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1、精选优质文档-倾情为你奉上遥感图像的非监督分类实验报告姓 名 ：李全意 专业班级 ：地科二班 学 号 ： 指导教师 ：段艳 日 期 ：2012年6月3日1. 实验目的通过本实验加强对遥感非监督分类处理理论部分的理解，熟练掌握图像非监督分类的处理方法，并将处理前后数据进行比较。2. 实验准备工作（1）准备遥感数据（本实验使用的是老师提供的遥感数据）；（2）熟悉遥感图像非监督分类的理论部分3实验步骤4. 实验数据分析与结论（1）通过分类前后图像的比较，发现非监督分类后的图像容易区分不同地物；（2）分类过程中存在较多错分漏分现象，同种类别中有多种地物；（3）非监督分类根据地物的光谱统计特性进行分类，
2、客观真实且方法简单，而且具有一定的精度。5.实验收获及需要解决的问题（1）对非监督分类处理遥感图像方法有了总体上的认识，基本上掌握该方法的具体操作步骤，会用该方法处理一些遥感图图像。（2）如何减少错分漏分现象，使分类后的图像更加精确？3. 实验步骤(1) 在ERDAS工具条中点击Classifier Classification Unsupervised Classification, 在Unsupervised Classification对话框中，将参数设计设计如下：Number of classes：30,一般将分类数取为最终分类数的2倍以上；Maximum Iterations：18；
3、点击Color Scheme Options决定输出的分类图像为黑白的；Convergence Threshold：0.95。点击OK即可。打开完成后图像与原图像对比：原图： 完成后： （2）打开原图像，在视窗中点击File/Open/Raster Layer，选择分类监督后的图像classification1.img，在Raster Options中，取消Clear Display如下：得到下图：打开分类图像属性并调整字段显示顺序在视窗工具条中，点击图标打开Raster工具面板，点击Raster工具面板的图标，得到Raster Attribute Editor对话框，如下图：可在Raster
4、 Attribute Editor对话框中点击Edit/Columns Properties，通过Up、Down调节Columns中字段的顺序，最好将Histogram、Color、Opacity、Class-Names四个调到最前列。点击OK即可。在Raster Attribute Editor对话框中点击一个类别的ROW字段，从而选择该类别，在该类别color一栏中右击，选择一种颜色，重复以上步骤直至所有的类别赋予颜色。如下图所示：图像如下图所示：（3）在Viewer对话框中点击Utility/Blend，调节游标，如下图所示： 也可在对话框中点击Utility/Swipe调节游标，如下图所示： 通过调节游标，来确定图中不同颜色所对应的地物，并在Class一栏的名称用地物代替，如下图所示：点击Edit中的mergy进行合并即可。 指导教师评语教师签名： 年 月 日备注：专心-专注-专业