### ERDAS+IMAGINE遥感图像处理教程——图像分类技术详解
#### 背景知识
在遥感图像处理领域，图像分类是至关重要的技术之一，它涉及将图像中的像素按照其光谱特性或其他特征划分为不同的类别。ERDAS 9.2是一款强大的遥感图像处理软件，广泛应用于地理信息系统(GIS)、环境监测、资源管理等多个领域。本教程将深入探讨ERDAS 9.2中图像分类的核心概念和操作流程，重点介绍非监督分类与监督分类两种主要分类方法。
#### 图像分类方法
##### 非监督分类
非监督分类采用ISODATA算法，即迭代自组织数据分析技术，它是一种基于像素光谱特性的统计分类方法。此方法适用于对分类区域了解有限的情况，原始图像的所有波段参与分类运算，分类结果通常呈现出各类像素数量大致相等的特点。非监督分类的步骤包括：
1. **初始分类**：根据像素光谱特性初步划分类别。
2. **专题判别**：对每个类别的特征进行分析。
3. **分类合并**：将相似类别合并。
4. **色彩确定**：为每个类别分配颜色。
5. **分类后处理**：优化分类结果，如去除噪声。
6. **色彩重定义**：调整类别颜色。
7. **栅格矢量转换**：将分类结果从栅格格式转换为矢量格式。
8. **统计分析**：评估分类效果。
在ERDAS IMAGINE中，非监督分类命令位于Data Preparation菜单和Classification菜单中。
##### 监督分类
监督分类则更依赖于用户对于研究区域的先验知识，通过选定训练样本建立分类模板，进而识别具有相似特征的像素。该过程包括：
1. **建立模板(训练样本)**：选取代表性的像素作为模板。
2. **分类特征统计**：分析模板的光谱特征。
3. **栅格矢量转换**：同非监督分类。
4. **评价模板**：评估模板的准确性。
5. **确定初步分类图**：基于模板进行初次分类。
6. **检验分类结果**：验证分类的精确度。
7. **分类后处理**：进一步优化分类结果。
监督分类命令仅出现在Classification菜单中，提供了更高级的功能和定制选项。
#### 实验目的与内容
实验旨在使学习者理解图像分类原理，掌握监督分类与非监督分类的具体操作，学会评价分类精度并进行必要的后处理。通过实践操作，加深对ERDAS IMAGINE软件中图像分类工具的理解和应用能力。
#### 实验步骤与方法
本节详细介绍了非监督分类的具体步骤，包括打开非监督分类对话框、输入参数进行分类、以及分类结果的评估与可视化展示。通过实际案例，如germtm.img文件的非监督分类，演示了如何利用ERDAS IMAGINE软件执行ISODATA算法，实现对遥感图像的有效分类。
此外，还涉及了如何在分类结果之上进行进一步的分析，如调整不透明度以观察特定类别的细节，这有助于提高分类精度和结果的可靠性。
#### 总结
通过ERDAS 9.2软件的应用，不仅能够高效处理和分析遥感图像，还能根据具体需求选择合适的分类方法，无论是对研究区域一无所知的非监督分类，还是需要细致调整的监督分类，都能得到满意的结果。熟练掌握这些技能，对于从事遥感数据分析的专业人士来说至关重要，能够显著提升项目实施的效率和准确性。
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