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实验七、图像分类
一、实验要求
运用自己融合后的15M遛感影像,目视确定地物的类别,运用监督分类法进行图像分类,并评定分类精度。
提示:训练样本与验证样本要分别选取;
掌握总分类精度与Kappa系数的计算
二、实验步骤及结果
1运用自己融合后的15M遛感影像,目视确定地物的类别包括:建筑、林地、草地、耕地、水体、未利用地六种类别。然后点击工具栏regionofinterest(ROI)tool,采用ROI工具选取各个类别的训练样本
2计算训练样本的可分离性,使用可分离性计算工具。点击左上方添加第一个命名为建筑building,第二个林地Woodland,第三个水体water,第四个耕地plough,第五个草地lawn,第六个未利用地unusedland2。颜色可自己调节。
给图像标色:单个标记应大于35个以上,以水体和城市为例:切换RGB选择波段依次为7、4、2。选择出水体和城市,水体呈现深蓝色城市呈现品红色或紫色
水体,共标记35个;城镇,共标记42个;
这部分需换图和补充文字说明
3由下图可知,样本的整体可分离性较好,可以进行监督分类
进行最大释然法分类,结果过程如下:右侧工具栏Classification→MaximumLikelihoodClassic→SelectMask→对话框中,SelectAllItems,Band选择None,Yes改为No,进行命名输出→OK。
以下需换图
得到输出结果:
建立掩膜:在工具栏中RasterManagement中选择Masking中的BuildMask建立掩膜→选择图像→OK→对话框中点击Options中选择SelectedArers“Off”,再点击ImportDateRange选择,OK→选择最大值最小值都为0→命名输出。
则建立好掩膜,掩膜结果如下:
应用掩膜双击工具栏中的ApplyMask→点击SelectedMaskBand,选择建立好的掩膜数据,点击OK→命名输出→OK。
得到如下结果,即为掩膜后的分类图像结果:
再进行一定程度的修正
5分类结果如下图所示:
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