基于envi的土壤高光譜影像監(jiān)督分類方法比較研究-文庫(kù)吧資料
2025-07-02 15:56本頁(yè)面
【正文】 13個(gè)正確分類，因此制圖精度是213/479=%。被誤分類的像元占某一類別的地表真實(shí)分類的像元總數(shù)的比例：4/257=%。漏分誤差顯示在混淆矩陣的列中。分類不正確的像元數(shù)與參與分類的地表真實(shí)像元總數(shù)的比例就是錯(cuò)分誤差：262/515=%。例如，在圖15中，裂縫和陰影類共有地表真實(shí)像元515個(gè)，其中253個(gè)分類是正確的。錯(cuò)分誤差（Commission）是指被分為用戶感興趣的類實(shí)際上屬于另一類的像元。例如，在圖15中g(shù)round truth (pixels)表中， 正常土壤的地面真實(shí)欄中顯示該類地表真實(shí)值為479個(gè)像元，分類能對(duì)其中的213個(gè)像元進(jìn)行正確分類，有4個(gè)像元未參加分類，有262個(gè)像元被歸為裂縫和陰影。.（像元數(shù)）混淆矩陣通過(guò)將每個(gè)地表真實(shí)像元的位置和分類相比較計(jì)算的。%。被正確分類的像元沿著混淆矩陣的對(duì)角線分布，它顯示出被分類到正確地表真實(shí)分類中的像元數(shù)。點(diǎn)擊OK，在打開(kāi)的對(duì)話框中使用默認(rèn)值，點(diǎn)擊確定，生成分類結(jié)果的精度表，如圖15.圖15 平行六面體法分類結(jié)果的精度圖Figure 15 The accuracy of classification results of Parallelpiped其它三種分類結(jié)果的精度圖如圖16,17,18.圖16 最小距離法分類結(jié)果的精度圖Figure 16 The accuracy of classification results of minimum distance 圖17 馬氏距離法分類結(jié)果的精度圖Figure 17 The accuracy of classification results of Mahalanobis Distance圖18 最大似然法分類結(jié)果的精度圖Figure 18 The accuracy of classification results of Likelihood Classification 混淆矩陣中的幾項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo) （Overall Accuracy）總體分類精度：等于被正確分類的像元總和除以總像元數(shù)。在ENVI主菜單上選擇Classification Post Classification Confusion Matrix Using Ground Truth ROIs，在Classification Input File對(duì)話框中選擇分類結(jié)果影像Parallelepiped，點(diǎn)擊確定，打開(kāi)如圖14所示的對(duì)話框：圖14 匹配類參數(shù)Figure 14 Matching parameters在match classes parameters對(duì)話框中的兩個(gè)列表中選擇所要匹配的名稱，點(diǎn)擊add bination 按鈕，把地表真實(shí)感興趣區(qū)與最終分類結(jié)果相匹配。以平行六面體法分類結(jié)果為例，計(jì)算混淆矩陣，另外三種分類結(jié)果的計(jì)算方法類似。圖13 某個(gè)區(qū)域的分類結(jié)果細(xì)節(jié)對(duì)比圖Figure 13 Classification results details contrast figure of a region 用混淆矩陣進(jìn)行分類精度評(píng)價(jià)為了定量的評(píng)價(jià)四種分類結(jié)果的差異，使用confusion matrix 工具可以把分類結(jié)果的精度顯示在一個(gè)混淆矩陣?yán)铮ㄓ糜诒容^分類結(jié)果和地表真實(shí)信息）。 四種分類結(jié)果簡(jiǎn)單目視判斷四種分類結(jié)果如圖8，9，10，11，圖12是原始影像。在ENVI主菜單上選擇Classification Supervised Maximum Likelihood，打開(kāi)Classification Input File對(duì)話框，選擇pcResize作為輸入影像，點(diǎn)擊確定，再?gòu)棾龅膶?duì)話框上點(diǎn)擊Select All Items，然后選擇輸出文件的位置和名稱，其它參數(shù)默認(rèn)，如圖，最后計(jì)算出的分類結(jié)果影像如圖11。除非選擇一個(gè)可能性閾值，所有像元都將參與分類。在ENVI主菜單上選擇Classification Supervised Mahalanobis Distance，打開(kāi)Classification Input File對(duì)話框，選擇pcResize作為輸入影像，點(diǎn)擊確定，再?gòu)棾龅膶?duì)話框上點(diǎn)擊Select All Items，然后選擇輸出文件的位置和名稱，其它參數(shù)默認(rèn)，如圖，最后計(jì)算出的分類結(jié)果影像如圖10。在ENVI主菜單上選擇Classification Supervised Minimum Distance，打開(kāi)Classification Input File對(duì)話框，選擇pcResize作為輸入影像，點(diǎn)擊確定，再?gòu)棾龅膶?duì)話框上點(diǎn)擊Select All Items，然后選擇輸出文件的位置和名稱，其它參數(shù)默認(rèn)，最后計(jì)算出的分類結(jié)果影像如圖9。在ENVI主菜單選擇Classification Supervised Parallelepiped，打開(kāi)Classification Input File對(duì)話框，選擇pcResize作為輸入影像，點(diǎn)擊確定，再?gòu)棾龅膶?duì)話框上點(diǎn)擊Select All Items，然后選擇輸出文件的位置和名稱，其它參數(shù)默認(rèn)，如圖，最后計(jì)算出的分類結(jié)果影像如圖8。圖6 ROI的選取Figure 6 ROI selection 用不同的分類方法進(jìn)行監(jiān)督分類（Parallelpiped）法根據(jù)訓(xùn)練樣本的亮度值形成一個(gè)n維的平行六面體數(shù)據(jù)空間，其他像元的光譜值如果落在平行六面體任何一個(gè)訓(xùn)練樣本所對(duì)應(yīng)的區(qū)域，就被劃分其對(duì)應(yīng)的類別中。Tool對(duì)話框，在對(duì)話框菜單上選擇ROT Type Point，Window后面的單選按鈕中選擇Zoom，然后新建兩個(gè)感興趣區(qū)，默認(rèn)第一個(gè)顏色屬性為Red，第二個(gè)為Green，在區(qū)域名稱之前點(diǎn)擊，選中第一個(gè)區(qū)域，然后在影像上的裂縫或者陰影處尋找顏色較深的像素點(diǎn)，在Zoom窗口點(diǎn)擊，添加點(diǎn)，選的點(diǎn)要盡量均勻分布，所有的符合特征的區(qū)域都要選擇，然后在ROIofFile，在可用波段列表中，選擇波段48，默認(rèn)選擇Gray Scale單選按鈕，再點(diǎn)擊Load Band按鈕，打開(kāi)一幅灰度影像，如下圖：圖1 原始影像Figure 1 The original image這個(gè)波段的影像紋理比較清晰，可以看出土壤剖面上有很多的裂縫和陰影，在圖上點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵，在快捷菜單上選擇Z Profile(Spectrum)...，打開(kāi)對(duì)話框，點(diǎn)擊灰度圖上的像素點(diǎn)，可以看到對(duì)話框中顯示出它的光譜曲線，選擇不同位置的像素點(diǎn)查看光譜曲線可以發(fā)現(xiàn)，裂縫和陰影處的光譜曲線和正常土壤的有很大差別，如下圖：圖2 正常土壤Figure 2 normal soil 圖3 正常土壤的波譜剖面曲線圖Figure 3 Spectral profile graph of normal soil圖4 裂縫和陰影Figure 4 cracks and shadows圖5 裂縫和陰影的波譜剖面曲線圖Figure 5 Spectral profile graph of cracks and shadows通過(guò)對(duì)比圖可發(fā)現(xiàn)，裂縫或陰影中的像素的光譜曲線形狀與正常土壤的差別很大，而且在波長(zhǎng)1400nm左右沒(méi)有水分吸收谷。 選擇訓(xùn)練樣本打開(kāi)影像，F(xiàn)ile → Open本文選用ENVI軟件提供的算法簡(jiǎn)單、計(jì)算時(shí)間較短的，在遙感影像監(jiān)督分類中常用的四種分類方法:平行六面體法、最小距離法、馬氏距離法、最大似然法。監(jiān)督分類是需要學(xué)習(xí)訓(xùn)練的分類方法，如最大似然分類，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類，即是需要事先為每類地物在遙感影像上采集樣本數(shù)據(jù)，之后通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程才來(lái)分類。第
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