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遥感图像分类后处理.doc
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2021-10-03
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遥感图像分类后处理
一、实验目的与要求
监视分类和决策树分类等分类方法得到的一般是初步结果,难于到达最终的应用目的。
因此,需要对初步的分类结果进展一些处理,才能得到满足需求的分类结果,这些处理过
程就通常称为分类后处理。常用分类后处理通常包括:更改分类颜色、分类统计分析、小
斑点处理〔类后处理〕、栅矢转换等操作。
本课程将以几种常见的分类后处理操作为例,学习分类后处理工具。
二、实验内容与方法
1. 实验内容
1. 小斑块去除
Majority 和 Minority 分析
聚类处理〔Clump〕
过滤处理〔Sieve〕
2. 分类统计
3. 分类叠加
4. 分类结果转矢量
5. ENVI Classic 分类后处理
浏览结果
局部修改
更改类别颜色
6. 精度评价
1. 实验方法
在 ENVI 5.x 中 , 分 类 后 处 理 的 工 具 主 要 位 于 Toolbox/Classi%cation/Post
Classi%cation/;
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三、实验设备与材料
1. 实验设备
装有 ENVI 5.1 的计算机
2. 实验材料
以 ENVI 自带数据"can_tmr.img"的分类结果"can_tmr_class.dat"为例。数据位于"...\
13 数据\"。其他数据描述:
• can_tmr.img —— 原始数据
• can_tmr_验证.roi —— 精度评价时用到的验证 ROI
四、实验步骤
1. 小斑块去除
应用监视分类或者非监视分类以及决策树分类,分类结果中不可防止地会产生一些面
积很小的图斑。无论从专题制图的角度,还是从实际应用的角度,都有必要对这些小图斑
进展剔除或重新分类,目前常用的方法有 Majority/Minority 分析、聚类处理〔clump〕
和过滤处理〔Sieve〕。
1) Majority 和 Minority 分析
Majority/Minority 分析采用类似于卷积滤波的方法将较大类别中的虚假像元归到该
类中,定义一个变换核尺寸,主要分析〔Majority Analysis〕用变换核中占主要地位〔像
元数最多〕的像元类别代替中心像元的类别。如果使用次要分析〔Minority Analysis〕,
将用变换核中占次要地位的像元的类别代替中心像元的类别。
下面介绍详细操作流程:
(1) 翻开分类结果——"\12.分类后处理\数据\can_tmr_class.dat";
(2) 翻 开 Majority/Minority 分 析 工 具 , 路 径 为 Toolbox /Classi%cation/Post
Classi%cation/Majority/Minority Analysis , 在 弹 出 对 话 框 中 选
择"can_tmr_class.dat",点击 OK;
(3) 在 Majority/Minority Parameters 面板中,点击 Select All Items 选中所有的类
别,其他参数按照默认即可,如以下图所示。然后点击 Choose 按钮设置输出路径,
点击 OK 执行操作。
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图 1 Majority/Minority Parameters 面板参数设置
〔4〕查看结果如以下图,可以看到原始分类结果的碎斑归为了背景类别中,更加平滑。
注:参数说明如下
Select Classes 时,用户可根据需要选择其中几个类别;
如果选择 Analysis Methods 为 Minority,那么执行次要分析;
Kernel Size 为核的大小,必须为奇数×奇数,核越大,那么处理后结果越平滑;
中心像元权重〔Center Pixel Weight〕。在判定在变换核中哪个类别占主体地位
时,中心像元权重用于设定中心像元类别将被计算多少次。例如:如果输入的权重
为 1,系统仅计算 1 次中心像元类别;如果输入 5,系统将计算 5 次中心像元类别。
权重设置越大,中心像元分为其他类别的概率越小。
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图 2 原始分类结果〔左〕,Majority 分析结果〔右〕
2) 聚类处理〔Clump〕
聚类处理〔clump〕是运用数学形态学算子〔腐蚀和膨胀〕,将临近的类似分类区
域聚类并进展合并。分类图像经常缺少空间连续性〔分类区域中斑点或洞的存在〕。低通
滤波虽然可以用来平滑这些图像,但是类别信息常常会被临近类别的编码干扰,聚类处理
解决了这个问题。首先将被选的分类用一个膨胀操作合并到一块,然后用变换核对分类图
像进展腐蚀操作。
下面介绍详细操作流程:
〔1〕翻开分类结果——"\分类后处理\数据\can_tmr_class.dat";
〔2〕翻开聚类处理工具,路径为 Toolbox /Classi%cation/Post Classi%cation/Clump
Classes,在弹出对话框中选择"can_tmr_class.dat",点击 OK;
〔3〕在 Clump Parameters 面板中,点击 Select All Items 选中所有的类别,其他参数
按照默认即可,如以下图所示。然后点击 Choose 按钮设置输出路径,点击 OK 执行操作。
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