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1、八、图像分类图像分类就是基于图像像元的数据文件值,将像元归并成有限的几种类型、等级或数据集的过程。 常规图像分类主要有两种方法:非监督分类与监督分类,专家分类法是近年来发展起来的新兴遥感图像分类方法。实习时主要学习两种常规分类法,因为专家分类法还需要学习专家系统这门课程。( 其中英文的首字母我没有大写) (一) 非监督分类完全按照象元的光谱特性进行统计分类,常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时, 原始图像的所有波段都参与分类运算,分类结果往往是各类象元数大体等比例。由于人为干预较少,非监督分类过程的自动化程度较高。一般要经过以下几个步骤:初始分类 专题判别 分类合并 色彩确定 分类
2、后处理 色彩重定义栅格矢量转换 统计分析1初始分类获取(1)启动非监督分类点击 Classifier unsupervised classification 打开对话框(2)进行非监督分类在 unsupervised classification 对话框中,进行设置:input raster file: germtm.img (被分类图像)output cluster layer filename: 如 germtm_1.img ( 产生的分类图像,自己定义) output signature set: germtm_1.sig (生成分类模板文件,自己定义)number of classes
3、: 10(初始分类数,即分出多少个类别) maximum iterations:24(最大循环次数)convergence threshold: 0.95 (循环收敛阈值 ) ok (开始执行非监督初始分类) 2分类方案调整( 1)叠加显示原图像与分类图像先打开 germtm.img ,注意打开之前要把这副图的raster options layers to colors 设置为: red (4), green (5), blue (3). 然后打开 germtm_1.img, 注意此时不要选择clear display。看见的是灰度图。(2)调整属性字段显示顺序这一步是为了把我们所需要的字段
4、放到前面来,便于观看,也可以不做这一步。属性表中的11 个记录分别对应产生的10 个类和一个unclassified类,每个记录都有一系列的字段。点击菜单栏的raster attributes, 打开 raster attributes editor 对话框,这就是 germtm.img 图像的属性表。在这个属性表对话框中,选择 edit column properties column properties 对话框, columns 表示的是各个字段的名称,和属性表对应,选择其中一个字段名后,通过点击 up, down, top, bottom 可以调整字段名的位置,还可以在对话框的右面定义
5、各个字段的属性。比如:我们把 opacity(透明度 ), color, class_names 依次排列在前面,便于后面操作。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 3 页 - - - - - - - - - 操作完后,点击ok,返回属性表。( 3)定义类别颜色我们打开的图是灰度图,各个类别的显示灰度是系统自动赋予的,为了提高分类图像的直观表达效果,需要重新定义颜色。在属性表对话框中,点击一个类别的row 字段从而选择改类别,再点击该选中类别的color字段选择
6、一种颜色,分别给每一个类别定义不同的颜色。 (4)设置不透明度由于分类图像覆盖在原图像上面,为了对单个类别的专题含义与分类精度进行分析,首先把所有的类别设置为透明,而把要分析的那个类别的设置为不透明,就是说上图只显示一个类别,具体操作:在属性表对话框中, 先左键点击字段名opacity , 选中这一列, 再右键点击字段名opacity ,出现的快捷菜单中选择formula, 打开formula 对话框,在其中的空白长条窗口中输入0或者在对话框右边的数字区点0,点击apply, 再关闭这个对话框,返回属性表,所有的opacity都变为了0。然后在属性表中点击一个类别的row 字段从而选择该类别,
7、 把这个类别的opacity 改为 1,回车。此时,图中只显示这个类别和原图。(5)确定类别意义及精度虽然已经有了分类图,但是我们并不清楚其中每个类别都代表什么意义,这一步就是通过设置分类图在原图像背景上的闪烁显示(flicker)或者卷帘显示(swipe) 或者混合显示(blend)等图像叠加显示工具,进行判别分析。分别对每一个进行以上的分析,判别出每一个类别都表示的是什么地物,比如森林, 水体,农田或者建筑等。(6)标注类别的名称和颜色根据上一步做出的判别,在属性表中的color, class_names字段中分别标注已经判别出来的类别的名称和颜色,比如说水体,蓝色,森林,绿色等等。( 二
8、) 监督分类监督分类是基于分类模板来进行的,1定义分类模板(1)显示需要分类的图像打开 germtm.img , 注意打开之前要把这副图的raster options layers to colors 设置为: red (4), green (5), blue (3). (2)打开分类模板编辑器Classifier signature editor 打开 signature editor对话框,就是分类模板编辑器。(3)调整分类属性字段signature editor对话框中的分类属性表中有很多字段,为了突出作用比较大的字段,需要进行必要的调整。因此,在signature editor对话框的
9、菜单条:view columns 打开 view signature columns对话框选中所有字段 (左键点住第一个字段往下拖,所有字段呈黄色) , 然后按住键盘上shift键的同时,分别点击red, green, blue ,呈白色,点击apply, 这时属性表中就没有这三个字段的列了。 Close. (4)获取分类模板信息名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 3 页 - - - - - - - - - 就是应用AOI 绘图工具在原始图像上获取。在显示原图
10、像的视窗中点击工具栏图标,打开工具面板。 下面的操作将要在工具面板,图像视窗和signature editor对话框中交替进行。 a.工具面板中点击第二行第一个图标,进入多边形AOI 绘制状态。b. 在图像视窗中选择绿色区域,绘制一个多边形AOI c. 在 signature editor对话框中,点击第三个图标(加号带箭头),即创建新的分类模板,这时就把选择的这个AOI 多边形加载到了signature editor对话框的属性表中。d. 在图像视窗中选择另一个绿色区域,再绘制一个多边形AOI e. 同样在 signature editor对话框中,点击第三个图标(加号带箭头),这时又把选择
11、的这个AOI 多边形加载到了signature editor对话框的属性表中。f. 重复上面c 和 d 步,把你认为颜色相近的多个绿色区域绘制若干个多边形AOI,加载到属性表中。g. 加载完以后, 全部选中所有上面加载的多个绿色区域(左键点住第一个字段往下拖,所有字段呈黄色) ,在 signature editor工具条中点击第五个工具图标,将这多个绿色区域AOI 模板合并生成一个综合的新模板,然后选择 edit delete , 删除合并以前的那些模板。h. 在 signature editor属性表中,改变综合新模板的signature name 为“农田”,color为绿色。i. 重复上
12、述所有操作过程,在图像视窗中选择绘制多个黑色区域AOI(水体),依次加载到 signature editor属性表中,并执行合并生成综合的水体分类模板,然后确定名称和颜色。j. 同样重复上述所有操作过程,绘制多个蓝色区域AOI (建筑),多个红色区域AOI (林地) .,加载,合并,命名,建立新模板。k. 如果将所有的类型都建立了分类模板的话,才可以进入下一步。(5)保存分类模板分类模板的扩展名是.sig. 2. 执行监督分类实际上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,对图像的象元进行聚类判断的过程。Classifier supervised classification 打开
13、对话框在 supervised classification 对话框中,定义参数:input raster file: germtm.img (被分类图像)classified file: (产生的分类图像,自己定义) input signature file:(刚才保存的分类模板文件)选择输出分类距离文件distance file: ( 用于分类结果进行阈值处理,自己定义 ) 定义分类距离文件(filename ): (自己定义 ) non_parametric rule: feature space (选择非参数规则) overlay rule: parametric rule (选择叠加规则,已经自动选好)unclassified rule: Parametric rule (选择未分类规则,已经自动选好)parametric rule: Maximum likelihood (选择参数规则)ok (开始执行监督分类) 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页,共 3 页 - - - - - - - - -
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