遥感非监督分类实验报告书.doc

芅遥感图像的非监督分类实验报告蒂姓名:李全意羁专业班级:地科二班袈学号:10蚃指导教师:段艳芁日期:,熟练掌握图像非监督分类的处理方法,并将处理前后数据进行比较。(1)准备遥感数据(本实验使用的是老师提供的遥感数据);肁(2)(1)通过分类前后图像的比较,发现非监督分类后的图像容易区分不同地物;膀(2)分类过程中存在较多错分漏分现象,同种类别中有多种地物;螇(3)非监督分类根据地物的光谱统计特性进行分类,客观真实且方法简单,而且具有一定的精度。薅5. 实验收获及需要解决的问题袂(1)对非监督分类处理遥感图像方法有了总体上的认识,基本上掌握该方法的具体操作步骤,会用该方法处理一些遥感图图像。芀(2)如何减少错分漏分现象,使分类后的图像更加精确?(1)在ERDAS工具条中点击ClassifierClassificationUnsupervisedClassification,在UnsupervisedClassification对话框中,将参数设计设计如下:莅Numberofclasses:30,一般将分类数取为最终分类数的2倍以上;螅MaximumIterations:18;莀点击ColorSchemeOptions决定输出的分类图像为黑白的;蒀ConvergenceThreshold:。螆点击OK即可。打开完成后图像与原图像对比:膂原图:完成后:蒃(2)打开原图像,在视窗中点击File/Open/RasterLayer,,在RasterOptions中,取消ClearDisplay如下:薀得到下图:膇打开分类图像属性并调整字段显示顺序在视窗工具条中,点击图标打开Raster工具面板,点击Raster工具面板的图标,得到RasterAttributeEditor对话框,如下图:袄可在RasterAttrib