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ERDAS入门基础教程图像分类PPT课件.pptx
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目的
:分类的目的
是从图像中识别
实
际地物,进而提取
地物信息,
其过程
实际上就是将图像
中的每个像
元点或
区域归于若干个类
型中的一类
,或若
干个专题要素中的
一种。
结果
:图像分类结
果是将图像空间
划
分为若干个子区域
,每个区域
代表一
类地物。
第
1
页
/
共
28
页
方法:
非监督分类、监督分类、专家分类
非监督分类:
先对
分类过程不施加
任何先验知识,仅
凭像元的光谱特征
,运用迭代自组织
数据分析
(
ISODA
T
A
)算法,把一
组像素按照相似性
归成若干
类别。
监督分类:
与非监
督分类不同,监督
分类是在对遥感
图像上地物类别属
性已经有了先验知
识的基础上进行
的,即要从图像中
选取所要区分的各
类地物的样本,
建立模板再进行自
动识别。
专家分类:
首先利
用某一领域内专家
的知识和经验建
立知识库,然后依
据分类目标提出假
设,并制定支持
假设的规则、条件
和变量,最后运用
知识库自动进行
分类
第
2
页
/
共
28
页
分类的预处理
训练区的选择
特征选取和提取
分类
结果的检验和输出
图像分类的一般过
程
在
ERDAS IMAGINE
中分类操
作涉及两个模块:分类
模块
(
Classifier
)和图像解译
(
Imagin
e Interpreter
)。其中,
分类模块可以完成图像
的监督
分类、非监督分类、专
家分类、
分类模板的定义、评价
等操作,
而在图像解译中的
G
IS
Analysis
中可以进行聚类统计、
过滤分
析、去除分析和分类重
编码等
分类后处理的操作。
第
3
页
/
共
28
页
一、非监督分类
1、启动非监督分类模
块(方法一)
非监督分类
第
4
页
/
共
28
页
启动非监督分类模块(
方法二)
非监督分类
第
5
页
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共
28
页
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