3S技术实习报告

3S技术实习报告

一实习目的：

1掌握GPS的定位现面积量测，并能进行野外考察采集样点

2掌握通过ERDAS，进行RS图像的监督分类

3掌握通过Arcview GIS寻监督分类图进行矢量化，建立土地利用专题图

实习材料：手持GPS、遥感影像、遥感软件ERDAS、地理信息系统软件Arcview GIS

实习内容：

1利用手持GPS进行考察野外土地利用状况，采集样点，提取不同土地利用在遥感图像上的纹理特征

2利用野外考察为基础，对2004CERBS图像进行监督分类，生成土地利用分布图

3对土地利用分布图进行矢量化，并应用GPS进行野外校正分析，建立土地利用专题图

实习步骤：

㈠遥感影像野外判读

1根据国土资源局土地类型的划分类别：

一级类二级类

1 耕地11 灌溉水田1

2 望天田1

3 水浇地1

4 旱地1

5 菜地

2 园地21 果园22 桑园2

3 茶圆2

4 橡胶园2

5 其它园地

3 林地31有林地32 灌木林地33 疏林地3

4 未成林造林地3

5 迹地3

6 苗圃

4牧草地41 天然草地42 改良草地43 人工草地

5居民点及51 城镇52 农村居民点53 独立工矿54 盐田

工矿用地55 特殊用地

6 交通用地61 铁路62 公路63 农村道路64 民用机场65 港口和码头

7 水域71 河流水面72 湖泊水面73 水库水面74 坑塘水面75 苇地

76 滩涂77 沟渠78 水工建筑物79 冰川及永久积雪

8未利用地81 荒草地82 盐碱地83 沼泽地84 沙地85 裸土地

86 裸岩石砾地87 田坎88 其它

本实习要求对影像的土地利用类型依国土资源局的一级类别进行划分，因而要对一级类别的土地类型进行野外考察，以建立土地利用类型与遥感影像图的对应关系。利用GPS定位功能进行野外实地地物考查，并建立相关记录表：

考查人：考查日期：

2将定位的GPS经纬度坐标输入EXCELL表中，如下表：

3打开坐标转换工具，把GPS坐标进行转换为北京54坐标，以和遥感影像图上的影像坐标一样，如下对话框：

选择“北京54”，在中央子午线中输入“117：00：00.0000”；转换方式选择“BLH→xyH”，输入相应的GPS经纬度，点转换则转换为北京54坐标。

4新建一个EXCELL表，将转换后的坐标复制，并粘贴在表中，可将各定位采集点的地物一起粘贴，建成一个新的文档如表：

将该表另存为扩展名为dbf III的文件：

5打开工Arcview软件

点Table→Add→找到所存放的GPS野外考查点文件：

点击Views创建一个新窗→点菜单栏上面的V iew→add event theme，分别的弹出的窗口中选择显示为X和Y坐标→OK：

这样GPS野外所采集的信息及地理坐标就全部转换到GIS窗口中，可通过菜单栏上的图标进行各样点属性的查询。点菜单栏上的Theme→convert to shapfile将图层保存为矢量图层。

6打开ERDAS软件，在View窗口中打开遥感影像：

点file→open(将打开文件的扩展名选择为.shp)，打到所要的Shp文件并打开。

则采集的信息点会在遥感影像图层上出现：

点菜单栏的“V ector”→“viewing properties”进行GPS采集点的图标及大小的改变，也要此设置可显示各采集点的具体信息（注在ERDAS8.5中只能显示英文字母，若要显示采集点的地物信息，EXCELL 表格创建时采用英文显示）：

最后野外考查在实际遥感影像图或监督分类图的显示如图，以此来进行判定具体的各种地物在遥感影像上的特征及监督分类与野外判读的对比分析。

㈡遥感图像分类---监督分类

1.定义分类模板（Define Signature Using signature Editor）

ERDAS IMAGINE的监督分类是基于分类模板来进行的，而分类模板的生成、管理、评价、和编辑等功能是由分类模板编辑器来负责的。毫无疑问，分类模板生成器是进行监督分类一个不可缺少的组件。

在分类模板生成器中，生成分类模板的基础是原图像和（或）其特征空间图像。因此，显示这两种图像的视窗也是进行监督分类的重要组件。

第一步：显示需要进行分类的图像

在视窗中显示＜ERDASHOME＞＼execise\2000rswork.img

第二步：打开模板编辑器并调整显示字段

ERDAS图标面板工具子，点击C1assifier目标

→Classification菜单

→Signature Editor菜单项

→Signature Editor对话框

第三步：获取分类模板信息

可以分别应用AOI绘图工具、 AOI扩展工具、查询光标等三种方法，本实验主要采用AOI绘图工具进行模板信息的提取

首先练习如何用AOI绘图工具获取分类模板信息。

在显示有2000rswork.img图像的视窗：

→点击图标（或者选择Raster菜单项→选择Tools菜单）

→打开Raster工具面板

→点击Raster工具面板的图标

→在视窗中选择红色区域，绘制一个多边形AOI

→在Signature Editr对话框，点击图标，将多边形AOI区域加载到Signature分类模板中

→在Signature Editor中，改变刚才加入模板的Signature Name和Color。

→重复上述操作过程以多选择几个红色区域AOI,并将其作为新的模板加入到Signature Editor当中，同时确定各类的名字及颜色。

如果对同一个专题类型（如水体）采集了多个AOI并分别生成了模板，可以将这些模板合并，以便该分类模板具多区域的综合特性。具体做法是在Signature Editor对话框中，将该类的Signature 全部

选定，然后点击合并图标，这时一个综合的新模板生成，原来的多个Signature 同时存在（如果必要也可以删除）。

2.评价分类模板（Evaluating Signatures ）

分类模板建立之后，就可以对其进行评价，删除、更名、与其它分类模板合并等操作。分类模扳的合并可使用户应用来自不同训练方法的分类模板进行综合复杂分类，这些模板训练方法包括监督、非监督、参数化和非参数化。

分类模板评价工具包括：

· Alarms：分类报警工具

· Contingency matrix：可能性矩阵

· Feature objects：特征对象

· Feature Space to image masking：特征空间到图像掩模

· Histograms：直方图方法

· Signature separability: 分类的分离性

· Statistics:分类统计分析

本实验采用可能性矩阵进行模板评价，可能性矩阵（Contingency Matrix ）评价工具是根据分类模板，分析AOI训练区的像元是否完全落在相应的类别之中。通常都期望AOI区域的像元分到它们参于训练的类别当中，实际上AOI中的像元对各个类都有一个权重值， AOI训练样区只是对类别模板起一个加权的作用。Contingency Matrix 工具可同时应用于多个类别，如果你没有在Signature Editor 中确定选择集，则所有的模板类别都将被应用。

可能性矩阵的输出结果是一个百分比矩阵，它说明每个AOI训练区中有多少个像元分别属于相应的类别。AOI训练样区的分类可应用下列几种分类原则：平于行六面体（Parallelepiped）、特征空间（Feature Space）、最大似然（Maximum Likelihood）、马氏距离（Mahalanobis Distance）。其具体步骤：在Signature Editor对话框：

→在signature Editor中选择所有类别

→菜单条：Evaluation →Contingency

→打开Contingency Matrix对话框

→选择非参数规则（Non-parametric Rule ）： Feature Space

→选择叠加规则（Overlay Rule）： Parametric Rule

→选择未分类规则（Unclassified Rule ）： Parametric Ru1e

→选择参数规则（Parametric Rule）：Maximum Likelihood

→选择像元总数作为评价输出统计：pixel Counts

→OK（关闭Contingency Matrix对话框，计算分类误差矩阵）

然后，IMAGINE文本编辑器（Text Editor）被打开，分类误差矩形矩阵将显示在编辑器中供查看统计，该矩阵的局部（以像元数形式表达部分）如下：

模板评价可能性矩阵

Reference Data

lake29600000000296

road033000000336

river0042210000004221

soil000510000051

sands00002550000255

forest00000390000390

shibei0001009360100

lidi0000000000

risides00000000178178

Column 296334221522553909361815527从矩阵中可以看到在52个应该属于soil类别的像元中有1个属于了 shibei，有51仍属于farm_1，属于其它类的数目为0，有99个是属于shibei的，当中有6个属于lidi，而绿地在模板评价未被分到，相对来说lidi这一项目分类存在较大困难，帮考虑将lidi与shibei归并。并点击Signature Editor 对话框中file中的save as 命名为：2000mubang.sig。

3.执行监督分类(Perform Supervised Classification)

在监督分类过程中，用于分类决策的规则是多层次的，如对非参数模板有特征空间、平行六面体等方法，对参数模板有最大似然法、Mahalanobis距离、最小距离等方法。当然，非参数规则与参数规则可以同时使用，但要注意应用范围，如非参数规则只能应用于非参数型模板，对于参数型模板，要使用参数型规则。另外，如果使用非参数型模板，还要确定叠加规则（Overlay rule）和未分类规则（unclassified rule）。下面是执行监督分类的操作过程：

ERDAS图标面板菜单条：Main→Image Classification→Classification 菜单或ERDAS图标面板工具条：点击Classifier图标→Classification菜单

→Supervised Classification 菜单项

→Supervised Classification 对话框

监督分类执行对话框

在Supervised Classification对话框中，需要确定下列参数：

→确定输入原始文件（Input Raster File）：2000rswork.img

→定义输出分类文件（Classified File）：2000super.img

→确定分类模板文件（Input Signature File）：2000mubang.sig

→选择输出分类距离文件：Distance File（用于分类结果进行阈值处理）→定义分类距离文件（Filename）：2000super_distance.img

→选择非参数规则(Non_parametric Rule):Feature Space

→选择叠加规则(Overlay Rule):Parametric Rule

→选择未分类规则(Unclassified Rule):Parametric Rule

→选择参数规则(Parametric Rule):Maximum Likelihood

→不选择Classify zeros（分类过程中是否包括0值）

→OK （执行监督分类，关闭supervised Classification对话框）

分类结果如图：

监督分类结果图

4.评价分类结果(Evaluate classification)

执行了监督分类之后，需要对分类效果进行评价，ERDAS系统提供了多种分类评价方法，包括分类叠加(classification overlay )、定义阈值(thresholding)、分类编码(recode classes)、精度评估(accuracy assessment)等，本实验主要分类重编码进行评价。

4．1分类重码

对分类像元进行了分析之后，考虑到在原先划分类别中类别road与类别risides分类结果较为不理想，因而本实验将这两类归为一类roadandrisides，同时将类别lake与类别river归为类别water。通过Viewer 打开要重编的图像，点击菜单栏上的“raster”→“recode”，要归为同一类的在“New value”中附以同一值。

重编码对话框

这样本实验共分为六类：road and resides、water 、bare soil 、sands、shibei、forest。

重编码分类结果图

4．2分类精度评估

分类精度评估是将专题分类图像中的特定像元与已知分类的参考像元进行比较，实际工作中常常是将分类数据与地面真值、先前的试验地图、航空相片或其它数据进行对比的途径之一。下面是具体的操作过程：

第一步：在视窗中打开原始图像

在Viewer中打开分类前的原始图像，以便进行精度评估。

第二步：启动精度评估对话框

ERDAS 图标面板菜单条：Main→Image Classification →Classification

或ERDAS 图标面板工具条：点击Classifier 图标→Classification菜单

→选择Accuracy Assessment菜单项

→打开Accuracy Assessment对话框

精度评价对话框

Accuracy Assessment 对话框中显示了一个精度评估矩阵（Accuracy Assessment Cellarray）。精度评估矩阵中将包含分类图像若干像元的几个参数和对应的参考像元的分类值。这个矩阵值可以使用户对分类图像中的特定像元与作为参考的已知分类的像元进行比较，参考像元的分类值是用户自己输入的。矩阵数据存在分类图像文件中。

第三步：打开分类专题图像

Accuracy Assessment 对话框菜单条：File→Open

→打开Classified Image对话框

→在Classified Image对话框中确定与视窗中对应的分类专题图像

→OK（关闭Classified Image对话框）

→返回Accuracy Assessment对话框

第四步：将原始图像视窗与精度评估视窗相连接

Accuracy Assessment对话框：

→工具条：点击Select V iewer图标（或菜单条：选择View 菜单的Select V iewer）

→将光标在显示有原始图像的视窗中点击一下

→原始图像视窗与精度评估视窗相连接

第五步：在精度评价对话框中设置随机点的色彩

Accuracy Assessment对话框：

→菜单条View →Change Colors菜单项

→打开Change color面板

点参考颜色板

→在Points with no Reference确定没有真实参考值的点的颜色

→在Points with Reference确定有真实参考值的点的颜色

→OK（执行参数设置）

→返回Accuracy Assessment对话框

第六步：产生随机点

本步操作将在分类图像中产生一些随机的点，随机点产生之后，需要用户给出随机点的实际类别。然后，随机点的实际类别与在分类图像的类别将进行比较。

Accuracy Assessment对话框：

→Edit →Create/Add Random Points

→打开Add Random Points对话框

检查点生成对话框

→在search Count中输入1024

→在Number of Points中输入71

→在Distribution Parameters选择Random单选框

→OK（按照参数设置产主随机点）

→返回Accuracy Assessment对话框

可以看到在Accuracy Assessment对话框的数据表中出现了71个比较点，每个点都有点号、X＼Y坐标值、 Class、 Reference等字段，其中点号、 X／Y坐标值字段是有属性值的。

说明：在Add Random Point对话框中， search Count是指确定随机点过程中使用的最多分析像元数，当然这个数目一般都比Number of Point大很多，Number of Points设为50说明是产生50个随机点，如果是做一个正式的分类评价，必须产生50个以上的随机点。选择Random意味着将产主绝对随机的点位，而不使用任何强制性规则。Equalized Random是指每个类将具有同等数目的比较点。stratified Random是指点数与类别涉及的像元数成比例，但选择该复选框后可以确定一个最小点数（选择Use Minimum Points）,以保证小类别也有足够的分析点。

第七步：显随机点及其类别

Accuracy Assessment对话框：

→View. →Show All(所有随机点均以第五步年设置的颜色显示在视窗中)

→Edit→Show Class V alues（各点的类别号出现在数据表的class字段中）

检查点随机生成图

第八步：输入参考点的实际类别值

Accuracy Assessment对话框：

→在数据表的Reference字段输入各个随机点的实际类别值（只不要输入参考点的实际分类值，它在视窗中的色彩就变为第五步设置的Point With Reference颜色）

第九步：设置分类评价报告输出环境及输出分类评价报告Accuracy Assessment对话框：

→Report →Options

→通过点击确定分类评价报告的参数

→Report→Accuracy Report（产生分类精度报告）

→Report→Cell Report（报告有关产生随机点的设置及窗口环境）→所有报告将显示在ERDAS文本编辑器窗口，可以保存为本文件→File→Save Table（保存分类精度评价数据表）

→File→close （关闭Accuracy Assessment对话框）

精度评价报告表

Class Name

Reference

Totals Classified Totals

Number

Correct

Producers

Accuracy

Users

Accuracy

residesandroads273027100.00%79.41%

water131313100.00%100.00%

bare soil65583.33%100.00% sands454100.00%80.00% shibei19161684.21%100.00%

forest222100.00%100.00%

total 71 71 67

总体精度达93.37%,KAPPa系数为0.9537

通过对分类的评价，如果对分类精度满意，保存结果。如果不满意，可以进一步做有关的修改，如修改分类模板等，或应用其它功能进行调整。

5.4分类重码（Recode）

作为分类后处理命令之一的分类重编码，主要是针对非监督分类而言的，由于非监督分类之前，用户对分类地区没有什么了解，所以在非监督分类过程中，一般要定义比最终需要多一定数量的分类数；在完全按照像元灰度值通过ISODA TA聚类获得分类方案后，首先是将专题分类图像与原始图像对照，判断每个分类的专题属性，然后对相近或类似的分类通过图像重编码进行合并，并定义分类名称和颜色。当然，分类重编码还可以用在很多其它方面，作用有所不同。

ERDAS 图标面板菜单条：Main→Image Interpreter→GIS Analysis→Recode→Recode对话框

或ERDAS 图标面板工具条：点击Interpreter图标→GIS Analysis→Recode →Recode对话框

在Recode对话框中，需要确定下列参数：

→确定输入文件(Input File): 2000_super_clump_eliminte.img

→定义输出文件(Output File): 2000_super_clump_eliminte.img _recode.img

→设置新的分类编码(Setup Recode): 点击Setup Recode按钮

→打开Thematic Recode表格

分类重编码对话框（1）分类重编码对话框（2）

→根据需要改变New value字段的取值（直接输入）

→OK （关闭Thematic Recode表格，完成新编码输入）

→确定输出数据类型（Output）：Unsigned 4Bit

→OK（关闭）Recode对话框，执行图像重编码，输出图像将按照New V alue变换专题分类图像属性，产生新的专题分类图像）可以在视窗中打开重编码后的专题分类图像。

㈢实习报告矢量化及专题图的建立

实习步骤：

打开Arcview GIS地理信息软件→OK

点菜单栏上面的“File”→“extenions”如图，在要打开的文件格式类型前打钩→OK

点菜单栏上面的，在Data source type中选择“Image data source”，通过目录找到文件→OK。

在左边view下方所要显示图像的名称前打钩，则所要矢量化的图显示于窗口中

2点菜单栏上面“View”→“New theme”创建一个全新的“点、线、面”主题

在ArcView中创建一个全新的主题是项目设计的重要而非必要的工作之一。根据ArcV iew中“项目”的等级管理原理，一个“项目”之下包含“视图”、“表格”、“图表”、“图面设计”等组件；一个“视图”可以包含多个“主题”；一个主题又可由多种空间图形“要素”所组成，这些要素按其基本形态可分为“点、线、面”三种类型。

在弹出的对话框内选择想要创建的新主题的图形要素类型（注意：只能选择点、线、面——多边形三种基本类型其中一种），在本实习中点多边形，并单击“OK”钮确认。在左边的显示栏中就多了一层图层，以用来进行矢量化。

点菜单栏上的，则弹出如上图的工具栏，在进行独立面状多边形时，选择相应的多边形图标，这样鼠标

就变为十字丝，在图中按住左键，沿线条进行跟踪矢量化。遇到有共同边的多边形时，则点图标，从相邻多边开的内侧出发，沿线条跟踪到相邻公共边的另一侧内部，双击鼠标左键即实现多边图层的矢量化。

要对某一边进行调整时先要点击，再点击要修改的多边形，则多边形会变成如下图所示，将鼠标移到要改变的边上进行调整即可。

绘图工作结束后，Arc V iew将会自动生成一个与当前主题图形要素相对应的“主题属性表”，打开

该表即可见其外型。

新表显示，它仅含有两个字段“Shape”和“ID”。其中，前者记录着用户给当前主题所添加的所有“图形要素”的“类型名”（本例为“Polyline”）；后者的所有记录均为0（即为“空白”记录）。

给新主题的属性表添加字段和记录：要添加字段，其方法是先从“编辑”（Edit）下拉菜单中选择“添加字段”（Add Field）项，然后在对话框内进行相应设置即可完成；要添加记录，首先必须从“工具条”内单击选择“编辑”工具，然后将鼠标指针指向目标记录区，当鼠标指针变为小手形状时，单击定位，输入新的记录内容即可。注要在表打开的前提下，点“edit”才有增加修改表格属性一栏。

至此，一个包含着“图形要素”和“属性要素”的新的Shape主题的创建工作就全部完成了。

3对各图区域要增加点状图标或公路线，则必须如前面建立面状图层一样，建立一个新的图层。

不论对点、线或面状图层要进行编辑，只要点相应图层的框标，即弹出编辑对话框，进行相应的设置即可：

4专题图的生成

打开项目窗口，单击专题地图（或版面设计）图标，目前业已存在的所有的Layout将以（文件名）列表形式立即出现在项目窗口的右窗格之中。

在项目窗口内，选中“版面设计”图标，单击“新建”（New）按钮，ArcView便自动生成一个新的空