1、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Classificati
2、on,选择Signature Editor,打开分类模板编辑器。4、选择Signature Editor窗口的View中的Column,在弹出的View Signature Columns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Signature Editor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
3、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Supervised Classification,打开Supervised Classification对话框。12、在Supervised Classification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
4、Raster中的Raster Atturibute Editor,打开Raster Attribute Editor对话框,右键点击Color字段,选择AS IS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Accuracy Assessment选项,打开Accuracy Assessment对话框。2、在Accuracy Assessment对话框中选择File中的Open,打开Classified Image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Accuracy Ass
5、essment对话框中点击Select Viewer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Accuracy Assessment对话框中选择菜单条View中的Change Colors,打开Change color面板,将Points with no reference的颜色设为白色,Points with reference设为黄色,点击OK返回Accuracy Assessment对话框。5、在Accuracy Assessment对话框中选择Edit中的Create/Add Random Points,打开Add RandomPoint
6、s对话框,在Search Count中输入1024,在Number of Points中输入40,在DistributionParameters选择Random,单击OK。6、返回Accuracy Assessment对话框,在Accuracy Assessment对话框的数据表中出现了40个检查点。7、在Accuracy Assessment对话框中选择View中的Show All,点击Edit中的Show Class Values,各点的类别号出现在数据表的class字段中。8、在Accuracy Assessment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Accuracy Report产生分类精度报告。选择Report中的Cell Report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Save Table保存分类精度评价数据表。选择File中的close关闭Accuracy Assessment对话框。
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