实验报告书(验证性).doc

Forpersonaluseonlyinstudyandresearch;mercialuse薅羄羁实验报告书羀(验证性实验)莄肄莂蒈莇膄葿题目非监督分类膀成绩膆姓名芃专业班级袀学号蚈指导教师袅日期年月日莃芁实验目的莀掌握非监督分类的方法与过程,加深对非监督分类方法的理解;羈运用1SODATA(anizingDataAnalysisTechnique)算法,完全按照像元的光谱特性进行统计分类,对分类区进行深入了解;蒃蚂实验准备工作螈准备一张卫星拍摄的同一位置的高清映像文件以及ERDASIMAGINE软件。蚇蒃实验步骤肃(一)、分类过程(classificationProcedUre)薀第一步:在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier图标→C1assification→UnsupervisedClassification---→unsupervisedclassification对话框如下:蒆薃第二步:进行非监督分类:1、在Unsupervisedclassification对话框中:确定输出文件(InputRasterFile):(要被分类的图像),腿确定输出文件(OutputFile):(即将产生的分类图像),选择生成分类摸板文件:OutputSignatureSet(将产生一个模板文件)羇,确定分类摸板文件(Filename):。芄2、对Clusteringoptions选择InitializefromStatistics单选框:蚃确定初始分类数(Numberofclasses):20分出20个类别;薀点击Initializingoptions按钮可以调出Fi1eStatisticsOptions对话框以设置ISODATA的一些统计参数;虿点击Co1orSchemeOptions按钮可以调出outputcolorSchemeOptions对话框以决定输出的分类图像是彩色的还是黑白的,这两个设置项使用缺省值;芇定义最大循环次数(MaximumIterations):28;螃最大循环次数(MaximumIterations)是指ISODATA重新聚类的最多次数,这是为了避免程序运行时间太长或由于没有达到聚类标准而导致的死循环。一般在应用中将循环次数都取6次以上。羁设置循环收敛阈值(ConvergenceThreshold):;膇肆点击OK按钮(关闭UnsupervisedClassification对话框,执行非监督分类,获得一个初步的分类结果)。袃莂(一)、分类评价(EvaluateClassification)衿第一步:显示原图像与分类图像::、,12235显示方式用红(4)、绿(5)、蓝(3):羂袃第二步:打开分类图像属性并调整字段显示顺序:莇在视窗工具条中:点击图标(或者选择Raster菜单项—--选择Tools菜单):打开Raster工具面板;袈点击RaSter工具面板的图标(或者在视窗菜单条:Rster---Attributes)肂:打开RasterAttributeEditor对话框();羀聿打开RasterAttributeEditor对话框菜单条:Edit→ColumnProperties→columnproperties对话框;蚇肂在ColumnProperties对话框中调整字段顺序,最后使Histogram、opacity、color、class_names四个手段的显示顺序依次排在前面;莁点击OK按钮(关闭Columnproperties对话框);螁返回RasterAttributeEditor对话框()。莆第三步:给各个类别赋相应的颜色膂打开RasterAttributeEditor对话框():点击一个类别的Row字段从而选择该类别,右键点击该类别的Color字段(颜色显示区),AsIs菜单→选择一种颜色,重复以上步骤直到给所有类别赋予合适的颜色。螂膈将原图与生成的图在同一窗口打开。调整图层,点击Utility→swipe,并打开Raster→Attributes,得到如下窗口:膅节来回拉动,将分类图像与原图比较。找出相对应的地物,修改相应的classname,并用同样的颜色表示相同的地物,如图所示:膃羀得到最终结果: