土地信息系统实验报告

湖北国土资源职业学院湖北国土资源职业学院 实习报告实习报告 土地信息系统 姓 名 专 业地籍测绘与土地管理信息技术 班 级 指导老师 2009 年 11 月 16 日 实验一实验一 PCIPCI 基本操作基本操作 一、教学目的一、教学目的 掌握 PCI 基本操作 二、实验内容二、实验内容 1格式转换 2 彩色合成 3 打开显示 三、仪器、设备、材料三、仪器、设备、材料 1仪器、设备、材料及数量 计算机、软件、遥感图像 2主要仪器设备简介 PCI 软件是目前国际上公认功能最为完整、最为强大的图像处理软件，算 法先进，操作简单。集遥感影像处理、摄影测量、GIS 空间分析和专业制图于 一体，用户的需求可在同一个界面内完成，不需要面对多个软件以及繁琐的数 据格式转换。PCI 独创的通用数据库工具能够直接读写 100 多种格式的数据， 使得您前面的工作得以承接。 四、实验准备四、实验准备 1理论知识预习及要求 遥感图像的特点 2实验指导书预习及要求 本次实验 3其他准备 带鞋套、带课本 五、实验原理或操作要点简介五、实验原理或操作要点简介 个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不 能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。 六、注意事项六、注意事项 有的计算机可能速度有些慢 1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失 2、遇到操作性问题找老师 3遇到硬件故障找老师 七、实验过程与指导七、实验过程与指导 1格式转换：打开 FOCUS 模块，点击 file-utility-import,设置源文 件、结果文件，再点击 import. 2彩色合成：打开 FOCUS 模块，点击 file-utility-transfer, 设置 源文件、目标文件， 选中源文件波段，再点击 add,transfer。 3打开 FOCUS 模块，点击 file-open,查看合成效果 PCI 软件产品系列及特色 一、PCI 软件的系列产品 1、专业遥感图像处理系统： ImageWorks、Easi、Xpace、GCPWorks、FLY!、Modeler、Author、ChipMan ager、ACE、ST 2、专业数字摄影测量系统：OrthoEngine AE、SE 3、专业雷达信号处理系统：InSAR、APP 4、未来产品：Project One，集 RS、GIS、WEBGIS、DPS、SAR、ES、3D 及 制图于一体。 二、PCI 软件的三大特色。 1、 功能齐全，模块众多。 2、 支持的数据格式 80 余种，直接读 60 余种，直接写 30 余种。 3、 跨平台性能优越。14 种平台。 八、思考与提高八、思考与提高 了解一下 PCI 软件能转换的常见文件格式有哪些？用 MAPGIS 做一下上述工 作。 九、实验总结九、实验总结 实验二实验二 几何精校正几何精校正 一、教学目的一、教学目的 掌握几何精校正 二、实验内容二、实验内容 1几何精校正 三、仪器、设备、材料三、仪器、设备、材料 仪器、设备、材料及数量 计算机、软件、遥感图像 四、实验准备四、实验准备 1理论知识预习及要求 几何精校正的原理 2实验指导书预习及要求 本次实验 3其他准备 带鞋套、带课本 五、实验原理或操作要点简介五、实验原理或操作要点简介 个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不 能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。 六、注意事项六、注意事项 有的计算机可能速度有些慢 1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失 2、遇到操作性问题找老师 3遇到硬件故障找老师 七、实验过程与指导七、实验过程与指导 几何精校正：1.打开待校正的图像 2.打开参考图像 3.打开 collect GCPS 开始采集控制点,找特征点,均匀分布,采集的精度保持在 0.5 个像元内,然后保 存。 GCPWorks 的功能及操作 一、GCPWorks 的启动 见前面启动 ImageWorks 部分。 二、GCPWorks 的功能及操作 （一）功能概述 GCPWorks 的功能主要包括两种：几何校正（Geometric Correction） 镶嵌（Mosaic） 由于地形高低起伏引起的误差需要使用 Orthoengine 模块进行正射校正才能去处。本模 块不包含此功能。 计算机实现的过程大体有两个：座标转换（Coordinates Transformation） 重采样（Resampling） 座标转换的方法有两种： 多项式拟合（Polynomial） 小样条（Thin Plate Spline） 重采样的方法有五种：最近邻（Neareast Neighbour） 双线性（Bilinear） 立方卷积（Cubic） 8 pt 16 pt （二）基本操作如下 1、几何校正。 启动 GCPWorks 后，首先弹出任务选项设置界面，功能如下： Processing Requirements 任务选择 Full Processing 简单可以做几何校正，复杂还可以做镶嵌 Collect / review GCPs only 只采集几何控制点 Mosaic Only 只做镶嵌 Mathematical Model 数学模型选择 Polynomial 多项式 None（Mosaicing and OrthoEngine） 只做镶嵌 Thin Plate Spline 小样条 Source of GCPs 控制点来源 Geocoded Image 以地理编码影像为参考 Hardcopy Map on Digitizing Table 以数字化仪上的地图为参考 Vectors 以矢量为参考 User Entered Coordinates 以用户自定义参考座标（如地形图）为参考 Chip Database 以控制点影像库为参考 Corresponding Processing Steps 为设置好上述选项后的相应处理流程。 本教程主要介绍采用多项式拟合方法进行校正的三种处理流程，如下： 以地理编码影像为参考校正影像 以用户自定义参考座标（如地形图）为参考影像校正影像 以控制点影像库为参考校正影像 下面分别介绍如下： （1）以地理编码影像为参考校正影像 第一步，调入待校正的目标影像。点击“Accept”按钮，接受上述设置，弹出如下图 所示工作流程界面： 点击“Select Uncorrected Image”任务左边的方块按钮，用来选择待校正的目标影像， 弹出如下图所示一个对话框、一大一小两个图形显示窗口（大图粗略定位，小图精确定位） ： 示对话框中选择调入视频窗口的影像通道。 点击“Load (2)通过这次实验加深了学生对 PCI 的进一步认识,对 PCI 的各功能模块有了更深的体 会; (3)锻炼了学生理论联系实际的能力; (4)由于 PCI 是纯英文软件这就对学生专业外语的要求很高，促进专业英语水平的提高. 2 遥感图像增强遥感图像增强空空 间间 滤滤 波波 点击“Tools Filter” ，弹出一个预览窗口及如下图所示面板： 上图的操作步骤如下： 首先，在“Input Image”与“Output Image”标签右边下拉文本框内选择输入输出内存 区，在“Mask”标签右边下拉文本框内选择是否操作范围（整个影像或掩膜区域影像） ； 其次，在“Filter Size”标签下选择模板矩阵大小。也可自定义。 再次，在“Filter Type”标签下选择滤波类型。滤波器也可以自定义，方法是点击 “Custom”选项卡，上图变为下图： 在“Filter Size”标签下设置模板矩阵大小（上图为 11*11） ，在矩阵中输入自定义滤波 器的数值，点击“Normalize”将矩阵正交归一化。 最后，点击“Apply”按钮即可。 四、实验总结四、实验总结 实验五实验五 遥感图像增强的彩色合成遥感图像增强的彩色合成 一、教学目的一、教学目的 遥感图像增强的彩色合成 二、实验内容二、实验内容 1遥感图像增强的彩色合成遥感图像增强的彩色合成 三、仪器、设备、材料三、仪器、设备、材料 1仪器、设备、材料及数量 计算机、软件、遥感图像 四、实验准备四、实验准备 1理论知识预习及要求 数字图像增强的原理 2实验指导书预习及要求 本次实验 3其他准备 带鞋套、带课本 五、实验原理或操作要点简介五、实验原理或操作要点简介 个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不 能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。 六、注意事项六、注意事项 有的计算机可能速度有些慢 1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失 2、遇到操作性问题找老师 3遇到硬件故障找老师 七、实验过程与指导七、实验过程与指导 在 PCI Geomatica V9.1 软件的支持下,以影像 irvine.pix 为例进行彩色合 成,在 ImageWorks 模块下进行操作。 从 PCI Geomatica V9.1 软件中进入 ImageWorks 模块，点击“Use Image File”找到 irvine.pix 文件所在的目录. 点击“打开”进入 ImageWorks 主窗口，点击“Accept”进入 ImageWorks 模块操作平台 。 2. 点击“File”菜单下的“Load Image” 3.点击 4,3,2 波段分别赋予红,绿,蓝颜色进行假彩色合成,如上图所示,然 后点击“Load &Close”,得到合成结果.见下图. 4.改变合成方案,以 5,4,3 波段分别赋予红,绿,蓝颜色进行假彩色合成, 同 样地,点击“File”菜单下的“Load Image”,选择 5,4,3 波段,得到合成结果. 通过对 PCI 软件的实验与应用，学生了解了对遥感图像增强有很多方法。 进行遥感影像合成时，方案的选择十分重要，它决定了彩色影像能否显示较丰 富的信息或突出某一方面的信息。 1彩色合成是为达到突出不同目标地物为目的而对遥感影像进行增强的一种方 法。 2实际应用时，应根据不同的应用目的经实验、分析、寻找最佳合成方案，以 达到岁好的目视效果。 3一般情况下，以合成后的信息量最大和波段之间的信息相关最小作为选取合 成的最佳目标。 4彩色合成是一种实践性很强的遥感图像处理方法，有时为了达到研究目的需 要大量的数据分析处理和尝试。 4 4 遥感图像遥感图像变换变换变换变换 主成分分析主成分分析 以 PCI Demo 文件夹下的 irvine.pix 文件为例在 PCI 软件下实现图像的主成分分析。 1.进入 PCI 系统主菜单； 2.执行 ,如下图： 3.按要求设置各个参数， 4.单击 ,执行主成分分析操作。 5.用文本打开分析报告（本例为盘 D:report） ，如下： PCA Principal Component Analysis V9.1 EASI/PACE 14:00 15Sep2006 D:原桌面图象irvine.pix S 29PIC 512P 512L 14-Aug-90 Input Channels: 1 2 3 4 5 Output Channels: 19 20 21 22 23 Eigenchannels : 1 2 3 4 5 Sampling Window: 0 0 512 512 Sample size : 262144 Channel Mean Deviation 1 64.5369 9.9324 2 25.5310 5.9256 3 29.1774 9.5252 4 39.8405 11.2186 5 25.9579 11.1330 Covariance matrix for input channels: 1 2 3 4 5 +- 1| 98.653 2| 56.436 35.113 3| 89.945 54.703 90.730 XpaceMultispectral AnalysisPCA Run 4| 50.217 35.042 52.327 125.858 5| 75.735 49.459 85.358 59.581 123.943 Eigenchannel Eigenvalue Deviation %Variance 1 348.8989 18.6788 73.56% 2 81.3593 9.0199 17.15% 3 39.8151 6.3099 8.39% 4 3.0087 1.7346 0.63% 5 1.2141 1.1019 0.26% Eigenvectors of covariance matrix (arranged by rows): 0.48274 0.29971 0.48717 0.40943 0.52170 0.27408 0.11259 0.24115 -0.90847 0.16948 0.49991 0.20204 0.19217 0.07453 -0.81657 0.64552 -0.20635 -0.71351 0.01287 0.17740 -0.15887 0.90228 -0.39812 -0.03638 0.02898 Scaling Information: Eigen Output -Unscaled- Deviation Midpoint Scale Channl Channl Min Max Range Factor 1 19 -51.656 239.041 5.00 127.500 1.371 2 20 -70.875 30.035 5.00 127.500 2.838 3 21 -51.769 104.235 5.00 127.500 4.057 4 22 -19.089 31.621 5.00 127.500 14.759 5 23 -37.898 38.396 5.00 127.500 23.233 6.主成分变换报告分析 分析报告从上到下依次列出了计算机执行的命令，主成分分析的图像信息， 输入、输出通道，原图像各个通道的信息，输入通道的协方差矩阵，输出通道 的特征值，特征向量矩阵以等信息。从第一到第六主成分的信息所占比例可以 看出，从第一到第六主成分的信息所占比例依次减小。第一主成分最大为 73.56%，第六主成分最小为 0.26%。达到了主成分变换的目的。 实验心得实验心得 遥感图像的主成分分析是统计学上的主成分分析思想在遥感图像变换上的 应用。它的主要目的就是减小数据间的相关性，达到提取主要信息和分离噪声 的目的。 1. 遥感图像的主成分分析是一种图像变换方法，对遥感图像是否要进行主成分 变换应该依据研究的需要而定。盲目的进行遥感图像主成分变换是不可取的。 2. 在进行主成分变换的波段选取上应该选择对研究贡献较大的波段进行，主成 分变换波段组合选择非常重要，较差的波段组合很难达到提取有用信息的目 的。 3. 根据研究目的的不同现在有多种主成分变换方法，如分波段组合的主成分变 换、局部的主成分变换等，究竟选择什么样的变换方法都要以研究目的为选 择依据。 4. 对于每一主成分要充分了解它所表示的物理意义更能发挥主成分变换的价值。 也更利于遥感的应用研究。现阶段一般把主成分变换做为一种图像预处理方 法，在充分理解主成分物理意义基础上的主成分变换可以达到直接提取有用 信息的目的。 5. 对于每一主成分的重要性不能以它包含信息量的大小来衡量，对于不同的研 究目的，信息量小的主成分也可能具有重要价值。 主成分变换是一种实践性很强的遥感图像处理方法，有时为了达到研究目 的需要大量的数据分析处理和尝试。 5 5 遥感图像遥感图像变换变换变换变换 缨帽变换缨帽变换 1.应用 PCI Geomatica V9.1 系统进行缨帽变换。 (1)进入 PCI Geomatica V9.1 的 Focus 模块； (2)打开桌面上的 143-31.pix 文件。 (3)打开“Tools”菜单，选择“Algorithm Librarian” ，在弹出的“Select Algorithm” 中点击“All algorithm”前的加号，在算法库中选择“TASSEL：Tasseled Cap Transformation” ，如图二所示。 图二图二 (4)点击“ACCEPT” ，在弹出的“TASSEL Module Control Panel”中的“Files”选项卡中 将 TM 图像的 1，2，3，4，5，7 波段选择上。 “Input Params 1”选项卡中的“Spacecraft Sensor”中选择“TM” ， “Scaling Mode”中选择“NONE” 。 (5)点击“Run” ，即进行 K-T 变换，完成后弹出对话框。 实验结果：实验结果： R，G，B 三个通道的灰度值分别为 50255，038 和 049。KT 变换使 坐标空间发生旋转，但旋转后的坐标轴不是指向主成分的方向，而是指向另外 的方向，这些方向与地面景物有密切的关系，特别是与植物生长过程和土壤有 关。对遥感图像实施“缨帽变换”处理，不仅能提高盐碱地的判读效果，而且 突出了背景地物的特征， “缨帽变换”是一种多光谱空间的线性变换，在 PCI Geomatica V9.1 软件上对配准后的 TM 影像作“缨帽变换”处理，变换后的前 三维分别为亮度（主要反映土壤信息） 、绿度（与图像上绿色植物的数量密切相 关）和湿度（与冠层和土壤湿度有关） 。亮度分量明显地反映土壤盐碱化程度的 差异，土壤盐碱化程度越重，反射率越高，其影像表现是亮度越大。虽然亮度 特征和湿度特征反映了大部分土壤盐碱化信息，但仍要参考绿度分量特征，将 3 个分量分别赋予红、蓝、绿三色制成假彩色合成影像。 此外，利用如下变换式对LANDSAT TM 图像进行缨帽变换，产生亮度 (BRJGHT)、绿度(GREEN)和湿度(WET)。 BRJGHT=0.3037TM1+0.2793TM2+0.4743TM3+0.5585TM4+0.5082TM5+0.1863TM7 GREEN=-0.2848TM1-0.2435TM2-0.5436TM3+0.7243TM4+0.084TM5-0.18TM7 WET=0.1509TM1+O.1973TM2+0.3279TM3+0.3406TM4-0.7112TM5-0.4572TM7 缨帽变换也是一种线性变换，它也遵循一般线性变换的形式。目前对这个变 换的研究主要集中在 MSS 与 TM 两种遥感数据的应用分析方面。TM 数据 K-T 变 换后的景观意义可通过下图形象说明，图中 1、2、3、4 分别代表作物从发芽到 枯黄生长的不同阶段。绿度与亮度组成的二维空间称植被视面，它反映了植被 从破土发芽到生长旺盛阶段随叶面积增加而绿度值增加，之后开始成熟枯黄， 绿度也逐渐降到最低点。湿度与亮度组成的平面为土壤视面，绿度与湿度组成 的平面称过渡区视面，都不同程度地反映了作物生长过程中植被与土壤的变化 信息。 实验心得：实验心得： Landsat图像的缨帽变换是通过大量Landsat MSS图像的统计研究后，发现 把各种土壤和各种植被地物按它们在陆地卫星图像的亮度值投影到光谱特征空 间中时，总是落在一个形似三角形帽状的集群范围内。缨帽变换的基本思想是 基于像素的仿射变换。这一线性变换能最好地显示图象的内部结构。 （1）通过实验，学生进一步熟悉了 PCI 软件的操作环境，尤其 KT 变换的 操作过程，对 KT 变换有了更加深入直观的理解。 （2）在 KT 变换过程中，TM 影像至少要选择 6 个通道，否则在转换过程中 会出现出错提示：ERROR: CNUM must have 6 input channels for TM data .Error During Execution. （3）采用缨帽变换可以将图像除热红外波段的 6 个波段压缩成 3 个分量， 其中的土壤亮度指数分量是 6 个波段的加权和，反映了总体的反射值；绿色植 被指数分量反映了绿色生物量的特征；土壤特征分量反映了可见光和近红外与 较长的红外的差值。这样的三个分量就是数据进行缨帽变换后的新空间， 它可以对植被、土壤等地面景物作更为细致、准确的分析，应用这种处理方法 可增强影像上深色区域的信息。 （4）KT 变换是一种实践性很强的遥感图像处理方法，有时为了达到研究 目的需要大量的数据分析处理和尝试。 6 6 遥感图像的遥感图像的 HISHIS 彩色空间变换彩色空间变换 以 PCI Demo 文件夹下的 irvine.pix 文件为例在 PCI 软件下实现图像的 主成分分析。 1.进入 PCI 系统主菜单； 2.执行 ,如下图： 3.按要求设置各个参数，如下图： 4.单击 ,执行图像从 RGB 变成 HIS 模型。 5.执行 , 如下图： 6.按要求设置各个参数，如下图： 7.单击 ,执行图像从 HIS 变成 RGB 模型。 就这样可以达到将 RGB 信号暂时变换为假设的表色系统 HIS, 调整明度和饱 和度后，再返回到 RGB 信号上进行彩色合成。把 RGB 空间和 HIS 空间之间进行 相互变换处理。 实验心得实验心得 遥感技术是当前人类研究地球资源环境的一种基本手段,传感器获取的遥 感影像含有大量的地球特征信息。在图像上这些地物特征表现的灰度差很小时, 目视判读就无法认辨,而图像增强的方法可以突出显示这种微小灰度差的地物特 征,其中彩色空间变换可以帮助改善图象的质量，不同彩色变换可大大增强图象 的可读性，提高目视判读能力。 HIS变换是遥感图象彩色空间变换的一个重要的变换方法，它有以下几个作 用： （1）可以进行不同分辨率遥感图像的合成显示 XpaceImage processingHIS Convert RGB to IHS Run XpaceImage processingHIS Convert IHS to RGB Run （2）可以使合成图像更加饱和 （3）可以通过对亮度的滤波增强图像 （4）便于多源数据的综合显示 除此之外，HIS变换还可以进行其他处理以达到特定的增强和信息提取的目 的，如可将色调图像不改，亮度和饱和度置常数，以突出地物色调在空间上的 分布。 八、思考与提高八、思考与提高 思考总共有多少种增强手段,各自的作用是什么? 九、实验总结九、实验总结 实验六实验六 计算机分类计算机分类 一、教学目的一、教学目的 掌握计算机分类 二、实验内容二、实验内容 1计算机分类 三、仪器、设备、材料三、仪器、设备、材料 1仪器、设备、材料及数量 计算机、软件、遥感图像 四、实验准备四、实验准备 1理论知识预习及要求 计算机分类的原理 2实验指导书预习及要求 本次实验 3其他准备 带鞋套、带课本 五、实验原理或操作要点简介五、实验原理或操作要点简介 个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不 能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。 六、注意事项六、注意事项 有的计算机可能速度有些慢 1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失 2、遇到操作性问题找老师 3遇到硬件故障找老师 七、实验过程与指导七、实验过程与指导 计算机分类的基本步骤:1.建空通道 2.打开图像 3.设置通道 4 设置工作区 5.设置分类类别 6.选择训练区 7.选择分类算法 8.执行分类 6、常规分类 ImageWorks 主工作窗口的“Classify”菜单的功能包括监督分类和非监督 分类两大类。 点击“Classify” ，弹出下拉式菜单，下拉式菜单的含义及功能如下： Sessions 工作通道设置 Session Config 修改工作通道设置 Edit Traning Sites 选择训练区，只用于监督分类 Signature Statistics 特征标志统计，用于检查训练区 Signature Separability 特征标志分离度，用于检查训练区 Scatterplot 散点图，用于检查训练区 Histograms 直方图，用于检查训练区 Classify 分类算法选择及分类 Class Labelling 分类结果特征标志修改 Aggregate 合并类 Accuracy Assessment 分类精度评定 Class Editing 局部编辑类 点击“Classify Sessions” ，在弹出的文件选取界面中选择用来分类 的文件，再点击“打开”按钮，弹出如界面： 点击“New Session”按钮，弹出工作通道设置界面， 在上图所示界面中需做的操作如下： 选择监督分类（Supervised）或非监督分类（Unsupervised） ；上图选择监 督分类。 描述（Description） ； 选择训练区时的显示通道组合（Red、Green、Blue） ； 选择用来分类的原始数据通道（Input Channels） ； 选择训练区存放的通道（Training Channel） ，只在监督分类中使用； 选择分类结果存放的通道（Output Channel） 。 监督分类的过程如下： 在上图所示界面中设置完毕，点击“Accept”按钮，弹出训练区选取界面， 点击“Load Work Area”按钮，弹出界面： 用鼠标拖动矩形框选择一个操作区域（在本例中， “ImageWorks”主工作窗 口影像图为 100%调入，故矩形框包含了整个范围） ，然后点击“Load”按钮， 则前面训练区选取界面变为如下图界面： 影像主工作窗口也变为如下图： 训练区选取的流程如下： 第一步，在训练区选取界面中点击“New”按钮，增加一个新类，如上上图 “Class Editing”标签下面表格区域所示，分别设置“Value” 、 “Name” 、 “Colour” ； 第二步，按下一个编辑按钮，如“Trace & Close”或“Polygon”等； 第三步，在上图所示窗口中图形区域拖拉鼠标形成封闭区域； 第四步，按下“Fill”按钮，在画出的封闭多边形中任意位置单击鼠标进 行填充； 第五步，重复上述操作，以选取其他类的训练区。也可以在训练区选取界 面中点击“Load Work Area”按钮，拖动矩形框选择其他区域进行操作。 训练区选取完毕： 八、思考与提高八、思考与提高 思考计算机分类的作用是什么? 九、实验总结九、实验总结 实验七实验七 计算机分类计算机分类(2)(2) 一、教学目的一、教学目的 掌握计算机分类 二、实验内容二、实验内容 1计算机分类 三、仪器、设备、材料三、仪器、设备、材料 1仪器、设备、材料及数量 计算机、软件、遥感图像 四、实验准备四、实验准备 1理论知识预习及要求 计算机分类的原理 2实验指导书预习及要求 本次实验 3其他准备 带鞋套、带课本 五、实验原理或操作要点简介五、实验原理或操作要点简介 个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不 能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。 六、注意事项六、注意事项 有的计算机可能速度有些慢 1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失 2、遇到操作性问题找老师 3遇到硬件故障找老师 七、实验过程与指导七、实验过程与指导 计算机分类(2):1 检验训练区 2.检验精度 关闭训练区选取界面，接下来可以检查训练区选取的质量，四种检查方法分别如下： 统计结果检查： 在主工作窗口点击“Classify Signature Statistics” ， 上边文本区域为分类特征标志； 下边文本区域为选中的某一类（上图选中第一类，即“water”类，灰度值为 10）在用 来分类的四个影像通道的均值与标准方差及样区像元数量； 检查依据：各类在四个通道的均值差异越大，则分类结果越好；某一类在各通道中的 标准方差越小，则分类结果越好。 分离度检查： 在主工作窗口点击“Signature Separability”或在上图中点击“Separability”按钮。 上图提供了两种公式的分离度，即“Bhattacharrya Distance”与“Transformed Divergence” 。 上图文本框区域以矩阵形式（Matrix）列出了各类之间的分离度，选择“Sorted List” ， 将以列表方式显示类间的分离度。 分离度数值优劣的标准如下： 1.9000002.000000 优 1.0000001.900000 较优 1.0差，应将两类合并 散点图检查： 在主工作窗口点击“Classify Scatterplot” ， 散点图图形区域座标系与直方图图形区域座标系类似，图形的颜色表示在选择的两个 通道中对应灰度值的像元的数量。 上图实际操作时已打开下图。点击上图中“Show Controls”按钮， 在“Plot Mean”与“Plot Ellipse”字段下面的空白区域单击鼠标， 则图形区域将显示出类均值中心与二维分布椭球。 检查依据：均值中心距离越远，则分类结果越好；椭球差异越大，分类结果越好。 直方图检查： 在主工作窗口点击“Classify Histograms”并同时打开训练区选取界面。 在训练区选取界面选择要检查的类，直方图图形面板将显示该类在用来分类的各通道 的直方图。 检查依据：如果直方图是单峰正态分布，则分类结果较好；如果是双峰分布，则该类 可分出多类。 经过上述检查，如果发现选取的训练区不好，可以重新打开训练区选取界面，按下 “Erase”按钮，在主工作窗口影像区域拖动鼠标修改训练区。如果接受选取的训练区，则 进入下一步：在主工作窗口点击“Classify Classify” 。 上图中提供了三种监督分类的算法： Parallelepiped 平行六面体 Minimum Distance 最小距离 Maximium Likelihood 最大似然 如果选择右边的复选钮，则按上述算法不能有效分类的像元将标记为“Null”类，灰 度值为 0。 在上图中设置好参数，点击“Classify”按钮，即可完成分类，主工作窗口将显示分类 的结果，如下图： 八、思考与提高八、思考与提高 思考计算机分类的作用是什么? 九、实验总结九、实验总结 实验八实验八 计算机分类计算机分类(3)(3) 一、教学目的一、教学目的 掌握计算机分类 二、实验内容二、实验内容 1计算机分类 三、仪器、设备、材料三、仪器、设备、材料 1仪器、设备、材料及数量 计算机、软件、遥感图像 四、实验准备四、实验准备 1理论知识预习及要求 计算机分类的原理 2实验指导书预习及要求 本次实验 3其他准备 带鞋套、带课本 五、实验原理或操作要点简介五、实验原理或操作要点简介 个别系统设置由于机器配置问题不能正常操作可以不做。操作过程中，不 能盲目操作，要求按指导书的任务逐一完成。 六、注意事项六、注意事项 有的计算机可能速度有些慢 1、及时保存文件，避免死机或断电造成的文件丢失 2、遇到操作性问题找老师 3遇到硬件故障找老师 七、实验过程与指导七、实验过程与指导 非监督分类的过程如下： 在主工作窗口点击“Classify Sessions” ，在工作通道设置界面中选 择单选钮“Unsupervised” ，如下图： 设置好工作通道后，点击“Accept”按钮，进入下一个界面，如下