關(guān)于監(jiān)督分類怎么做，監(jiān)督分類步驟這個很多人還不知道，今天菲菲來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

1、山東科技大學(xué)測繪學(xué)院遙感系 非監(jiān)督分類 一、實(shí)習(xí)目的：掌握非監(jiān)督分類的方法與過程，加深對非監(jiān)督分類方法的理解 二 非監(jiān)督分類（Unsupervised Classification） ERDAS IMAGINE使用ISODATA算法（基于最小光譜距離公式）來進(jìn)行非監(jiān)督分類。

2、聚類過程始于任意聚類平均值或一個己有分類模板的平均值：聚類每重復(fù)一次，聚類的平均值就更新一次，新聚類的均值再用于下次聚類循環(huán)。

3、 ISODATA實(shí)用程序不斷重復(fù)，直到最大的循環(huán)次數(shù)已達(dá)到設(shè)定閾值或者兩次聚類結(jié)果相比有達(dá)到要求百分比的像元類別已經(jīng)不再發(fā)生變化。

4、 第一步：啟動非監(jiān)督分類 調(diào)出非監(jiān)督分類對話框的方法有兩種： →在ERDAS圖標(biāo)面板工具條中單擊DataPrep圖標(biāo)，打開Data Preparation對話框，在對話框中單擊Unsupervised Classfication按鈕，打開Unsupervised Classification. →在ERDAS圖標(biāo)面板工具條中單擊Classifier圖標(biāo)，打開Classification對話框，單擊Unsupervised Classification按鈕，打開Unsupervised Classification對話框 第二步：進(jìn)行非監(jiān)督分類 在Unsupervised Classification對話框進(jìn)行下列設(shè)置： →確定輸入文件（Input Raster File）為germtm.img(被分類的圖像)。

5、 →確定輸出文件（Output File）為germtm_isodata.img(產(chǎn)生的分類圖像). →選擇生成分類模板文件為Output Signature Set (產(chǎn)生一個模板文件)。

6、 →確定分類模板文件(File Name)為（germtm_isodata.sig） →確定聚類參數(shù)（Clustering Options）,需要確定初始聚類方法與分類數(shù)。

7、 系統(tǒng)提供的初始聚類方法有兩種： Initialize from Statistics方法是按照圖像的統(tǒng)計值產(chǎn)生自由聚類。

8、 Use Signature Means方法是按照選定的模板文件進(jìn)行非監(jiān)督分類 確定初始分類數(shù)（Number of classes）為10（分出10個類別，實(shí)際工作中一般將初始分類數(shù)取為最終分類數(shù)的兩倍以上）。

9、 →單擊Initializing Options按鈕。

10、 →打開File Statistics Options對話框，設(shè)置ISODATA的一些統(tǒng)計參數(shù) →單擊Color Scheme Option按鈕 →打開Output Color Scheme Options對話框，設(shè)置分類圖像彩色屬性 →確定處理參數(shù)（Processing Options），需要確定循環(huán)次數(shù)與循環(huán)閾值 →定義最大循環(huán)次數(shù)（Maximum Iterations）為24（是指ISODATA重新聚類的最多次數(shù)，是為了避免程序運(yùn)行時間太長或由于沒有達(dá)到聚類標(biāo)準(zhǔn)而導(dǎo)致的死循環(huán)，在應(yīng)用中一般將循環(huán)次數(shù)設(shè)置為6次以上） →設(shè)置循環(huán)收斂閾值（Convergence Threshold）為0.95（是指兩次分類結(jié)果相比保持不變的象元所占最大百分比，是為了避免ISODATA無限循環(huán)下去）。

11、 →單擊OK按鈕（關(guān)閉Unsupervised Classification對話框，執(zhí)行非監(jiān)督分類）。

12、 三：分類方法調(diào)整 第一步：顯示原圖像與分類圖像 在視窗中同時顯示germtm.img和germtm_isodat.img:兩 個圖像的疊加順序?yàn)間ermtm.img在下，germtm_isodat.img在上，germtm.img顯示方式用 紅（4）、綠（5）、藍(lán)（3），保證兩幅圖像疊加顯示 。

13、 第二步：打開分類圖像屬性并調(diào)整字段顯示順序 在視窗工具條中：點(diǎn)擊圖標(biāo)（或者選擇Raster菜單項—--選擇Tools菜單） 打開Raster工具面板 →點(diǎn)擊Raster工具面板的圖標(biāo)（或者在視窗菜單條：Rster---Attributes） →打開Raster Attribute Editor對話框 屬性表中的11個記錄分別對應(yīng)產(chǎn)生的10個類及Unclassified類，每個記錄都有一系列的字段。

14、如果想看到所有字段，需要用鼠標(biāo)拖動瀏覽條，為了方便看到關(guān)心的重要字段，需要調(diào)整字段顯示順序。

15、 → Raster Attribute Editor對話框菜單條：Edit→Column Properties →column properties對話框 →在Column Properties對話框中調(diào)整字段順序，最后使Histogram、opacity、 color、 class_names四個手段的顯示順序依次排在前面。

16、 →點(diǎn)擊OK按鈕（關(guān)閉Column properties對話框） →返回Raster Attribute Editor對話框（lz-isodat.img的屬性表） 第三步：定義類別顏色 初始分類圖像是灰度圖像，各類別的顯示灰度是系統(tǒng)自動賦予的，為了提高分類圖像的直觀表達(dá)效果，需要重新定義類別顏色。

17、 → 在Raster Attribute Editor窗口（germtm_isodata的屬性表）： →單擊一個類別的Row字段從而選擇該類別。

18、 →右擊該類別的Color字段（顏色顯示區(qū)） →在As Is色表菜單選擇一種合適顏色 →重復(fù)以上操作，直到給所有類別賦予合適的顏色。

19、 第四步：設(shè)置不透明度 →點(diǎn)擊一個類別的ROW字段從而選擇該類別 →點(diǎn)擊該類別的Opacity字段從而進(jìn)入輸入狀態(tài) →在該類別的Opacity 字段中輸入1，并按回車鍵 此時，在視窗中只有要分析類別的顏色顯示在原圖像的上面，其它類別都是透明的。

20、 第五步：確定類別專題意義及其準(zhǔn)確程度 視窗菜單條：Utility→flicker→viewer Flicker對話框→Auto Mode 本小步是設(shè)置分類圖像在原圖像修背景上閃爍，觀察它與背景圖像之間的關(guān)系從而斷定該類別的專題意義，并分析其分類準(zhǔn)確與否。

21、 第六步：標(biāo)注類別的名稱和相應(yīng)顏色 Raster Attribute Editor對話框 →點(diǎn)擊剛才分析類別的ROW字段從而選擇該類別 →點(diǎn)擊該類別的class Names字段從而進(jìn)入輸入狀態(tài) →在該類別的Class Names字段中輸入其專題意義（如居民區(qū)），并按回車鍵 →右鍵點(diǎn)擊該類別的Color字段（顏色顯示區(qū)） →As Is菜單→選擇一種合適的顏色 重復(fù)以上4、5、6三步直到對所有類別都進(jìn)行了分析與處理。

22、注意，在進(jìn)行分類疊加分析時，一次可以選擇一個類別，也可以選擇多個類別同時進(jìn)行。

23、 第七步：類別合并與屬性重定義 如果上述各步驟操作的過程中發(fā)現(xiàn)分類方案不夠理想，需要進(jìn)行分類后處理，諸如進(jìn)行聚類分析、過濾分析、去處分析和分類重編碼等特別是有由于給定的初始分類的數(shù)量比較多，往往需要進(jìn)行類別的合并操作。

24、 具體操作步驟： 第一步 打開重編碼對話框—單擊interpreter →GIS analysis →recode 在recode對話框中設(shè)置一下參數(shù) （1）確定輸入文件為germtm_isodata.img （2）輸出文件為germtm_recode.img （3）設(shè)置新的分類編碼（setup recode） （4）根據(jù)需要改變的字段取值 （5）單擊ok 在窗口中打開重編碼后的分類專題圖像，查看分類屬性表。

本文到此分享完畢，希望對大家有所幫助。

　　免責(zé)聲明：本文由用戶上傳，與本網(wǎng)站立場無關(guān)。財經(jīng)信息僅供讀者參考，并不構(gòu)成投資建議。投資者據(jù)此操作，風(fēng)險自擔(dān)。 如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除！