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文档简介

不用遥感软件，ArcGIS也可以进行影像信息的分类了，就是通过ArcGIS10中新增的“影像分类”工具条。简单的操作就可以完成影像的分类。影像分类是从影像中提取信息的一个过程。可用于创建专题地图。根据人与计算机在分类过程中的交互情况，将有两种类型的分类：监督分类和非监督分类。监督分类:又称训练分类法，使用人工提取训练样本，利用获得的样本再根据影像的光谱特征对影像进行分类。非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。无需分析人员介入即可在多波段影像中查找光谱特征，对影像进行分类。之前进行影像分类,我们都是通过ENVI或者ERDAS等遥感软件对影像进行分类。如下图所示：1、影像分类现在我们看一下ArcGIS10中新增的影像分类的工具，通过ArcGIS 10的影像分类工具条就可以省去在遥感软件中做非常复杂的分类操作。首先在ArcMap中右键标题栏，勾选上“影像分类”下面就是影像分类的工具条，在ArcGIS中分类的方法并不多，提供了“交互式监督分类”，“最大似然法分类”、“ISO聚类非监督分类”“类别概率”“主成分分析”等。一般的多光谱影像通过这些工具已经可以满足影像分类的需求了。在以下示例中，使用影像分类 工具条对美国陆地资源卫星 TM 卫星影像进行了监督分类。在训练样本管理器中，对选择的样本进行管理，比如说样本的合并、样本删除、样本导出、导入。还可以对样本的质量分析。采用影像分类工具条中的“最大似然法”进行分类，得到如下结果。2、分类后处理通过最大似然法分类工具创建的分类影像可能会对某些单元（随机噪声）进行错误分类并创建小的无效区域。为改进分类，最好对这些错误分类的单元进行重新分类，将其归入可直接包围它们的类或聚类。清理分类影像的最常用技术包括过滤、平滑处理类边界及移除小孤立区域。应用数据清理工具后的地图外形更美观。1. 对分类结果进行过滤，采用“众数滤波”工具进行处理影像分类结果中的很多小斑都被移除了，因为本身小斑对我们并没有研究价值。2. 使用“边界清理”工具可对分类的不规整边缘进行平滑处理。将相邻区域可能连接在一起。3. 如果效果还不理想的话，可以通过“栅格选择”工具，按照属性选择进行删除，再使用
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