8实验八遥感图象的监督分类201110讲解.doc

实验九、监督分类 一、实习目的：掌握监督分类的方法与过程，加深对监督分类方法的理解 完习内容：定义分类模板、评价分类模板、进行监督分类、评价分类结果。 前面已经谈到，监督分类一般有以下几个步骤：定义分类模板（Define Signatures）、评价分类模板（Evaluate Signatures）、进行监督分类（Perform Supervised Classification）、评价分类结果（Evaluate Classification ）。下面将结合例子说明这几个步骤。 1.定义分类模板（Define Signature Using signature Editor） ERDAS IMAGINE的监督分类是基于分类模板来进行的，而分类模板的生成、管理、评价、和编辑等功能是由分类模板编辑器来负责的。毫无疑问，分类模板生成器是进行监督分类一个不可缺少的组件。 在分类模板生成器中，生成分类模板的基础是原图像和（或）其特征空间图像。因此，显示这两种图像的视窗也是进行监督分类的重要组件。 第一步：显示需要进行分类的图像 在视窗中要分类的图像:\\...\...\germtm.img （ Red4／Grean3／B1ue2、选择Fit to Frame，其它使用缺省设置）。 第二步：打开模板编辑器并调整显示字段 ERDAS图标面板工具子，点击C1assifier目标 →Classification菜单 →Signature Editor菜单项 →Signature Editor对话框 从上图中可以看到有很多字段，有些字段对分类的意义下大，我们希望不显示这些这段，所以要进行如下调整： Signature Edit对话框菜单条： View→Columns→view signature columns对话框 →点击最上一个字段的Co1unmn字段下拖拉直到最后一个段,此时，所有字段都被选择上，并用黄色（缺省色）标识出来。 →按住shift键的同时分别点击Red、 Green、 B1ue三个字段Red、Green、 Blue三个字段将从选择集中被清除。 →点击Apply按钮 →点击Close按钮 从View Signature Co1umns对话框可以看到Red、Green、Blue三个字段将不再显示。 第三步：获取分类模板信息 可以分别应用AOI绘图工具、 AOI扩展工具、查询光标等三种方法，在原始图像或特征空间图像中获取分类模板信息。但在实际工作中也许只用一种方法就可以了，也许要将几种方法联合应用，这取决于您自己。 （1）应用AOI绘图工具在原始图像获取分类模板信息（略） （2）应用AOI扩展工具在原始图像获取分类模板信息 扩展生成AOI（注AOI表示感兴趣区域）的起点是一个种子像元。与该像元相邻的像元被按照各种约束条件来考察，如空间距离、光谱距离等。如果被接受，则与原种子一起成为新的种子像元组，并重新计算新的种子像元平均值（当然也可以设置为一直沿用原始种子的值〕。以后的相邻像元将以新的平均值来计算光谱距离。但空间距离一直是以最早的种子像元来计算的。 应用AOI扩展工具在原始图像获取分类模板信息，首先必须设置种子像元特性，过程如下： 在显示有germtm.img图像的视窗中： →AOI一Seed Properties菜单 →Region Growing Properties对话框 →在Neighborhood选择按四个相邻像元扩展，表示被点击像元的上、下、左、右四个像元与被点击像元是相邻的。而 表示其周围9个像元都与被点击像元相邻。这里选择 。（即，选择4临域扩展，还是8临域扩展） →在Geographic Constrains设置地理约束, Area确定每个AOI所包含的最多像元数（或者面积），而Distance确定AOI所包含像元距被点击像元的最大距离，这两个约束可以只设置一个，也可以设置两个或者一个也不设。在此处只设置面积约束为300个像元。 →在Spectral Euclidean Distance中设置波谱欧氏距离,本约束是指AOI可接受的像元值与种子像元平均值之间的最大光波欧氏距离（两个像元在各个波段数值之差的平方之和的二次根），大于该距离将