实验六、遥感图像分类

一、实验目的

  1. 熟悉遥感影像监督分类和非监督分类的主要方法
  2. 熟练ENVI分类处理流程和主要步骤
  3. 掌握ENVI ROI工具和面向对象分类工具

二、实验基本要求

  1. 认真阅读和掌握本实验的程序。
  2. 上机操作本模块的运行和应用。
  3. 保存与记录实验结果,并进行分析总结。
  4. 实验报告中要求有清晰的步骤及相应结果(图或表等)。

三、实验时间和地点

  1. 地点:
  2. 时间:

四、实验条件

  1. 硬件:PC电脑(Windows 7操作系统)
  2. 软件:ENVI 5.3
  3. 参考资料:《ENVI遥感图像处理方法》
  4. 使用数据:…\第10章 面向对象图像特征提取;
    ENVI classic自带数据Landsat tm5数据Can_tmr.img

五、实验内容

  1. 遥感图像监督分类
  2. 面向对象影像分类

六、注意事项

1、样本的选择
2、分类方法的选择

七、实验主要步骤

1.遥感图像监督分类

第一步:类别定义/特征判别

遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感图像监督分类python


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感图像监督分类python_02


第二步:样本选择

遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感图像_03


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感_04


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_面向对象_05


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感图像监督分类python_06

第三步:分类器选择

第四步:影像分类

第五步:分类后处理

第六步:精度验证

遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_面向对象_07


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感图像_08

  1. 面向对象图像分类
    第一步:准备工作
    第二步:发现对象
    第三步:根据规则进行特征提取
    第四步:输出结果




3.基于样本的面向对象的分类
该方法的工具为Toolbox /Feature Extraction/Example Based Feature Extraction Workflow。
第一步:选择数据
第二步:分割对象
第三步:基于样本的图像分类

遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感_09


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_面向对象_10


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_envi_11


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感_12


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_envi_13


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感_14

八、实验具体要求

1、基于本人从地理空间数据云下载的多光谱影像,根据影像选取一定的实验区(尽可能覆盖多种地物的不小于1000*1000个像素大小区域),并基于实际地物类型,采用不同的监督分类方法对感兴趣区影像进行分类,对比不同分类影像结果。

遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_envi_15


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感_16


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感_17


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感_18


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感图像_19


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_面向对象_20


遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_遥感图像_21

2、基于ENVI5自带快鸟影像(qb_bonlder_msi)裁取任意不小于512*512像素大小的实验区域,采用面向对象影像分析方法,提取实验区任意一种地物(如建筑、道路、水体或植被)

遥感图像监督分类python 遥感图像监督分类实验_面向对象_22

九、实验分析总结
通过本次实验,我了解了监督分类四种分类方法的不同,样本的选取很重要。
基于样本的面向对象的分类和基于规则的面向对象的分类各有利弊