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实验四 遥感图像的非监督与监督分类一、实验目的:1 非监督分类是对数据集中的像元依据统计数字,光谱类似度和光谱距离进行分类,在没有用户定义的条件下练习使用,在ENVI环境下的非监督分类技术有两种:迭代自组织数据分析技术(ISodata)和K均值算法(K-Means);2 分类过程中应注意:1)怎样确定一个最优的波段组合,从而达到最佳的分类精度,基于OIF和相关系数,协方差矩阵以及经验的使用来完成对最适合的组合的选取,分类效果的关键即在于此;2)K-Means的基本原理;3)Isodata的基本原理;4)分类结束后,被分类后的图像是一个新的图像,被分类类码秘填充,从而可以获得数据提取信息,统计不同类码数量,转化为实际面积,在得到后的图像上,可对不同目标的形态指标进行分析。3 对训练区中的像元进行分类;4 用训练数据集估计查看监督分类后的统计参数;5 用不同方法进行监督分类,如最小距离法、马氏距离法和最大似然法。二、实验设备与材料:1、 软件ENVI 4.7软件2、 所需材料TM数据三、实验步骤:1. 选择最优的波段组合
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