TM影像土地利土地覆盖判读.docx

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TM影像土地利土地覆盖判读

一、实验准备

实验名称：

TM影像土地利用/土地覆盖判读

实验时间：

2010年5月28日上午

实验类型：

□验证实验□综合实验□设计实验

1、实验目的和要求：

理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。

进一步理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的，同时深刻理解监督分类与非监督分类的区别。

在学会监督分类和非监督分类的基础上，学习土地利用判读与制图。

2、实验相关设备：

ERDAS软件、台式电脑

3、实验理论依据或知识背景：

监督分类 ：

首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。

根据已知训练区提供的样本,通过选择特征参数（如像素亮度均值、差等）,建立判别函数,据此对样本像元进行分类,依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。

监督分类包括利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。

非监督分类的前提是假定遥感影像上的同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。

非监督分类方法不必对影像地物获取先验知识,仅依靠影像上不同类地物光谱信息（或纹理信息）进行特征提取,再统计特征的差别来达到分类的目的,最后对巳分出的各个类别的实际属性进行确认。

分类系统：

应用遥感图像进行土地分类时，最常见的分类系统是美国地质调查局制定的土地利用与土地覆盖分类系统。

其分类主要是依据遥感图像可识、别地物进行制定的，同时考虑在判读土地覆盖类型的基础上，能进一步推测出土地利用类型，其中的各大类可以再细分为更详细的亚类，这些亚类又可以通过判读大比例尺图像或通过地面调查进行确定。

利用遥感数据编制我国土地利用图，一般采用我国农业区划委员会制定的"土地利用现状调查技术规程"中的分类系统（表21.2），第一、二级分类系统是统一的，以便进行全国的对比，第二级分类系统必须与第一级的归属关系相协调。

第三级则要反映地区的特色，不要求全国一致。

表21.2我国土地利用图分类系统

I级

Ⅱ级

1.耕地

11水田

12水浇地

13旱地

14菜地

2．园地

21果园

22桑园

23其他园地

3．林地

31森林

32灌木林地

33疏林地

34未成林造林地

35迹地

4.牧草地

41天然草场

42改良草场

43人工草场

5.居民用地

51城镇

52农村居民点

6.工矿用地

61厂矿用地

62油田

63盐场

7.交通用地

71铁路

72公路

73农村道路

74民用机场

8.水域

81河流

82湖泊

83水库

84坑塘

85苇地

86滩涂

87沟渠

88堤坝、水利工程

9.特殊用地

91国防用地

92风景区

93自然保护区

94其他特殊用地

10难利用地

101荒山

102盐碱地

103沙荒地

104沼泽地

105裸岩、石砾地

106草荒地

107其他难利用地

二、实验内容、步骤和结果

（一）实验内容：

通过利用ERDAS遥感图像监督分类和ERDAS遥感图像非监督分类，判读一幅昆明TM彩色合成图像，判读出水体、城镇居民地、道路等，用ERDAS软件分层解译出各地物类型；对比该地区的地图，判读出水体、城镇、道路等的名称和属性；编写简单的解译报告，说明图幅的简单状况。

（二）实验步骤

步骤一——遥感图像分类---监督分类

1、定义分类模板

第一步：

显示要进行分类的图像

第二步：

打开摸板编辑器并调整显示字段

图5-1分类模板编辑器

第三步：

获取分类模板信息

指导学生掌握四中获取分类模板信息方法中的两种。

第四步：

保存分类模板

2、评价分类模板

介绍报警评价、可能性矩阵、直方图三种分类模板评价方法。

要求学生重点掌握利用可能性矩阵方法评价分类模板。

3、执行监督分类

在监督分类中，用于分类决策的规则是多层次的，如对非参数模板有特征空间、平行六面体等方法。

对参数模板有最大似然法、最小距离法等。

但要注意对应用范围，如非参数模板只能应用于非参数型模板；对于参数型模板，要使用参数型规则。

另外，使用非参数型模板，还要确定叠加规则和未分类规则。

根据以上要求，指导学生理解并正确填写监督分类对话框，执行监督分类。

图5-2监督分类对话框

步骤二——遥感图像分类---非监督分类

1、分类过程（ClassificationProcedure）

第一步：

调出非监督分类对话框

指导学生掌握两种方法。

方法一：

DATAPRETATION→UNSUPERVISEDCLASSIFICATION.

方法二：

Classifier图标→classification→unsupervisedclassification

第二步：

进行监督分类

调出：

unsupervisedclassification对话框（图6-1），逐项填写。

注意问题：

实际工作中常将分类数目取为最终分类数目的两倍；收敛域值是指两次分类结果相比保持不变的像原所占最大百分比。

图6-1unsupervisedclassification对话框

2、分类评价（EvaluateClassification）

第一步：

显示原图像与分类图像

学会在同一个窗口中，同时打开两个图像.

第二步：

打开分类图像属性表并调整字段显示顺序

图6-2图象属性编辑器

图6-3ColumnProperties对话框

第三步：

给各个类别赋相应的颜色

第四步：

不透明度设置

图6-4Fomula对话框

第五步：

确定类别的专题意义及其准确程度

第六步：

标注类别的名称和相应的颜色

重复以上4、5、6三步直到对所有类别都进行了分析与处理。

注意，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。

（三）实验结果

监督分类结果

非监督分类结果

监督分类和非监督分类的结果都是采用一级类型对地物进行判读，能大体分出五类，有林地、建筑用地、未利用地、水域、草地。

由于分类过程中电脑对地物识别不精确，有些地物不能直接与其他地物区分开，不同的地物，有时会以同一种颜色表现，只能归为一类，这导致了分类的不精确。

根据原图，地物还有农田，裸地，交通用地，闲置地，园地等等。

分类结果能在总体上体现土地利用的方式，不同土地利用类型的覆盖特征。

林地只要分布集中于山地，建筑主要分布在地形平坦的滇池旁，有部分分布于山间坝子，未利用地间或地分布于居民地和林地之间。

三、实验小结

1、实验中出现过的问题（或错误）、原因分析

1）没有选择类似地物，导致在监督分类进行评价时，地物类型的数值低于85。

所以在选择地物时，需要选择相同的地物进行归类。

2）选点时，需要分散地选择，确保每一类地物均匀选择。

不能混杂选择不同颜色的地物。

3）每一种地物类型需要选择十个点。

4）在判读地物类型时，需要将参考图与监督和非监督分类分别放在同一个窗口，通过闪烁，确认地物类型

5）在进行非监督分类，需要把同一种地物类型合并，准确判读

6）严格按照实验指导书，进行操作，做好每一步。

如果缺失一个步骤，就很容易直接导致实验的失败。

2、保证实验成功的关键问题

1）在图像几何校正过程中，采集控制点时，应选择相同的明显的地物类型，避开不明显地形，例如沟壑，田埂，不明地物等。

2）监督分类需要保存好模板，以便继续进行监督分类的操作。

3）在进行非监督分类时，类别要大于6，小于24。

尽可能多分类，以准确区分不同地物类型。

4）对图像属性要进行修改，给不同的地物附上不同的颜色。

色调能明显地显示地物的分布状态，色彩不要单一，但是也不能太过于艳丽。

5）图像属性中，需要对相同地物进行合并。

合并时，不能将其他地物并在一起，导致实验失败。

3、本实验改进措施：

1）在操作过程中，需要细心

2）采集控制点时，选择明显的地物类型，选点时要均匀地分散开。

4、对实验自我评价：

在操作过程中，由于不熟悉操作过程，容易忘记一些必要的步骤，导致实验失败。

进行监督分类时，选择的地物时相对分散，有些地物色调相差甚远，直接使评价结果没有达到85以上，需要重做。

进行分类时，在常会遇到终止警告，直接导致实验成果丧失。

所以，我不得不进行多次操作，一遍又一遍，最终能够熟练地操作分类过程，输出结果，并进行判读。

在学习了监督分类和非监督分类的理论内容，及结合实验操作，能够掌握监督分类和非监督分类的含义，并对昆明市的图像进行了判读，学会了如何判读TM影像土地利用/土地覆盖。

指导教师评语及得分：

得分：

签名：

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