某地区的遥感影像分类副本.doc

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1、某地区的遥感影像分类1练习的数据：现有某地区的TM影像。2练习的目的：根据某地的TM影像，进行土地类型的划分。3练习的方法：用监督分类和非监督分类两种方法对比分析。4练习的大体流程如下：定义分类模板满足精度非监督分类结果评价评价分类模板满足精度否b5E2RGbCAP是监督分类满足精度分类后处理结果评价否否分类后处理是p1EanqFDPw5非监督分类非监督分类运用1SODATA

2、使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。RTCrpUDGiT<1）在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier图标→C1assification→UnsupervisedClassification---→unsupervisedclassification5PCzVD7HxA对话框如下：12/12→确定输入文件(InputRasterFile>:smtm.img<要被分类的图像）→确定输出文件(OutputFile>:unsuper.img<即将产生的分类图像）

3、→选择生成分类摸板文件：OutputSignatureSet<将产生一个模板文件）→确定分类摸板文件(Filename>:unsuper.sig→对Clusteringoptions选择InitializefromStatistics单选框jLBHrnAILgInitializefromStatistics指由图像文件整体<或其AOI区域）的统计值产主自由xHAQX74J0X聚类，分出类别的多少由自己决定。→确定初始分类数，实际工作中一般将分类数取为最终分类数的2倍以上。→定义最大循环次数

4、

5、建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。（1）定义分类模板A：显示需要进行分类的图像在Viewer窗口中选择打开smtm.img，在RasterOption中选择FittoFrame，Zzz6ZB2LtkB：ERDAS图标面板工具子，点击C1assifier→Classification→SignatureEditor，打开分类模板编辑器SignatureEditor。dvzfvkwMI1C：在Viewer窗口中点击，打开Raster工具面板。

6、D：选择按钮，进入多边形AOI绘制状态，在视窗中选择深蓝色区域，绘制一个多边形AOI，在SignatureEditr对话框，点击图标，将多边形AOI区域加载到Signature分类模板中。rqyn14ZNXIE：重复上述操作过程，用同样的方法加载9个深蓝色多边形AOI。F：在SignatureEditor对话框中，将该类的Signature全部选定，然后点击合并图标，这时一个综合的新模板生成，单击其Signature属性进入编辑状态，输入water，点击color属性，选择深蓝色，在SignatureEditor菜单条，单击Edit/delete，删除合并前的模板

7、。EmxvxOtOcoG：在图像上继续选择多个砖红色区域AOI(farmland>，赭色区域AOI浅蓝色区域AOI(resident>。SixE2yXPq5H：保存模板

8、epipe