ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類課件

ERDASIMAGINE9.2遙感數(shù)字圖像處理入門基礎(chǔ)教程----圖像分類昆明信飛科技有限公司2025/2/8ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類圖像分類同類地物在相同的條件下（光照、地形等）應(yīng)該具有相同或相似的光譜信息和空間信息特征。反之，不同類的地物之間具有這些差異。根據(jù)這種差異，將圖像中的所有像素按其性質(zhì)分類若干個(gè)類型（Class）的過程，稱為圖像的分類。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類目的：分類的目的是從圖像中識(shí)別實(shí)際地物，進(jìn)而提取地物信息，其過程實(shí)際上就是將圖像中的每個(gè)像元點(diǎn)或區(qū)域歸于若干個(gè)類型中的一類，或若干個(gè)專題要素中的一種。結(jié)果：圖像分類結(jié)果是將圖像空間劃分為若干個(gè)子區(qū)域，每個(gè)區(qū)域代表一類地物。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類方法：非監(jiān)督分類、監(jiān)督分類、專家分類非監(jiān)督分類：先對(duì)分類過程不施加任何先驗(yàn)知識(shí)，僅憑像元的光譜特征，運(yùn)用迭代自組織數(shù)據(jù)分析（ISODATA）算法，把一組像素按照相似性歸成若干類別。監(jiān)督分類：與非監(jiān)督分類不同，監(jiān)督分類是在對(duì)遙感圖像上地物類別屬性已經(jīng)有了先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，即要從圖像中選取所要區(qū)分的各類地物的樣本，建立模板再進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。專家分類：首先利用某一領(lǐng)域內(nèi)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)建立知識(shí)庫(kù)，然后依據(jù)分類目標(biāo)提出假設(shè)，并制定支持假設(shè)的規(guī)則、條件和變量，最后運(yùn)用知識(shí)庫(kù)自動(dòng)進(jìn)行分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類分類的預(yù)處理訓(xùn)練區(qū)的選擇特征選取和提取分類結(jié)果的檢驗(yàn)和輸出圖像分類的一般過程在ERDASIMAGINE中分類操作涉及兩個(gè)模塊：分類模塊（Classifier）和圖像解譯（ImagineInterpreter）。其中，分類模塊可以完成圖像的監(jiān)督分類、非監(jiān)督分類、專家分類、分類模板的定義、評(píng)價(jià)等操作，而在圖像解譯中的GISAnalysis中可以進(jìn)行聚類統(tǒng)計(jì)、過濾分析、去除分析和分類重編碼等分類后處理的操作。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類一、非監(jiān)督分類１、啟動(dòng)非監(jiān)督分類模塊（方法一）非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類啟動(dòng)非監(jiān)督分類模塊（方法二）非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類２、選擇圖像處理文件（InputRasterFile）和輸出文件（OutputClusterLayer）設(shè)置被分類的圖像和分類結(jié)果，并選擇生成分類模板文件（OutputSignatureSet）產(chǎn)生一個(gè)模板文件。３、在非監(jiān)督分類對(duì)話框中分別設(shè)置聚類選項(xiàng)（ClusteringOptions）和處理選項(xiàng)（ProcessingOptions）：(1)系統(tǒng)提供InitialfromStatistics方法和UseSignatureMeans，前者是按照?qǐng)D像的直方圖統(tǒng)計(jì)值產(chǎn)生自由聚類，而后者是按照選定的模板文件進(jìn)行分類，產(chǎn)生的類別數(shù)與模板的類別數(shù)一致。(2)確定初始分類數(shù)（NumberofClasses），一般設(shè)置為最終分類數(shù)的兩倍以上。非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類(3)選擇InitializingOptions丨

選項(xiàng)，打開選項(xiàng)窗口，在打開的窗口中設(shè)置ISODATA的統(tǒng)計(jì)參數(shù)：InitializingMeansAlong和ScalingRange分別為計(jì)算初始均值所沿的軸和度量范圍。非監(jiān)督分類(4)選擇ColorSchemeOptions丨OutputColorSchemeOption，設(shè)置分類圖像顏色屬性ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類3、設(shè)置處理選項(xiàng)（ProcessingOptions），確定循環(huán)次數(shù)和閾值。在ProcessingOptions欄選定最大循環(huán)次數(shù)（MaximumIterations），它指重新聚類的最大次數(shù)，為了避免運(yùn)行程序時(shí)間太長(zhǎng)或由于沒達(dá)到聚類標(biāo)準(zhǔn)而造成的死循環(huán)，一般設(shè)置在６次以上。設(shè)置循環(huán)收斂閾值（ConvergenceThreshold），其值是指兩次分類結(jié)果相比保持不變的像元所占的最大比例，目的在于避免ISODATA無(wú)限循環(huán)下去。SkipFactor為遍歷窗口的大小。單擊ＯＫ按鈕，執(zhí)行非監(jiān)督分類。非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類

(1)在Viewer中打開原始圖像和分類后的圖像。

(2)設(shè)置各類別的顏色如果分類后的圖像是灰度顯示的，其灰度由系統(tǒng)自動(dòng)賦予，需要設(shè)置各類別的顏色，以增加圖像的直觀表達(dá)效果。

①打開RasterAttributeEditor對(duì)話框。分類評(píng)價(jià)在執(zhí)行非監(jiān)督分類后，一個(gè)重要的工作就是分類評(píng)價(jià)，檢查分類結(jié)果的精度調(diào)查分類方案。具體步驟如下：非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類

①打開RasterAttributeEditor對(duì)話框。在工具條單擊按鈕（或者單擊Raster丨Tools），打開Raster工具面板，單擊按鈕（或者選擇Raster丨Attributes），打開RasterAttributeEditor對(duì)話框。非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類

②調(diào)整字段顯示順序。為了方便最先查閱重要的字段，經(jīng)常需要調(diào)整字段顯示順序。在RasterAttributeEditor窗口，選擇Edit菜單丨ColumnProperties命令，打開ColumnProperties對(duì)話框，如下圖所示，在Column列表框中選擇字段，通過Up、Down、Top、Bottom按鈕調(diào)其在屬性表中的顯示順序。非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類

③設(shè)置顏色。同上，在RasterAttributeEditor對(duì)話框中單擊某一類別的Color字段，在彈出的AsIs中選擇合適的顏色。非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類（3）確定類別精度并標(biāo)注類別。已經(jīng)得到了分類的結(jié)果，但是類別的精度和專題意義均未確定，確定類別的精度專題意義分以下步驟完成：

①確定類別意義和精度。由于分類結(jié)果覆蓋在原圖像之上，不便于進(jìn)行單個(gè)類別的意義和精度的確定，因此要把不參與比較的類別設(shè)為透明，參與比較的類別設(shè)為不透明。在RasterAttributeEditor對(duì)話框中，點(diǎn)擊Opacity字段名，從而進(jìn)入可編輯狀態(tài)，依據(jù)需要輸入０(即為透明)或１(即為不透明)。此時(shí)便可進(jìn)行類別意義和精度的確定，通過在Utility菜單下設(shè)置分類結(jié)果在原始圖像背景上閃爍（Flick）、卷簾顯示（Swipe）或混合顯示（Blend），選擇AutoMode便可進(jìn)行判別。非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類

②標(biāo)注類別名稱和顏色。在判斷類別后就要在屬性表標(biāo)注分類名稱。在RasterAttributeEditor窗口中，點(diǎn)擊ClassName字段需要修改的類別，進(jìn)入可輸入狀態(tài)，輸入該類別的名稱即可。同時(shí)，可按照步驟(2)設(shè)置顏色的方法設(shè)置。（4）分類方案的調(diào)整。經(jīng)過以上步驟后，如果得到滿意的分類結(jié)果，非監(jiān)督分類即可結(jié)束。非監(jiān)督分類ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類二、監(jiān)督分類

不同于非監(jiān)督分類，監(jiān)督分類基于先驗(yàn)知識(shí)，根據(jù)訓(xùn)練場(chǎng)提供的樣本選擇特征參數(shù)，建立判別函數(shù)，對(duì)分類點(diǎn)進(jìn)行分類。訓(xùn)練場(chǎng)的選擇是監(jiān)督分類的關(guān)鍵，在監(jiān)督分類中由于訓(xùn)練樣本的不同，分類結(jié)果會(huì)出現(xiàn)極大的差異，因此應(yīng)選取有代表性的樣本，用于監(jiān)督分類的訓(xùn)練樣本應(yīng)該是光譜特征比較均一的地區(qū)，在圖像中根據(jù)均一的色調(diào)估計(jì)只有一類地物，且一類地物的訓(xùn)練樣本可以選取一塊以上。此外，用做樣本的數(shù)目至少能滿足建立分類判別函數(shù)的要求，對(duì)于光譜特征變化較大的地物，訓(xùn)練樣本要足夠得多，以反映其變化范圍。一般情況下，要行到可靠的結(jié)果，每類至少選擇10－100個(gè)樣本。定義分類模板評(píng)價(jià)分類模板監(jiān)督分類結(jié)果評(píng)價(jià)滿足精度滿足精度分類后處理是是否否監(jiān)督分類流程圖ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類分類過程１、定義分類模板。

(1)在Viewer窗口中選打開需要處理的影像。

(2)單擊Classifier丨Classification丨SignatureEditor，打開分類模板編輯器（SignatureEditor）。

(3)在Viewer窗口中點(diǎn)擊，打開Raster工具面板。

(4)選擇按鈕，進(jìn)入多邊形AOI繪制狀態(tài)，在圖像上選擇深藍(lán)色區(qū)域，繪制一個(gè)多邊形AOI，在SignatureEditor窗口，單擊按鈕，將多邊形區(qū)域加載到SignatureEditor分類模板屬性表中。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類

(5)在圖像上繼續(xù)選擇深藍(lán)色區(qū)域，再繪制一個(gè)多邊形AOI，在SignatureEditor窗口，單擊按鈕，將多邊形區(qū)域加載到SignatureEditor分類模板屬性表中。

(6)用同樣的方法加載９個(gè)深藍(lán)色多邊形AOI。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類

(7)在分類模板屬性中，依次單擊這些AOI的Class#字段下的分類編號(hào)，（按住shift鍵），并單擊，將所選中的模板合并成一個(gè)新的模板，則生成一個(gè)新的模板。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類

(8)單擊其SignatureName屬性進(jìn)入編輯狀態(tài)后，輸入Water，點(diǎn)擊Color屬性，選擇深藍(lán)色。

(9)在SignatureEditor窗口，單擊Edit丨Delete，刪除合并前的模板。

(10)在圖像上繼續(xù)選擇多個(gè)磚紅色區(qū)或AOI（farmland），赭色區(qū)域AOI（forest），綠色區(qū)域AOI（grass），淺藍(lán)色區(qū)域AOI（resident）。

(11)單擊SignatureEdit丨File丨Save命令，打開保存對(duì)話框，確定是保存所有模板（All），并確定保存分類模板文件的目錄和文件名，單擊OK保存。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類

2評(píng)價(jià)分類模板

(1)分類預(yù)警評(píng)價(jià)。

①選中Water類別。

②在SignatureEditor窗口，選擇某類或者某幾類模板，單擊View丨ImageAlarm命令，打開SignatureAlarm對(duì)話框。

③選中IndicateOverlap復(fù)選框，設(shè)置同時(shí)屬于兩個(gè)及以上的像元疊加預(yù)警顯示，點(diǎn)擊色框設(shè)置為黃色。

④點(diǎn)擊EditParallelepipedLimit丨Limit丨Set，設(shè)置計(jì)算方法（Method）：Minimum/Maximum，并選擇使用的模板：Current（當(dāng)前模板）。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類

⑤設(shè)置完成后，單擊OK按鈕，返回Limits對(duì)話框，單擊Close按鈕，返回SignatureAlarm對(duì)話框，單擊OK按鈕執(zhí)行分類預(yù)警評(píng)價(jià)，形成預(yù)警掩膜，單擊Close按鈕，關(guān)閉SignatureAlarm對(duì)話框。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類

⑥在Viewer窗口，選擇Utility丨Flick命令，選擇AutoMode，Speed設(shè)為600。

⑦按同樣的方法分別對(duì)forestfarmlandgrass類進(jìn)行預(yù)警掩膜，查看準(zhǔn)確性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)farmland和grass分類面積過大，于是按照以上定義模板的方法選AOI、刪除、合并，再應(yīng)用分類預(yù)警評(píng)介檢驗(yàn)?zāi)０宓臏?zhǔn)確性。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類

(2)可能性評(píng)價(jià)。

①選中SignatureEditor屬性表中的所有類別。

②單擊Evaluate丨Contingency，打開ContingencyMatrix對(duì)話框，Non-ParametricRule選擇FeatureSpace，OverlapRules選擇ParametricRule，UnclassifiedRule選擇ParametricRule，ParametricRule選擇MaximumLikehood。③設(shè)置完成后，點(diǎn)擊OK按鈕，便顯示分類誤差矩陣，其結(jié)果如下圖所示。ERDAS入門基礎(chǔ)教程-圖像分類監(jiān)督分類

(3)分類的分離性。

①在模板編輯器中選擇water、forest。

②選擇SignatureEditor丨Evaluate丨Separability命令，打開SignatureSeparability對(duì)話框。

③組合數(shù)據(jù)層（LayersPerCombination）選擇3，DistanceMeasure選擇TransformedDivergence，OutputForm選擇ASCII，ReportType選擇CompleteReport。

④點(diǎn)擊OK按鈕完成設(shè)置，計(jì)算其分離性