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单击fileOpen Image File打开图像,我的是TM7波段图像,加载5、4、3波段。根据lay选样本,OverLayRegion Of Interesting 森林 灌木、草地 裸地 耕地 沙地 其他(如水体、阴影之类的)选样本在Zoon放大窗口里选,这样可以选的更精确一些。左键下点,右键结束因光谱值有差异,不在同一片地方选样本再在另一片地方选一下样本:正常情况下是通过别的方式选样本,如:野外调查或波峰影像上选样本,本次因条件限制就直接在图上选了。选的差不多了,就选第二种灌木、草地样本,点的New Region按钮,选法一样,直至六类都选完:样本选完后 验证样本对不对,静不精确点的Options后出现的下来菜单,选倒数第二个Compute ROI Separability点击后出现上面的对话框,选择我所要分类的图像,单击“OK”。出现下面的对话框:,点击Select All Iterm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Export ROIs to Visualizer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,然后点击1、2、3、4、5、6,全选后,单击Start,会出现一动态变化的样本聚类情况,在此只截一张图定性的看样本是否选的好,就看那个样本集中的程度,越高代表样本越好。下面就可以分类了:点击主菜单的ClassificationSupervisedMaximum Likelihood(最大似然发),出现,单击OK,出现此对话框设置如下:按着Shift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Load Band to New Display在新窗口加载分类图像如下:对分类图的后后处理(改名字、改颜色、分类后处理):单击OverlayClassification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:改名字:选择每一个分类,然后去掉后面的像素数,修改完毕点OK,然后单击Edit,选择第二个即将选择的类别并到其他类别里面去,出现下面的对话框,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如:错分成林地的草地变回成了草地。其他的分类后处理:1. 精度印证:用混合矩阵,选(出来对话框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()后处理(出去小碎点):点OK,(Majority的Kernel Size值越大合并的越多;Minority很少用)点OK,结果为(未处理前为)把一些小斑点给合并了。2. 处理后这两种都是定性的方式定量的方式(剔除):填3是只小于一公
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