遙感圖象目視解譯與制圖培訓(xùn)課程(文件)
【正文】 水壩等，同名地物控制點(diǎn)編號(hào)要一致。 ? 影象地圖圖面配置 包括 ? 1） 影象地圖放置的位置 ? 2） 添加影象標(biāo)題 ? 3） 配置圖例 ? 4） 放置比例尺 ? 5） 配置指北箭頭 ? 6） 邊框生成 ? 遙感影象地圖制作與印刷 ? 將影象圖 、 符號(hào)注記圖層 、 圖面配置圖層配準(zhǔn)后打印 。 ? 三、相似度 ：兩類模式的相似程度，遙感圖象計(jì)算機(jī)分類的依據(jù)是遙感圖象像素的相似度，在遙感圖象分類過程中，常使用距離和相關(guān)系數(shù)來衡量相似度。 ? 四、分類方法 遙感圖象的計(jì)算機(jī)分類方法包括監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類。這樣不斷重復(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)果相比保持不變的像元所占最大百分比達(dá)到循環(huán)收斂閾值，則分類結(jié)束。 ? 分類過程 ? 以 ERDAS IMAGINE對(duì)延安寶塔區(qū)進(jìn)行土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)為例。 ? 在分類模板編輯器中，用鼠標(biāo)勾畫典型區(qū)域，每個(gè)土地類型要求多個(gè)采樣點(diǎn)，當(dāng)全部類型采集完成后，把模板中每一類的多個(gè)樣本值進(jìn)行合并，這樣得到每一類一個(gè)新的綜合的光譜特征值，作為該類的特征值。其輸出結(jié)果是一個(gè)百分比矩陣 ， 說明每個(gè)訓(xùn)練區(qū)中有多少個(gè)像元分別屬于相應(yīng)的類別 。 選擇了判別函數(shù)及其相應(yīng)的準(zhǔn)則后 ， 就可執(zhí)行計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類 。由于這個(gè)類別是未知的，我們只有找到屬于每一類的可能性，然后比較他們的大小， ? 哪一種類別出現(xiàn)的概率大，就把這個(gè)位置的像元?dú)w哪類。 ? 分類疊加：就是將分類圖象與原始圖象同時(shí)在一個(gè)視窗中打開，將分類專題層置于上層，通過改變分類專題層的透明度及顏色等屬性，查看分類專題與原始圖象之間的關(guān)系，該方法只查看分類結(jié)果的準(zhǔn)確性。 ? 分類精度評(píng)估：將專題分類圖象中的特定像元與已知的參考像元進(jìn)行比較，實(shí)際工作中常常是將分類數(shù)據(jù)與地面真值、先前的試驗(yàn)地圖、航空相片或其他數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。用戶可以對(duì)每個(gè) ? 類別設(shè)置一個(gè)距離域值，將可能不屬于他的像元（在距離文件中的值大于設(shè)定域值的像元）篩選出去，篩選出去的像元在分類圖象中將被賦予另一個(gè)分類值。 ? E、評(píng)價(jià)分類結(jié)果 ? 執(zhí)行了監(jiān)督分類之后 ， 需要對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行 ， 評(píng)價(jià)是對(duì)分類結(jié)果的驗(yàn)證 。 ? 其判別函數(shù)由條件概率 ? P(Wi/X) (i=1,2,3…m)來決定 ， Wi代表第 i 個(gè)類別 ， P 表示 X（ X=(x1,x2,┄ xn)T,n為波段數(shù) ） 為 Wi類的概率是多少 。 ? D、執(zhí)行計(jì)算機(jī)自動(dòng)分類 ? 根據(jù)建立的分類模板 ， 在一定的分類決策規(guī)則條件下 ， 對(duì)圖象像元進(jìn)行分類判斷 。 ? 分類模板評(píng)價(jià)工具包括分類預(yù)警、可能性矩陣、特征對(duì)象、特征空間到空間掩膜、直方圖法、分類統(tǒng)計(jì)分析等。 ? 在本例中 ， 通過野外考察 ， 確定土地利用類別為 14個(gè) ， 分別為旱地 、 居民地及工礦用地 、 果園 、 有林地 、 水面 、 灌木 、天然或人工草地 、 裸巖 、 荒草地 、 水田 、菜地 、 沙地 、 沼澤 、 民用機(jī)場(chǎng) 。根據(jù)已知訓(xùn)練區(qū)提供的樣本，通過選擇特征參數(shù)（如像素亮度均值、方差等），建立判別函數(shù)，據(jù)此對(duì)樣本像元進(jìn)行分類，依據(jù)樣本類別的特征來識(shí)別非樣本像元的歸屬類別。 ? 分類過
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