监督分类与专题制图(Erdas).doc

遥感实验报告课程名称：遥感概论年级：实验日期：姓名：学号：班级：实验名称：遥感图像的监督分类与专题制图实验序号：8成员人数：实验目的：掌握遥感图像计算机分类的基本原理以及监督分类方法，掌握分类后处理方法、分类精度评价及专题地图制作。实验内容：1、遥感图像计算机监督分类2、分类后处理3、分类精度评价4、专题图制作实验方法和步骤：实验方法：在监督分类的过程中，首先借助或者识别其他信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有该特性的像元。对分类结果进行评价后在对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上进行最终分类。实验步骤：1. 定义分类模板2. 精度评价3. 进行监督分类4. 评价分类结果5. 分类后处理6. 专题制图实验的过程和结果：(一) 监督分类1. 定义分类模板第一步：打开分类的图像，南宁市1990年9月16日TM，目视判断该遥感图像中南宁市土地利用类型，确定土地利用分类体系为：耕地、灌草地、林地、水域、建设用地、裸地。如图1-1： 图1-1 第二步：打开模板编辑器并调整显示字段点击主菜单上的classifier打开classification对话框,选择signature editor。如图1-2： 图1-2第三步：获取分类模板信息，点击AOI，利用AOI-tools中的多边形工具绘制某一地类的样区。将画好的耕地AOI添加到模板。signature editor-edit-add.如图1-3,1-4： 图1-3 图1-4 重复步骤第三步，在图中采集多个耕地样本。选择所有耕地样本模板，按merge按纽合并这组分类模板。合并后将模板取名为耕地。利用同样的方法，依次做好其灌草地、林地、水域、建设用地、裸地土地覆盖类型模板。如图1-5： 图1-5 第四步：保存分类模板。2 .评价分类模板 第一步：点signature editor -Evaluate-contingency，利用可能性矩阵方法评价分类模板精度。达到90以上即为精度满足要求，否则重新选择训练样区，再次进行精度评价，直到精度满足。如图1-6： 图1-6ERROR MATRIX- Reference Data -ClassifiedDataforest and water forest urban-forest and 603 0 8 10water 0 638 0 0forest 0 0 632 0urban 0 0 0 592bare land 1 0 0 0formland 0 0 63 0Column Total 604 638 703 602Reference Data-Classified Data bare land formland Row Total-forest and 0 0 621 water 0 0 638 forest 0 30 662 urban 0 0 592 bare land 611 0 612 formland 0 585 648Column Total 611 615 3773- End of Error Matrix -ERROR MATRIX-Reference Data-Classified Dataforest and water forest urban-forest and 99.83 0.00 1.14 1.66 water 0.00 100.00 0.00 0.00 forest 0.00 0.00 90.90 0.00 urban 0.00 0.00 0.00 98.34 bare land 0.17 0.00 0.00 0.00 formland 0.00 0.00 8.96 0.00Column Total 604 638 703 602Reference Data-Classified Data bare land formland Row Total-forest and 0.00 0.00 621 water 0.00 0.00 638 forest 0.00 4.88 662 urban 0.00 0.00 592 bare land 100.00 0.00 612 formland 0.00 95.12 648Column Total 611 615 3773- End of Error Matrix - 3 .执行监督分类打开Classifier-surpervise classification,选择分类决策规则，进行监督分类。如图1-7： 图1-7 （二）分类后处理 1.去噪：去噪声，interpreter-gis analysis，然后在弹出的窗口中选择neighborhood,结果如图2-1 .图2-12.聚类统计（clump） ：聚类统计也可消除分类结果中产生的一些小面积图斑，我们需要先对分类结果进行聚类分析，具体步骤如下： 在ERDAS图标面板工具条上点击Interpreter图标 ，选择GIS Analysis 下的 Clump命令，结果如图2-2 图2-2 3.分类重编码分类重编码主要是针对之前非监督分类结果不理想的一种修正，可以将同种用地类型但属于不同类别的类合并在一起，具体操作如下： 点击ERDAS图标面板工具条下的interpreter图标 ，选择 GIS Analysis /下的Recode命令，打开Recode对话框：如图2-3：图2-3 点击setup recode，弹出如下对话框：如图2-4：图2-4重编码之后的图像和属性表：如图2-5，图2-6：图2-5 图2-6 4. 指标统计 表中黑色部分估计是没有分出来的区域，30米的分辨率，根据直方图计算各地类的面积。如图2-7,2-8. 图2-7图2-8（三）分类精度评价 1. ERDAS 图标面板工具条：点击Classifier 图标Classification菜单选择Accuracy Assessment菜单项打开Accuracy Assessment对话框如图3-1：图3-1第三步：打开分类专题图像 Accuracy Assessment 对话框菜单条：FileOpen 打开Classified Image对话框 在Classified Image对话框中确定与视窗中对应的分类专题图像 OK（封闭Classified Image对话框） 返回Accuracy Assessment对话框。第四步：将原始图像视窗与精度评估视窗相连接 Accuracy Assessment对话框：工具条：点击Select Viewer图标（或菜单条：选择View 菜单的Select Viewer） 将光标在显示有原始图像的视窗中点击一下 原始图像视窗与精度评估视窗相连接 。第五步：在精度评价对话框中设置随机点的色彩 Accuracy Assessment对话框： 菜单条View Change Colors菜单项 打开Change color面板在Points with no Reference确定没有真实参考值的点的颜色 在Points with Reference确定有真实参考值的点的颜色 OK（执行参数设置） 返回Accuracy Assessment对话框 。 如图3-2： 图3-2第六步：产生随机点 本步操纵将在分类图像中产生一些随机点，随机点产生之后，需要用户给出随机点的实际种别。然后，随机点的实际种别与在 分类图像的种别将进行比较。 Accuracy Assessment对话框： Edit Create/Add Random Points 打开Add Random Points对话框。在search Count中输进1024 在Number of Points中输进20 在Distribution Parameters选择Random单选框 OK（按照参数设置产主随机点） 返回Accuracy Assessment对话框 可以看到在Accuracy Assessment对话框的数据表中出现了10个比较点，每个点都有点号、XY坐标值、 Class、 Reference 等字段，其中点号、 XY坐标值字段是有属性值的。 说明：在Add Random Point对话框中， search Count是指确定随机点过程中使用的最多分析像元数，当然这个数目一般都比 Number of Point大很多，Number of Points设为20说明是产生20个随机点，假如是做一个正式的分类评价，必须产生20个以上的随机点。选择Random意味着将产主尽对随机的点位，而不使用任何强制性规则。Equalized Random是指每个类将具有同等数目的比较点。stratified Random是指点数与种别涉及的像元数成比例，但选择该复选框后可以确定一个最小点数（选择Use Minimum Points）,以保证小种别也有足够的分析点。如图3-3： 图3-3第七步：显随机点及其种别 Accuracy Assessment对话框： View. Show All(所有随机点均以第五步年设置的颜色显示在视窗中) EditShow Class Values（各点的种别名出现在数据表的class字段中）如图3-5： 第八步：输进参考点的实际种别值 Accuracy Assessment对话框： 在数据表的Reference字段输进各个随机点的实际种别值（只不要输进参考点的实际分类值，它在视窗中的色彩就变为第五步 设置的Point With Reference颜色）如图：3-4： 图3-4图3-5APPA (K) STATISTICS-Overall Kappa Statistics = 0.7917Conditional Kappa for each Category.- Class Name Kappa - - unclass 0.0000 water 1.0000 bare land 0.0000 formland 0.0000 forest 1.0000 urban 1.0000 forest and grass 0.6190 （四）专题地图制作 第一步：打开专题制图数据。在View中，打开监督分类好的文件。如图4-1： 图4-1 第二步：产生专题制图文件。在ERDAS图表面板工具条中点击Composer-New Map Composition打开其对话框。在New Name中定输出图的名称和保存的位置；在Map Size中自己制定图幅的宽度和高度，再将Unit改为centimeters-OK.打开Map Composer视窗和Annotation工具面板。如图4-2： 图4-2第三步：绘制地图图框。在Annotation工具板中，点击Create Map Frame图标，-在Map Composer视窗中，按住鼠标左键拖动绘制一个矩形框（以后还可在监督分类的图上进行调整），-绘完后，松开左键，出现Map Frame Data 对话框，点击Viewer-出现Create Frame Instructions-在监督分类好的图像上任意位置点击左键-出现Map Frame对话框：并选择图的尺寸及在图框中的显示范围-OK.制图编辑视窗中显示出图像的输出图像，将图像充满整个视窗（右键fit map to window）。注意：由于每个人的图不同，有的人的图会太大，以至于用于加注记得白纸部分被占去，所以请耐心地多试几次，不断改变边框的大小（就是第二步中的数值）、图框的大小（即刚才的鼠标绘制步骤）甚至比例尺大小。 图4-3 第四步：添加图面辅助要素1、 绘制格网线与坐标注记Annotation工具板，点击第四行第一个，在Map Composer图内点击左键，打开Set Grid/Tick Info对话框作图，在Name内输入名称。Description内填grid and tick(可以不用写),Margin内填0.001Centimeters.-在Horizontal Axis定义水平格网线参数内选择Use Full Grid，并且自己设置网格间的距离Spacing，对话框右下部分会显示出格网线的数量。Vertical Axis垂直格网线参数设置同理。-Apply,如右图显示，如果满意了就点击Close.有的同学的格网线显示不全面，这时同样关闭对话框，点击一条格网线出现边框后进行上下左右平移，或在View的Map Size中改变地图的大小进行调整，实在不行就关闭该图层，重复上面的步骤。 图4-4第五步：绘制地图在Annotation工具板中点击第四行第三个图标-在Map Composer图空白的纸自己喜爱的位置点击左键，定义图例放置-打开Legend Instruction指示器后，在彩图内任意位置点击左键，制定绘图例的依据。打开Legend Properties对话框（左图）-在Name中填写名称，描述填写Legend（可不填）。注意以下：由于软件不识别中文，所以在Legend Layout中务必将名称用英文字母表示!-将想显示的注记名称用鼠标选中（如图，显示为高亮黄色）-Apply.点击选中后就可进行大小和位置的调整。如果这时还想改名称，只有在选中图例后，用工具第一行第二个按钮再将整个图例选择后，-在菜单Annotation中选Ungroup，将整个图例打散为单个元素进行编辑。要重新组合则重复上边的步骤，只是将Ungroup改为Group即可。第六步：绘制指北针1确定指北针符号类型：在菜单栏中点Annotation-Styles打开Styles for Composer对话框，选择Symbol Styles中的Other-打开Symbol Chooser对话框，在Standard中点下拉键找到North Arrows，选择自己喜爱的类型，在Use Color 中选择针的颜色，同时还可以改大小。-Apply,OK,Close.2放置指北针：在Annotation工具板上点击第二行第四个图标（十字形），在图纸的空白位置上点击左键，放置指北针。之后双击它就可以在现有基础上更改指北针