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监视分类实验报告
1100900028 淑蕊
一、实验原理:根据训练区提供的样本,通过选择特征参数,建立判别函数对各待分类像元进展的分类。
二、实验目的:1、理解监视分类方法的根本原理;
2、掌握利用ERDAS进展监视分类的操作流程;
3、了解分类后评价过程。
三、实验容:在ERDAS软件中,对TM影响进展监视分类,将图像中的水体、植被、农田、城区等地物特征提取出来。
四、实验步骤:
1、在ERDAS主界面中,翻开Viewer视窗,翻开需要进展监视分类的图像。
2、对图像进展设置,设置Red、Green、Blue对应的波段值分别为4、3、2。
3、在Viewer视窗中显示待分类图像。翻开Classification,选择Signature Editor,翻开分类模板编辑器。
4、选择Signature Editor窗口的View中的Column,在弹出的View Signature Columns对话框中选择需要显示的字段。
5、在Viewer中点击图标,翻开Raster工具面板。
6、单击面板中的图标,在翻开的图像中选择水体区域,绘制一个多边形AOI。
7、在Signature Editor对话框中,单击图标,将上一步中建立的多边形AOI区域加载到分类模板中。
8、将上述方法重复进展,共选择10个区域。
9、将上述结果进展综合,将该类的Signature全部选定,然后点击合并图标,得出水体的分类模板,然后依次进展植被、农田、城区的分类模板的建立,方法同上。
10、将上述模板进展保存。
11、进展监视分类,在ERDAS主界面中,单击Classifier中的Supervised Classification,翻开Supervised Classification对话框。
12、在Supervised Classification对话框中,输入参数。输入文件为tm_bjcity.img,输出文件为tm_bjcity_superclass.img,模板为tm_ssr.sig,分类距离文件为tm_bjcity_superclass_dis.img。其他参数如下图。
13、单击OK进展监视分类。
14、在视窗中,单击Raster中的Raster Atturibute Editor,翻开Raster Attribute Editor对话框,右键点击Color字段,选择AS IS菜单,选择适宜的颜色。
15、监视分类后的图像:
五、评价
1、在视窗中翻开原始图像,在ERDAS主界面中点击Classifier中的Accuracy Assessment选项,翻开Accuracy Assessment对话框。
2、在Accuracy Assessment对话框中选择File中的Open,翻开Classified Image对话框,在对话框中确定与视窗中对应的分类专题图像,点击OK关闭该对话框。
3、在Accuracy Assessment对话框中点击Select Viewer图标,将光标在显示有原始图像的视窗中点击一下,实现原始图像视窗与精度评估视窗相连接。
4、在Accuracy Assessment对话框中选择菜单条View中的Change Colors,翻开Change color面板,将Points with no reference的颜色设为白色,Points with reference设为黄色,点击OK返回Accuracy Assessment对话框。
5、在Accuracy Assessment对话框中选择Edit中的Create/Add Random Points,翻开Add RandomPoints对话框,在Search Count中输入1024,在Number of Points中输入40,在DistributionParameters选择Random,单击OK。
6、返回Accuracy Assessment对话框,在Accuracy Assessment对话框的数据表中出现了40个检查点。
7、在Accuracy Assessment对话框中选择View中的Show All,点击Edit中的Show Class Values,各点的类别号出现在数据表的class字段中。
8、在Accuracy Assessment对话框中选择Report中的Options,点击确定按钮选择分类评价报告的参数。选择Report中的Accuracy Report产
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