ENVI非监督分类.pdfVIP

ESRI 中国（北京）有限公司                                              遥感事业部  ENVI 的非监督分类    非监督分类：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。它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类 地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最 后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。  遥感影像的非监督分类一般包括以下6 个步骤：  影像分析  ISODATA  分类器选择  K‐Mean  其他  影像分类  类别定义/类别合并 分类后处理  结果验证    图1 非监督分类操作流程  1、影像分析  大体上判断主要地物的类别数量。一般监督分类设置分类数目比最终分类数 量要多2‐3 倍为宜，这样有助于提高分类精度。  本案例的数据源为ENVI 自带的Landsat tm5 数据Can_tmr.img，类别分为： 林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。确定在非监督分类中的类别 数为15。  电话:010传真:010技术支持热线:010支持E‐mail:Support@esrichina‐bj.cn  ESRI 中国（北京）有限公司                                              遥感事业部  2、分类器选择  目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K‐Mean 和链状方法。ENVI 包括 了ISODATA 和K‐Mean 方法。  ISODATA （Iterative Self‐Orgnizing Data Analysize Technique ）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，且根据所得的新均值，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，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进 行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。  3、影像分类  打开ENVI，选择主菜单‐Classification‐Unsupervised‐IsoData 或者K‐Means。 这里选择 IsoData，在选择文件时候，可以设置空间或者光谱裁剪区。这里选择 软件自带的Can_tmr.img，按默认设置，之后跳出参数设置，如图2。  这里主要设置类别数目（Number of Classes ）为5‐15、迭代次数（Maximum  Iteration）为10。其他选项按照默认设置，输出文件。    图2 ISODATA 非监督分类参数设置  电话:010传真:010技术支持热线:010支持E‐mail:Support@esrichina‐bj.cn  ESRI 中国（北京）有限公司                                              遥感事业部