Erdas监督分类步骤文档格式.docx
《Erdas监督分类步骤文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Erdas监督分类步骤文档格式.docx（13页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
2．确定分类类别
通过色调、纹理等图像特征，确定该区域分类类别为水体，植被和滩涂。
各类分类特征如表2-1所示。
表2-1分类特征
3．为每一类选择训练区及特征文件
（1）AOI操作工具简介
在Viewer窗口中选择“AOI”→“Tools…”，调出AOI（AreaOfInterest，感兴趣区）浮动工具栏（如图2-3所示）。
图2-3
AOI浮动工具栏
其中较为常用的工具按钮为：
（2）特征文件操作工具简介
特征文件从AOI区域中获得。
使用“Erdas”→“Classifier”→“SignatureEditor”，调出特征文件编辑器，如图2-4所示。
图2-4特征文件编辑器
其中较为常用的工具为：
打开一个特征文件。
新建一个特征文件/打开新的特征文件编辑器。
添加选中的AOI的特征到特征文件中。
使用选中的AOI特征替换当前特征。
合并选中的特征文件中的特征到一个特征。
一般建立特征文件的步骤是，在Viewer窗口中使用AOI工具勾画感兴趣区，使用把该AOI区域中的特征添加到特征文件中。
也可以选中多个AOI批量添加到特征文件中。
（2）为各类别建立训练区文件和特征文件。
把遥感影像放大到像元级，选择矩形AOI选择工具，根据建立的判读标识，在遥感影像上选择AOI区域，然后使用依次添加特征到特征文件中。
（注：
作为示例，本例选择3个AOI区域，且没有细分小类。
）选择完成的AOI区域和特征文件如图2-5和图2-6所示。
分别保存为“水体.aoi”和“水体.sig”。
在Viewer窗口中使用去除已经保存完毕的AOI图层，重新选择其他类别的训练区，并建立新的特征文件。
分别保存为“植被.aoi”和“植被.sig”；
“滩涂.aoi”和“滩涂.sig”。
图2-5
图2-6
（3）合并特征文件
在各个类别的特征文件建立完毕后，需要合并成为一个总体特征文件。
新建一个特征文件编辑器，选择打开保存的“水体.sig”文件。
注意选择“Append”（添加）把特征文件添加进来，而非“Replace”（替换）。
如图2-7所示。
图2-7
添加特征文件
把水体特征文件添加进来之后，全部选中所有的特征，如图2-8所示。
图2-8选中所有特征
使用工具，把选中的水体的所有特征合并为一个总体的水体特征，右单击“Class#”列表，选择“DeleteSelection”删除原有特征如图2-9所示。
图2-9
删除原有特征
重命名总体水体特征的“SignatureName”为“水体”。
如图2-10所示。
图2-10
总体水体特征
如此添加其他两类进入，并合并成各自的总体特征，分别命名为“植被”、“滩涂”。
并更改Value值为1，2，3，并另存为（SaveAs）“结果特征文件.sig”如图2-11所示。
图2-11结果特征文件
（4）分类
选择“Erdas”→“Classifier”→“SupervisedClassification”，在分类设置对话框中如图2-12设置。
图2-12
监督分类设置
在该对话框中，使用输入待分类的图像“subset.img”、分类特征文件“结果特征文件.sig”并指定分类结果的保存路径及名称，如“分类结果.img”。
分类方法选择“MaximumLikelihood”（最大似然），其余可以默认。
点击“OK”，系统将对原始影像依据指定的特征文件进行分类。
运算完毕界面如图2-13示。
图2-13运算完成
（5）分类结果
分类的结果如图2-14所示。
图2-14
分类结果
为了更好的表达分类结果，可以使用Viewer窗口中的“Raster”→“Attributes”，更改“水体”和“植被”的显示颜色为蓝色（RGB为001）和绿色（RGB为010），如图2-15示。
图2-15
调整颜色
调整颜色后的分类结果如图2-16所示。
精度检验
①同时打开原始影像和分类结果图，在任一幅图中单击右键，在弹出的菜单中选择“Geo.Link/Unlink”，然后在另一幅图中单击左键，关联两幅影像。
②使用“Erdas”→“Classifier”→“AccuracyAssessment…”，调出精度检验设置窗口。
图2-17精度检验窗口
③使用该窗口中“File”→“Open”，打开原始影像“Subset.img”，调入存。
④使用“View”→“SelectViewer”，选择已经打开的分类图，用以显示将要读取的点位信息。
⑤读入GPS测量的点。
格式为标准的txt文本。
文件格式化为3列，第一列存储x坐标，第二列存储y坐标，第三列存储类别代码（即分类时指定的Value值）。
如本例中存储的GPS点文件如表2-3所示
表2-3GPS点位
491355.86
4486746.25
2
491070.45
4487008.52
3
490754.19
4484941.22
486997.56
4485905.44
486797.00
4486707.68
492096.39
4486615.11
1
489118.86
4486815.96
486434.45
4483151.61
486920.42
4483028.19
487375.53
4482665.64
488069.78
4482449.65
4482657.93
492266.09
4484439.82
489604.83
4483167.04
486881.85
4487216.79
487984.93
4487085.66
490769.61
4487116.51
489905.67
4483483.30
489080.29
4483606.73
487074.70
4483120.75
文件中存储的坐标投影应与影像投影完全一致，如本例中影像投影为UTM/Clark1866N50。
使用“Edit”→“ImportUser-definedPoints”，读入GPS点位文件。
选项如图2-18所示。
图2-18导入选项
读取的结果如图2-19所示。
图2-19导入结果
⑥输入各点位分类类别
使用“Viewer”→“ShowAll”，把读入的GPS点位在分类图中全部显示出来，逐一对照，在Reference列中输入分类影像的类别代码图2-20。
图2-20输入代码
⑦精度检验
使用“Report”→“Accuracyreport”，分析分类精度情况图2-21。
图2-21精度检验结果
若精度符合要求，则接受分类结果，若不符合要求，则重新分类。
升级会员 