监督分类及矢量化

遥感影像监督分类及矢量化
1.定义分类模板（Define Signature Using signature Editor）
第一步：显示需要进行分类的图像
在视图中显示\germtm.img（Red4／Grean5／B1ue3、选择Fit to Frame，其它使用缺省设置）。

第二步：打开模板编辑器并调整显示字段
ERDAS 图标面板工具子，点击 C1assifier 目标→Classification 菜单→Signature Editor 菜单项→Signature Editor 对话框。

第三步：获取分类模板信息
可以分别应用 AOI 绘图工具、AOI 扩展工具、查询光标等三种方法，这里我们采用 AOI 绘图工具获取分类模板。

在显示有 germtm.img 图像的视窗：→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→在视窗中选
择红色区域，绘制一个多边形 AOI→在 Signature Editr 对话框，点击图标，将多边形AOI 区域加载到 Signature 分类模板中→在 Signature Editor 中，改变刚才加入模板的Signature Name 和 Color。

→重复上述操作过程以多选择几个蓝色区域AOI,并将其作为新的模板加入到 Signature Editor 当中，同时确定各类的名字及颜色。

如果对同一个专题类型（如水体）采集了多个 AOI 并分别生成了模板，可以将这些模板合并，以便该分类模板具多区域的综合特性。

具体做法是在 Signature Editor 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，原来的多个 Signature 同时存在（如果必要也可以删除）。

第四步：保存分类模板
以上分别用不同方法产生了分类模板，下面将该模板保存起来。

在 Signature Editor 对话框菜单条：File →Save →打开 Save Signature File As 对话框 →确定是保存所有的模板还是只保存被选中的模板 →确定文件的目录和名字（Sjg 文件） →点击 OK 按钮。

2.执行监督分类(Perform Supervised Classification)
ERDAS 图标面板菜单条：Main →Image Classification →Classification 菜单 或 ERDAS 图标面板工具条：点击 Classifier 图标→Classification 菜单 →Supervised Classification 菜单项 →Supervised Classification 对话框。

在Supervised Classification 对话框中，需要确定下列参数：→确定输入原始文件（Input Raster File）： germtm.img →定义输出分类文件（Classified File）： cc.img →确定分类模板文件（Input Signature File）： bb.sig →选择输出分类距离文件：Distance File（用于分类结果进行阈值处理）→定义分类距离文件（Filename）：lz-distance.img （也可选择不输出）→选择非参数规则(Non_parametric Rule):Feature Space →选择叠加规则(Overlay Rule):Parametric Rule →选择未分类规则(Unclassified Rule):Parametric Rule →选择参数规则(Parametric Rule):Maximum Likelihood →不选择 Classify zeros（分类过程中是否包括 0 值）→OK （执行监督分类，关闭 supervised Classification 对话框）。

3.栅格到矢量的转换（Raster to vector）
ERDAS图标面板工具条→Vector图标→vector Utilities菜单→Raster to Vector对话框→在Input Raster中输入要转换的图像的名字→在Output Vector中输入要产生的矢量图层的名字→点击OK按钮→Raster to ARC/INFO Coverage对话框→按照图中进行设置→点击OK按钮。

4.简化多边形（Simplify Polygon）
在Arcmap中打开vector polygon→打开ArcToolbox→点开Data Management Tools→点开Generalization→双击打开Simplify Polygon对话框→作如下设置。

注意：Maximum Allowable Offset需要在图上量测得到。

（a）简化前（b）简化后。