非监督分类.docx

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Available Bands List | = || 回 || S3 |File Options0--^1 Stack-b 1-6161-7. img *]…□ Layer (Band 1 ：LT 1119042_04220020307_B 10/1…□ Layer (Band 1 ：L71119042_04220020307_B20/j…□ Layer (Band 1 ：L71U9042_04220020307_B30.:\…□ Layer (Band 1 ：L71U9042_04220020307_B40.:\…□ Layer (Band 1 ：L71U9042_04220020307_B50.:\…□ Layer (Band 1 ：L7U19042_04220020307_B61.:\…□ Layer (Band 1：L72119042_04220020307_B62.:I…□ Layer (Band 1：L72119042_04220020307_B70.:I 由邊 Map Info0- (3 L72119042_04220020307_E80. TIF +#1. 可 [卜 |□ Gray Scale RGB ColorStjltjcted BLayer (Band 1：LT1119042_04220020307_B10. TIF)：Stack-b:Dims U45 x 1145 (Byte) [ESQ]Load E：=LTLdNd Di splay t2.选择 Classification—Unsupervised—isodata,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，1OK Queue◎ #2 Zoom [... 口 丙辽4.Overlayf Classification，根据经验判断具体的地物类型3.打开影像。

选择RGB打开，设置为5,4,3波段◎ #1 Scroll (0.22358) | o || 回 || S3 |◎ #1 (R:Layer (Band 1:L71119042_04220020307_... |三□亘J童3File Overlay Enha nee Tools Window◎ #2 ISODATA (Stack-bl-6161-7.img):Stack-bl-... | □ || B I File Overlay Enhance Tools WindowM ：=c< i mijiTi St dev From M e:=ltlM:=c< i mijiTi D i e t ：=ltli： e Err or0u切ut Result to File MemoryEnt el Outpiit FilerL：=urie ChooseE ： \tewt''i.Stacl^-b 1 -Fil61_7. whdrNiiiTiber of Classtjs : Min 510▼M ：=lk i mijjTi 11 erat i ons10屈了 ISQDATA ParametersM i ni mijjTi# Fix el in Class1▼M ax i muniClass Std■苜1.000M i ni mijjTiClass Dist：ELn匚己5.000M ax i mijjTi# Merge Paire2屈Change Threshold % (0-100) 5.005.将相同地物合并Classification—Post Classification—Combine ClassessCombine Classes ParametersI £3 ICurnbined ClasEesxz sz sz xz 一 ----6.打开合并后的影像，并进行颜色处理（Classification — Post classification—Assign class colors)©#3 Band l:Stack-bl-6161-7-con ■recording B| ' □ ' B S3File Overlay Enha nt 亡 Tools Win dovv7.分类后处理Classificationf Post classificationf Majority/Minority Analysis◎ M aj □ rity/M i n o rity Parameters | 抚Select ClaEsez:Nijiiiber o£ items selectejd.： □Select All Ttems Cle：=lt All ItemsArLalyE is MethodM aj or i ty M i nor i tyIfernel Size 弓盟 9 目Center Fixel Weight 1 =Ou切ut Resiilt to <9' File MemcryComprseeEnt Er Outpu t FilerL：=jTie ChooseE ： It已吕t''i.Stack-b 1 - A 161 ~7-i sodat注OK Quque ] [ Can"l~] [ HJp ]8.实验结果3.2K-Means分类过程l.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 Classification f Unsupervised f k-means , 选择数据Stack-bl-6167.img,出现下面的对话框，选择合适的分类值，迭代值，Nuiriber of ClasEAs10 =Ch：dZLge Thu-eshold % (0~100)M ：=c■: i rnuiTi 11 erat i ons5.0010◎ K-Means Parameters駆M ：=c■: i miiiTi St dev From M e ：=itlM:=c< i miiiTi Di st an 匚 e Err orDu切ut Result to -d? File O MemoryEnt mt Outpu t FilerL：=iJTie ChooseE : 11 e w t ''i.S t acl^-bl _6161 -7_k2. 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0 K-M&ans Classifier 口 回 £37.7%Input File :E： VteEtVStacl^bl-FilEil-T. imgOutput File：:E:\test\Stack-bl-6161-T-kIterat1 on： 6 of 103. 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0 #3 Band l:hebing-k = 回 S3File Overlay En hance Tools WindowQ #3 Band l:hebing-k cn 回 S3File Overlay Enhance Tools Window4. 进行分类后处理◎ Majority/Minority Parameters41 0..^ 4X 1XNiiiTiber of items selected： 11Select All Items Cle：=□：■ All ItemsAnalys is Me tho d (S) Maj or i ty M i nor i tyKerrLel Size 3 9 =Center Fixel Weight] =Output Result to ©Film MemoryEnter Chit put FilerL^ie Choose C ompr essE ： ''i.teet''i.Stacl^bl-6161 -T-fc-me:htleOK Queue ]「Cancel ]「Help ]5. 结果如图◎莘5 Majority Analysis (hebing-k]:Stack-bl-616... | = || 回 || S33.3 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。

◎ #1 Majority Analysis (h&bing):Stack-bl-6161-... | = 回 S3 File Overlay Enhance Tools Win dow0 #2 Majority Analysis (h&bing-k):Stack-b 1-616... = 回 S3K-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 一些细节部分弱化掉，使分类效果不如isodata好，因此人们常使用 isodata进行非监督分类。