监督分类实验报告.docVIP

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. .. . .可修编. 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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