遥感实验四数字图像分类.docx

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遥感实验四数字图像分类

实验四数字图像分类

一、实验目的

学习遥感数字图像分类方法

掌握PCI软件分类技术

二、实验内容

***首先，打开fileutility，到edit菜单下的addchannels..然后，添加五个8U通道。

1、非监督分类（按灰度值的分布，计算机自动分类）

（1）打开文件。

（2）点击classify菜单下的session…，设置session。

左侧：

K-Means值聚类

FuzzyK-Means模糊均值聚类

IsoData迭代自组织聚类

右侧：

MaxClass分类个数

MaxItrtation迭代次数

（3）设置分类参数，进行分类

其中：

第二列是灰度值，第三列是偏差

（4）编辑PCT（editPCT）

（5）滤波（Tool中的filter）

（6）保存图像。

结果图下

2、监督分类

（1）打开文件。

（2）点击classify菜单下的session…，设置session。

Inputechannels:

根据那些通道进行图像分类。

Trainingchannel：

选择训练区的图像存放在那些通道

Outputchannel：

分类的结果图像存储通道

选择训练区工具的界面

（3）调入工作区域。

点击loadworkarea

点击load

Importvectors调入矢量

Importbitmap调入位图

Classediting类的编辑区class—01表示新建的一个分类

（4）选择训练区。

A.增加一个新的类。

B.使用适合的工具，选择训练区。

Trace画线

Trace&close画闭合多边形

Solidcircle画圆（鼠标点击的为圆心）

Solidbox画矩形

Polygon通过连续点击形成闭合多边形

Fill将选好的多边形进行颜色填充

Undo撤销上一次操作

Erase擦除

Seedtolerance容限值

C.重复A.B.步骤选取其他类的训练区

D.保存训练区。

（5）点击classify菜单下的classify…

Parallelepiped平行六面体

MinimumDistance最小距离

MaximumLikelihod最大似然法（常用）

右侧复选框（MaximumLikelihoodParameters）：

没选中时没有被选到的特征不给分类

下侧：

显示报告；分类特征保存；建立伪彩色表

设置完之后点击classfy

CONFUSIONMATRIX

_____Areas________PercentPixelsClassifiedbyCode____

NameCodePixels012345678

----------------------------------------------------------------------------------------------------------

nongtian11648616.7282.770.130.330.040.000.000.000.00

grassland2230215.640.0073.500.009.821.040.000.000.00

lindi3256616.330.740.0082.930.000.000.000.000.00

jumindian4500013.180.006.220.0080.440.000.000.160.00

chengshi53379816.730.000.420.000.0082.850.000.000.00

shuiti63212917.510.000.000.000.000.0082.490.000.00

yanjiandi72251615.500.000.000.000.000.000.0084.500.00

qita88968610.000.000.000.000.000.000.000.00100.00

Averageaccuracy=83.69%

Overallaccuracy=98.05%（精度值）

KAPPACOEFFICIENT=0.98038StandardDeviation=0.00000

ConfidenceLevel:

99%0.98038+/-0.00000

95%0.98038+/-0.00000

90%0.98038+/-0.00000

code分类的灰度值

Pixels某个类型的象元数

0某类型灰度值的平均值

12345678此类型占分类的百分比

（6）设置分类参数，进行分类

（7）编辑PCT

保存：

（8）滤波（去除小斑块）

Tool里的filter

结果图：

（9）保存图像