遥感图像监督分类

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1、监督分类,又称训练分类法,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求,随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类,以此完成对整个图像的分类。遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如下图所示:类别定义/

2、特征判别.样本选择.分类器选择.厂最大似然"最小距离“马氏距离"神经网络“支持向量机.其他“图1.1监督分类步骤本课程以Landsattm5数据Canjmr.img为数据源，学习ENVI中的监督分类过程。2•详细操作步骤第一步:类别定义/特征判别根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程,为后面样本的选择打下基础。启动ENVI5.3,打开待分类数据：can_tmr.imge以R:TMBand5,G:T

3、MBand4,B:TMBand3波段组合显示。通过目视可分辨六类地物：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。第二步：样本选择(1)在图层管理器LayerManager中，can_tmr.img图层上右键，选择"NewRegionOfInterest11,打开RegionofInterest(ROI)Tool面板，下面学习利用选择样本。1)在RegionofInterest(ROI)Tool面板上，设置以下参数：•ROIName:林地•ROIColor:■©153°)图2.1RegionofInterest(ROI

4、)Tool面板上设置样本参数2)默认ROIs绘制类型为多边形，在影像上辨别林地区域并单击鼠标左键开始绘制多边形样本，一个多边形绘制结束后，双击鼠标左键或者点击鼠标右键，选择CompleteandAcceptPolygon,完成一个多边形样本的选择；3)同样方法，在图像别的区域绘制其他样本，样本尽量均匀分布在整个图像上；4)这样就为林地选好了训练样本。注：1、如果要对某个样本进行编辑，可将鼠标移到样本上点击右键，选择Editrecord是修改样本，点击Deleterecord是删除样本。2、一个样本ROI里面可以包含n个多

5、边形或者其他形状的记录(record)。3、如果不小心关闭了RegionofInterest(ROI)Tool面板，可在图层管理器LayerManager上的某一类样本(感兴趣区)双击鼠标。(2)在图像上右键选择NewROI,或者在RegionofInterest(ROI)Tool面板上，选择工具。重复"林地"样本选择的方法，分别为草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他5类选择样本;(3)如下图为选好好的样本。乙口ha^zZnnu?ii>♦o・■ac.r.l«7W・A・t*T■I[r.Ok*

6、a.tM•：•3僱皿V»D.；勺匕iiMMtn"030Twl<*o

7、4NUMW444JJ"!Kei»flUM•AUAfl•«jRXlzm亡SM4U*MV«r■dRF—“3«riaau#en訓“4^JUiiriUF«mIm•JCfM•JZBi«rf«rhBl«t*K—SalFUrMfNVk^1r*«rr«rw*rt・4J:«i«rf»r^r?r1

8、df.UUrvrUIwle•JCirt-fmHrti1JwrrHveC<*—CoomgVMt—厂^v*wiLm*<1■XUiMHfHn・1JoerEC«l•€v图2.2训练样本的选择(4)计算样本的可分离性。在RegionofInterest(ROI)Tool面板上，选择Option>ComputeROISeparabilityz在ChooseROIs面板，将几类样本都打勾,点击OK;(5)表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita,TransformedDivergence参数表示，这两个参数

9、的值在0-2.0之间，大于1.9说明样本之间可分离性好,属于合格样本；小于1.8，需要编辑样本或者重新选择样本；小于1,考虑将两类样本合成一类样本。ROISeparabilityReportFileInputFile:can_tROINaae:(Jeffries-Matusita,Transfor・edDiverge