遥感图像的分类实验报告(共15页).docx

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精选优质文档-倾情为你奉上一、 实验名称遥感图像的监督分类与非监督分类二、 实验目的理解遥感图像监督分类及非监督分类的原理;掌握用ENVI对影像进行监督分类和非监督分类的方法,初步掌握图像分类后的相关操作;了解整个实验的过程以及实验过程中要注意的事项。三、 实验原理监督分类:又称训练分类法,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它是在分类之前通过目视判读和野外调查,对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识,对每一种类别选取一定数量的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其他信息,同时用这些种子类别对判决函数进行训练,使其符合于对各种子类别分类的要求, 随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。非监督分类:也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对影像地物获取先验知识,仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取,再统计特征的差别来达到分类的目的,最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。目前比较常见也较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。四、 数

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