实验6 遥感图像分类(1)
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实验6 遥感图像分类
非监督分类
上机：非监督分类
第一步:调出非监督分类对话框
调出非监督分类对话框的方法有以下两种:
① 在ERDAS图标面板工具条中单击DataPrep图标，打开Data Preparation对话框，在对 话框中单击Unsupervised Classfication按钮，打开Unsupervised Classification对 话框。 Data Prep-> Unsupervised Classfication
遥感导论
上机：监督分类
第四步:获取分类模板信息
可以分别应用AOI工具、查询光标等方法，在原始图像或特征空间图像中获取 分类模板信息。 获取分类模板信息可以用多种方法，下面以应用AOI绘图工具在原始图像获取 分类模板信息为例。
(1)在显示germtm.img图像的菜单，单击Raster---tools命令，打开Raster工具面板。 (2)点击Raster工具面板的create polygon AOI图标 (3)在视窗中选择绿色区域(农田)，绘制一个多边形AOI (4)在signature Editor对话框，点击create new signature(s) from AOI图标 ，将多 边形AOI区域加载到Signature分类模板中 (5)在图象窗口中选择另一个绿色区域，再绘制一个多边形AOI (6)同样在Signature Editor窗口，单击create new signature(s) from AOI图标 ，将 多边形AOI区域加载到Signature Editor分类模板属性表中 (7)重复上述两步操作过程，选择图象中你认为属性相同的多个绿色区域绘制若干多边形 AOI,并将其作为模板依次加入到Signature Editor分类模板属性表中。 (8)按下Shift键，同时在Signature Editor分类模板属性表中依次单击选择Class#字段下 面的分类编号，将你上面加入的多个绿色区域AOI模板全部选定。 (9)在Signature Editor工具条，单击Merge Signatures图标 ，将多个绿色区域AOI模 板合并，生成一个综合的新模板，其中包含了合并前的所有模板像元属性。 (10)在Signature Editor菜单条，单击Edit->Delete，删除合并前的多个模板。
遥感导论
• 以上非监督分类是直接利用原始的各波段数 据进行分类的。能否利用所学的图像处理增 强的方法，对各原始波段进行处理，生成特 征波段，然后再进行分类？参考相关资料， 设计出一种遥感影像分类方法，对影像 fz.img进行分类（具体类别数自行设计）。
监督分类
上机：监督分类
监督分类一般有以下几个步骤:
定义分类模板(define signatures) 评价分类模板(evaluate signatures) 进行监督分类(perform supervised classification) 评价分类结果(evaluate classification)。
遥感导论
上机：监督分类
定义分类模板
上机：非监督分类
第一步:调出非监督分类对话框 调出非监督分类对话框的方法有以下两种: ② 在ERDAS图标面板工具条中单击Classifier图标，打开 Classification对话框，单击 Unsupervised Classification按 钮，打开Unsupervised Classification对话框。
遥感导论
上机：监督分类
第三步:调整分类属性字段
在Signature Editor窗口菜单条，单击view->Columns，打开View Signature Columns对 话框，在View Signature Columns对话框中 （1）单击第一个字段的Column列并向下拖动鼠标直到最后一个字段，此时，所有字段都 被选择上，并用黄色(缺省色)标识出来. （2）按住Shift键的同时分别点击Red、Green、Blue三个字段，Red、Green、Blue三个 字段将从选择集中被清除. （3）单击Apply按钮，分类属性表中显示的字段发生变化 （4）单击Close按钮，关闭View signature columns对话框 从View signature columns对话框可以看到Red、Green、Blue三个字段将不再显示.
遥感导论
上机：监督分类
第二步:打开模板编辑器并调整显示字段
在ERDAS图标面板菜单条，单击 Main->Image Classification->Signature Editor命令，打开Signature Editor窗口 或者 在ERDAS图标面板工具条，单击 Classifier图标->Signature Editor，打开Signature Editor窗口
③定义类别颜色
初始分类图像是灰度图像，各类别的显示灰度是系统自动赋予的，为了提高 分类图像的直观表达效果，需要重新定义类别颜色。 在Rarster Attribute Editor窗口(germtm_ isodata的属性表): （1）单击一个类别的Row字段从而选择该类别 （2）右键点击该类别的Color字段(颜色显示区) （3）在As Is色表菜单选择一种合适颜色 （4）重复以上4小步直到给所有类别斌予合适的颜色
Classification-> Unsupervised Classfication
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第二步:进行非监督分类
在Unsupervised Classification对话框中进行下列设置
① ② ③ ④ ⑤ 确定输入文件(Input Raster File ) : germtm.img(要被分类的图像) 确定输出文件(Output File) : germtm_isodata.img(即将产生的分类图像) 选择生成分类摸板文件:Output Signature Set(将产生一个模板文件) 确定分类摸板文件(FileName ) : germtm_isodata.sig 确定聚类参数（Clustering Options），需要确定初始聚类方法与分类数。 系统提供的初始聚类方法有两种： ——Initialize from Statistics方法是按照图像的统计值产生自由聚类 ——Use Signature Means方法是按照选定的模板文件进行非监督分类 这里我们选择Initialize from Statistics单选框；确定初始分类数(Number of classes ) : 10(分出10个类别。实际工作中一般将初始分类数取为最终 分类数的两倍以上) ⑥确定处理参数（Processing Options），需要确定循环次数与循环阈值 ——定义最大循环次数( Maximum Iterations ) : 24（是指ISODATA重新聚 类的最多次数，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） ——设置循环收敛阈值(Convergence Threshold ) : 0.95（是指两次分类结 果相比保持不变的像元所占最大百分比，是为了避免ISODATA无限循环下去） ⑦点击OK按钮(关闭Unsupervised Classification对话框，执行非监督分类，获 得一个初步的分类结果)
上机：非监督分类
上机：非监督分类
④设置不透明度 由于分类图像覆盖在原图像上面，为了对单个类别的专题含义与分类精度进 行 分析，首先要把其他所有类北的不透明程度（Opacity）值设为0（即改为透 明），而要分析的类型的透明度设为1（即不透明），具体操作如下： 在Rarster Attribute Editor对话框(germs isodata的属性表): （1）单击一个类别的Row字段从而选择该类别； （2）单击该类别的Opacity字段，从而进入输入状态； （3）在该类别的Opacity字段中输入“0”，并按回车键 （4）在Formula文本框中输入“0”（可以单击右上数字区） （5）所有类别都设置成透明状态。 下面需要把所有分析类别的不透明度设置为1，亦即设置为不透明状态。 （1）单击一个类别的Row字段从而选择该类别 （2）单击该类别的Opacity字段，从而进入输入状态。 （3）在该类别的Opacity字段中输入“1”，并按回车键。 此时，在视窗中只有要分析类别的颜色显示在原图像的上面，其它类别都是 透明的。
上机：非监督分类
上机：非监督分类
⑤确定类别意义及精度 虽然已经得到一个分类图像，但是对于各个分类的专题意义目前还没有确定，这一步就是 通过设置分类图像在原图像背景上闪烁（Flicker），来观察其与背景图像之间的关系， 从而判断该类别的专题意义，并分析其分类准确程度。也可以用卷帘显示（Swipe）、混 合显示（Blend）等图像叠加显示工具，进行判别分析。 在菜单条单击Utility->Flicker命令，打开Viewer Flicker对话框，可以进行如下设置 （1）设置闪烁速度（Speed）为500 （2）设置自动闪烁状态，选择Auto Mode （3）单击Cancel按钮（关闭Viewer Flicker对话框） ⑥标注类别名称和颜色 根据上一步做出的分类专题意义的判别，在属性表中赋予分类名称（字母） 在Raster Attribute Editor窗口（germtm_isodata的属性表）中进行如下设置 （1）单击上一部分析类别的Row字段从而选择该类别； （2）单击该类别的Class Names字段从而进入输入状态； （3）在Class Names字段中输入该类别的专题名称（如水体）并按Enter键； （4）右键点击该类别的Color字段（颜色显示区）；打开As Is菜单； （5）选择一种合适的颜色（如水体为蓝色）。 重复以上第4～6三步，直到对所有类别都进行了分析与处理。当然，在进行分类叠加分 析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行。 ⑦对上述6步中的各种参数如初始分类数(Number of classes ) ，最大循环次数 ( Maximum Iterations ) ，循环收敛阈值(Convergence Threshold ) 进行调整，获得最 满意的非监督分类结果
Erdas的监督分类是基于分类模板来进行的，而分 类模板的生成、管理、评价、和编辑等功能是由分类模 板编辑器来负责的。
遥感导论
在分类模板生成器中生成分类模板的基础是原图像 和（或）其特征空间图像。
上机：监督分类
第一步:显示需要进行分类的图像
在视窗中显示图像：germtm.img（Red4、Green5、Blue3）、选择FIT TO FRAME，其它使用缺省设置)。
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主要germtm.img显示方式
注意Clear Display复选框
Hale Waihona Puke Baidu
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② 调整属性字段显示顺序
在Raster Attribute Editor对话框菜单条单击Edit－>Column Properties命令，打 开Column Properties对话框，在Columns中选择要调整显示顺序的字段，通过Up, Down, Top, Bottom等几个按钮调整其合适的位置，通过选择Display Width调整其显示宽度，通 过Alignment调整其对齐方式。如果选择Editable复选框，则可以在Title中修改各个字段 的名字及其它内容。在Column Properties对话框中调整字段顺序： (1)依次选择Histogram, Opacity, Color, Class_Names字段，并利用UP按钮移Histogram, Opacity, Color, Class_Names这4个字段的显示顺序依次排在前面。 (2)单击OK按钮(关闭Column Properties对话框) (3)返回Rarster Attribute Editor对话框(germtm_isodata的属性表)
上机：非监督分类
①确定输入文件
③选择生成分类摸板文件 ④确定分类摸板文件 ②确定输出文件
⑤确定聚类参数 ⑥确定处理参数
⑦点击OK按钮
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第三步:分类方案调整
获得初始分类结果以后，可以应用分类叠加方法来评价分类结果、检查 分类精度、确定类别专题意义和定义分类色彩，以便获得最终的分类方案。 ① 显示原图像与分类图像 在视窗中同时显示germtm.img和germtm_isodat.img；两个图像的叠加顺序 为germtm.img在下、germtm_ isodatimg在上，germtm.img显示方式用红(4)、 绿(5)、蓝(3)，注意在打开分类图像时，一定要在Raster Option选项卡取消选 中Clear Display复选框，以保证两幅图像叠加显示。 ② 调整属性字段显示顺序 在工具条单击 图标（或者单击Raster->Tools命令），打开Raster工具面 板。单击Raster工具面板的 图标（或者在菜单条单击Raster->Attributs命 令），打开Raster Attribute Editor窗口（germtm_isodata的属性表）。 属性表中的l1个记录分别对应产生的10个类及Unclassified类，每个记录都 有一系列的字段。如果想看到所有字段，需要用鼠标拖动浏览条.为了方便看到 关心的重要字段，需要调整字段显示顺序.
非监督分类
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第一步:调出非监督分类对话框
调出非监督分类对话框的方法有以下两种:
① 在ERDAS图标面板工具条中单击DataPrep图标，打开Data Preparation对话框，在对 话框中单击Unsupervised Classfication按钮，打开Unsupervised Classification对 话框。 Data Prep-> Unsupervised Classfication
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第四步:获取分类模板信息
可以分别应用AOI工具、查询光标等方法，在原始图像或特征空间图像中获取 分类模板信息。 获取分类模板信息可以用多种方法，下面以应用AOI绘图工具在原始图像获取 分类模板信息为例。
(1)在显示germtm.img图像的菜单，单击Raster---tools命令，打开Raster工具面板。 (2)点击Raster工具面板的create polygon AOI图标 (3)在视窗中选择绿色区域(农田)，绘制一个多边形AOI (4)在signature Editor对话框，点击create new signature(s) from AOI图标 ，将多 边形AOI区域加载到Signature分类模板中 (5)在图象窗口中选择另一个绿色区域，再绘制一个多边形AOI (6)同样在Signature Editor窗口，单击create new signature(s) from AOI图标 ，将 多边形AOI区域加载到Signature Editor分类模板属性表中 (7)重复上述两步操作过程，选择图象中你认为属性相同的多个绿色区域绘制若干多边形 AOI,并将其作为模板依次加入到Signature Editor分类模板属性表中。 (8)按下Shift键，同时在Signature Editor分类模板属性表中依次单击选择Class#字段下 面的分类编号，将你上面加入的多个绿色区域AOI模板全部选定。 (9)在Signature Editor工具条，单击Merge Signatures图标 ，将多个绿色区域AOI模 板合并，生成一个综合的新模板，其中包含了合并前的所有模板像元属性。 (10)在Signature Editor菜单条，单击Edit->Delete，删除合并前的多个模板。
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• 以上非监督分类是直接利用原始的各波段数 据进行分类的。能否利用所学的图像处理增 强的方法，对各原始波段进行处理，生成特 征波段，然后再进行分类？参考相关资料， 设计出一种遥感影像分类方法，对影像 fz.img进行分类（具体类别数自行设计）。
监督分类
上机：监督分类
监督分类一般有以下几个步骤:
定义分类模板(define signatures) 评价分类模板(evaluate signatures) 进行监督分类(perform supervised classification) 评价分类结果(evaluate classification)。
遥感导论
上机：监督分类
定义分类模板
上机：非监督分类
第一步:调出非监督分类对话框 调出非监督分类对话框的方法有以下两种: ② 在ERDAS图标面板工具条中单击Classifier图标，打开 Classification对话框，单击 Unsupervised Classification按 钮，打开Unsupervised Classification对话框。
遥感导论
上机：监督分类
第三步:调整分类属性字段
在Signature Editor窗口菜单条，单击view->Columns，打开View Signature Columns对 话框，在View Signature Columns对话框中 （1）单击第一个字段的Column列并向下拖动鼠标直到最后一个字段，此时，所有字段都 被选择上，并用黄色(缺省色)标识出来. （2）按住Shift键的同时分别点击Red、Green、Blue三个字段，Red、Green、Blue三个 字段将从选择集中被清除. （3）单击Apply按钮，分类属性表中显示的字段发生变化 （4）单击Close按钮，关闭View signature columns对话框 从View signature columns对话框可以看到Red、Green、Blue三个字段将不再显示.
遥感导论
上机：监督分类
第二步:打开模板编辑器并调整显示字段
在ERDAS图标面板菜单条，单击 Main->Image Classification->Signature Editor命令，打开Signature Editor窗口 或者 在ERDAS图标面板工具条，单击 Classifier图标->Signature Editor，打开Signature Editor窗口
③定义类别颜色
初始分类图像是灰度图像，各类别的显示灰度是系统自动赋予的，为了提高 分类图像的直观表达效果，需要重新定义类别颜色。 在Rarster Attribute Editor窗口(germtm_ isodata的属性表): （1）单击一个类别的Row字段从而选择该类别 （2）右键点击该类别的Color字段(颜色显示区) （3）在As Is色表菜单选择一种合适颜色 （4）重复以上4小步直到给所有类别斌予合适的颜色
Classification-> Unsupervised Classfication
上机：非监督分类
第二步:进行非监督分类
在Unsupervised Classification对话框中进行下列设置
① ② ③ ④ ⑤ 确定输入文件(Input Raster File ) : germtm.img(要被分类的图像) 确定输出文件(Output File) : germtm_isodata.img(即将产生的分类图像) 选择生成分类摸板文件:Output Signature Set(将产生一个模板文件) 确定分类摸板文件(FileName ) : germtm_isodata.sig 确定聚类参数（Clustering Options），需要确定初始聚类方法与分类数。 系统提供的初始聚类方法有两种： ——Initialize from Statistics方法是按照图像的统计值产生自由聚类 ——Use Signature Means方法是按照选定的模板文件进行非监督分类 这里我们选择Initialize from Statistics单选框；确定初始分类数(Number of classes ) : 10(分出10个类别。实际工作中一般将初始分类数取为最终 分类数的两倍以上) ⑥确定处理参数（Processing Options），需要确定循环次数与循环阈值 ——定义最大循环次数( Maximum Iterations ) : 24（是指ISODATA重新聚 类的最多次数，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） ——设置循环收敛阈值(Convergence Threshold ) : 0.95（是指两次分类结 果相比保持不变的像元所占最大百分比，是为了避免ISODATA无限循环下去） ⑦点击OK按钮(关闭Unsupervised Classification对话框，执行非监督分类，获 得一个初步的分类结果)
上机：非监督分类
上机：非监督分类
④设置不透明度 由于分类图像覆盖在原图像上面，为了对单个类别的专题含义与分类精度进 行 分析，首先要把其他所有类北的不透明程度（Opacity）值设为0（即改为透 明），而要分析的类型的透明度设为1（即不透明），具体操作如下： 在Rarster Attribute Editor对话框(germs isodata的属性表): （1）单击一个类别的Row字段从而选择该类别； （2）单击该类别的Opacity字段，从而进入输入状态； （3）在该类别的Opacity字段中输入“0”，并按回车键 （4）在Formula文本框中输入“0”（可以单击右上数字区） （5）所有类别都设置成透明状态。 下面需要把所有分析类别的不透明度设置为1，亦即设置为不透明状态。 （1）单击一个类别的Row字段从而选择该类别 （2）单击该类别的Opacity字段，从而进入输入状态。 （3）在该类别的Opacity字段中输入“1”，并按回车键。 此时，在视窗中只有要分析类别的颜色显示在原图像的上面，其它类别都是 透明的。
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⑤确定类别意义及精度 虽然已经得到一个分类图像，但是对于各个分类的专题意义目前还没有确定，这一步就是 通过设置分类图像在原图像背景上闪烁（Flicker），来观察其与背景图像之间的关系， 从而判断该类别的专题意义，并分析其分类准确程度。也可以用卷帘显示（Swipe）、混 合显示（Blend）等图像叠加显示工具，进行判别分析。 在菜单条单击Utility->Flicker命令，打开Viewer Flicker对话框，可以进行如下设置 （1）设置闪烁速度（Speed）为500 （2）设置自动闪烁状态，选择Auto Mode （3）单击Cancel按钮（关闭Viewer Flicker对话框） ⑥标注类别名称和颜色 根据上一步做出的分类专题意义的判别，在属性表中赋予分类名称（字母） 在Raster Attribute Editor窗口（germtm_isodata的属性表）中进行如下设置 （1）单击上一部分析类别的Row字段从而选择该类别； （2）单击该类别的Class Names字段从而进入输入状态； （3）在Class Names字段中输入该类别的专题名称（如水体）并按Enter键； （4）右键点击该类别的Color字段（颜色显示区）；打开As Is菜单； （5）选择一种合适的颜色（如水体为蓝色）。 重复以上第4～6三步，直到对所有类别都进行了分析与处理。当然，在进行分类叠加分 析时，一次可以选择一个类别，也可以选择多个类别同时进行。 ⑦对上述6步中的各种参数如初始分类数(Number of classes ) ，最大循环次数 ( Maximum Iterations ) ，循环收敛阈值(Convergence Threshold ) 进行调整，获得最 满意的非监督分类结果
Erdas的监督分类是基于分类模板来进行的，而分 类模板的生成、管理、评价、和编辑等功能是由分类模 板编辑器来负责的。
遥感导论
在分类模板生成器中生成分类模板的基础是原图像 和（或）其特征空间图像。
上机：监督分类
第一步:显示需要进行分类的图像
在视窗中显示图像：germtm.img（Red4、Green5、Blue3）、选择FIT TO FRAME，其它使用缺省设置)。
上机：非监督分类
主要germtm.img显示方式
注意Clear Display复选框
Hale Waihona Puke Baidu
上机：非监督分类
② 调整属性字段显示顺序
在Raster Attribute Editor对话框菜单条单击Edit－>Column Properties命令，打 开Column Properties对话框，在Columns中选择要调整显示顺序的字段，通过Up, Down, Top, Bottom等几个按钮调整其合适的位置，通过选择Display Width调整其显示宽度，通 过Alignment调整其对齐方式。如果选择Editable复选框，则可以在Title中修改各个字段 的名字及其它内容。在Column Properties对话框中调整字段顺序： (1)依次选择Histogram, Opacity, Color, Class_Names字段，并利用UP按钮移Histogram, Opacity, Color, Class_Names这4个字段的显示顺序依次排在前面。 (2)单击OK按钮(关闭Column Properties对话框) (3)返回Rarster Attribute Editor对话框(germtm_isodata的属性表)
上机：非监督分类
①确定输入文件
③选择生成分类摸板文件 ④确定分类摸板文件 ②确定输出文件
⑤确定聚类参数 ⑥确定处理参数
⑦点击OK按钮
上机：非监督分类
第三步:分类方案调整
获得初始分类结果以后，可以应用分类叠加方法来评价分类结果、检查 分类精度、确定类别专题意义和定义分类色彩，以便获得最终的分类方案。 ① 显示原图像与分类图像 在视窗中同时显示germtm.img和germtm_isodat.img；两个图像的叠加顺序 为germtm.img在下、germtm_ isodatimg在上，germtm.img显示方式用红(4)、 绿(5)、蓝(3)，注意在打开分类图像时，一定要在Raster Option选项卡取消选 中Clear Display复选框，以保证两幅图像叠加显示。 ② 调整属性字段显示顺序 在工具条单击 图标（或者单击Raster->Tools命令），打开Raster工具面 板。单击Raster工具面板的 图标（或者在菜单条单击Raster->Attributs命 令），打开Raster Attribute Editor窗口（germtm_isodata的属性表）。 属性表中的l1个记录分别对应产生的10个类及Unclassified类，每个记录都 有一系列的字段。如果想看到所有字段，需要用鼠标拖动浏览条.为了方便看到 关心的重要字段，需要调整字段显示顺序.