ENVIClassic非监督分类流程.docx
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ENVIClassic非监督分类流程
ENVI-Classic非监督分类流程
TM影像的非监督分类
1、首先打开ENVIClassic,然后点击File/openimagefile打开待分类影像Can_tmr.img(这里以ENVI自带的参考影像为例),选择RGB波段5-4-3,然后loadRGB显示图像,之后选择进行影像分析,大体上估计影像主要类别的数量。
一般非监督分类的分类数量比最终分类数量多2—3倍为宜,这样有利于提高分类精度。
2、然后进行非监督分类,选择主菜单Classification/Unsupervised
然后会看到两种非监督分类的方法,这里选择IsoData,在弹出的ClassificationInputFile对话框中选择Can_tmr.img,如下图;
点击ok,软件开始分类,下图为自动分类前、后的对比图:
3、下面进行类别定义,在display中显示原始影像,在display/overlay/classification,选择IsoData法分类后的影像,点击ok,显示图像如下,在InteractiveClassTool窗口中,可以选择各个分类结果进行显示,如下图:
在InteractiveClassTool窗口中,选择Option/Editclasscolors/names.通过目视解译或其他方式识别分类结果,填写相应的类型名称和颜色。
下图为类别定义的结果:
注:
在类别定义的时候,可以利用Mode:
PolygonAddtoclass、Edit/PolygonDeletefromClass或者Setdeleteclassvalue把明显的错误分类结果并入或删除。
4、最后进行类别合并,选择主菜单Classification/PostClassification/CombineClasses.把同一类合并成一类,如下图,点击ok后,选择输出文件和RemoveEmptyClass选择YES,可以得到结果。
6、然后进行分类统计分析,主菜单/Classification/PostClassification/Classstatistics,如下图设置,设置输出路径和文件名,点击ok即可:
7、下面进行小斑点处理,一般采取的方法有Majority/Minority、聚类(clump)和过滤(Sieve),这些工具都可以在主菜单/Classification
/PostClassification中找到,前两种方法都是把小斑点合并到大类当中,过滤则是把不符合的小斑点去除掉。
本流程采用Majority分析。
如下图:
8、下面进行栅矢转换,这一步可以将分类后得到的结果转化为矢量格式。
打开主菜单/Classification/PostClassification/ClassificationtoVector,选择类别合成之后的波段点击ok,在弹出的对话框中SelectAllItems,选择输出路径和文件名输出,然后在AvailableVectorsList对话框中选择输出的vector数据,然后Loadselected。