监督分类实验报告ERDAS(共4页).docx

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遥感影像的监督分类实验
实验目的
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遥感影像的监督分类实验
实验目的
理解遥感影像监督分类的基本原理；掌握利用ERDAS软件进行遥感影像监督分类的方法和基本流程。
实验准备
Lanier湖地区原始遥感影像数据、ERDAS2013
基本原理
首先根据已知的样本类别和类别的先验知识，确定判别函数和相应的判别准则，其中利用一定数量的已知类别的样本观测值求解待定参数的过程称之为学习或训练，然后将未知类别的样本的观测值代入判别函数，再依据判别准则对该样本的所属类别作出判定。
操作过程
原始遥感影像图的导入
打开ERDAS2013软件 → File → Open → Raster Layer → 选择原始影像图文件 → OK
分类样本的选取
在软件上方工具栏中点击“Raster” → Supervised → Supervised Editor → 点击软件上方工具栏中的“Drawing” → 在“Insert Geometry”功能区中选择不同的框选方式 → 选定框选方式后，在原始影像图中框定欲选择的样本区域 → 点击弹出窗口工具栏中的→ 每个类别重复上述操作选定多个样本区域 → 同时选定设定好的同类样本的多个区域，点击工具栏中的即将同类样本进行合并 → 将合并前的类别同时选定，点击鼠标右键，点击“Delete
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Selection”对其进行删除 → 点击“Signature Name”列修改所选定类别的名字，点击“Color”列修改所选定类别的颜色 → 重复操作至选择完所有类别
分类样本的精度评定和样本保存
点击弹出窗口的工具栏中的“Evaluate” → Contingency → 在“Non-parametric Rule”中选择“Feature Space” → 勾定“Use Probabilities”、“Pixel Counts”、“Pixel Percentages” → 查看每类样本的精度，对精度不高的样本进行重新选择，直至所有样本符合精度要求 → File → Save As → 选择样本文件的保存位置，设置文件名 → OK
原始影像的监督分类
在软件上方工具栏中点击“Raster” → Supervised → Supervised Classification → 选定样本文件和设置欲保存的分类后文件的存放位置及文件名 → OK → 完成后点击“Close”
分类后图像的目视检查”
打开“ERDAS2013”软件 → File → Open → Raster Layer → 选择新输出的已分类图像文件 → OK →