监督分类与专题制图(Erdas)概要.docxVIP

 PAGE \* MERGEFORMAT 16 遥感实验报告 课程名称：遥感概论年级：实验日期：姓名：学号：班级：实验名称：遥感图像的监督分类与专题制图实验序号：8成员人数：实验目的： 掌握遥感图像计算机分类的基本原理以及监督分类方法，掌握分类后处理方法、分类精度评价及专题地图制作。 实验内容： 1、遥感图像计算机监督分类 2、分类后处理 3、分类精度评价 4、专题图制作 实验方法和步骤： 实验方法：在监督分类的过程中，首先借助或者识别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该特性的像元。对分类结果进行评价后在对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上进行最终分类。 实验步骤： 定义分类模板 精度评价 进行监督分类 评价分类结果 分类后处理 专题制图 实验的过程和结果： 监督分类 定义分类模板 第一步：打开分类的图像，南宁市1990年9月16日TM，目视判断该遥感图像中南宁市土地利用类型，确定土地利用分类体系为：耕地、灌草地、林地、水域、建设用地、裸地。如图1-1： 图1-1 第二步：打开模板编辑器并调整显示字段 点击主菜单上的classifier打开classification对话框,选择signature editor。如图1-2： 图1-2 第三步：获取分类模板信息，点击AOI，利用AOI-tools中的多边形工具绘制某一地类的样区。将画好的耕地AOI添加到模板。signature editor-edit-add.如图1-3,1-4： 图1-3 图1-4 重复步骤第三步，在图中采集多个耕地样本。选择所有耕地样本模板，按merge按纽合并这组分类模板。合并后将模板取名为耕地。利用同样的方法，依次做好其灌草地、林地、水域、建设用地、裸地土地覆盖类型模板。如图1-5： 图1-5 第四步：保存分类模板。 2 .评价分类模板 第一步：点signature editor -Evaluate-contingency，利用可能性矩阵方法评价分类模板精度。达到90以上即为精度满足要求，否则重新选择训练样区，再次进行精度评价，直到精度满足。如图1-6： 图1-6 ERROR MATRIX Reference Data Classified Data forest and water forest urban forest and 603 0 8 10 water 0 638 0 0 forest 0 0 632 0 urban 0 0 0 592 bare land 1 0 0 0 formland 0 0 63 0 Column Total 604 638 703 602 Reference Data Classified Data bare land formland Row Total forest and 0 0 621 water 0 0 638 forest 0 30 662 urban 0 0 592 bare land 611 0 612 formland 0 585 648 Column Tot