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文档简介

非监督分类实验报告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 实验内容利用Envy软件进行非监督分类，主要是应用IsoData和K-Means对实验数据进行处理，并进行比较。3 实验步骤和过程 3.1IsoData分类过程1. 打开envi软件，添加影像,并对数据进行裁切。2.选择ClassificationUnsupervisedisodata,选择数据Stack-b1-6167.img,出现下面的对话框，选择合适的分类值，迭代值，3. 打开影像。选择RGB打开，设置为5,4,3波段4. OverlayClassification,根据经验判断具体的地物类型5. 将相同地物合并ClassificationPost ClassificationCombine Classess6. 打开合并后的影像，并进行颜色处理（ClassificationPost classificationAssign class colors)7. 分类后处理ClassificationPost classificationMajority/Minority Analysis8.实验结果 3.2K-Means分类过程1.K-means分类方法与isodata分类方法基本类似，不同的是是在第二步过程选择ClassificationUnsupervisedk-means，选择数据Stack-b1-6167.img,出现下面的对话框，选择合适的分类值，迭代值，2. 我们设置了10次迭代，而系统只进行了6次，说明对我们设置的分类数只进行6次迭代就可以了3. 此后与isodata步骤一样，得到合并后的以及颜色处理后的图像如图4. 进行分类后处理5. 结果如图3.3对比IsoData和K-Means分类1. 在Envy中，比较IsoData和K-Means分类，可以将最终的结果影像放在一起，如下图。 Isodata K-means将二者连接，对比红色矩形框的图像我们发现，K-means处理容易将一些
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