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文档简介
1、精选优质文档-倾情为你奉上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 : 指导教师 :段艳 日 期 :2012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。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,
2、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。(2)如何减少错分漏分现象,使分类后的图像更加精确?3. 实验步骤(1) 在ERDAS工具条中点击Classifier Classification 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;
3、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:得到下图:打开分类图像属性并调整字段显示顺序在视窗工具条中,点击图标打开Raster工具面板,点击Raster工具面板的图标,得到Raster Attribute Editor对话框,如下图:可在Raster
4、 Attribute Editor对话框中点击Edit/Columns Properties,通过Up、Down调节Columns中字段的顺序,最好将Histogram、Color、Opacity、Class-Names四个调到最前列。点击OK即可。在Raster Attribute Editor对话框中点击一个类别的ROW字段,从而选择该类别,在该类别color一栏中右击,选择一种颜色,重复以上步骤直至所有的类别赋予颜色。如下图所示:图像如下图所示:(3)在Viewer对话框中点击Utility/Blend,调节游标,如下图所示: 也可在对话框中点击Utility/Swipe调节游标,如下图所示: 通过调节游标,来确定图中不同颜色所对应的地物,并在Class一
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