步骤②。