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遙感圖像的分類實驗報告

時間:2024-07-07 08:08:56

遙感圖像的分類實驗報告

遙感圖像的分類實驗報告

遙感圖像的分類實驗報告

  面向?qū)ο蠓M人類大腦認(rèn)知過程,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(zhuǎn)換為規(guī)則特征,從而提取影像信息。下面是小編為你帶來的遙感圖像的分類實驗報告,希望對你有所幫助。

  一、 實驗名稱

  遙感圖像的監(jiān)督分類與非監(jiān)督分類

  二、 實驗?zāi)康?/strong>

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

  和非監(jiān)督分類的方法,初步掌握圖像分類后的相關(guān)操作;了解整個實驗的過程以及實驗過程中要注意的事項。

  三、 實驗原理

  監(jiān)督分類:又稱訓(xùn)練分類法,用被確認(rèn)類別的樣本像元去識別其他未知類別像

  元的過程。它是在分類之前通過目視判讀和野外調(diào)查,對遙感圖像上某些樣區(qū)中影像地物的類別屬性有了先驗知識,對每一種類別選取一定數(shù)量的訓(xùn)練樣本,計算機(jī)計算每種訓(xùn)練樣區(qū)的統(tǒng)計或其他信息,同時用這些種子類別對判決函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,使其符合于對各種子類別分類的要求, 隨后用訓(xùn)練好的判決函數(shù)去對其他待分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分類。

  非監(jiān)督分類:也稱為聚類分析或點群分類。在多光譜圖像中搜尋、定義其自然

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

  四、 數(shù)據(jù)來源

  本次實驗所用數(shù)據(jù)來自于國際數(shù)據(jù)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(qū),中心緯度:38。90407 中心經(jīng)度:113。11840。

  鑒于實驗內(nèi)容及圖像大小等問題,故從一景TM影像中裁取一個含有較豐富地物

  信息區(qū)域作為待分類影像。

  五、 實驗過程

  1。監(jiān)督分類

  1。1打開并顯示影像文件,選擇合適的波段組合加載影像

  打開并顯示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(qū)分不同地物以及方便訓(xùn)練樣本的選取,選擇5、4、3波段進(jìn)行相關(guān)操作,點擊Load Band 在主窗口加載影像。

  1。2使用感興趣區(qū)(ROI)工具來選擇訓(xùn)練樣區(qū)

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

  2)根據(jù)不同的地物光譜特征,在圖像上畫出包含該類地物的若干多邊形區(qū)域,建立相應(yīng)的感興趣區(qū)域,輸入對應(yīng)的地物名稱,更改感興趣區(qū)對應(yīng)的顯示色彩。

  由于該地區(qū)為山西省北部,地物相對單一,故分為以下幾類:裸地、草地、灌木林、農(nóng)田、水體、人類活動區(qū)、云層,陰影。

  1。3選擇分類方法進(jìn)行分類

  1)主菜單中,選擇Classification>Supervised,在對應(yīng)的選項菜單中選擇分類方法,對影像進(jìn)行分類。以最小距離法(Minimum Distance)為例進(jìn)行說明。選擇Minimum Distance選項,出現(xiàn)Classification Input File對話框,在該對話框中選擇待分類圖像。

  2)在出現(xiàn)的Minimum Distance Parameters對話框中,select Ttems

  選擇訓(xùn)練樣本,

  定義相關(guān)參數(shù),選擇輸出路徑。

  點擊ok完成分類,結(jié)果如圖:

  2。非監(jiān)督分類

  非監(jiān)督分類方法有K—均值分類法及ISOData( 重復(fù)自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)),本次實驗報告以K—均值分類方法為例進(jìn)行說明。

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

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

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