实验六、遥感图像分类

一、实验目的

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

二、实验基本要求

认真阅读和掌握本实验的程序。
上机操作本模块的运行和应用。
保存与记录实验结果，并进行分析总结。
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

地点：
时间：

四、实验条件

硬件：PC电脑（Windows 7操作系统）
软件：ENVI 5.3
参考资料：《ENVI遥感图像处理方法》
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

遥感图像监督分类
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

第二步：样本选择

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

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

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。

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）

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

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