监督分类的实验报告.docx

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监督分类的实验报告

监督分类实验报告

一、实验原理：

根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，建立判别函数对各待分类像元进行的分类。

二、实验目的：

1、理解监督分类方法的基本原理；

2、掌握利用ERDAS进行监督分类的操作流程；

3、了解分类后评价过程。

三、实验内容：

在ERDAS软件中，对TM影响进行监督分类，将图像中的水体、植被、农田、城区等地物特征提取出来。

四、实验步骤：

1、在ERDAS主界面中，打开Viewer视窗，打开需要进行监督分类的图像。

2、对图像进行设置，设置Red、Green、Blue对应的波段值分别为4、3、2。

3、在Viewer视窗中显示待分类图像。

打开Classification，选择SignatureEditor，打开分类模板编辑器。

4、选择SignatureEditor窗口的View中的Column，在弹出的ViewSignatureColumns对话框中选择需要显示的字段。

5、在Viewer中点击

图标，打开Raster工具面板。

6、单击面板中的

图标，在打开的图像中选择水体区域，绘制一个多边形AOI。

7、在SignatureEditor对话框中，单击

图标，将上一步中建立的多边形AOI区域加载到分类模板中。

8、将上述方法重复进行，共选择10个区域。

9、将上述结果进行综合，将该类的Signature全部选定，然后点击合并

图标，得出水体的分类模板，然后依次进行植被、农田、城区的分类模板的建立，方法同上。

10、将上述模板进行保存。

11、进行监督分类，在ERDAS主界面中，单击Classifier中的SupervisedClassification，打开SupervisedClassification对话框。

12、在SupervisedClassification对话框中，输入参数。

输入文件为tm_bjcity.img，输出文件为tm_bjcity_superclass.img，模板为tm_ssr.sig，分类距离文件为tm_bjcity_superclass_dis.img。

其他参数如图所示。

13、单击OK进行监督分类。

14、在视窗中，单击Raster中的RasterAttuributeEditor，打开RasterAttributeEditor对话框，右键点击Color字段，选择ASIS菜单，选择合适的颜色。

15、监督分类后的图像：

五、评价

1、在视窗中打开原始图像，在ERDAS主界面中点击Classifier中的AccuracyAssessment选项，打开AccuracyAssessment对话框。

2、在AccuracyAssessment对话框中选择File中的Open，打开ClassifiedImage对话框，在对话框中确定与视窗中对应的分类专题图像，点击OK关闭该对话框。

3、在AccuracyAssessment对话框中点击SelectViewer图标

，将光标在显示有原始图像的视窗中点击一下，实现原始图像视窗与精度评估视窗相连接。

4、在AccuracyAssessment对话框中选择菜单条View中的ChangeColors，打开Changecolor面板，将Pointswithnoreference的颜色设为白色，Pointswithreference设为黄色，点击OK返回AccuracyAssessment对话框。

5、在AccuracyAssessment对话框中选择Edit中的Create/AddRandomPoints，打开AddRandomPoints对话框，在SearchCount中输入1024，在NumberofPoints中输入40，在DistributionParameters选择Random，单击OK。

6、返回AccuracyAssessment对话框，在AccuracyAssessment对话框的数据表中出现了40个检查点。

7、在AccuracyAssessment对话框中选择View中的ShowAll，点击Edit中的ShowClassValues，各点的类别号出现在数据表的class字段中。

8、在AccuracyAssessment对话框中选择Report中的Options，点击确定按钮选择分类评价报告的参数。

选择Report中的AccuracyReport产生分类精度报告。

选择Report中的CellReport产生有关产生随机点的设置及窗口环境报告。

所有报告将显示在ERDAS文本编辑器窗口，可以保存为文本文件。

9、选择File中的SaveTable保存分类精度评价数据表。

选择File中的close关闭AccuracyAssessment对话框。