遥感影像的监督和非监督分类

### 遥感影像的监督和非监督分类详解 #### 一、遥感影像分类概述 遥感影像分类是遥感技术中的一个重要环节，它通过分析遥感图像中的像素值来区分不同类型的地面覆盖物。根据分类过程中是否需要先验知识，遥感影像分类主要分为两大类：监督分类和非监督分类。 #### 二、非监督分类 非监督分类是一种不需要事先定义类别的分类方法，主要依靠图像中像素的光谱特征来进行分类。这种方法特别适用于对分类区域缺乏深入了解的情况。非监督分类通常采用迭代自组织数据分析技术(ISODATA)算法实现。 ##### 2.1 分类步骤 非监督分类的一般步骤包括： 1. **初始分类**：根据像素的光谱特征进行初步分类。 2. **专题判别**：通过分析每个类别的光谱特征，判断其代表的地表类型。 3. **分类合并**：将具有相似光谱特征的类别进行合并。 4. **色彩确定**：为每个分类分配特定的颜色。 5. **分类后处理**：通过多种方法进一步优化分类结果。 6. **色彩重定义**：调整颜色以更直观地区分不同类别。 7. **栅格矢量转换**：将栅格数据转换为矢量格式以便后续分析。 8. **统计分析**：对分类结果进行统计，评估分类质量。 ##### 2.2 实现过程 在ERDAS IMAGINE软件中，非监督分类可以通过以下步骤实现： 1. **调出非监督分类对话框**：有两种方式可以打开非监督分类对话框。 - 方法一：点击Dataprep图标 → DataPreparation → unsupervised Classification → Unsupervised Classification对话框。 - 方法二：点击Classifier图标 → Classification → Unsupervised Classification → Unsupervised Classification对话框。 2. **设置分类参数**： - **输入文件**：指定要分类的图像文件(lazhoucity.img)。 - **输出文件**：设置分类后的图像文件名(lz-isodat.img)。 - **生成分类模板文件**：创建一个分类模板文件(lz-isodat.sig)。 - **初始化选项**：选择Initialize from Statistics，表示根据整个图像(或感兴趣区域)的统计数据来生成初始聚类。 3. **执行非监督分类**： - 在Unsupervised Classification对话框中设置好各项参数后，点击运行按钮即可开始分类。 #### 三、监督分类 监督分类是一种需要事先定义类别的分类方法，通常用于对研究区域有一定了解的情况。在监督分类过程中，首先要选择可以识别的像素作为训练样本，然后基于这些样本的光谱特征，利用计算机系统自动识别其他具有相似特征的像素。 ##### 3.1 分类步骤 监督分类的一般步骤包括： 1. **建立模板**：选择具有代表性的训练样本。 2. **评价模板**：评估训练样本的准确性。 3. **确定初步分类图**：根据训练样本进行初步分类。 4. **检验分类结果**：检查分类结果的正确性。 5. **分类后处理**：对分类结果进行优化。 6. **分类特征统计**：对分类结果进行统计分析。 7. **栅格矢量转换**：将栅格数据转换为矢量格式。 ##### 3.2 实现过程 在ERDAS IMAGINE软件中，监督分类可以通过以下步骤实现： 1. **调出监督分类对话框**：点击Classifier图标 → Classification → Supervised Classification → Supervised Classification对话框。 2. **设置分类参数**： - **选择训练样本**：为每个类别选择训练样本。 - **设置分类算法**：选择合适的分类算法。 3. **执行监督分类**：在Supervised Classification对话框中设置好各项参数后，点击运行按钮即可开始分类。 #### 四、总结 监督分类和非监督分类是遥感图像分类中的两种重要方法。监督分类适合于对研究区域有一定了解的情况，而非监督分类则适用于对分类区域缺乏深入了解的情况。ERDAS IMAGINE软件提供了丰富的工具支持这两种分类方法的操作，用户可以根据实际情况选择合适的方法进行图像分类。通过详细的步骤指导和软件操作流程，可以帮助用户更好地理解和掌握遥感影像分类的技术要点。