非监督与遥感制图之添加annotation
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K-Means
K-Means 非监督分类计算数据空间上均匀分布的最初类均值，然后用最短距离技术重 复地把像元聚集到最近的类里。每次迭代重新计算了均值，且用这一新的均值对像元进行再 分类。除非限定了标准差和距离的阈值（这时，如果一些像元不满足选择的标准，他们就无 法参与分类），所有像元都被归到与其最临近的一类里。这一过程持续到每一类的像元数变 化少于选择的像元变化阈值或已经到了迭代的最多次数。详情参见：
执行 K-Means 非监督分类： 1 选择 Classification > Unsupervised > K-Means。 2 出现 Classification Input File 对话框时，进行标准文件选择或输入文件的子集和掩 模。
3 点击“OK”，显示 K-Means Parameters 对话框。
K-Means Parameters 对话框
在 K-Means 参数对话框里的可选项包括：由聚类程序限定的分类数的选择，像元变化 阈值（0~100%），用于分类的迭代最多次数以及可选项距离阈值。
1 在相应文本框里，键入分类数以及迭代的最多次数。 2 键入一个变化阈值（0~100%），用于当每一类像元数变化小于阈值时结束迭代过程。
2
非监督分类与遥感制图之添加 annotation
蔡玉林
达到阈值或迭代达到最多次数时分类结束。
3 随意设置类均值左右的标准差和最大允许距离误差（用十进制），分别在 “Maximum Stdev From Mean:” 和 “Maximum Distance Error:” 文本框里，键入数值。
如果这些可选参数的数值都已经输入，分类就用两者中较小的一个判定将参与分类的像 元。如果两个参数都没有输入，则所有像元都将被分类。
7 选用 “File” 或 “Memory” 输出。 如果选用 “File” 输出，在标有“Enter Output File Name”的文本框里键入要输出的文 件名；或用“Choose”按钮选择一个输出文件名。 8 点击“OK”，开始进行独立数据分类。 图像中每一个波段将计算统计值，屏幕上出现一条状态信息，显示操作的进展过程。这 一信息随着分类器的每一次迭代在 0 到 100% 之间循环。
遥感制图 ..................................................................................................................................3 注记（Annotation） .......................................................................................................3 注记 - Object 下拉菜单..........................................................................................5 注记 - Selected 下拉菜单.....................................................................................13 Annotation - Options 下拉菜单 ...........................................................................13 分类（Classification）..................................................................................................14 Edit 下拉菜单 .......................................................................................................15 Options 下拉菜单 .................................................................................................16 File 下拉菜单 ........................................................................................................17 输出显示（Output the Display） ........................................ 错误！未定义书签。
4 选用 “File” 或 “Memory” 输出。
如果选用 “File” 输出，在标有“Enter Output File Name”的文本框里键入要输出的文 件名；或用“Choose”按钮选择一个输出文件名。
5 点击“OK”，开始进行 K-Means 分类。 图像的每一个波段将进行计算统计，出现一条状态信息，显示操作处理进度。这些信息 在分类器每次迭代时循环显示。
注意
在进行注记之前，应意识到： 注记可以放置在图像中或虚拟边框中。通过从 Annotation 对话框内的 Options 菜单选 择 Set Display Borders，虚拟边框也可以被添加到图像。 · 要在注记前把一个虚拟边框附加到正被显示的图像上： 1. 通过选择 Options > Set Display Borders，在 Available Bands 列表中输入边框值（见 第 101 页的 “The Options Pulldown Menu”）。 2. 输入非零值，然后点击 “Load Band” 或 “Load RGB” 按钮，用指定的虚拟边框来重 新导入图像。
2 在合适文本框里，输入迭代次数的最大值和一个变化阈值（0~100%）。 当每一类的像元数变化小于阈值时，用变化阈值来结束迭代过程。当达到阈值或迭代达
1
非监督分类与遥感制图之添加 annotation
蔡玉林
到了最多次数时，分类结束。
3 在合适文本框里，键入形成一类需要的最少像元数。 如果一类中的像元数小于构成一类的最少像元数，则这一类就要被删除，其中的像元被 归到距离最近的类里。
6 随意设置类均值左右的标准差和最大允许距离误差，分别在 “Maximum Stdev From Mean:” 和 “Maximum Distance Error:” 文本框里，键入数值。
如果这些可选参数的数值都已经输入，分类就用两者中较小的一个判定将参与分类的像 元。如果两个参数都没有输入，则所有像元都将被分类。
ISODATA Parameters 对话框
在 ISODATA Parameters 对话框中可以利用的选项包括：即将被限定的分类数的范围 输入，像元变化阈值（0~100%），被用来对数据进行分类的最多迭代次数，分割、合并和 删除分类阈值以及可选的距离阈值。
1 输入被限定的类数范围（最小值和最大值）。 用到类数范围是由于算法是基于输入的阈值进行拆分与合并的，并不遵循一个固定的类 数。
Isodata
Isodata 非监督分类计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像 元迭代聚集。每次迭代重新计算了均值，且用这一新的均值对像元进行再分类。重复分类是 分割、融合和删除是基于输入的阈值参数的。除非限定了标准差和距离的阈值（这时，如果 一些像元不满足选择的标准，他们就无法参与分类），所有像元都被归到与其最临近的一类 里。这一过程持续到每一类的像元数变化少于选择的像元变化阈值或已经到了迭代的最多次 数。
非监督分类与遥感制图之添加 annotation
蔡玉林
Unsupervised Classification (非监督分类)............................................................................1 Isodata ......................................................................................................................1 K-Means ................................................................................................................... 2
3
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蔡玉林
注意
该对话框最初是以文本注记模式启动的。通过下拉菜单在现有的注记选项中更改，选择 一个不同的对象。
3. 在对话框内，按照这些步骤：
· 要在主图像窗口、滚动窗口或缩放窗口内放置注记，在对话框的顶部选择适当的切 换按钮。
一旦选定后，在所选择的窗口内，其它所有的操作是无效的（在其它窗口内的常规鼠标 操作是有效的）。通过选择 “Off ” 切换按钮，注记可以被临时地暂停。在这种情况下，在所 有窗口内的所有常规鼠标操作又是有效的。所有注记对象都有一个小的彩色菱形 “handle”， 它被用来决定位置。
注记 – 通用（Annotation – General）
· 要对一幅图像加注记： 1. 从主图像窗口内，选择 Overlay > Annotation. 注记可以被放置在主图像窗口、滚动窗口或缩放窗口。通过从各自的 Options 菜单中 选择 Annotation，每种图表，包括 X、Y、Z 剖面图或表面图，可以被注记。 2. 当出现 #n Annotation 对话框时（其中 “#n” 指正被注记的那个显示），选择 Object > 所需要的注记的对象。
Unsupervised Classification (非监督分类)
非监督分类仅仅用统计方法对数据集中的像元进行分类，它不需要用户定义任何训练分 类器。Unsupervised Classification 菜单为你提供了 ENVI 的 Isodata 和 K-Means 非监督分 类技术。单个菜单具体内容如下所述。
遥感制图
注记（Annotation）
ENVI 的注记功能允许用文本、符号、多边形、线（折线）、形状、地图信息及灰阶或 彩色条纹等来灵活的注记图像和图表。可以添加 Class keys，对图像分类。除了使用只在注 记图像中有效的 “Virtual Borders” 之外，注记的选项与图像、绘图或表面绘图的选项相似。 你可以把注记保存到文件，以及在输出选项中包括它们。
执行 Isodata 非监督分类： 1 选择 Classification > Unsupervised > Isodata. 2 出现 Classification Input File 对话框，进行标准文件选择或输入文件的子集和掩模。 3 点击“OK”，显示 ISODATA Parameters 对话框。
4 在“Maximum Class Stdv”文本框里，键入最大分类标准差（用十进制）。 如果一类的标准差比这一阈值大，则这一类将被拆分成两类。
5 在合适文本框里，键入类均值之间的最小距离和合并成对的最多数量。 如果类均值之间的距离小于输入的最小值，则这一类就会被合并。被合并后的成对类的 最大数由合并成对的菜蔬最大值设定。
· 要把注记放置在所选择的图像窗口位置，无论文本还是其它图像对象，都按照 表 3-5 中概括的标准步骤：
操作
鼠标 按键
交互
位置
放置当前的注记
左
点击并释放
在所需要的位置
移动当前的注记
左
点击，按住并拖曳
整幅图像
手柄
删除当前的注记
中
点击并释放
图像内任何位置
“固定”当前注记并
来自百度文库
右
进行下一个注记操作
点击并释放
图像内任何位置
K-Means 非监督分类计算数据空间上均匀分布的最初类均值，然后用最短距离技术重 复地把像元聚集到最近的类里。每次迭代重新计算了均值，且用这一新的均值对像元进行再 分类。除非限定了标准差和距离的阈值（这时，如果一些像元不满足选择的标准，他们就无 法参与分类），所有像元都被归到与其最临近的一类里。这一过程持续到每一类的像元数变 化少于选择的像元变化阈值或已经到了迭代的最多次数。详情参见：
执行 K-Means 非监督分类： 1 选择 Classification > Unsupervised > K-Means。 2 出现 Classification Input File 对话框时，进行标准文件选择或输入文件的子集和掩 模。
3 点击“OK”，显示 K-Means Parameters 对话框。
K-Means Parameters 对话框
在 K-Means 参数对话框里的可选项包括：由聚类程序限定的分类数的选择，像元变化 阈值（0~100%），用于分类的迭代最多次数以及可选项距离阈值。
1 在相应文本框里，键入分类数以及迭代的最多次数。 2 键入一个变化阈值（0~100%），用于当每一类像元数变化小于阈值时结束迭代过程。
2
非监督分类与遥感制图之添加 annotation
蔡玉林
达到阈值或迭代达到最多次数时分类结束。
3 随意设置类均值左右的标准差和最大允许距离误差（用十进制），分别在 “Maximum Stdev From Mean:” 和 “Maximum Distance Error:” 文本框里，键入数值。
如果这些可选参数的数值都已经输入，分类就用两者中较小的一个判定将参与分类的像 元。如果两个参数都没有输入，则所有像元都将被分类。
7 选用 “File” 或 “Memory” 输出。 如果选用 “File” 输出，在标有“Enter Output File Name”的文本框里键入要输出的文 件名；或用“Choose”按钮选择一个输出文件名。 8 点击“OK”，开始进行独立数据分类。 图像中每一个波段将计算统计值，屏幕上出现一条状态信息，显示操作的进展过程。这 一信息随着分类器的每一次迭代在 0 到 100% 之间循环。
遥感制图 ..................................................................................................................................3 注记（Annotation） .......................................................................................................3 注记 - Object 下拉菜单..........................................................................................5 注记 - Selected 下拉菜单.....................................................................................13 Annotation - Options 下拉菜单 ...........................................................................13 分类（Classification）..................................................................................................14 Edit 下拉菜单 .......................................................................................................15 Options 下拉菜单 .................................................................................................16 File 下拉菜单 ........................................................................................................17 输出显示（Output the Display） ........................................ 错误！未定义书签。
4 选用 “File” 或 “Memory” 输出。
如果选用 “File” 输出，在标有“Enter Output File Name”的文本框里键入要输出的文 件名；或用“Choose”按钮选择一个输出文件名。
5 点击“OK”，开始进行 K-Means 分类。 图像的每一个波段将进行计算统计，出现一条状态信息，显示操作处理进度。这些信息 在分类器每次迭代时循环显示。
注意
在进行注记之前，应意识到： 注记可以放置在图像中或虚拟边框中。通过从 Annotation 对话框内的 Options 菜单选 择 Set Display Borders，虚拟边框也可以被添加到图像。 · 要在注记前把一个虚拟边框附加到正被显示的图像上： 1. 通过选择 Options > Set Display Borders，在 Available Bands 列表中输入边框值（见 第 101 页的 “The Options Pulldown Menu”）。 2. 输入非零值，然后点击 “Load Band” 或 “Load RGB” 按钮，用指定的虚拟边框来重 新导入图像。
2 在合适文本框里，输入迭代次数的最大值和一个变化阈值（0~100%）。 当每一类的像元数变化小于阈值时，用变化阈值来结束迭代过程。当达到阈值或迭代达
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非监督分类与遥感制图之添加 annotation
蔡玉林
到了最多次数时，分类结束。
3 在合适文本框里，键入形成一类需要的最少像元数。 如果一类中的像元数小于构成一类的最少像元数，则这一类就要被删除，其中的像元被 归到距离最近的类里。
6 随意设置类均值左右的标准差和最大允许距离误差，分别在 “Maximum Stdev From Mean:” 和 “Maximum Distance Error:” 文本框里，键入数值。
如果这些可选参数的数值都已经输入，分类就用两者中较小的一个判定将参与分类的像 元。如果两个参数都没有输入，则所有像元都将被分类。
ISODATA Parameters 对话框
在 ISODATA Parameters 对话框中可以利用的选项包括：即将被限定的分类数的范围 输入，像元变化阈值（0~100%），被用来对数据进行分类的最多迭代次数，分割、合并和 删除分类阈值以及可选的距离阈值。
1 输入被限定的类数范围（最小值和最大值）。 用到类数范围是由于算法是基于输入的阈值进行拆分与合并的，并不遵循一个固定的类 数。
Isodata
Isodata 非监督分类计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像 元迭代聚集。每次迭代重新计算了均值，且用这一新的均值对像元进行再分类。重复分类是 分割、融合和删除是基于输入的阈值参数的。除非限定了标准差和距离的阈值（这时，如果 一些像元不满足选择的标准，他们就无法参与分类），所有像元都被归到与其最临近的一类 里。这一过程持续到每一类的像元数变化少于选择的像元变化阈值或已经到了迭代的最多次 数。
非监督分类与遥感制图之添加 annotation
蔡玉林
Unsupervised Classification (非监督分类)............................................................................1 Isodata ......................................................................................................................1 K-Means ................................................................................................................... 2
3
非监督分类与遥感制图之添加 annotation
蔡玉林
注意
该对话框最初是以文本注记模式启动的。通过下拉菜单在现有的注记选项中更改，选择 一个不同的对象。
3. 在对话框内，按照这些步骤：
· 要在主图像窗口、滚动窗口或缩放窗口内放置注记，在对话框的顶部选择适当的切 换按钮。
一旦选定后，在所选择的窗口内，其它所有的操作是无效的（在其它窗口内的常规鼠标 操作是有效的）。通过选择 “Off ” 切换按钮，注记可以被临时地暂停。在这种情况下，在所 有窗口内的所有常规鼠标操作又是有效的。所有注记对象都有一个小的彩色菱形 “handle”， 它被用来决定位置。
注记 – 通用（Annotation – General）
· 要对一幅图像加注记： 1. 从主图像窗口内，选择 Overlay > Annotation. 注记可以被放置在主图像窗口、滚动窗口或缩放窗口。通过从各自的 Options 菜单中 选择 Annotation，每种图表，包括 X、Y、Z 剖面图或表面图，可以被注记。 2. 当出现 #n Annotation 对话框时（其中 “#n” 指正被注记的那个显示），选择 Object > 所需要的注记的对象。
Unsupervised Classification (非监督分类)
非监督分类仅仅用统计方法对数据集中的像元进行分类，它不需要用户定义任何训练分 类器。Unsupervised Classification 菜单为你提供了 ENVI 的 Isodata 和 K-Means 非监督分 类技术。单个菜单具体内容如下所述。
遥感制图
注记（Annotation）
ENVI 的注记功能允许用文本、符号、多边形、线（折线）、形状、地图信息及灰阶或 彩色条纹等来灵活的注记图像和图表。可以添加 Class keys，对图像分类。除了使用只在注 记图像中有效的 “Virtual Borders” 之外，注记的选项与图像、绘图或表面绘图的选项相似。 你可以把注记保存到文件，以及在输出选项中包括它们。
执行 Isodata 非监督分类： 1 选择 Classification > Unsupervised > Isodata. 2 出现 Classification Input File 对话框，进行标准文件选择或输入文件的子集和掩模。 3 点击“OK”，显示 ISODATA Parameters 对话框。
4 在“Maximum Class Stdv”文本框里，键入最大分类标准差（用十进制）。 如果一类的标准差比这一阈值大，则这一类将被拆分成两类。
5 在合适文本框里，键入类均值之间的最小距离和合并成对的最多数量。 如果类均值之间的距离小于输入的最小值，则这一类就会被合并。被合并后的成对类的 最大数由合并成对的菜蔬最大值设定。
· 要把注记放置在所选择的图像窗口位置，无论文本还是其它图像对象，都按照 表 3-5 中概括的标准步骤：
操作
鼠标 按键
交互
位置
放置当前的注记
左
点击并释放
在所需要的位置
移动当前的注记
左
点击，按住并拖曳
整幅图像
手柄
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中
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图像内任何位置
“固定”当前注记并
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图像内任何位置