实验二监督分类.docx
- 文档编号:4052911
- 上传时间:2023-05-06
- 格式:DOCX
- 页数:13
- 大小:777.83KB
实验二监督分类.docx
《实验二监督分类.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《实验二监督分类.docx(13页珍藏版)》请在冰点文库上搜索。
实验二监督分类
实验二、监督分类
步骤一合成NDVI。
1、打开ERDASIMAGINE9.1软件。
点击“Viewer”打开“Viewer#1”视图框。
2、点击
加载实验一中的成果图“chengguo.img”。
3、点击“Interpreter”,下拉“ImageInterpretation”,点击“SpectralEnhancement”下拉“Spectral…”,点击“Indices”弹出“Indices”对话框。
4、在“Indices”对话框内设置。
在“InputFile”选框内选择“chengguo.img”文件,
在“Output”选框内选择存放的目标文件,并在框内命名为“ndvi.img”,
在“Sensor”框内选择“LandsatTM”,
在“StretchtoUnsigned8bit”前面打勾。
点击OK。
结果用“View#2”打开如图:
步骤二融合多种特征。
5、融合多种特征。
点击“Interpreter”,下拉“ImageInterpretation”,点击“Utilitees….”下拉“Utilitees….”,点击“LayerStack”弹出“LayerSelectionandStacking”对话框。
6、在“LayerSelectionandStacking”对话框内设置。
“InputFile”框内添加“chengguo.img”文件,
在“Layer”框内选择“All”,点击“Add”。
在“InputFile”框内添加“ndvi.img”文件,在“Layer”框内选择“All”,点击“Add”。
接着,“OutputFile”框中指定生成的文件所在的位置和名称:
“nanhu_duozhongtezheng.img”,点击OK。
7、成果用“Viewer#3”打开,如下图:
8、点击Viewer中的
打开“ImageInfo”对话框,融合特征后的图片有5个波段,如图所示:
步骤三样本的选择。
9、选择样本。
点击工具“Classifier”下拉“Classification”,选择“SignatureEditor”,弹出“SignatureEditor”对话框。
10、下拉Viewer中的AOI菜单,点击Tool,打开AOI工具栏,点击
在图中选取样本,以下共对公路共选了4个样本。
每选好一个样本后,点击“SignatureEditor”框里面的
,把样本加到框中。
如下图:
11、合成一个样本。
选中4个样本,下拉“SignatureEditor”框的“Edit”菜单,点击“Merge”,把原来的4个样本删除。
结果如图:
12、以同样的方法确定公路、水域、农用地、未利用地、建筑物1、建筑物2、建筑物3等七类。
把每一类的“Value”调为1至7。
结果如图:
13、保存。
在“File”下点击“Save”保存“SignatureEditor”,文件名为“se.sig”。
14、选择的样本位置如图:
步骤四生成误差矩阵。
15、在“SignatureEditor”点击“Evaluate”,选择“Separability”,弹出“SignatureSeparability”对话框,选择“Euclidean”“CellArray”并把“UseClassProbabilities”勾上。
点击OK。
弹出“SeparabilityCellArray”对话框。
如图所示:
16、在“SignatureEditor”点击“Evaluate”,选择“Contingency...”,弹出“ContingencyMatrix”对话框,做如下设置,并点击OK。
自动生成ERRORMATRIX,带有百分比的误差矩阵:
步骤五修正误差。
17、从上面的误差矩阵可以看出,building1、building2、building3都并不符合85%以上的要求,因此把他们的数据删掉重新选取样本,在进行评价。
重复以上操作,可得:
从修改过后的样本得出的误差矩阵可以看出,所有的地物都符合85%以上的要求了。
Color处按常理设上颜色,如图:
步骤六取散点。
18、下拉“Classifier”工具,选择“SupervisedClassification…”,弹出“SupervisedClassification”窗口,进行相应设置:
在“InputRasterFile”框内选择“nanhu_duozhongtezheng.img”文件;在“ClassifiedFile”框内选择输出的结果文件,命名为“nanhu_fenleijieguo.img”文件;在“InputSignatureFile”框内选择之前保存的“se.sig”文件;在“DistanceFile”前打勾,在“Filename”中选择保存的位置并命名为“distan.img”;在“FuzzyClassification”前打勾,在“BestClassesPerPixel”前选择6;在“Non-parametricRule”选择“FeatureSpace”;在“UseProbabilities”前打勾。
点击OK。
生成分类结果图。
如下图所示:
进行评价。
下拉“Classifier”工具,选择“AccuracyAssessment”,打开“AccuracyAssessment”窗口,在此窗口中打开分类结果图。
先点击
,出现
窗口,再点击“duozhongtezheng.img”文件,使分类结果图和“duozhongtezheng.img”文件相关联。
19、在“AccuracyAssessment”窗口下点击“Edit”,选择“Create/AddRandomPoints…”,弹出“AddRandomPoints”,在“NumberofPoints”选择20。
点击OK随机生成20个点,如下图所示:
20、点击“View”选择“ShowAll”,再选择“ChangeColors…”,出现“ChangeColors”窗口,如下图所示,选择所需要的颜色,点击OK随机生成的20个点便显示在“nanhu_duozhongtezheng.img”中,如下图所示:
21、点击“Edit”,选择“ShowClassValues”,“Class”这一列的值都显示出来。
22、根据之前设定的“Value”值来评价和填列“Reference”这一列的内容。
具体步骤:
填到那一个点,点选定该点,再在“View”下选择“ShowCurrentSelection”即可显示该点的位置,直至把20个点都完成。
步骤七生成误差。
23、完成后点击“Report”,选择“AccuracyReport…”即可生成误差矩阵。
如下图所示:
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 实验 监督 分类