ERDAS-分類過(guò)程

ERDASERDAS 分類過(guò)程分類過(guò)程 一 一 分類過(guò)程分類過(guò)程 1 點(diǎn)擊 viewer 模塊打開(kāi) img 格式數(shù)據(jù)文件 2 制定分類標(biāo)準(zhǔn) 1 長(zhǎng)江 2 湖泊 3 植被 4 農(nóng)田 5 居民區(qū) 3 選擇樣區(qū) 在 Aoi 的 tool 中選擇 polygon 按鈕 在圖中畫出相應(yīng)的類別樣本 4 在選中 aoi 的狀態(tài)下點(diǎn)擊在 signature editor 中 點(diǎn)擊將樣區(qū)導(dǎo)入 同理選擇其他類型的樣區(qū) 其中長(zhǎng)江 湖泊 植被的選擇同上 選擇山體時(shí) 由于 evaluate contingency matrix 計(jì)算后結(jié)果不符合要求 山 體很多被分到了植被層故重新設(shè)置了 region growing properties area 10000 spectral euclidean distance 25 再次計(jì)算后符合要求 農(nóng)田 居民區(qū)已經(jīng)城市主干道的選擇都使用的 create polyline aoi 通過(guò)不斷的分析和調(diào) 整后最終計(jì)算得到以下數(shù)值 4 計(jì)算混淆矩陣 evaluate contingency matrix 計(jì)算得到如下的數(shù)據(jù) ERROR MATRIX Reference Data Classified Datachangjiang hupo zhibei shanti changjiang 6774 40 0 0 hupo 0 19325 0 0 zhibei 22 91 17734 49 shanti 0 0 362 1761 nongtian 71 544 1499 0 jvmingqu 111 0 2 0 daolu 0 0 403 0 Column Total 6978 20000 20000 1810 Reference Data Classified Data nongtian jvmingqu daolu Row Total changjiang 0 0 0 6814 hupo 4 0 0 19329 zhibei 8 1 4 17909 shanti 0 0 0 2123 nongtian 99 18 0 2231 jvmingqu 2 371 0 486 daolu 0 0 168 571 Column Total 113 390 172 49463 End of Error Matrix ERROR MATRIX Reference Data Classified Datachangjiang hupo zhibei shanti changjiang 97 08 0 20 0 00 0 00 hupo 0 00 96 63 0 00 0 00 zhibei 0 32 0 46 88 67 2 71 shanti 0 00 0 00 1 81 97 29 nongtian 1 02 2 72 7 50 0 00 jvmingqu 1 59 0 00 0 01 0 00 daolu 0 00 0 00 2 02 0 00 Column Total 6978 20000 20000 1810 Reference Data Classified Data nongtian jvmingqu daolu Row Total changjiang 0 00 0 00 0 00 6814 hupo 3 54 0 00 0 00 19329 zhibei 7 08 0 26 2 33 17909 shanti 0 00 0 00 0 00 2123 nongtian 87 61 4 62 0 00 2231 jvmingqu 1 77 95 13 0 00 486 daolu 0 00 0 00 97 67 571 Column Total 113 390 172 49463 5 影像分類 在 signature 中點(diǎn) Classify supervised 將分類結(jié)果文件儲(chǔ)存 6 去噪點(diǎn) 分類后處理 點(diǎn)擊 選擇 然后在彈出的窗口中選擇 這時(shí)彈出 在 input file 中選擇分類結(jié)果文件 然后選擇 output file 的地址 選擇 可以選擇不同的尺度 的大小 ok 進(jìn)行去噪點(diǎn)的處理 然后打開(kāi) output 地址中的圖像就可以看到去噪點(diǎn)后的圖像 對(duì)比去噪點(diǎn)前的效果 9 進(jìn)行疊加分析 打開(kāi)原始的圖像 將 clear display 的勾去掉 圖像便疊加在一起 然后通過(guò)中的 blend 和 swipe 對(duì)疊加的圖像進(jìn)行校對(duì) 10 計(jì)算指標(biāo) 點(diǎn)擊 raster attributes 得到 11 結(jié)果分析 1 表中黑色部分估計(jì)是沒(méi)有分出來(lái)的區(qū)域 通過(guò)對(duì)比可知是水體 應(yīng)該分在湖泊中 2