ERDAS监督分类(完美)要点
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1、监督分类(Supervised Classification)监督分类比非监督分类更多地要用户来控制,常用于对研究区域比较了解的情 况。在监督分类过程中,首先选择可以识别或者借助于其他信息可以断定其类型的 像元建立模板,然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分 类结果进行评价后再对模板进行修改,多次反复后建立一个比较准确的模板,并在 此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤:建立模板(训练样本)、评价模板、确定初步分类结果、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。1 .建立模板(训练样本、定义分类模板Define Signatures)ERDAS I
2、MAGINE 的监督分类是基于分类模板( Classification Signature)来进 行的,而分类模板的生成、 管理、评价和编辑等功能是由分类模板编辑器(SignatureEditor)来负责的。在分类模板编辑器中生成分类模板的基础是原图像和(或)其特征空间图像。 第一步:显示需要分类的图像在视窗Viewer中显示图像aaa.img17第二步:打开分类模板编辑器(两种方式) ERDAS 图标面板菜单条:Main Image Classification Classification 菜单 Signature Editor 菜单项 Signature Editor 对话框BYari=
3、,闻:匚 Edj.i.dL从分类误差总体的百分比来说,如果误差矩阵值小于85%,则分类模板的精度太低,需要重新建立。3 .确定初步分类结果(执行监督分类Perform Supervised Classification)监督分类实质就是依据所建立的分类模板、在一定的分类决策规则条件下,对 图像像元进行聚类判断的过程。用于分类决策的规则即各种分类判别函数。选择判 别函数及其相应的准则后,就可执行计算机自动分类了。 ERDAS 图标面板菜单条:Main Image Classification Classification 菜单Supervised Classification 菜单项 Super
4、vised Classification 对话框或者ERDAS图标面板工具条:点击Classifier图标 Classification菜单linspeiKd ClKsdicatiofi .SijpeisiKi 匚旧寸赤cMrt._TWc*_.|Funy CofTwatoan 3|Acor-acy Assetvneit.Fejt-ffie 9pacc Irrdge .Fwiir Sp-Kt Theiutic- 一Clw-iihef f-rcrMedye- Ergwi . I 峥;qrr3”-le&在Supervised Classification对话框中,需要确定下列参数确定输入原始文件(I
5、nput Raster File ): aaa.img定义输出分类文件( Classified File ): suclassaaa.img确定分类模板文件(Input Signature File ): aaa.sig选择输出分类距离文件:Distance File (用于分类结果进行阈值处理)定义分类距离文件(Filename):选择非参数规贝 U ( Non-Parametric Rule): Feature Space (特征空间)选择叠加规则(Overlay Rule): Parametric Rule (参数规则)选择未分类规则(Unclassified Rule ): Param
6、etric Rule选择参数规则(Parametric Rule): Maximum Likelihood(最大似然法)不选择Classify zeros (分类过程中是否包括0值)OK (关闭Supervised Classification对话框,执行监督分类)注意分类方法的选择:在监督分类过程中,用于分类决策的规则是多类型、多层次的,如对非参数分类模板有特征空间、平行六面体( Parallelepiped)等方法,对参数分类模板有最大似然法Maximum Likelihood、马氏距离法 Mahalanobis ,最小距离法Minimum Distance等方法。当然,非参数规则与参数规
7、则可以同时使用,但要注 意应用范围,非参数规则只能应用于非参数型模板,而对于参数型模板,要使用参 数型规则。4 .检验分类结果(评价分类结果Evaluate Classification)进行分类评价是对分类结果的验证。ERDAS系统提供了多种分类评价方法,包括分类叠加、定义阈值、分类重编码、精度评估等。分类精度评估(Accuracy Assessment)是将专题分类图像中的特定像元与已知 实际类别的参考像元进行比较,实际工作中常常是将分类数据与地面真值、先前的 实验地图、航空像片或其它数据进行对比。此次实验,由于缺乏aaa.img影像成像时的实际资料或地面真值等信息,故以目视判读分类前的原
8、始图像的方式来获取实际类别信息。在做分类精度评估前,一定要搞清楚分类方案,类别名称及其类别代码等。可以分类模板编辑器中打开先前保存的分类模板aaa.sigo第一步:打开分类前原始图像在Viewer中打开分类前的原始图像aaa.img,以便进行精度评估。第二步:打开精度评估对话框在ERDAS图标面板工具条上点击Classifier图标 Classification菜单选择 Accuracy Assessment 菜单项打开 Accuracy Assessment 对话框EO Accuracy AssessMent (Vo file) - VieeKappaUnc laLSsi f id0.000
9、0林地1.0000河湖水0.0000chsngj liangshui1 ocooxinjiaftsheyongdi0.0000lacchiangqii1.0000nongtiancaidi0.5833End of Kappa. Statistics总体分类精度为90%, Kappa系数为0.8649,说明此分类方案较优。分类后处理 (教材242页)常用的分类后处理方法有聚类统计(Clump)、过滤分析(Sieve)、去除分析(Eliminate)、分类重编码(Recode)等。聚类统计是通过对分类图像计算每个分类图斑的面积、记录相邻区域中最大突变面积的分类值等操作,产生一个Clump类组输出图
10、像,其中每个图斑都包含 Clump 类组属性。Clump类组输出图像是一个中间文件,主要用于进行下一步处理。过滤分析(Sieve)功能是对Clump类组输出图像进行处理,按照定义的数值大小,删除Clump图像中较小的类组图斑,并给所有小图斑赋予新的属性值0。这样就会产生小图斑的归属问题。所以去除分析( Eliminate )是将删除的小图斑合并到 相邻的最大的类别当中,所以去除分析简化了分类图像。- GIS分析统计分析将对每个像元四周的8个相邻像元进行。El ik amt c区I最小图斑为16Pixels。回区b Viewer 71 : eliwinat e. ia.File Utility Vi ew AOI Raster Help昌霰1直口昌宙恭区B +修改专题图各类别颜色:分类重编码:原先情况为林地 (1)、河湖水(2)、laochengqu (5)、xinjiansheyongdi (4)、nongtiancaidi (6)、changjiangshui (3)。现合并为林地(1)、水体(2)、建设用地(3)、耕地(4)。NBighbahocd .Cifrp.P#iW5Mich 一irriw.MbIik.Fl4t5tSNflry.Zond JWrfcObH-.He1
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