lk實習(xí)四：非監(jiān)督分類

1、實習(xí)四、非監(jiān)督分類姓名：傅曉峰班級：10504班序號 6一、實習(xí)目的： 了解并掌握非監(jiān)督分類的過程和方法二、實習(xí)說明： 非監(jiān)督分類是另一種圖像分類技術(shù)。在非監(jiān)督分類方法中,圖像中的主導(dǎo)光譜反射形式被提取出來,然 后通過地面實況調(diào)查來判別這些信息類所對應(yīng)的實際地物類型。在 IDRISI for Windows 中用于非監(jiān)督分 類的兩個模塊是聚類和迭代自組織聚類。聚類使用直方圖峰值選擇技術(shù)。這相當(dāng)于在一個一維直方圖上尋找峰值（峰值是比兩側(cè)值頻率都高的 地方）。一旦峰值被確定,所有可能的值將分給離它最近的峰。兩類的分界線一般都落在兩個峰之間的中點。 關(guān)于什么是一個峰,這個技術(shù)有它特定的判別標(biāo)準(zhǔn),所以

2、你不需要預(yù)先估計（象一些其他技術(shù)所需要的）一 個圖像含有的類數(shù)-它會自動確定類數(shù)。非監(jiān)督分類（聚類）中初始類別參數(shù)的選擇方法除了直方圖峰值定心法外，總體直方圖均勻定心法， 最大最小距離選心法。聚類可以直接處理3個波段的彩色合成圖像。聚類模塊評估彩色合成中提供的3個波段圖像的3維直 方圖。任何波段組合的彩色合成圖像均可用于聚類。如我們在主成分分析中看到的，近紅外、紅色和綠色 波段（標(biāo)準(zhǔn)假彩色合成）含有七波段數(shù)據(jù)集中的絕大部分信息。所以在本練習(xí)中我們將使用這3個波段。三、基于聚類的非監(jiān)督分類：1、圖像處理圖像增強(qiáng)彩色合成。指定H0W87TM2作為”藍(lán)”波段，指定H0W87TM3作為”綠”波 段，指

3、定HOW87TM4作為”紅”波段。（注意，我們沒有使用藍(lán)色可見光波段。而且其他使用的波段 也被移植了。這就是為什么叫假彩色合成的原因）。選擇飽和度為2.5%的線性拉伸。選擇output type -creat 8-bit composite拉伸時不剔除0。稱結(jié)果圖像為TMFC。彩色合成處理過程較慢。結(jié)果將 被用彩色合成調(diào)色板顯示。問題1：在彩色合成圖像中，可以識別出哪幾類地物，它們在圖像上的特征分別是什么？ 答：可識別出植被：呈紅色，反射率高，面積最大；城區(qū)：有規(guī)則的分布；道路：呈線狀；湖泊：呈黑色, 反射率低，呈封閉多邊形。2、顯示顯示用戶設(shè)置，在地圖缺省下選擇標(biāo)題和圖例。確認(rèn)自動顯示也被選

4、擇。從圖像處理硬分 類器聚類（cluster）中指定TMFC作為彩色合成圖像的名字并給結(jié)果圖像取名為BROAD。然后選 擇粗略broad）綜合化程度，選擇剔除最不顯著的聚類，給圖像輸入一個標(biāo)題：粗略非監(jiān)督分類。結(jié) 果圖像BROAD將被用非連續(xù)256調(diào)色板顯示。按住shift鍵的同時，用鼠標(biāo)左擊圖例中的各類別， 查看各類別的分布。這是一個光譜類很粗略的圖像。粗略的綜合化程度和精確的綜合化程度選項在 評估頻率直方圖尋找峰值時使用不同的決策規(guī)則。在粗略聚類中,一類中必須含有一個比它的非對 角鄰值都高的頻率值。問題2：粗略聚類將待分類區(qū)的地物分成幾類？請根據(jù)你的經(jīng)驗為某些類別賦予實際類別名稱。答：六類

5、。 1：植被， 4：湖泊， 5：道路和城市。3、再運行一次聚類模塊，輸入TMFC作為彩色合成圖像,給結(jié)果命名為FINE。這一次，使用精確(fine) 綜合程度并選擇剔除最不顯著的聚類。結(jié)果將被用非連續(xù)256調(diào)色板顯示并帶圖例?？梢钥闯?，精 確的綜合程度化產(chǎn)生了更多的類。滾動下拉屏幕上的圖例或增大圖例框看出有多少個聚類。問題 3：精確聚類將待分類區(qū)的地物分成幾類？與粗略分類相比類別數(shù)增加了多少？請同樣根據(jù)你的 經(jīng)驗為某些類別賦予實際類別名稱答：23 類。增加了17 類。 10：湖泊。Cluster 4Cluster 5Cluster 6Cluster 7Cluster 8Cluster 9Clu

6、ster 4Cluster 5Cluster 6Cluster 7Cluster 8Cluster 9Cluster 10Cluster 11Cluster 12Cluster 13Cluster 14Cluster 15Cluster 16Cluster 17 r h i -1 sJ精確分類允許有一個非對角鄰值有較高的頻率。這就包含了另外一些真正的峰由于更大級別的峰使得兩峰之間通常出現(xiàn)的谷不明顯,這些峰被與兩峰之間的斜坡混淆。這個概念可用下圖中方圖模塊，產(chǎn)生圖像BROAD和FINE的直方圖。聚類1總是有最高頻率像元的類。它對應(yīng)于分類中發(fā) 現(xiàn)的最大地物類型。第二個聚類有較小數(shù)目的像元，依次類推

7、。我們現(xiàn)在面臨的問題是如何解釋這些類。如果你了解一個地區(qū),粗略聚類易于解譯。而對精確 聚類解譯則比較困難。通常需要借助地圖。航空像片和實況調(diào)查來確定這些精確聚類產(chǎn)生的類對 應(yīng)的地物類型。另外,我們會經(jīng)常發(fā)現(xiàn)需要合并某些類以產(chǎn)生最后的分類圖。例如,我們可能發(fā)現(xiàn) 聚類中的一類代表陽坡的森林,另一個類為同一類森林,只是分布在陰坡上。要歸并這樣的類我們 可以使用賦值模塊。5、使用用戶定義的WORCWEST調(diào)色板顯示帶圖例的WORCWEST。這是一副類別合并后的賦予了實際地物 類型的圖像，我們將把精確分類得到的聚類圖像與實際地物類型（WORCWEST圖）匹配。問題4： WORCWEST中共有多少類地物？

8、它們各是什么地物？答：14類，它們分別是水，三種不同的落葉，兩類針葉樹，草地，農(nóng)田，城市住宅區(qū),，城市社區(qū)， 兩種人行道，礫石灘，荒地。6、 運行分析統(tǒng)計交叉（CrossTab），比較WORCWEST和FINE，看FINE中的類型是如何被歸并產(chǎn)生 WORCWEST的，輸入WORCWEST作為第一個輸入圖像,FINE作為第二個輸入圖像。指定一個交叉制表表 格作為輸出，接受其余的缺省參數(shù)。待結(jié)果顯示后，滾動頁面以查看全表，也可以打印該表使檢驗更 為容易?，F(xiàn)在我們要搞清FINE中的23個類應(yīng)怎樣合并以與WORCWEST中的14個類匹配。注意有些聚 類被分到兩個不同的土地使用類型中。在一個聚類被分到兩

9、個土地利用類型中的情況下，選擇把整 個聚類分給包含較大數(shù)目像元的類型。實際工作中， 這種分配也將由其他考慮（如額外的地面實框 資料）來決定。問題5：寫出fine中的類別與WORCWEST中的類別的對應(yīng)關(guān)系 答：對應(yīng)關(guān)系為：12，23，37，44，55，611，711，87，97，101，118，1212，139，149 ,15-9,16-12,17-10,18-6,19-10,20-13,21-14,22-10,23-107、運行DataEntryEdit,產(chǎn)生一個用于相似歸并的數(shù)值文件，文件類型選擇：Value file，數(shù)值文 件名為：fine,確定，彈出菜單中第一列輸入fine文件的類別

10、號，第二列輸入對應(yīng)的WORCWEST中 的類別（參考問題5的回答，兩列間輸入一空格）。保存，退出。8、運行DataEntryAssign,看你是否能產(chǎn)生一個與WORCWEST接近的新圖像。稱該圖像為REGRP2。 這樣做的目的是演示用賦值模塊進(jìn)行重新歸組的處理過程，特征定義圖像輸入fine，值文件輸入 fine。結(jié)果將被用非連續(xù)256調(diào)色板顯示。在圖層特性中，對REGRP2應(yīng)用WORCWEST調(diào)色板。問題6： REGRP2圖像看上去是否與WORCWEST圖像相似?描述并解釋對fine圖像重新歸組的實質(zhì)。（例如： 你需要產(chǎn)生的最大組是什么？，相似的類別合并等）答：是。需要產(chǎn)生的最大組是14,然后把相似的類別進(jìn)行合并。5623I5623I111111111111111111111regrp29、編輯圖例，把WORCWEST中的各土地利用類型的名字賦給fine的各聚類。步驟如下:用鼠標(biāo)指向待 編輯的圖例類別的顏色框，按下SHIFT鍵并按壓鼠標(biāo)右鈕。此時將出現(xiàn)一個圖例編輯對話框，它允許 你編輯圖例題目和修改圖例顏色。給各聚類以他們對應(yīng)的土地覆被類型的名字。如果你