电脑桌面
添加小米粒文库到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

ENVI的非监督分类

ENVI的非监督分类_第1页
1/13
ENVI的非监督分类_第2页
2/13
ENVI的非监督分类_第3页
3/13
ESRI 中国(北京)有限公司 遥感事业部 电话:010‐65541618 传真:010‐65544600 技术支持热线:010‐65542881 支持E‐mail:Su pport@esrichina‐bj.cn ENVI 的非监督分类 非监督分类:也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对影像地物获取先验知识,仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取,再统计特征的差别来达到分类的目的,最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。 遥感影像的非监督分类一般包括以下 6 个步骤: 图1 非监督分类操作流程 1、影像分析 大体上判断主要地物的类别数量。一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2‐3 倍为宜,这样有助于提高分类精度。 本案例的数据源为ENVI 自带的Landsat tm5 数据 Can_tmr.img,类别分为:林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。确定在非监督分类中的类别数为15。 分类器选择 影像分类 ISODATA K‐Mean 其他 类别定义/类别合并分类后处理 结果验证 影像分析 ESRI 中国(北京)有限公司 遥感事业部 电话:010‐65541618 传真:010‐65544600 技术支持热线:010‐65542881 支持E‐mail:Support@esrichina‐bj.cn 2、分类器选择 目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K‐Mean 和链状方法。ENVI 包括了ISODATA 和K‐Mean 方法。 ISODATA(Iterative Self‐Orgnizing Data Analysize Technique)重复自组织数据分析技术,计算数据空间中均匀分布的类均值,然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合,每次迭代都重新计算均值,且根据所得的新均值,对像元进行再分类。 K‐Means 使用了聚类分析方法,随机地查找聚类簇的聚类相似度相近,即中心位置,是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”(引力中心)来进行计算的,然后迭代地重新配置他们,完成分类过程。 3、影像分类 打开 ENVI,选择主菜单‐>Classification‐>Unsupervised‐>IsoData 或者 K‐Means。这里选择IsoData,在选择文件时候,可以设置空间或者光谱裁剪区。这里选择软件自带的Can_tmr.img,按默认设置,之后跳出参数设置,如图 2。 这里主要设置类别数目(Number of Classes)为 5‐15、迭代次数(Maximum Iteration)为 10。其他选项按照默认设置,输出文件。 图 2 ISODATA 非监督分类参数设置 ESRI 中国(北京)有限公司 遥感事业部 电话:010‐65541618 传真:010‐655...

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

碎片内容

ENVI的非监督分类

确认删除?
VIP
微信客服
  • 扫码咨询
会员Q群
  • 会员专属群点击这里加入QQ群
客服邮箱
回到顶部