29遥感分类
第
卷 第 期 年 月 文章编号：1007-791X (2010) 02-0138-05
燕山大学学报
基于信息融合的遥感分类与回归分析研究
白文路 ，赵
（
巍
，崔淑梅 ，唐降龙
； ） 哈尔滨工业大学 电气工程及自动化
哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 学院，黑龙江 哈尔滨
摘
要：本文提出了组合纹理和光谱信息的遥感图像解译技术，将其运用于陆地水体的二元分类，目的是通过
组合两种分析方法的优点，得到更好的解译结果。利用灰度共生矩阵来进行纹理分析，同时，红光和红外光谱 分析的使用能够改善陆地和水体的分类边界。纹理分析和光谱特征的融合改进了两类标记的精确度。在此基础 上，本文针对多光谱数据的特点提出了灰度级差联合概率矩阵 行了回归分析。 关键词：多光谱遥感图像；纹理特征；光谱特征 中图分类号：TP753 文献标识码：A ，利用提取的特征对多光谱高度数据进
引言
在遥感成像领域中， 多种地物覆盖类型的分类 如土壤、树木、草地、裸岩、河流或海洋等，是一 项相当重要的研究。 遥感图像中不同的地物类型对 不同波段的电磁波反射不同， 这就成为了能够区分 不同的地物类型的基础。 传统的遥感分类大都使用 光谱特征，如将空间变化（如纹理等）与光谱亮度 （如色调等）进行组合，将能够极大的克服遥感图 像的误分类问题 。 对于遥感图像， 纹理是数字化图像光谱亮度或 者数字值（ 度量 。 ）空间变化的一种 给出了以下的定义“图像的纹理
二维空间地物平面上的一种分布模式。 本文第 部分针对陆地和水体两种类型， 使用 灰度共生矩阵（ ）提取的纹理特征和红光与 红外波段的光谱信息进行分类分析。 然后将两种类 型标记的结果进行组合， 得到最终的分类结果。第 部分对多光谱图像的纹理进行了研究，并提出了 灰度级差联合概率矩阵对遥感图像的高度数据进 行回归分析。
纹理特征与光谱特征的组合分类
深水区域和洁净的水体呈现蓝色或者蓝绿色， 对蓝色和绿色波段的反射率大约是 较而言对红光的反射率则降到了 ，相比 。而近红
是通过基元的数目和类型及其空间的组织和布局 来进行描述的。基元的空间的组织可以是随机的， 可以是一对相关的相邻基元， 或者每次一个基元的 相关性。 这种相关性可能是结构上的， 概率上的或 者说是基于某种函数的 。 随着多光谱图像以及 ” 高光谱图像的发展， 针对多光谱和高光谱图像的研 究越来越多。舒宁提出了多光谱纹理的概念 ，对 多光谱和高光谱的纹理问题进行了研究。 他提出纹 理就是地物目标在光谱空间中的光谱矢量映射到
收稿日期： 作者简介：白文路（
外和短波红外的入射能量几乎完全被吸收了。 另一 方面，红光和红外波段在植被、土壤和裸露的岩石 上的反射率则在另一个等级。 由于城市建设或者自然物体如公路、 建筑、河 流或者森林等， 所形成的地物的纹理可以从不同的 城市或植被的类型中提取。 但是从水体的覆盖类型 很难得到相似的特征，尤其是从平静的海洋、 湖泊 或河流中。因此，在某种程度上融合光谱特征与纹
） ，男，河北沧州人，硕士研究生，主要研究方向为遥感图像处理； 通信作者：赵 巍（ ： 。
） ，女，河
南武陟人，博士，讲师，主要研究方向为模式识别、图像处理、计算机视觉，
第
期
白文路 等
基于信息融合的遥感分类与回归分析研究
理信息能够更有效的和更准确的在遥感图像中标 记出水体和陆地区域。 灰度共生矩阵提取纹理特征 等人提出的灰度共生矩阵是一个很 重要的纹理分析工具， 已经在很多的遥感应用中使 用 。建立在二阶条件概率密度函数的基础上，灰 度共生矩阵（ ）通过计算图像中任何一对在 一定方向和一定距离的像素的相关性， 反映了图像 方向、距离、范围或者变化速率的整体信息。 从灰度共生矩阵中可以提取如角二阶矩、 对比 度、相关性、总体方差、总体均值、熵、总体熵、 差熵和相异性等纹理特征。 这些特征描述了不同像 素间的关系，而且并不过分强调区域的边界。同 时，这些特征对方向敏感，但对噪声并不敏感 。 矩阵记录了图像中在一定方向、一定距离上， 灰度
级为 与灰度级为 的像素对的数目。图 度共生矩阵的空间图。 图 为在 平域； 度等级； 集合 ，见式 。 式 离是 ， 是 中，
给出了灰
轴是图像 的坐标轴， 表示像素 为被测量的像素对； ， 为水 为垂直域； 为量化的灰 为量化的灰度级集合；
的灰度级。
方向的像素数目；
为图像 的像素集合。每个像素的灰度级来自
个方向上的灰度共生矩阵的计算 ， ， 和 ，像素对的距
公式，分别是
，
式中， 是在集合 中的元素数目， 是相关方向的 灰度共生矩阵。很明显矩阵均是对称的，也即 。
的存在冗余和重复。其中角二阶矩，对比度，相关 性和逆差距的代表性和独立性较好 ，经常被使 用。本文中使用这几个特征进行训练和分类，具有 很好的性能。 光谱特征的分析 水体对于红光和红外波段的反射率非常低， 而 具有充足光照的陆地（没有阴影区域）的反射率则 比较高。 这样从每幅陆地和水体的训练样本中提取 红光的度量进行统计分析。 表 中给出了部分的统计结果， 其中陆地样本 ，最大值的均值为 ， 。陆地样本的最小均值几乎 ；而水体样本的最小值均值为 最大值均值为 和水体样本的最大均值相等。 整个训练集合中包含 幅水体和 幅陆地的 。
的最小值的均值为
图
灰度共生矩阵的空间图
本文中将图像灰度级由 滑动窗口的大小为
级压缩到了
级，
训练样本。 经过分析及实验， 最后将阈值定为 射率进行识别。
。以上从灰度共生矩阵提
在此阈值基础上， 所有的水体均能通过对红光的反
取的特征能够表达特定的纹理信息， 但是不可避免
燕山大学学报 表 训练样本的红色光谱特征对比
理特征分类标记为陆地， 而光谱分类则正确地进行 了识别。
每行最大值 的平均值
训练图像 最小值 每行最小值 的平均值
平均值
最大值
从最终的结果中可以看到， 细化后的边界相当 的不错， 小区域的水体和陆地依然能够被正确的识 别。因此可以证明，本文利用纹理特征和光谱特征 的组合对遥感图像进行分类可以获得更加精确的 分类结果。
陆 地 — — — —
水 体 — — — —
原始样本
光谱分类结果
实验结果及分析 纹理分析过程使用多元正态分布的基于最小 错误率准则的贝叶斯判别函数作为分类器， 公式如 下：
纹理分类结果 最终分类结果
图
样本
的分类结果
， 其中，为类别标记， 为协方差矩阵， 为类别
的先验概率， 为均值向量。在遥感的应用中通常 假定不同类别被观测的概率是相等的 ， 忽略与类 别 无关的项后公式简化为
原始样本 光谱分类结果
， 式中， 为类内各特征标准差的平均值。 光谱特征分类采用阈值分类方法。 分类阶段分 别执行， 测试样本的集合包含 像。图 和图 幅水陆共存的图
纹理分类结果 最终分类结果
给出了部分的分类结果。
由于缺乏纹理信息， 陆地部分的阴影和平滑区 域被标记成了水体， 而光线比较明亮的陆地区域和 较浅的水体容易被识别为陆地。图中 仅使用光谱特征分类的结果， 纹理特征的分类结果， 也即图 和图 给出了 则给出了仅使用 中
图
样本
的分类结果
多光谱图像的纹理分析
在计算机视觉的研究中， 从视觉的计算 个级
是光谱特征和纹理特征
融合的结果。从图
理论出发，将系统视觉信息从最初的原始数据（二 维图像数据） 到最终对三维环境的表达分为 别的视觉处理过程：一是初级视觉，从原始图像中
可以很明显的看到， 小岛区域包括水下的部分也被 标记成了陆地。 另外， 图 中陆地中的湖泊也被纹
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抽取诸如边缘和纹理等基本几何元素或特征， 这些 特征的集合称为基元图（ ）或要素 图； 二是中级视觉，由输入图像和基元图恢复场景 的深度、 法线方向等， 这些信息包含了部分深度信 息称为二维半图；三是高级视觉，由输入图像、基 元图和二维半图来恢复、 表示和识别三维物体的过 程。 目前针对遥感图像的处理尚处于初级视觉阶 段， 大部分比较成熟的图像处理技术均是应用在单 波段图像上， 多光谱图像的理论还十分的贫乏。多 光谱图像中的每一幅都是单波段的， 就如同人用不 同度数的眼镜来观察事物。 图像的每一个像元中可 以获得一个连续的光谱曲线，具有更多丰富的信 息。 随着多光谱纹理理论的不断成熟， 使得对纹理 的提取趋于多维化， 由多光谱图像中恢复图像的三 维信息或者部分深度信息成为可能。 灰度级差联合概率矩阵 不同的地物由于地面覆盖类型以及高度的不 同， 对不同波段的电磁波反射率、 折射率和吸收率 均不同， 因此体现在不同波段的二维图像上就具有 不同的灰度值及分布。 而不同波段图像之间相同地 物的灰度值变化以及分布具有某种相关性， 这种相 关性描述了多光谱图像的更丰富的纹理特征以及 高度信息。 鉴于以上讨论， 本文提出了一种应用在多波段 图像之间的二元灰度共生矩阵——灰度级差联合 概率矩阵（ ， 如下： ′ ） 。矩阵 方向的计算公式
高度值
此关联概率矩阵反映了在两幅不同波段图像 的相同窗口位置和尺寸下， 两幅图像素灰度差的相 关变化的统计信息。经过归一化之后， 主对角线元 素表示两幅图的相邻像素灰度差相同的概率； 各非 主对角线元素表示两幅图的相邻像素灰度差不同 的概率。 本文利用此关联矩阵提取多光谱图像的特 征， 希望能够一定程度上反映遥感图像中不同地物 的高度信息。 回归结果分析 本文采用美国地球资源卫星 提供的
遥感数据作为数据源， 为了避免相近波段间图像信 息的冗余， 选择第 波段和第 波段的图像进行矩 阵的计算并提取特征。 利用数据源提供的控制点高 度信息作为已知信息进行训练， 训练样本图像的数 目为 幅，为了减少矩阵运算的计算量将原始图 ） 个点位的高度信息进行回归分析，得 使用支持向量机 （ 像的灰度级压缩到了 级， 分类器对 到的结果绘成曲线，结果如图 所示。
原始高度
回归结果
回归样本数
图
利用
的回归结果
从图中可以看出回归的结果同地物的实际高 度存在一定程度的相关性，但是差距还是比较大， 回归后的曲线起伏比较小， 不能充分体现原始数据 ′ ′ ′， 的高度。分析原因有以下几个： ）仅采用两个波 段图像进行矩阵的计算，信息量不够； ）灰度级 式中， 代表在该集合中的元素数目； 为相应方向 的关联灰度共生矩阵； 为两点坐标； ′ 分别为两点灰度差值； 为窗口内两点之间 的距离，本文中取值为 ，即只比较相邻两像素点 的灰度变化。 压缩使得图像的信息损失了很多； ）训练的样本 数量太少； ）选取的特征不够合理，不能很好的 反映物体的高度信息； 另外，加上噪声以及物体阴 影等的影响， 因此得到的结果并不能很好的拟合真 正的高度曲线。在今后的研究中，这一问题可以通
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过选取更多合适的特征、 减少灰度级压缩时的信息 损失、充分利用更多波段的图像信息、 增加训练样 本的数量来逐步的解决。
结束语
为了弥补光谱分类和纹理特征分类各自的不 足， 本文将两者组合进行分类，利用灰度共生矩阵 进行纹理分析， 最后将标记的结果与光谱分类的进 行融合， 得到了比较好的分类结果。这说明将光谱 特征与纹理特征进行组合分类能提高遥感分类的 精确度。 另外，本文针对多光谱图像纹理理论的发 展， 提出了一种灰度级差联合概率矩阵，以此来计 算多波段图像的特征并对图像的高度信息进行回 归分析。 回归的结果虽然比较差， 但也能说明从该 矩阵提取的特征与高度信息之间确实存在一定程 度的相关性。 如何充分挖掘更能反映图像高度信息 的具有一定代表性的特征将成为今后工作的重点。
参考文献
宋杨 万幼川 陈鹏 基于 外波段影像信息分析中的研究 的纹理特征量在 遥感信息 热红 舒宁 关于多光谱和高光谱影像的纹理问题 报 信息科学版 武汉大学学
盛辉 殷守敬 遥感与地理信息系统技术在湿地研究中的应用 遥感信息 崔林丽 遥感影像解译特征的综合分析与评价 国科学院遥感应用研究所 北京 中
Classification and regression analysis of remote sensing images by information fusion
Abstract:
Key words:
实验六：遥感图像监督分类与非监督分类
成都信息工程学院 遥感图像处理实验报告 实验6：遥感图像监督分类与非监督分类 专业：遥感科学与技术 班级： 092班 姓名：李翔 学号：2009043063 实验名称：遥感图像监督分类与非监督分类 实验教室： 5404教室 指导老师：刘志红 实验日期：2011年4月6日和4月13日
遥感数字图像处理实验报告 一、项目名称 遥感图像监督分类与非监督分类 二、实验目的 学会使用ERDAS IMAGINE软件对遥感图像进行非监督分类、监督分类、分类后处理、决策树分类，加深对图像分类过程和原理的理解，为图像解译打下基础。 三、实验原理 同类地物在相同的条件下应该具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。反之，不同类的地物之间具有这些差异。根据这些差异，将图像中的所有像素按其性质分为若干类别的过程，称为图像的分类。 根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其训练样本，对分类器进行训练和监督，可将遥感图像分类方法划分为监督分类和非监督分类。 分类后处理包括聚类统计、过滤分析、去除分析和分类重编码等操作。 聚类统计是通过计算分类专题图像每个分类图斑面积、记录相邻区域中最大图斑面积的分类操作。 四、数据来源 1．下载网站：https://www.wendangku.net/doc/d08115251.html,/admin/dataLandsatMain.jsp 2．波段数为6个。 3．分辨率为28.50,米。 4．投影为UTM, Zone48。 五、实验过程 一、非监督分类 1.在ERDAS IMAGINE依次点击如下图标，打开对话框， 2. 设定好输出数据，设置聚类选项，确定初始聚类方法和分类数。设置预处理选项，确定循环次数和阈值。如图所示：
遥感图像几种分类方法的比较
摘要 遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。 遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理，达到自动分类识别地物的目的。遥感图像分类主要有两类分类方法:一种是非监督分类方法，另一种是监督分类方法。非监督分类方法是一个聚类过程，而监督分类则是一个学习和训练的过程，需要一定的先验知识。非监督分类由十不能确定类别属性，因此直接利用的价值很小，研究应用也越来越少。而且监督分类随着新技术新方法的不断发展，分类方法也是层出不穷。从传统的基十贝叶斯的最大似然分类方法到现在普遍研究使用的决策树分类和人工神经网络分类方法，虽然这些方法很大程度改善了分类效果，提高了分类精度，增加了遥感的应用能力。但是不同的方法有其不同优缺点，分类效果也受很多因素的影响。 本文在对国内外遥感图像分类方法研究的进展进行充分分析的基础上，应用最大似然分类法、决策树分类法对TM影像遥感图像进行了分类处理。在对分类实现中，首先对分类过程中必不可少的并影响分类效果的步骤也进行了详细地研究，分别是分类样本和分类特征；然后详细介绍两种方法的分类实验；最后分别分析分类结果图，采用混淆矩阵和kappa系数对两种方法的分类结果进行精度评价。 关键词:TM遥感影像，图像分类，最大似然法，决策树 题目：遥感图像几种分类方法的比较...................................... 错误！未定义书签。摘要.. (1) 第一章绪论 (3)
1.1遥感图像分类的实际应用及其意义 (4) 1.2我国遥感图像分类技术现状 (5) 1.3遥感图像应用于测量中的优势及存在的问题 (6) 1.3.1遥感影像在信息更新方面的优越性 (6) 1.3.2遥感影像在提取信息精度方面存在的问题 (6) 1.4研究内容及研究方法 (8) 1.4.1研究内容 (8) 1.4.2 研究方法 (8) 1.5 论文结构 (9) 第二章遥感图像的分类 (9) 2.1 监督分类 (9) 2.1.1 监督分类的步骤 (9) 2.1.2 最大似然法 (11) 2.1.3 平行多面体分类方法 (12) 2.1.4 最小距离分类方法 (13) 2.1.5监督分类的特点 (13) 2.2 非监督分类 (14) 2.2.1 K-means算法 (14) K-均值分类法也称为 (14) 2.2.2 ISODATA分类方法 (15) 2.2.3非监督分类的特点 (17) 2.4遥感图像分类新方法 (17) 2.4.1基于决策树的分类方法 (17) 2.4.2 人工神经网络方法 (19) 2.4.3 支撑向量机 (20) 2.4.4 专家系统知识 (21) 2.5 精度评估 (22) 第三章研究区典型地物类型样本的确定 (24) 3.1 样本确定的原则和方法 (24) 3.2 研究区地物类型的确定 (24) 3.3样本区提取方案 (25) 3.4 各个地物类型的样本的选取方法 (25) 3.4.1 建立目视解译标志 (25) 3.4.2 地面实地调查采集 (26) 3.4.3 利用ENVI遥感图像处理软件选取样本点 (26) 第四章遥感图像分类实验研究 (26) 4.1遥感影像适用性的判定 (26) 4.2分类前的预处理 (28) 4.2.1空间滤波的处理 (28) 4.2.2 频域滤波处理 (28) 4.3利用ENVI软件对影像按照不同的分类方法进行监督分类 (30) 4.3.1监督分类 (30) 4.3.2 决策树 (33) 4.4分类后的处理 (35)
遥感影像分类精度评价教学内容
遥感影像分类精度评 价
遥感影像分类精度评价 在ENVI中，选择主菜单->Classification->Post Classification->Confusion Matrix->Using Ground Truth ROIs。将分类结果和ROI输入，软件会根据区域自动匹配，如不正确可以手动更改。点击ok后选择报表的表示方法（像素和百分比），就可以得到精度报表。 对分类结果进行评价，确定分类的精度和可靠性。有两种方式用于精度验证：一是混淆矩阵，二是ROC曲线，比较常用的为混淆矩阵，ROC曲线可以用图形的方式表达分类精度，比较形象。 对一帧遥感影像进行专题分类后需要进行分类精度的评价，而进行评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和拥护精度。 1、混淆矩阵（Confusion Matrix）: 主要用于比较分类结果和地表真实信息，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置和分类与分类图象中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类，每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量，有像元数和百分比表示两种。
2、总体分类精度（Overall Accuracy）: 等于被正确分类的像元总和除以总像元数，地表真实图像或地表真实感兴趣区限定了像元的真实分类。被正确分类的像元沿着混淆矩阵的对角线分布，它显示出被分类到正确地表真实分类中的像元数。像元总数等于所有地表真实分类中的像元总和。 3、Kappa系数：是另外一种计算分类精度的方法。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数（N）乘以混淆矩阵对角线（Xkk）的和，再减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。 4、错分误差：指被分为用户感兴趣的类，而实际上属于另一类的像元，错分误差显示在混淆矩阵的行里面。 5、漏分误差：指本属于地表真实分类，但没有被分类器分到相应类别中的像元数。漏分误差显示在混淆矩阵的列里。 6、制图精度：指假定地表真实为A类，分类器能将一幅图像的像元归为A 的概率
遥感图像分类
实验四遥感图像分类 一、背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板(训练样本)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。 二、实验目的 理解并掌握图像分类的原理，学会图像分类的常用方法：人工分类（目视解译）、计算机分类（监督分类、非监督分类）。能够针对不同情况，区别使用监督分类、非监督分类。理解计算机分类的常用算法实现过程。熟练掌握遥感图像分类精度评价方法、评价指标、评价原理，并能对分类结果进行后期处理。 三、实验内容（6课时） 1.非监督分类（Unsupervised Classification)； 2.监督分类（Supervised Classification)； 3.分类精度评价（evaluate classification）； 4.分类后处理（Post-Classification Process）； 四、实验准备 实验数据： 非监督分类文件：germtm.img 监督分类文件：tm_860516.img 监督模板文件：tm_860516.sig 五、实验步骤、方法 1、非监督分类（Unsupervised Classification)
遥感影像分类envi
遥感课程教学实验之二： 遥感影像分类 实验二遥感影像的分类遥感影像的监督分类 ?实验目的
理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，学会利用遥感图像处理软ENVI 件对遥感图像进行分类的方法。 ?实验内容 1、遥感图像分类原理。 2、遥感图像监督分类。 3、最大似然法分类 ?实验条件 电脑、ENVI4.5软件。厦门市TM遥感影像。 ?实验步骤 1、启动ENVI软件，从文件菜单打开多波段影像文件，从可用波段列表中装载彩色或假色 影像，显示遥感影像。 2、从主图像窗口的工具Tools →Region of Interest →ROI Tools; 3、在自动打开的ROI Tools窗口中，设定ROI_Type 为“Polygon”（多边形），选定样本采 集的窗口类型，用Zoom（缩放窗口）进行采集。。
4、在选定的窗口如Zoom用鼠标左键画出样本区域，在结束处击鼠标右键二次，样本区域 被红色充填，同时ROI Tools窗口中显示采集样本的信息。采集新的样本点击“New Region”，重新上述步骤进行多个地物样本采集。。 5、从ENVI主菜单中，选 Classification > Supervised > Maximum Likelihood；或在端元 像元采集对话框 Endmember Collection中选择 Algorithm >MaximumLikelihood 进行最大似然法分类。
6、在出现Classification Input File 对话框中，选择输入影像文件，出现 Maximum Likelihood Parameters 对话框。 7、输入常规的分类参数。 设定一个基于似然度的阈值（Set Prpbability Threshold）：如不使用阈值，点击“None” 按钮。要对所有的类别使用同一个阈值，点击“Single Value”按钮，在“Probability Threshold”文本框中，输入一个0 到1 之间的值。似然度小于该值的像元不被分入该类。 要为每一类别设置不同的阈值： ●在类别列表中，点击想要设置不同阈值的类别。 ●点击“Multiple Values”来选择它。 ●点击“Assign Multiple Values”按钮。 ●在出现的对话框中，点击一个类别选中它，然后在对话框底部的文本框中输入阈值。为每 个类别重复该步骤。 最后给定输出结果的保存方式：文件或内存，当影像较大时建设保存到文件中，以免因内存不够而出错运算错误。 点击“OK”计算机开始自动分类运算。 8、在可用波段列表中显示分类图像。 ?实验总结
试述遥感图像分类的方法,并简单分析各种分类方法的优缺点。
遥感原理与应用 1.试述遥感图像分类的方法，并简单分析各种分类方法的优缺点。答：监督分类：1、最大似然法；2、平行多面体分类法:这种方法比较简单，计算速度比较快。主要问题 是按照各个波段的均值为标准差划分的平行多面体与实际地物类别数据点分布的点群形态不一致，也就造成俩类的互相重叠，混淆不清的情况；3、最小距离分类法:原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。通常使用马氏距离、欧氏距离、计程距离这三种判别函数。主要优点：可充分利用分类地区的先验知识，预先确定分类的类别；可控制训练样本的选择，并可通过反复检验训练样本，以提高分类精度（避免分类中的严重错误）；可避免非监督分类中对光谱集群组的重新归类。主要缺点：人为主观因素较强；训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间；只能识别训练样本中所定义的类别，对于因训练者不知或因数量太少未被定义的类别，监督分类不能识别，从而影响分结果（对土地覆盖类型复杂的地区需特别注意）。 非监督分类：1、ISODATA； 2、K-Mean：这种方法的结果受到所选聚类中心的数目和其初始位置以及模式分布的几何性质和读入次序等因素的影响，并且在迭代的过程中又没有调整类别数的措施，因此不同的初始分类可能会得到不同的分类结果，这种分类方法的缺点。可以通过其它的简单的聚类中心试探方法来找出初始中心，提高分类结果；主要优点：无需对分类区域有广泛地了解，仅需一定的知识来解释分类出的集群组；人为误差的机会减少，需输入的初始参数较少（往往仅需给出所要分出的集群数量、计算迭代次数、分类误差的阈值等）；可以形成范围很小但具有独特光谱特征的集群，所分的类别比监督分类的类别更均质；独特的、覆盖量小的类别均能够被识别。主要缺点：对其结果需进行大量分析及后处理，才能得到可靠分类结果；分类出的集群与地类间，或对应、或不对应，加上普遍存在的“同物异谱”及“异物同谱”现象，使集群组与类别的匹配难度大；因各类别光谱特征随时间、地形等变化，则不同图像间的光谱集群组无法保持其连续性，难以对比。
遥感影像的分类处理
摘要 在面向对象的影像分类方法中，首先需要将遥感影像分割成有意义的影像对象集合，进而在影像对象的基础上进行特征提取和分类。本文针对面向对象影像分类思想的关键环节展开讨论和研究，(1) 采用基于改进分水岭变换的多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割。构建了基于高斯尺度金字塔的多尺度视觉单词，并且通过实验证明其表达能力优于经典的词包表示。最后，在词包表示的基础上，利用概率潜在语义分析方法对同义词和多义词较强的鉴别能力对影像对象进行分析，找出其最可能属于的主题或类别，进而完成影像的分类。 近些年来，随着航空航天平台与传感器技术的高速发展，获取的遥感影像的分辨率越来越高。高分辨率遥感影像在各行业部门的应用也越来越广泛，除了传统的国土资源、地质调查和测绘测量等部门，还涉及到城市规划、交通旅游和环境生态等领域，极大地拓展了遥感影像的应用范围。因此，对高分辨率遥感影像的处理分析成为备受关注的领域之一。高分辨率遥感影像包括以下三种形式：高空间分辨率（获取影像的空间分辨率从以前的几十米提高到1 至5 米，甚至更高）；高光谱分辨率（电磁波谱被不断细分，获取遥感数据的波段数从几十个到数百个）；高时间分辨率（遥感卫星的回访周期不断缩短，在部分区域甚至可以连续观测）。本文所要研究的高分辨率遥感影像均是指“高空间分辨率”影像。 相对于中低分辨率的遥感数据，高空间分辨率遥感影像具有更加丰富的空间结构、几何纹理及拓扑关系等信息，对认知地物目标的属性特征更加方便，如光谱、形状、纹理、结构和层次等。另外，高分辨率遥感影像有效减弱了混合像元的影响，并且能够在较小的空间尺度下反映地物特征的细节变化，为实现更高精度的地物识别和分类提供了可能。 然而，传统的遥感影像分析方法主要基于“像元”进行，它处于图像工程中的“图像处理”阶段（见图1-1），已然不能满足当今遥感数据发展的需求。基于“像元”的高分辨率遥感影像分类更多地依赖光谱特征，而忽视影像的纹理、形状、上下文和结构等重要的空间特征，因此，分类结果会产生很严重的“椒盐(salt and pepper)现象”，从而影响到分类的精度。虽然国内外的很多研究人员针对以上缺陷提出了很多新的方法，如支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 、纹理聚类、分层聚类(Hierarchical Clustering) 、神经网络(Neural Network, NN)等，但仅依靠光谱特征的基于像元的方法很难取得更好的分类结果。基于“像元”的传统分类方法还有着另一个局限：无法很好的描述和应用地物目标的尺度特征，而多尺度特征正是遥感信息的基本属性之一。由于在不同的空间尺度上，同样的地表空间格局与过程会表现出明显的差异，因此，在单一尺度下对遥感影像进行分析和识别是不全面的。为了得到更好的分类结果，需要充分考虑多尺度特征。 针对以上问题，面向对象的处理方法应运而生，并且逐渐成为高空间分辨率遥感影像分析和识别的新途径。所谓“面向对象”，即影像分析的最小单元不再是传统的单个像元，而是由特定像元组成的有意义的同质区域，也即“对象”；因此，在对影像分析和识别的过程
遥感图像的监督分类与处理_赵文彪
杭州师范大学《遥感原理与应用》实验报告 题目：遥感图像的监督分类与处理实验姓名：赵文彪 学号： 2014212425 班级：地信141 学院：理学院
1实验目的 运用envi软件对自己家乡的遥感影像经行分类和分类后操作。 2概述 分类方法：监督分类和非监督分类 监督分类——从遥感数据中找到能够代表已知地面覆盖类型的均质样本区域（训练样区），然后用这些已知区域的光谱特征（包括均值、标准差、协方差矩阵和相关矩阵等）来训练分类算法，完成影像剩余部分的地面覆盖制图（将训练样区外的每个像元划分到具有最大相似性的类别中）。 非监督分类——依据一些统计判别准则将具有相似光谱特征的像元组分分为特定的光谱类；然后，再对这些光谱类进行标识并合并成信息类。 光谱特征空间 同名地物点在丌同波段图像中亮度的观测量将构成一个多维的随机向量X，称为光谱特征向量。而这些向量在直角坐标系中分布的情况为光谱特征空间。 同类地物在光谱特征空间中不可能是一个点，而是形成一个相对聚集的点群。丌同地物的点群在特征空间内一般具有不同的分布。 特征点集群的分布情况： 理想情况：至少在一个子空间中可以相互区分 典型情况：任一子空间都有相互重叠，总的特征空间可以区分 一般情况：任一子空间都存在重叠现象 监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。在分类乊前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决凼数迚行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决凼数去对其他待分数据迚行分类。使每个像元和训练样本做比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。 3实验步骤 3.1遥感影像图的剪切 用envi打开下载的遥感影像图，剪切出一个地貌信息丰富的区域（因为一景遥感影像太大，分类时间较长，故而采用剪切的方法，剪切一个地貌丰富的遥感影像图。既便于分类也使得分类种数不至于减小的太多） 以下为剪切出来的遥感影像
实验四遥感图像的监督分类和非监督分类
实验四遥感图像的非监督分类与监督分类 一、实验目的 1．非监督分类是对数据集中的像元依据统计数字，光谱类似度和光谱距离进行分类，在没有用户定义的条件下练习使用，在ENVI环境下的非监督分类技术有两种：迭代自组织 数据分析技术（ISodata）和K均值算法（K-Means）； 2．分类过程中应注意：1）怎样确定一个最优的波段组合，从而达到最佳的分类精度，基于OIF和相关系数，协方差矩阵以及经验的使用来完成对最适合的组合的选取，分类 效果的关键即在于此；2）K-Means的基本原理；3）Isodata的基本原理；4）分类结束 后，被分类后的图像是一个新的图像，被分类类码秘填充，从而可以获得数据提取信息， 统计不同类码数量，转化为实际面积，在得到后的图像上，可对不同目标的形态指标进 行分析。 3．对训练区中的像元进行分类； 4．用训练数据集估计查看监督分类后的统计参数； 5．用不同方法进行监督分类，如最小距离法、马氏距离法和最大似然法。 二、实验设备与材料 1、软件 ENVI 4.7软件 2、所需材料 TM数据 三、实验步骤 1.选择最优的波段组合 ENVI主工具栏中File →Open image file →选择hbtmref.img打开→在Basic Tools中选择Statistics →Compute statistics选定原图，在Spectral subset中可选项全部选定→OK →OK →全选→保存→OK，则各类统计数字均可查； OIF计算，选择分类波段： 1，2；2，3；1，3波段标准差分别为2.665727；3.473308；4.574609，和为10.713644。Correlation Matrix 中1和2波段的相关系数0.964308，加上2和3波段的相关系数0.980166，再加上1和3波段的相关系数0.945880，最终等于2.890354。用标准差相加的结果10.713644比上相关系数之和2.890354等于3.70668922。可以选择其他不同波段的数据进行同上运算，比值结果最大的为最优波段，此次选择结果为3,4,6波段。 2.K-Means法进行非监督分类 1）Classification →Unsupervised →K-Means，点击hbtmref.img →点击Spectral subset →选3,4,6三个波段→OK，回到上级菜单→OK，在Number of classes 中输15即分为15类，Change Iterations中输6，即最大迭化量为6次， Maximum Stdev From Mean中为空，选择保存位置→OK；在原界面中选定 保存结果后New display →Load Band，双击查看Cursor Location/V alue，发 现Data已由原来的坐标形式转换为类码；在K-Means窗口工具栏中点击 Tools →Spatial Pixel Editor →可将类码转换成相应的地物类型，要求进行 大量的野外调查，确定同一类码所代表的地物是什么
envi遥感图像监督分类与非监督分类
envi遥感图像监督分类 监督分类，又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。 遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如下图所示： 详细操作步骤 第一步：类别定义/特征判别 根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样本的选择打下基础。
启动ENVI5.1，打开待分类数据：can_tmr.img。以R:TM Band 5，G: TM Band 4，B：TM Band 3波段组合显示。 通过目视可分辨六类地物：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。 第二步：样本选择 （1）在图层管理器Layer Manager中，can_tmr.img图层上右键，选择"New Region Of Interest"，打开Region of Interest (ROI) Tool面板，下面学习利用选择样本。 1）在Region of Interest (ROI) Tool面板上，设置以下参数： ROI Name：林地 ROI Color： 2）默认ROIs绘制类型为多边形，在影像上辨别林地区域并单击鼠标左键开始绘制多边形样本，一个多边形绘制结束后，双击鼠标左键或者点击鼠标右键，选择Complete and Accept Polygon，完成一个多边形样本的选择； 3）同样方法，在图像别的区域绘制其他样本，样本尽量均匀分布在整个图像上； 4）这样就为林地选好了训练样本。 注：1、如果要对某个样本进行编辑，可将鼠标移到样本上点击右键，选择Edit record是修改样本，点击Delete record是删除样本。 2、一个样本ROI里面可以包含n个多边形或者其他形状的记录（record）。 3、如果不小心关闭了Region of Interest (ROI) Tool面板，可在图层管理器Layer Manager上的某一类样本（感兴趣区）双击鼠标。 （2）在图像上右键选择New ROI，或者在Region of Interest (ROI) Tool面板上，选择工具。重复"林地"样本选择的方法，分别为草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他5类选择样本； （3）如下图为选好好的样本。
遥感图像分类后处理
遥感图像分类后处理 一、实验目的与要求 监督分类和决策树分类等分类方法得到的一般是初步结果，难于达到最终的应用目的。 因此，需要对初步的分类结果进行一些处理，才能得到满足需求的分类结果，这些处理过程就通常称为分类后处理。常用分类后处理通常包括：更改分类颜色、分类统计分析、小斑点处理（类后处理）、栅矢转换等操作。 本课程将以几种常见的分类后处理操作为例，学习分类后处理工具。 二、实验内容与方法 1.实验内容 1.小斑块去除 ●Majority和Minority分析 ●聚类处理（Clump） ●过滤处理（Sieve） 2.分类统计 3.分类叠加 4.分类结果转矢量 5.ENVI Classic分类后处理 ●浏览结果 ●局部修改 ●更改类别颜色 6.精度评价 1.实验方法 在ENVI 5.x中，分类后处理的工具主要位于Toolbox/Classification/Post Classification/；
三、实验设备与材料 1.实验设备 装有ENVI 5.1的计算机 2.实验材料 以ENVI自带数据"can_tmr.img"的分类结果"can_tmr_class.dat"为例。数据位于"...\13数据\"。其他数据描述： ?can_tmr.img ——原始数据 ?can_tmr_验证.roi ——精度评价时用到的验证ROI 四、实验步骤 1.小斑块去除 应用监督分类或者非监督分类以及决策树分类，分类结果中不可避免地会产生一些面 积很小的图斑。无论从专题制图的角度，还是从实际应用的角度，都有必要对这些小图斑进行剔除或重新分类，目前常用的方法有Majority/Minority分析、聚类处理（clump）和过滤处理（Sieve）。 1)Majority和Minority分析 Majority/Minority分析采用类似于卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归到该 类中，定义一个变换核尺寸，主要分析（Majority Analysis）用变换核中占主要地位（像元数最多）的像元类别代替中心像元的类别。如果使用次要分析（Minority Analysis），将用变换核中占次要地位的像元的类别代替中心像元的类别。 下面介绍详细操作流程： （1）打开分类结果——"\12.分类后处理\数据\can_tmr_class.dat"； （2）打开Majority/Minority分析工具，路径为Toolbox /Classification/Post Classification/Majority/Minority Analysis，在弹出对话框中选择"can_tmr_class.dat"，点击OK； （3）在Majority/Minority Parameters面板中，点击Select All Items选中所有的类别，其他参数按照默认即可，如下图所示。然后点击Choose按钮设置输出路径，点击OK执行操作。
遥感实习遥感图像监督分类
实验五：监督分类与非监督分类 一、实验目的 采用监督分类对多光谱遥感图像进行分类，并对分类后的数据进行处理，处理方法包括：聚合（clump）处理、筛选（sieve）处理、并类（combine）处理，以及精度评估。监督法分类需要用户选择作为分类基础的训练样区。分析下面处理的分类结果，或者采用每个分类法默认的分类参数，生成自己的类，然后对分类结果进行比较。我们将使用各种监督分类法，并对它们进行比较，确定单个具体像素是否有资格作为某类的一部分。 二、实验数据与原理 美国科罗拉多州（Colorado）Canon市的Landsat TM 影像数据，其中包括can_tmr.img、can_tmr.hdr、can_km.img、can_km.hdr、can_iso.img、can_iso.hdr、classes.roi、can_pcls.img、can_pcls.hdr 、can_bin.img、can_bin.hdr 、can_sam.img、can_sam.hdr 、can_rul.img 、can_rul.hdr、can_sv.img、can_sv.hdr、can_clmp.img、can_clmp.hdr。 ENVI 提供了多种不同的监督分类法，其中包括了平行六面体（Parallelepiped）、最小距离法（Minimum Distance）、马氏距离法（Mahalanobis Distance）、最大似然法（Maximum Likelihood）、波谱角法（Spectral Angle Mapper）、二值编码法（Binary Encoding）以及神经网络法（Neural Net）。 三、实验过程： 1、打开TM图像，File →Open Image File，选择ljs-can_tmr.img文件，在可用波段列表中，选择RGB Color 单选按钮，然后使用鼠标左键，顺次点击波段4、波段3 和波段2。点击Load RGB 按钮，把该影像加载到一个新的显示窗口中。 2、查看光标值：
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的国内外研究现状与发展趋势
遥感图像分类方法的研究现状与发展趋势 摘要：遥感在中国已经取得了世界级的成果和发展，被广泛应用于国民经济发展的各个方面，如土地资源调查和管理、农作物估产、地质勘查、海洋环境监测、灾害监测、全球变化研究等，形成了适合中国国情的技术发展和应用推广模式。随着遥感数据获取手段的加强，需要处理的遥感信息量急剧增加。在这种情况下，如何满足应用人员对于大区域遥感资料进行快速处理与分析的要求，正成为遥感信息处理面临的一大难题。这里涉及二个方面，一是遥感图像处理本身技术的开发，二是遥感与地理信息系统的结合，归结起来，最迫切需要解决的问题是如何提高遥感图像分类精度，这是解决大区域资源环境遥感快速调查与制图的关键。 关键词：遥感图像、发展、分类、计算机 一、遥感技术的发展现状 遥感技术正在进入一个能够快速准确地提供多种对地观测海量数据及应用研究的新阶段，它在近一二十年内得到了飞速发展，目前又将达到一个新的高潮。这种发展主要表现在以下4个方面： 1. 多分辨率多遥感平台并存。空间分辨率、时间分辨率及光谱分辨率普遍提高目前，国际上已拥有十几种不同用途的地球观测卫星系统，并拥有全色0．8～5m、多光谱3．3～30m的多种空间分辨率。遥感平台和传感器已从过去的单一型向多样化发展，并能在不同平台
上获得不同空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的遥感影像。民用遥感影像的空间分辨率达到米级，光谱分辨率达到纳米级，波段数已增加到数十甚至数百个，重复周期达到几天甚至十几个小时。例如，美国的商业卫星ORBVIEW可获取lm空间分辨率的图像，通过任意方向旋转可获得同轨和异轨的高分辨率立体图像；美国EOS卫星上的MOiDIS-N传感器具有35个波段；美国NOAA的一颗卫星每天可对地面同一地区进行两次观测。随着遥感应用领域对高分辨率遥感数据需求的增加及高新技术自身不断的发展，各类遥感分辨率的提高成为普遍发展趋势。 2. 微波遥感、高光谱遥感迅速发展微波遥感技术是近十几年发展起来的具有良好应用前景的主动式探测方法。微波具有穿透性强、不受天气影响的特性，可全天时、全天候工作。微波遥感采用多极化、多波段及多工作模式，形成多级分辨率影像序列，以提供从粗到细的对地观测数据源。成像雷达、激光雷达等的发展，越来越引起人们的关注。例如，美国实施的航天飞机雷达地形测绘计划即采用雷达干涉测量技术，在一架航天飞机上安装了两个雷达天线，对同一地区一次获取两幅图像，然后通过影像精匹配、相位差解算、高程计算等步骤得到被观测地区的高程数据。高光谱遥感的出现和发展是遥感技术的一场革命。它使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。高光谱遥感的发展，从研制第一代航空成像光谱仪算起已有二十多年的历史，并受到世界各国遥感科学家的普遍关注。但长期以来，高光谱遥感一直处在以航空为基础的研究发展阶段，且主要
遥感图像分类方法综述
遥感图像分类方法综述 刘佳馨 摘要：伴随着科学技术在我们的生活中不断发展，遥感技术便应运而生，而遥感图像因成为遥感技术分析中的不可缺少的依据，变得备受关注。在本文中，以遥感图像分类方法为研究中心，从传统分类方法、近代分类方法两个方面对分类方法进行了介绍，并以此为基础对分类思想及后续处理进行说明，进而展望了遥感图像分类的研究趋势和发展前景。 关键词：遥感图像；图像分类；分类方法 1 引言 遥感，作为采集地球数据及其变化信息的重要技术手段，在世界范围内的各个国家以及我国的许多部门、科研单位和公司等，例如地质、水体、植被、土壤等多个方面，得到广泛的应用，尤其在监视观测天气状况、探测自然灾害、环境污染甚至军事目标等方面有着广泛的应用前景。伴随研究的深入，获取遥感数据的方式逐渐具有可利用方法多、探测范围广、获取速度快、周期短、使用时受限条件少、获取信息量大等特点。遥感图像的分类就是对遥感图像上关于地球表面及其环境的信息进行识别后分类，来识别图像信息中所对应的实际地物，从而进一步达到提取所需地物信息的目的。 2 遥感图像分类基本原理 遥感是一种应用探测仪器，在不与探测目标接触的情况下，从远处把目标的电磁波特性记录下来，并且通过各种方法的分析，揭示出物体的特征性质及其变化的综合性探测技术。图像分类的目的在于将图像中每个像元根据其不同波段的光谱亮度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则或算法划分为不同的类别。而遥感图像分类则是利用计算机技术来模拟人类的识别功能，对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性的自动判别和分类，以达到提取所需地物信息的目的。 3 遥感图像传统分类方法 遥感图像传统分类方法是目前应用较多，并且发展较为成熟的分类方法。从分类前是否需要获得训练样区类别这一角度进行划分，可将遥感图像传统分类方法分为两大类，即监督分类（supervised classification）和非监督分类(Unsupervised
遥感监督分类
实验遥感图像监督分类 实验目的： 通过实习操作，掌握遥感图像监督分类的基本方法和步骤，深刻理解遥感图像监督分类的意义。 实验内容： 监督分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的象元建立模板，然后基于该模板使计算机自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。 实验步骤： 第一步：定义分类模板 ERDAS IMAGINE 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。 在分类模板编辑器中生成分类模板的基础是原图像和（或）其特征空间图像。因此，显示这两种图像的窗口也是进行监督分类的重要组件 1、显示需要分类的图像 在窗口中显示图像germtm.img。 具体步骤是单击ERDAS面板中的Viewer图标，打开一个窗口View#1，然后执行File/Open/Raster Layer，打开Select Layer to Add对话框，在对话框中找到germtm.img，在Select Layer to Add对话框点击Raster Options选项卡，设置Red 值为4,Green值为5，Blue值为3，选中Fit to Frame（图5－1）。
图5－1 设置图像显示参数 点击OK，打开图像（图5－2）。 图5－2 打开图像 2、打开分类模板编辑器 两种方式可以打开分类面板编辑器：（1）在ERDAS图标面板中单击Main/Image Classfication/Classfication/Signature Editor命令，打开Signature Editor 窗口（图5－3）;（2）在ERDAS图标面板工具条，单击Classifier图标/Classfication/Signature Editor命令，打开Signature Editor窗口（图5－3）。
遥感图像的分类实验报告
精心整理 一、实验名称 遥感图像的监督分类与非监督分类 二、实验目的 理解遥感图像监督分类及非监督分类的原理；掌握用ENVI对影像进行监督分类和非监督分类的方法，初步掌握图像分类后的相关操作；了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。 三、 四、 五、 1. 1.1打开并显示影像文件，选择合适的波段组合加载影像 打开并显示TM影像文件，从ENVI 主菜单中，选择File →Open Image File选择影像，为了更好地区分不同地物以及方便训练样本的选取，选择5、4、3波段进行相关操作，点击Load Band 在主窗口加载影像。 1.2使用感兴趣区（ROI）工具来选择训练样区 1）主影像窗口菜单栏中，选择 Overlay >Region of Interest。出现ROI Tool对话框， 2）根据不同的地物光谱特征，在图像上画出包含该类地物的若干多边形区域，建立相应的感兴趣区域，输入对应的地物名称，更改感兴趣区对应的显示色彩。
由于该地区为山西省北部，地物相对单一，故分为以下几类：裸地、草地、灌木林、农田、水体、人类活动区、云层，阴影。 1.3选择分类方法进行分类 1）主菜单中，选择Classification>Supervised，在对应的选项菜单中选择分类方法，对影像进行分类。 以最小距离法（Minimum Distance）为例进行说明。选择Minimum Distance选项，出现Classification Input File对话框，在该对话框中选择待分类图像。 2）在出现的Minimum Distance Parameters对话框中，select Ttems选择训练样本，定义相关参数，选择 点击 2. 1 2 3. 。 1 选择Mode :polygon delete from class将错误点剔除。 2）主菜单classification->Post classification->sieve classes打开sieve parameters对话框，选择训练样本，及最小剔除像素，选择输出位置，完成操作。图为采用八联通域将像素小于5的点删除。 3.3混淆矩阵精度验证 1）选取验证样本，与监督分类操作类似，选择不同的感兴趣区域，保存ROI,作为选择训练样本。 2）进行精度验证，主菜单classification->Post classification->Using Ground Truth ROI，选择分类图像。
遥感影像分类实验报告
面向对象分类实验报告 姓名： 学号： 指导老师： 地球科学与环境工程学院
一、实验目的 面向对象法模拟人类大脑认知过程，将图像分割为不同均质的对象，充分利用对象所包含的信息，将知识库转换为规则特征，从而提取影像信息。因为分析的是对象而不是像元，因此我们可以利用对象丰富的语义信息，结合各种地学概念，如面积、距离、光谱、尺度、纹理等进行分析。 面向对象的遥感影像分析方法与传统的面向像元的影像分析方法不同。首先我们要用一定方法对遥感影像进行分割，在提取分割单元（图像分割后所得到的内部属性相对一致或均质程度较高的图像区域）的各种特征后，在特征空间中进行对象识别和标识，从而最终完成信息的分类与提取。 二、实验意义 1、使用eCognition进行面向对象的影像分类的流程； 2、体会面向对象思想的内涵，学会将大脑认知过程转变为机器语言； 三、实验内容 3.1、影像的预处理 利用ERDAS软件将所给的全色影像和多光谱遥感影像进行融合，达到既满足高空间分辨率，又保留光谱信息。Image interperter-> spatial enhancement-> resolution merge.输入融合前的两幅影像，完成影像的预处理过程。 图 1 图像融合步骤
图 2 融合后的图像 3.2、使用eCongition 创建工程 a、使用规则集模式创建工程 图 3 模式选择 b、file->new projection ，打开Create Project和Import Image Layers两个
对话框，将上面的实验数据导入。（注意，数据以及工程文件保存路径不要有中文） 图 4 导入数据 c、选择数据修改波段名称,并设置Nodata选项。
遥感图像的非监督分类
实验五遥感图像的非监督分类 一、实验目的 1．非监督分类是对数据集中的像元依据统计数字，光谱类似度和光谱距离进行分类，在没有用户定义的条件下练习使用，在ENVI环境下的非监督分类技术有两种：迭代自组织 数据分析技术（ISodata）和K均值算法（K-Means）； 2．分类过程中应注意：1）怎样确定一个最优的波段组合，从而达到最佳的分类精度，基于OIF和相关系数，协方差矩阵以及经验的使用来完成对最适合的组合的选取，分类 效果的关键即在于此；2）K-Means的基本原理；3）Isodata的基本原理；4）分类结束 后，被分类后的图像是一个新的图像，被分类类码秘填充，从而可以获得数据提取信息， 统计不同类码数量，转化为实际面积，在得到后的图像上，可对不同目标的形态指标进 行分析。 二、实验设备与材料 1、软件 ENVI 4.7软件 2、所需材料 TM数据 三、实验步骤 1.选择最优的波段组合 ENVI主工具栏中File →Open image file →选择hbtmref.img打开→在Basic Tools中选择Statistics →Compute statistics选定原图，在Spectral subset中可选项全部选定→OK →OK →全选→保存→OK，则各类统计数字均可查； OIF计算，选择分类波段： 1，2；2，3；1，3波段标准差分别为2.665727；3.473308；4.574609，和为10.713644。Correlation Matrix 中1和2波段的相关系数0.964308，加上2和3波段的相关系数0.980166，再加上1和3波段的相关系数0.945880，最终等于2.890354。用标准差相加的结果10.713644比上相关系数之和2.890354等于3.70668922。可以选择其他不同波段的数据进行同上运算，比值结果最大的为最优波段，此次选择结果为3,4,6波段。 2.K-Means法进行非监督分类 1）Classification →Unsupervised →K-Means，点击hbtmref.img →点击Spectral subset →选3,4,6三个波段→OK，回到上级菜单→OK，在Number of classes中输15即分为15类，Change Iterations中输6，即最大迭化量为6次，Maximum Stdev From Mean中为空，选择保存位置→OK；在原界面中选定保存结果后New display →Load Band，双击查看Cursor Location/Value，发现Data已由原来的坐标形式转换为类码；在K-Means窗口工具栏中点击Tools →Spatial Pixel Editor →可将类码转换成相应的地物类型，要求进行大量的野外调查，确定同一类码所代表的地物是什么 2）合并类的操作：Classification →Post classification →Combine classes →K-Means →OK； 在Select Input Class中选Class 8，Select Output Class中选Class 10（即把第8类和第10类合并）→点Add combination →OK →Memory →OK；在原界面中选择保存结果→New Display →Load Band；在Load 后的Display中点击Tools →Link →Geographic link，则Display（当前）和Display #2（前一个）变为on，表示2者合并→OK，可查看变化结果。