马勋丛实验报告Word文档下载推荐.docx
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马勋丛学号:
28121201014
一,实验目的:
1,理解监督分类原理
2,掌握nevi4.8软件操作和方法
二,实验原理:
确定判别函数和判别规则,计算每一类别对应的判别函数中的各个参数,用最大似然法进行分类。
必须知道判别函数中的均值向量和协方差矩阵。
通过使用“训练样区”的数据来获取。
根据先验知识有目的地选择若干个“训练样区”建立每个理类别的分类器,按照分类器对未知区域进行分类。
三,内容:
利用nevi4.8软件对TM影像进行监督分类,对图像中的林地,灌木,草地,沙地,裸地,等地物特征提取出来。
四,实验流程
五,实验步骤:
1,
单击file—OpenImageFile打开图像,加载5、4、3波段。
根据lay选样本,OverLay—RegionOfInteresting森林灌木、草地裸地耕地沙地其他(如水体、阴影之类的
验证样本是否精确,点击Options后出现的下菜单,选倒数第二个ComputeROISeparability
再选can_tmr.img点ok
再点击SelectAllIterm选择全部的可分离性的样本,然后点击“OK”,出来下表:
在这个表里,凡是最后的那个数值大于1.8的就说明符合要求,由此看出第一个是不符合要求的,应该是选的时候有问题(估计主要问题是灌木没有选好),按要求有问题就应该重新选,不过灌木和森林容易混淆,不容易选对,就不再重新选样本了。
只列出修改方法:
在上面的对话框里选择森林,然后点击Goto,浏览每一个样本,将不好的样本删掉,再重新选一遍,然后再重新计算,直到达到要求为止。
上面是定量的评价,还有一个是定性的看单击File,然后点击ExportROIstoVisualizer会出现然后点击“OK”,出现,也是一样全选,点击“OK”出现n-D可视化对话框
单击Start,会出现一动态变化的样本聚类情况,在此只截一张图点击主菜单的Classification—Supervised—MaximumLikelihood(最大似然发),出现
,单击OK,全选样本,给输出分类文件命名并选择存储位置,然后点击OK输出,可用波段列表里会多出一个如图,在其上右键然后单击LoadBandtoNewDisplay在新窗口加载分类图像如下
单击Overlay—Classification叠加分类图选择分类文件点OK,勾选样本前面的On可以叠加相应的分类,如
,选Zoom,在On前面勾选即被归并的类别,点击颜色即要归并入的类别,然后在Zoom里左键画线,单击第一次一次右键闭合选择某一区域,再单击一次右键及可把此区域分错类别才分类并入另一类别里
1.精度印证:
用混合矩阵,选精度印证样本怎么来的:
野外调查,在google上看那个是什么东西)出来对话框选择分类图像,点OK,左边是印证样本,右边是选择样本,匹配分类后点OK,点OK,出来下面的矩阵表
3,分类后处理:
classification,点postclassification再点OK,(Majority的KernelSize值越大合并的越多;
Minority很少用)点OK,结果为
选做过去掉小班点的那个,个再选原来的图像
出图:
1.出矢量图
分类结果叠加到影像上去
这个是543上只叠加耕地的伸一下才会好看一些
六,实验心得:
通过本次实验,我真正的体会到了什么叫精益求精。
在实验操作过程中,一小步,一小步的。
一点一点的修改和查阅资料,兴趣很浓,我觉得时间过得真快。
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