监督分类和面向对象分类流程
ENVI监督分类步骤
ENVI监督分类步骤监督分类是一种机器学习技术，用于将输入数据分为不同的类别。
此技术广泛应用于各种领域，如自然语言处理、计算机视觉和数据挖掘等。
以下是监督分类的步骤：1.收集和准备数据：在监督分类之前，需要收集与问题相关的数据集。
这些数据可以是结构化的，如表格数据，也可以是非结构化的，如文本或图像数据。
然后，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。
2.选择特征：特征是用于描述数据的属性或要素。
在监督分类中，需要选择合适的特征，以便能够准确地区分不同的类别。
特征选择的目标是减少特征空间的维度，同时保留最有信息量的特征。
3.划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集是非常重要的步骤。
训练集用于训练分类模型，而测试集用于评估模型的性能。
通常，数据集的大部分数据被用于训练，而较小的部分用于测试，以确保模型的泛化能力。
4.选择合适的分类算法：监督分类有多种算法可供选择，如逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等。
选择合适的算法取决于问题的特点、数据的类型和规模以及计算资源的可用性等因素。
5.训练模型：在监督分类中，需要使用训练集对选择的分类算法进行训练。
训练过程包括通过调整模型的参数来最大程度地减少预测误差。
训练时间的长短取决于数据集的规模和复杂性，以及使用的算法的效率。
6.评估模型性能：使用测试集来评估训练好的模型的性能是非常重要的。
可以使用各种指标来度量模型的性能，如准确率、精确率、召回率和F1分数等。
这些指标可以帮助理解模型在不同类别上的表现，并为模型的改进提供方向。
7.优化和改进模型：如果模型的性能不理想，可以通过优化和改进模型来提高性能。
这可以包括调整模型的超参数、增加更多的训练数据、采用集成学习方法或应用特征工程等。
8.部署和应用模型：一旦模型经过训练和验证，并且达到了理想的性能水平，就可以将其部署到实际应用中。
在应用中，可以使用模型来进行分类预测，对新的未知数据进行分类。
监督分类是一个迭代的过程，往往需要多次尝试和调整，以得到最好的模型性能。
遥感影像解译-分类后处理及精度评价、分类新方法
三、分类新方法
• 随着模式识别与机器学习技术的不断发展，将先进的机器
学习技术应用到遥感影像分类中，并充分考虑影像本身的光
谱信息、空间信息、时间序列信息以及各类地理辅助信息可
以大大提高遥感影像分类的精度。
• 分类新方法
- 半监督分类；
- 面向对象分类；
- 分类器集成
- ……
26
1 半监督分类
• 机器学习 (Machine Learning)模式： - 监督学习：仅仅利用已标注类别的样本进行训练以确定 分类器； - 非监督学习：只利用未标注类别的数据进行聚类分析； - 半监督学习：利用已标注类别的样本+未标注样本来确 定分类器。
3×3窗口分析结果
(4) 分类后处理-平滑处理
• 针对问题 分类结果斑点噪声严重
• 解决方法： a. MRF随机场建模 b. Majority Voting 方法
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
(2) 地表真实值
25446 Aprod 52987 48.02% 1 Eo
(e) 用户精度(User’s Accuracy)
• 用户精度(User’s Accuracy)： - 影像类中，某类像元被正确分类为该类的概率，利用 混淆矩阵的行来计算。如水的用户精度：
Auser
9180 56104
16.36%
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
(4) 高斯混合模型+MRF方法
遥感原理与应用
一．绪论1.遥感的定义：遥感即遥远感知，是在不直接接触的情况下，对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术。
2.遥感的过程:地物发射或反射电磁波通过介质（大气）被传感器接受，通过传感器获取数据，再经计算机对数据处理后，我们提取有用的信息，最后应用于实践。
（地物发射或反射电磁波→介质（大气）→传感器数据获取→计算机数据处理→信息提取→应用）二．电磁波及物理遥感基础1.电磁波的定义：变化的电场和磁场交替产生，以有限的速度由近及远在空间内传播的过程称为电磁波。
2.电磁波的特性：波动性（干涉、衍射、偏振）粒子性（光电转换）3.电磁波谱的定义:按电磁波在真空中传播的波长或频率递增或递减顺序排列，就能得到电磁波谱。
4.（1）地物发射电磁波:①绝对黑体的定义：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。
黑体辐射1.绝对黑体：吸收率α(λ,T)≡1 反射率ρ（λ,T）≡02.绝对白体：吸收率α(λ,T)≡0 反射率ρ（λ,T）≡1 绝对黑体与绝对白体与温度和波长无关。
②遥感的两种形式：被动遥感，主动遥感。
其中太阳是被动遥感最主要的辐射源。
⒈太阳辐射的特点：与黑体特性一致；能量集中在可见光和红外波段。
⒉一般物体的发射辐射：自然界中实际物体的发射和吸收的辐射量都比相同条件下绝对黑体的低。
发射率ε：实际物体与同温度的黑体在相同条件下辐射功率之比。
ε= W′/ W（ε是一个介于0和1的数）►绝对黑体ελ＝ε＝1►灰体ελ＝ε但0＜ε＜1►选择性辐射体ε＝ｆ(λ)►理想反射体（绝对白体）ελ＝ε＝0大多数物体可以视为灰体：W'=εW=εσT4（2）地物反射电磁波：①光谱反射率:物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比。
②反射波谱特征曲线：反射波谱是某物体的反射率（或反射辐射能）随波长变化的规律，以波长为横坐标，反射率为纵坐标所得的曲线即为该物体的反射波谱特性曲线。
同一地物时间效应：地物的光谱特性一般随时间季节变化。
利用遥感监测城市绿地动态变化
利用遥感监测城市绿地动态变化在现代城市的发展进程中，城市绿地扮演着至关重要的角色。
它不仅为居民提供了休闲娱乐的空间，还在改善城市生态环境、调节气候、减少噪音等方面发挥着不可或缺的作用。
然而，随着城市的不断扩张和人口的增长，城市绿地的状况也在不断发生变化。
为了更好地规划和管理城市绿地，及时准确地掌握其动态变化信息显得尤为重要。
而遥感技术的出现，为我们提供了一种高效、准确且全面的监测手段。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物，通过传感器接收来自目标物的电磁波信息，并对其进行处理和分析，以获取有关目标物的特征和状态的技术。
在监测城市绿地动态变化方面，遥感技术具有许多独特的优势。
首先，遥感技术能够实现大面积同步观测。
相比传统的实地调查方法，遥感可以在短时间内获取整个城市甚至更大范围的绿地信息，大大提高了工作效率。
而且，遥感数据具有周期性和连续性，通过对不同时期的遥感影像进行对比分析，我们能够清晰地看到城市绿地的变化趋势。
其次，遥感技术能够提供多光谱信息。
不同的地物在不同的光谱波段上会有不同的反射特性，城市绿地也不例外。
通过对这些光谱信息的分析，我们可以准确地识别出绿地的类型、分布以及生长状况等。
例如，植被在近红外波段的反射率较高，而在可见光波段的反射率较低，利用这一特性，我们可以很容易地将植被与其他地物区分开来。
再者，遥感技术具有较高的空间分辨率。
随着遥感技术的不断发展，如今的遥感影像可以清晰地分辨出城市中的小块绿地、行道树等细节，为我们进行精细化的绿地监测提供了可能。
那么，如何利用遥感技术来监测城市绿地的动态变化呢？一般来说，主要包括以下几个步骤：数据获取是第一步。
我们需要选择合适的遥感数据源，常见的有卫星遥感影像（如 Landsat 系列、Sentinel 系列等）和航空遥感影像。
卫星遥感影像覆盖范围广、周期长，但空间分辨率相对较低；航空遥感影像空间分辨率高，但成本较高且覆盖范围有限。
在实际应用中，需要根据具体的监测需求和条件来选择合适的数据源。
遥感论文——精选推荐
基于面向对象的多光谱数据的地表信息提取应用摘要随着计算机技术和遥感技术的发展，遥感技术在社会的各个方面得到了广泛应用，如对资源、环境、灾害、城市等进行调查、监督、分析和预测、预报等方面的工作。
所以分类作为遥感技术中的一项最基本的研究，也是遥感技术运用最为广泛的一项技术，也相应的提出了更高的要求。
然而目前主要的分类方法是监督分类和非监督分类，这两种方法是基于像元的分类方法，不能有效的利用影像的空间纹理信息。
而且基于像元的分类方法还存在着分类结果出现椒盐现象的问题，从而导致大量无效破碎图斑的产生，最终导致分类精度不高。
随后又提出了在此两种方法的基础上该进的方法，如模糊分类法、基于神经网络的分类方法和基于决策树的分类方法等。
虽然后述这些方法在一定的程度上提高了分类的精度，但是他们依旧是建立在像元的基础上，也没有考虑到对象的空间纹理信息。
所以也会出现上述的一些问题（如：椒盐现象等）。
所以传统的分类方法已不能满足分类的需求。
所以基于以上这些问题，面向对象的分类方法应运而生，面向对象的分类方法充分利用影像的光谱信息、空间几何信息、纹理信息来进行分类。
采用多尺度分割算法，采用不同的分割尺度，能够较好的提取各种尺寸大小的地物。
所以运用面向对象的分类方法提取地表信息是，能够细致的提取出地表所覆盖的地物种类，并且能够达到更高的提取精度，能够更加准确的为相关部门提供数据资料，为相关部门作出决策判断提供依据。
本文中采用面向对象的分类方法与传统的基于像元的分类方法相比有一下有点：基于影像多尺度分割得到同质像元组成的影像对象，对象内部的光谱差异值很小可以忽略其内部的信息，从而避免了椒盐现象的出现，对象之间的区分同时考虑了光谱和形状两种因子，为分类提供了更多的特征，有效地克服了基于像元分类的一些局限性；多尺度的空间分析，可以满足不同尺度地物的信息提取要求；模拟人脑的思维方式充分利用影像对象的各种特征，以达到尽可能高的精度提取地物信息的目的。
ERDAS监督分类(完美)
监督分类（Supervised Classification）监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。
在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助于其他信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。
对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。
监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类结果、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。
1．建立模板（训练样本、定义分类模板Define Signatures）ERDAS IMAGINE 的监督分类是基于分类模板（Classification Signature）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（SignatureEditor ）来负责的。
在分类模板编辑器中生成分类模板的基础是原图像和（或）其特征空间图像。
第一步：显示需要分类的图像在视窗Viewer 中显示图像aaa.img第二步：打开分类模板编辑器（两种方式）①ERDAS 图标面板菜单条：Main Image Classification Classification 菜单Signature Editor 菜单项Signature Editor 对话框②ERDAS 图标面板工具条：点击Classifier 图标Classification 菜单Signature Editor 菜单项Signature Editor 对话框从上图中可以看到分类模板编辑器由菜单条、工具条和分类模板属性表（CellArray ）三大部分组成。
第三步：调整分类属性字段Signature Editor 对话框中的分类属性表中有很多字段，分类名称（将带入分类图像）分类颜色（将带入分类图像）分类代码（只能用正整数）分类过程中的判断顺序分类样区中的像元个数分类可能性权重（用于分类判断）不同字段对于建立分类模板的作用或意义是不同的，为了突出作用比较大的字段，需要进行必要的调整。
ENVI--监督分类步骤
ENVI--监督分类步骤ENVI监督分类监督分类用于在数据集中根据用户定义的训练样本类别聚集像元。
训练样本类别是像元的集合或单一波谱。
在分类过程中，可以选择它们作为代表区域或分类素材。
监督分类的步骤：类别定义/特征判别——样本选择——分类器选择——影像分类——分类后处理——结果验证数据：以Landsat TM为数据源，影像can_tmr.img处理过程：一、样本选择：打开影像can_tmr.img后543波段显示，目视判断一下这个影像中地物大概分几类，可定义偏暗红色的为裸地，鲜绿色的为耕地，深绿色的为林地，白色的为沙地，沙地与林地之间的绿色的为草地，黑色的为阴影与水体定义为其他。
在主影像窗口菜单中点overlay----region of interests, ROI tool窗口就打开了，window 的方式点击zoom窗口，先定义一类ROI：裸地在缩放窗口中画裸地，画的图斑尽量小，分布尽量均匀。
划完裸地后，点击new region，定义新的种类，沙地、林地、草地、其他的定义和画法都同裸地一样。
得到如下结果：二、验证样本：在ROI tool对话框菜单点击options—compute ROI separability 计算ROI 可分离性，这是一种定量的方式来验证样本的方法。
还有一种定性的来验证样本的方法是N维可视化方法。
选择要进行可分离性计算的文件为影像can_tmr.img，点击OK点击把六组样本都选择，点击OK。
出现如下报告：红笔圈画区域数字代表两类样本的相近性，数字越大代表越不相近，两类样本越不好区分。
后面每一栏>1.8最好，所以我们需要修改林地和草地。
激活草地（表格中草地前面带星号），点击Goto，进行逐一删除后重新画样本。
下图是我修改后进行计算ROI可分离性后的结果，每项都>1.8，合格。
三、影像分类：选好“训练场地”---样本后，我们就要把选好的样本适用于全图进行分类。
envi面向对象分类步骤
envi面向对象分类步骤
分类步骤：
1. 确定对象的特征和行为：分析问题领域，确定需要建模的对象，并确定它们的特征和行为。
2. 根据特征和行为设计类：根据对象的特征和行为，设计出合适的类。
类包括属性和方法，属性表示对象的特征，方法表示对象的行为。
3. 确定类之间的关系：根据问题领域和对象之间的关系，确定类之间的关系，如继承、关联、聚合等。
4. 实现类的继承和关联关系：根据确定的类之间的关系，实现类之间的继承和关联关系。
5. 编写类的代码：根据类的设计，编写类的代码。
代码需要实现类的属性和方法，并确保它们能够正确地反映对象的特征和行为。
6. 实例化对象：根据类的定义，创建对象的实例。
实例化对象时，可以初始化对象的属性和调用对象的方法。
7. 测试和调试：对创建的对象进行测试和调试，确保对象的行为符合预期，修复可能存在的错误。
8. 重复上述步骤创建其他对象：根据问题的需求，重复上述步骤创建其他需要的对象。
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监督分类和面向对象分类流程高分一号城市绿地现状调查与分析实现教程将介绍基于高分一号影像数据的城市绿地信息提取的实现步骤，下图是主要的操作流程图一首先对高分影像进行预处理，其次使用监督分类法和面向对象分类法对城市绿地进行分类，然后对分类出来的影像进行矢量化处理，最后另其在arcGIS中进行统计分析，得出武汉市城市绿地的现状，下面是具体步骤。
第一章数据预处理因为处理数据是高分一号影像，处理软件为，因为以下版本不能对高分一号直接进行处理，所以需要安装r6补丁，将下面两个文件直接粘贴到软件所在位置，然后就可以打开高分影像了图二图三为了加快数据处理的速度，是选择先进行辐射定标然后将图像裁剪在进行后续的操作，预处理流程如下图：图四辐射校正分为辐射定标和大气校正打开数据：ENVI-Open As-CRESDA-GF-1,选择处理的影像，打开XML后缀文件；辐射定标：选择Toolbox->Radiometric Correction-> Radiometric Calibration，选择待处理的高分数据弹出Radiometric Calibration对话框，进行如图设置。
对于多光谱影像，点击Apply FLAASH Setting 设置成默认值；如果是对全色影像进行辐射定标，那么Calibration则是Reflectance,Out Put Type 为UInt,Scale Factor为1000，如下图：高分一号多光谱影像参数设置高分一号全色影像参数设置大气校正：选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction，弹出FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。
要注意，全色影像不做大气校正，多光谱影像则需要做大气校正处理。
点击Input Radiance Image，选择前面处理好的数据，在Radiance Scale Factors 面板中选择Use single scale factor for all bands，于定标的辐射量数据与FLAASH 的辐射亮度的单位相差10倍，所以在此Single scale factor选择：1，单击OK；设置文件输出路径。
传感器基本信息设置：? ? ? ? ? Scene Center Location从影像中自动获取；Sensor Type为GF-1；Ground Elevation通过统计DEM数据获得；Pixel Size根据相机选择，PMS相机全色2m，多光谱8m，WFV相机16m；Flight Date从影像xml头文件中读取，减去8换算成GMT时间；大气模型和气溶胶模型：? Atmospheric Model根据经纬度和影像区域选择：? Aerosol Model根据实际情况选择；? Aerosol Retrieval选择None；? 其他默认；单击Multispectral Setting按钮，在FilterFunction File 导入光谱响应曲线“”，单击OK。
单击Advanced Settings，在高级设置中Modtran Resolution选择5 cm-1。
设置好后，在大气校正模块面板中，单击Apply。
影像裁剪File -> Open，这里使用的是不规则裁剪，具体的理论知识可以在网上搜索，首先打开你矢量的\矢量.shp\数据，如图；在Toolbox中，打开Regions of Interest /Subset Data from ROIs。
Select Input File选择Beijing_，点击OK，打开Subset Data from ROIs Parameters面板；在Subset Data from ROIs Parameters面板中，设置以下参数：? ? ? Select Input ROIs：选择EVF:矢量.shp Mask pixels output of ROI？：Yes Mask Background Value背景值：0 选择输出路径和文件名，单击OK执行图像裁剪。
正射校正使用RPC文件进行正射校正，点开Geometric Correction—Orthorectification—RPCOrthorectification Workflow，如下图所示：在该工作页面中将要处理的影像输入，然后点击next 在弹出的页面的Advanced选项中选择输出像素大小，多光谱选择8m，全色选择2m，然后再export页面选择输出的位置，点击finish；图像融合对每一景的多光谱和全色影像进行正射校正之后就对其进行融合，一般来说高分一号影像使用GS融合，点击工具箱中的Image Sharpening—Gram-Schmidt Pan Sharpening 分别将多光谱和全色影像输入，然后设置输出位置，finish；图像镶嵌图像镶嵌也是所谓的羽化操作，一般来说一景高分影像能覆盖的区域是有限的，所以需要进行镶嵌操作，对其进行拼接到所需要的研究范围，点击工具箱中的Mosaicking—seamless Mosaic 镶嵌过程最好两张两张镶嵌，这样电脑可以承受，先将要镶嵌的两张图通过绿色的加号加载进来，然后使用右上角的seamlines中的自动接边线进行自动拼接，再观察自动拼接的效果，如果有不好的地方再对其进行修改。
接边线的修改主要就是画三角形，将不想要的部分去除，这个很简单，在网上也可以搜到。
如何觉得对接边线进行修改比较麻烦，可以加我qq545698595 接边效果: 影像增强在遥感集市网站上有植被增强的插件，如果要做绿地信息提取的话可以去上面下载安装，然后对影像进行处理，但是很多情况下不需要这一步，对影像做一个拉伸处理便可。
第二章绿地信息提取监督分类这一步实习课上都有，不需要演示面向对象绿地信息提取面向对象信息提取是目前最流行的信息提取方法，现在可以实现的软件有ERDAS还有envi 的EX模块，总体来说易康软件的面向对象提取方法比较完善，分割方法也比较多，但是因为软件需要收费，所以使用envi来进行处理。
分类步骤实现对象的创建影像对象的创建主要进行了图像分割处理，采用多尺度分割算法对影像进行分割。
首先要对数据源进行一些预处理操作，将RGB调整成4:3:2显示模式，这样能够更好的判别出绿地和非绿地的区别，这个时候在图像上可以看到有些红色的建筑物顶和植被覆盖区域发生混淆，这个是之后需要解决的问题。
然后打开基于规则面向对象分类模块，将影像输入，考虑到房屋和绿地之间的颜色混淆，在定制波段一栏选择归一化差值，将红波段和近红波段输入，可以在后期的规则特征提取中提供额外的属性数据。
然后对图像进行影像分割和合并，经过反复试验，采用使用Edge和Full Lambda Schedue 方法，阈值分别为和，纹理内核为3。
分割效果如下：图切割效果预览基于规则特征提取需要提取绿地，分类主要依靠的是绿地的植被覆盖指数。
正常情况下，当NDVI>0便可以认为有植被存在，发现当令NDVI在0-1之间一些建筑物的房顶也被提了出来，所以将最低值提高到了，虽然发现还是会有一些建筑物被提取，但是情况已经好了很多，其次因为建筑物大多是矩形的，所以可以通过设置矩形度对房屋进行剔除，因此对绿地的描述设置为：NDVI在之间，rectangle在之间，两个属性的分类结果如下图，光谱值和纹理提取出来的效果良好，将结果进行输出：图两种属性提取信息预览试验区绿地提取从分类结果可以看出分类的效果良好，将肉眼不能分辨的绿地提取了出来，适用于高分辨遥感影像的绿地信息提取，接着将其应用于全图：图分类结果图精度评价精度评价有两种方法，在classic中的classification-post classicification-confusion Matrix中的两种，一种是从高分辨率提取的图像验证低分辨率的图像，另一种是勾选正确的样本来验证用面向对象方法提取的影像信息，我使用了8m分辨率的多光谱影像提取结果和融合后影像的提取结果进行对比，来得出此次面向对象分类的准确度。
第三章矢量化处理矢量切割在arcgis中打开.dat文件，然后把提取出来的绿地信息进行分级，我的论文中将绿地分成了：公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地和其他绿地5种绿地类型，首先将在ArcGIS中新建一个和.dat文件一样轮廓的面文件命名为五类，如图：然后打开编辑器选择切割按钮将影像切割成几个大的部分，再对每个部分进行细部分割，通过与原影像叠加的目视解译和实地外调确定绿地类型。
以上为五类绿地分割的情况，新建CLASS字段来对每一块区域进行赋值。
矢量处理将处理的.dat影像转换成shp文件：点开小红箱子中的数据管理工具datamanagement tools-features-feature to polygon:将面向对象提取的影像转成矢量文件如下图，是转换出来的全部面文件，需要打开编辑器，将最外面的面文件删除，剩下才是我们真正需要的面，删除后的矢量文件在下图：点击界面的第一行selection的select by attributes，打开页面之后选择CLASS字段，以生产绿地为例，其类别为1，以下高亮区域便是生产绿地的范围：接着点击selection中的select by location，目标图层选择自己用影像转出来的面文件，源图层选择你切割分类的图层，点击apply，分类结果导入了目标图层，以下高亮部分便是选择出来的生产绿地图斑，打开目标图层litongchangshi的属性表，选择右下方右边的图标，添加一个类别字段，把选择的图斑赋值为生产绿地，依次操作下去便可把所有图斑的绿地类型赋值完毕，如下图最后再利用CLASS_ID进行显示，最后可以分出五================精选公文范文，管理类，工作总结类，工作计划类文档，欢迎阅读下载==============种绿地类型的区域分布第四章绿地信息分析与评价使用arcgis 的属性选择器可以对绿地进行武汉市的绿地空间分布计算、绿量计、各城区绿地率计算等等，在此不讨论，如有其它阐述不足之处，请联系qq:545698595,欢迎批评指正！--------------------精选公文范文，管理类，工作总结类，工作计划类文档，感谢阅读下载--------------------- ~ 11 ~。