实验九 遥感图像处理监督分类.docx
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实验九遥感图像处理监督分类
实验九监督分类
监督分类是基于分类模板来进行的,
1.定义分类模板
(1)显示需要分类的图像
打开germtm.img,注意打开之前要把这副图的rasteroptions→layerstocolors设置为:
red(4),green(5),blue(3).
(2)打开分类模板编辑器
Classifier→signatureeditor→打开signatureeditor对话框,就是分类模板编辑器。
(3)调整分类属性字段
signatureeditor对话框中的分类属性表中有很多字段,为了突出作用比较大的字段,需要进行必要的调整。
因此,在signatureeditor对话框的菜单条:
view→columns→打开viewsignaturecolumns对话框
选中所有字段(左键点住第一个字段往下拖,所有字段呈黄色),然后按住键盘上shift键的同时,分别点击red,green,blue,呈白色,点击apply,这时属性表中就没有这三个字段的列了。
Close.
(4)获取分类模板信息
就是使用AOI绘图工具在原始图像上获取。
在显示原图像的视窗中点击工具栏图标,打开工具面板。
下面的操作将要在工具面板,图像视窗和signatureeditor对话框中交替进行。
a.工具面板中点击第二行第一个图标,进入多边形AOI绘制状态。
b.在图像视窗中选择黑色区域,绘制一个多边形AOI
c.在signatureeditor对话框中,点击第三个图标(加号带箭头),即创建新的分类模板,这时就把选择的这个AOI多边形加载到了signatureeditor对话框的属性表中。
d.在图像视窗中选择另一个黑色区域,再绘制一个多边形AOI
e.同样在signatureeditor对话框中,点击第三个图标(加号带箭头),这时又把选择的这个AOI多边形加载到了signatureeditor对话框的属性表中。
f.重复上面c和d步,把你认为颜色相近的多个黑色区域绘制若干个多边形AOI,加载到属性表中。
g.加载完以后,全部选中所有上面加载的多个黑色区域(左键点住第一个字段往下拖,所有字段呈黄色),在signatureeditor工具条中点击第五个工具图标,将这多个黑色区域AOI模板合并生成一个综合的新模板,然后选择edit→delete,删除合并以前的那些模板。
h.在signatureeditor属性表中,改变综合新模板的signaturename为“水体”,color为蓝色。
i.重复上述所有操作过程,在图像视窗中选择绘制多个绿色区域AOI(农田),依次加载到signatureeditor属性表中,并执行合并生成综合的农田分类模板,然后确定名称和颜色。
j.同样重复上述所有操作过程,绘制多个蓝色区域AOI(建筑),多个红色区域AOI(林地)......,加载,合并,命名,建立新模板。
k.如果将所有的类型都建立了分类模板的话,才可以进入下一步。
(5)保存分类模板
保存:
将模板保存,指定路径及名称,分类模板的扩展名是.sig.
将图层保存:
路径指定,名称为germtm.aoi
2.执行监督分类
实际上就是依据所建立的分类模板,在一定的分类决策规则条件下,对图像的象元进行聚类判断的过程。
Classifier→supervisedclassification→打开对话框
在supervisedclassification对话框中,定义参数:
⊕inputrasterfile:
germtm.img(被分类图像)
⊕classifiedfile:
(产生的分类图像,自己定义)
⊕inputsignaturefile:
(刚才保存的分类模板文件)
⊕选择输出分类距离文件distancefile:
(用于分类结果进行阈值处理,自己定义)
⊕定义分类距离文件(filename):
(自己定义)
⊕non_parametricrule:
featurespace(选择非参数规则)
⊕overlayrule:
parametricrule(选择叠加规则,已经自动选好)
⊕unclassifiedrule:
Parametricrule(选择未分类规则,已经自动选好)
⊕parametricrule:
Maximumlikelihood(选择参数规则)
⊕ok(开始执行监督分类)
打开监督分类的图层,结果如下:
精度评价:
在viewer中打开分类前的原始图像germtm.img以便进行精度评价。
打开accuracyassessment对话框
在此file/open中打开分类后的图像jiandufenl.img,将原始图像和精度评估视窗相连接view/selectviewer,将光标在显示有原始图像germtm.img的视窗中点击一下,
确定和视窗中germtm.img对应,ok并返回如下图示。
在精度评价中设置随机点的色彩,view/changecolors菜单项,打开changecolor面板
确定没有真实参考值的点的颜色为白色,有真实参考值的点的颜色为黄色
选择OK后,在精度评价窗口中的编辑产生随机评估点。
随机点产生后,需要用户给出随机点的实际类别,然后,随机点的实际类别和分类图象的类别将进行比较,操作过程为edit/create/addrandompoints,打开如下对话框及其设置
可以看到生成十个比较点
将这些点的类别显示出来,view/showall,所有点在视窗中以白色显示出来,edit/showclassvalues使各类别号出现在数据表的class字段中:
看随机点的分类是否正确,如果和自己分类的形同,则在Rererence的位置上填写相同的分类,如果不同,则填写正确的分类。
填写如下:
为了查看分类的精度,在精度评价窗口打开Report/AccuracyReport:
打开AccuracyReport,查看如下两个系数,分类精度达到了80%,符合要求,Kappa系数为0.7015,在-1至1之间,符合要求,故监督分类效果较好!
若对分类结果不满意,可以进一步修改分类模板等,或使用其他功能进行调整。
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