计算机信息提取实习辅导.pptx

遥感图像计算机分类

01初始分类02专题判别03分类后处理04色彩重定义05栅格矢量转换非监督分类

初始分类MainClassificationUnsupervisedclassification提示：实际工作中将分类设为最终分类数的2倍以上。

专题判别提示:germtm.img显示方式用RGB（4,5,3）；打开第2幅图时关闭cleardisplay1)同时显示germtm.img和germtm_isodata.img提示：rasterattributes…打开上图，EditColumnProperties…打开下图2)打开属性表调整字段显示顺序

专题判别logo编辑类别颜色和名称

专题判别对比显示提示：对比Utilityflicker/Blend/Swipe区别

分类后处理聚类统计提示：mainimageinterpretergisanalysisclump

分类后处理聚类统计提示：mainimageinterpretergisanalysisclump提示：如果计算时间过长，统计邻域选择4

分类后处理聚类统计后图像属性表聚类统计提示：mainimageinterpretergisanalysisclump

分类后处理过滤分析提示：mainimageinterpretergisanalysisSieve确定最小图斑大小

过滤分析后，所有小图斑的属性值变为0

分类后处理去除分析提示：mainimageinterpretergisanalysisEliminate确定最小图斑大小输出图像的数据类型010302

分类后处理去除分析提示：mainimageinterpretergisanalysisEliminate

分类后处理分类重编码（主要针对非监督分类）提示：mainimageinterpretergisanalysisRecode

类别合并需要考虑实际意义分类后处理分类重编码（主要针对非监督分类）提示：mainimageinterpretergisanalysisRecode

色彩重定义

栅格矢量转换提示：mainvectorrastertovector…

栅格矢量转换

定义分类模板评价分类模板进行监督分类评价分类结果DCAB监督分类

训练样本量：对N个波段进行分类，训练样本量不少于10n个像元，到达100n个像元更好。样本像元应具有代表性，避免集中局部。训练样本：是许多组代表某种可识别模式的象素组，系统通过对训练样本的各种统计值来生成参数化模板。

取决于用户对研究区及类别的了解程度。01矢量多边形：使用矢量图层；自定义AOI多边形；02标志种子象素：利用AOI工具，用十字光标标出一个象元作为种子象素（seedpixel）代表训练样本，其相邻象素根据用户指定参数进行比较，直到没有相邻象元满足要求，这些相似元素通过栅矢转换成为感兴趣区域。03训练样本选择：

定义分类模板01应用AOI绘图工具获取分类模板信息利用Raster工具面板多边形工具，在原图像上绘制多边形，在signatureeditor对话框中将其加载到signature分类模板中。提示：同一专题类型的多个AOI形成的模板可以合并。02

应用AOI绘图工具获取分类模板信息

1）打开一幅图像，germtm.img

2）Classifiersignatureeditor

2）应用AOI扩展绘图工具获取分类模板信息Regiongrowingproperties进行Neighborhood属性设置。利用RegiongrowAOI选择种子点。提示：AOIseedpropertiesregiongrowingProperties约束条件：Area确定最多的像元数；Distance确定包含像元距离种子点像元的最大距离。Spectraleuclideandistance,可以接收像元与种子点之间最大波谱欧式距离（两个像元在各个波段数值之差平方和的二次根）

应用AOI扩展绘图工具获取分类模板信息

2.评价分类模板（EvaluatingSignatures）主要评价工具包括：分类预警01可能性矩阵02特征对象03特征空间到图像掩膜04直方图方法05分离性分析06分类统计分析等07

2.评价分类模板（EvaluatingSignatures）用于计算任意类别间的统计距离，这个距离可以确定两个类别间的差异程度，也可以确定在分类中效果最好的数据层。类别间统计距离计算公式：欧氏光谱距离；2）Jeffries-matusta距离；Divergence分离度；4）Transformeddivergence转换分离度类别的分离性：

EvaluateSeperability

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