文档介绍：实验报告书(验证性实验)题目非监督分类成绩姓名专业班级学号指导教师日期年月日实验目的掌握非监督分类的方法与过程,加深对非监督分类方法的理解;运用1SODATA(anizingDataAnalysisTechnique)算法,完全按照像元的光谱特性进行统计分类,对分类区进行深入了解;实验准备工作准备一张卫星拍摄的同一位置的高清映像文件以及ERDASIMAGINE软件。实验步骤(一)、分类过程(classificationProcedUre)第一步:在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier图标→C1assification→UnsupervisedClassification---→unsupervisedclassification对话框如下:第二步:进行非监督分类:1、在Unsupervisedclassification对话框中:确定输出文件(InputRasterFile):(要被分类的图像),确定输出文件(OutputFile):(即将产生的分类图像),选择生成分类摸板文件:OutputSignatureSet(将产生一个模板文件),确定分类摸板文件(Filename):。2、对Clusteringoptions选择InitializefromStatistics单选框:确定初始分类数(Numberofclasses):20分出20个类别;点击Initializingoptions按钮可以调出Fi1eStatisticsOptions对话框以设置ISODATA的一些统计参数;点击Co1orSchemeOptions按钮可以调出outputcolorSchemeOptions对话框以决定输出的分类图像是彩色的还是黑白的,这两个设置项使用缺省值;定义最大循环次数(MaximumIterations):28;最大循环次数(MaximumIterations)是指ISODATA重新聚类的最多次数,这是为了避免程序运行时间太长或由于没有达到聚类标准而导致的死循环。一般在应用中将循环次数都取6次以上。设置循环收敛阈值(ConvergenceThreshold):;点击OK按钮(关闭UnsupervisedClassification对话框,执行非监督分类,获得一个初步的分类结果)。(一)、分类评价(EvaluateClassification)第一步:显示原图像与分类图像::、,12235显示方式用红(4)、绿(5)、蓝(3):第二步:打开分类图像属性并调整字段显示顺序:在视窗工具条中: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(或者在视窗菜单条:Rster---Attributes):打开RasterAttributeEditor对话框();打开RasterAttributeEditor对话框菜单条:Edit→ColumnProperties→columnproperties对话框;在ColumnProperties对话框中调整字段顺序,最后使Histogram、opacity、color、c