实验报告书(验证性).doc

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1、个人收集整理勿做商业用途实验报告书(验证性实验)题目非监督分类成绩姓名专业班级学号指导教师日期年月日ﻬ1．实验目的掌握非监督分类的方法与过程，加深对非监督分类方法的理解；运用１ＳＯDATＡ（ＩteｒatｉveSelｆ-OrganｉzｉngDａｔａAnalyｓisＴechnique）算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类,对分类区进行深入了解;2．实验准备工作准备一张卫星拍摄的同一位置的高清映像文件以及ＥRDASIMAGINE软件。个人收集整理勿做商业用途3．实验步骤(一）、分类过程（cｌassiｆｉcatio

2、ｎProｃedUre）第一步:在ERＤＡＳ图标面板工具条中点击Clａｓｓifｉｅｒ图标→C1ａｓsifiｃａtion→UnｓupｅｒvisｅdClasｓificatiｏn-－-→ｕnsupeｒvｉｓｅdclassifｉcation对话框如下:第二步:进行非监督分类:１、在Ｕｎsupｅｒvｉｓｅdclassｉficatｉｏn对话框中：确定输出文件(InpｕｔＲasterFile)：1２235.iｍg(要被分类的图像）,确定输出文件(ＯｕtpuｔＦilｅ):处理．img（即将产生的分类图像），选择生成分类摸板文件:

3、OｕｔpuｔSｉgｎatureSet（将产生一个模板文件)，确定分类摸板文件（Fｉlename）:处理.sig。2、对Clusterｉngｏptioｎs选择InｉtｉalｉｚｅfroｍＳｔａtisticｓ单选框：确定初始分类数（Numberofclasseｓ)：20分出20个类别；点击Initiaｌizｉngoptｉonｓ按钮可以调出Fi1eＳtatｉｓticsＯpｔiｏnｓ对话框以设置ISODATA的一些统计参数；点击Ｃo１orSchｅmeＯｐｔiｏns按钮可以调出outpｕtｃoloｒＳchemeOｐtio

4、ns对话框以决定输出的分类图像是彩色的还是黑白的,这两个设置项使用缺省值；定义最大循环次数(MaximumＩｔeratｉｏｎｓ):28；个人收集整理勿做商业用途最大循环次数（MａximumIteｒatｉoｎs)是指ISOＤATＡ重新聚类的最多次数，这是为了避免程序运行时间太长或由于没有达到聚类标准而导致的死循环。一般在应用中将循环次数都取６次以上。设置循环收敛阈值（ＣonvｅrｇｅｎceＴhｒesｈｏld):0.9５;点击OK按钮（关闭UnsupervisｅｄCｌasｓiｆicaｔion对话框，执行非监督分类，

5、获得一个初步的分类结果）。（一)、分类评价（EｖaｌuateCｌaｓsｉｆication)第一步：显示原图像与分类图像:在视窗中同时显示１2235．ｉmg和处理．imｇ:两个图像的叠加顺序为1２23５.ｉmg在左、处理.imｇ在右,1２235显示方式用红（4)、绿(5)、蓝(3)：个人收集整理勿做商业用途第二步：打开分类图像属性并调整字段显示顺序:在视窗工具条中：点击图标（或者选择Rａｓtｅr菜单项—-－选择Ｔools菜单)：打开Raster工具面板;点击RaSteｒ工具面板的图标(或者在视窗菜单条：Rstｅr

6、---Attｒibuｔes):打开RａsteｒＡｔtrｉbutｅEｄiｔｏr对话框(处理.iｍg的属性表)；打开RasｔeｒＡttributeＥditｏｒ对话框菜单条:Ｅdｉt→ColｕmｎＰroperｔies→columnproperｔｉeｓ对话框；个人收集整理勿做商业用途在ColumｎＰrｏpｅｒｔies对话框中调整字段顺序，最后使Histｏgram、opaciｔy、cｏlor、class_naｍes四个手段的显示顺序依次排在前面;点击OK按钮（关闭Columnｐroｐertiｅs对话框）;返回Raster

7、AｔｔｒiｂutｅＥｄitｏr对话框(处理.iｍg的属性表)。第三步:给各个类别赋相应的颜色打开RastｅrAttｒibuteEdiｔor对话框（处理.img的属性）：点击一个类别的Rｏw字段从而选择该类别，右键点击该类别的Cｏloｒ字段(颜色显示区),AｓIs菜单→选择一种颜色,重复以上步骤直到给所有类别赋予合适的颜色。个人收集整理勿做商业用途将原图与生成的图在同一窗口打开。调整图层,点击Ｕｔｉlity→ｓwｉpe，并打开Raｓter→Aｔtributes,得到如下窗口:来回拉动，将分类图像与原图比较。找出相

8、对应的地物,修改相应的classｎamｅ,并用同样的颜色表示相同的地物，如图所示:得到最终结果:个人收集整理勿做商业用途4．实验数据分析与结论(可另附文字材料)在非监督分类不必对影像地物获取先验知识，仅靠影像上不同类地物光谱信息(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。相比之下，非监督分类不需要更多的先验知识,它根据地物的光