遥感图像处理实例分析 监督分类(supervised classification) 一、方法原理 监督分类方法是多光谱图像专题信息分类的两种方法之一（另一种方法是非监督分类）。该方法是假设已经收集到多区域的地理图像，如Landsat TM 或 SPOT XS 卫星多谱图像（分类对其它类型的图像也有效），具有实地野外属性分类或覆盖类型（如城区、水域、沼泽地等）的位置和特性数据（也可以通过航片分析得到），对该已知分类区域的光谱特性，通过分类程序，进行训练，将图像中每类区域的像素进行已知类的分配，对每一类计算多变量统计参数，如均值、标准差、相关距阵等，根据分类方法，最后将图像中每一个像素以最大然似性分配到某一类中。即通过自定义的已知分类区域的训练，对多波段图像进行专题信息分类。方法流程如下： 二、实例演示及分析 以 1985 年美国加利福利亚州圣地亚哥地区的 TM-MSS(0.55,0.65,0.75,0.95um4 波段)图像为例，进行土地覆盖类型分类，分为海洋、城区、居民区、草坪和秃地等类型。监督分类主要步骤如下： 1．由原始遥感图像文件Landsat_Mass_Notwarped.ers 复制出用于分类的图像数据文件Landsat_practice.ers。 ① 通过主菜单算法图标或主菜单 View 中 Algorithm 项，打开算法窗口，装载数据集，文件名为：\examples\shared_data\Landsat_Mass_Notwarped.ers。 ② 复制3 个假彩色层（现共有 4 个假彩色层），分别命名为B1、B2、B3、B4，并与装载数据集文件的 4 个波段相对应。 ③ 选择主菜单 File 中的 Save As 项，以 Er Mapper Raster Dataset 格式保存文件，文件名为：\examples\miscellaneous\tutorial\Landsatt_practice.ers。 2．真彩色显示图像数据文件Landsat_practice.ers ① 通过主菜单算法图标或主菜单 View 中 Algorithm 项，打开算法窗口，装载数据集，文件名为：\examples\miscellaneous\tutorial\Landsatt_practice.ers。 选择训练区 计算训练区统计量 评价训练区统计量 进 行 图像分类 显 示 分 类 图像 和 精 度 计② 在主窗口图标中，选择“Image Display and Mosaicing Wizard”图标 ，并显示窗口中依次选择“Change display in thiswindow”和“Red Green Blue”选项，最后选择finish 结束显示模式转换。 ③ 在算法窗口中，看到新增 3 个 RGB 层，并与图像文件的真彩色波段相对应，调整RGB 各层图像的对比度，可以在图像显示窗口中，看到清...
