ENVI51非监督分类流程.doc

TM影像的非监督分类 首先打开ENVI 5.1，然后点击File/open ,打开待分类影像Can_tmr.img （这里以ENVI自带的参考影像为例），在Layer Manager中右击图像选择Change RGB Bands改变显示波段5-4-3，之后选择进行影像分析，大体上估计影像主要类别的数量。一般非监督分类的分类数量比最终分类数量多2—3倍为宜，这样有利于提高分类精度。 2、然后进行非监督分类，在软件右侧Toolbox/Classification /Unsupervised Classification,然后会看到两种非监督分类的方法，这里选择IsoData,在弹出的Classification Input File对话框中选择Can_tmr.img ，如下图； 注：分类器的选择—— IsoData重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据新均值，对像元进行再分类。 K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各???类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。 点击ok，弹出ISODATA Paramenters对话框，分类的数量Number of Classes:5-15（因为该幅影像最终想要分6类），迭代次数 Maximum Iterations：20（迭代次数越多越精确，同样处理的也 较慢），其他的阈值、最小像素、标准差等都保持默认设置就可以， 然后选择输出路径和文件名，设置参数如下图： 点击ok，软件开始分类，下图为自动分类后的图： 然后进行类别合并，选择Toolbox/Classification/Post Classification/Combine Classes,在弹出的对话框中选择非监督分类后的影像点击ok，把同一类合并成一类，如下图，点击ok后，选择输出文件和Remove Empty Class 选择YES，可以得到结果。 合并之后，Class1是阴影，Class2是林地，Class3是草地，Class4是裸地，Class5是耕地，Class6是沙地。 因为基于ENVI5.1是破解版软件，可能丢失了一些功能，目前在这里我们找不到更改地物颜色和名称的工具，而ENVI classic经典模块可以实现，建议大家用ENVI Classic进行非监督分类。 5、分类统计分析、小斑点处理、栅矢转换都可以在Toolbox /Classification/Post Classification中找到，请参考ENVI Classic非监督分类流程，这里不再一一阐述。