遥感分类实训报告
2020-03-03 18:53:38 来源：范文大全收藏下载本文
实训七 遥感应用
【实验要求】认识遥感在环境监测及对抗自然灾害方面的应用，认识在水文、水资源方面的应用和在农业、林业方面的应用。
【实验内容】在环境监测及对抗自然灾害方面的应用；在水文、水资源方面的应用；在农业、林业方面的应用
实训五 监督分类与非监督分类
实验目的：1 掌握遥感影像计算机分类的基本原理和过程，学会使用非监督
分类和监督分类方法进行图像分类，加深理解监督分类与非监督分类的区别
2 对分类图像进行聚合(clump),筛选（siege）,并类（combine）等分类后处理操作，进行精度评价。
一 实验设备与数据
设备：微型电子计算机
软件：ENVI4.7遥感图像处理系统
二实验内容与步骤
1 查看Landsat TM 彩色影像
熟悉多光谱影像的波谱属性，将使用彩色合成影像来识别出分类中的所有的训练样区
（1） 打开can-tm文件夹，选择can-tmr.img文件。Ok后出现可用波段列
表
（2） 在可用波段列表中，选择RGB-Color 单选按钮，顺次点击波段
5、
4、
3
（3） 点击Load GRB按钮，把该影像加载到一个新的显示窗口中。 使用显示窗口中的彩色影像来指导分类。
2 非监督法分类
非监督法分类也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其
自然相似光谱集群的过程。
（1） IsoData（迭代自组织数据分析技术）
①从ENVI主菜单选择Claification——Unsupervised——IsoData 或者K-Means,生成ENVI非监督分类后的影响。
② 打开并显示Landsat TM 影像 can-tme.img
③ 主菜单Claification 下，选择Unsupervised﹤IsoData
④ 分类图像点击Memory 按内存存储。
⑤ 在可用波段列表点击查看分类结果tm-uns
⑥ 在另一窗口打开原图像can-tmr.img，在其主图像窗口Overlay中选择Claifcation,出现Interactive Claic Tool 对话框进行分类结果对比，确定各土地利用类型，查看定名后的分类结果图。
⑦ 在主菜单选择Claification___Post Claification___Combine Claes,打开分类文件tm-uns,对同类名称类别进行合并处理
⑧ 打开合并处理后的分类文件，在其主图像窗口Tool中，选择Color Mapping___Claic Color Mapping,在出现的对话框中对分类图像的颜色
进行修改。
3K均值（K---Means）分类法
打开并显示Landsat TM 影像can—tmr.img,在主菜单Claification下，选择Unsupervised﹤K—Means作为非监督分类法，使用默认设置，点击OK。
4 监督分类
监督法分类需要用户选择作为分类基础的训练样区，我们将使用各种监督分类法，并对他们进行比较，确定单个具体像元是否有资格作为某类的一部分。
从ENVI主菜单选择Claification---Supervised—[method]
(1) 分类训练区
使用预定义的感兴趣区
①打开实验图像can—tmr.img
② 恢复预定义的感兴趣区为训练样区：
主影像窗口菜单栏选Overlay___Region of Interest,打开ROITool对
话框，选择File__Restore ROIs
打开Enter Roi Filename 对话框，选择claes.roi作为输入文件
③ 在主菜单下选择Claification__Supervised----Maximum Likelihood,对图像分类
创建自己的感兴趣区（ROIs）
① 打开实验图像can-tmr.img
② 从主影像窗口菜单栏选择Overlay---Region of Interest。出现感兴
趣区对话框
③ 在主影像窗口中，在相应类型位置可绘制出一个多边形，，定义新
的感兴趣区点击new region按钮，输入类型名称按回车，可在ROI
tool 对话框File 选择Save ROI Separability
④ 在主菜单下选择分类器Claification---Supervised---Maximum
Likelihood，对图像进行分类
（2）分类方法介绍
平行六面体法：将用一条简单的判定规则对多光谱数ujinxing分类。
判定边界在影像数据空间中是否形成了一个N维的平行六面体。
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