遙感變化監(jiān)測實習報告-展示頁
2025-04-01 12:31本頁面
【正文】 M_20100725_023435_023501_121040_FASTB_L2LS5_TM_20081210_022812_022837_121040_FASTB_L2 簡析：影像為江西省鄱陽湖地區(qū)，在影像生成時間內。實習內容：就所下載遙感影像，采用非監(jiān)督分類的方法，對影像中所放映的信息進行分類。實習步驟：第一步：調出非監(jiān)督分類對話框 在 ERDAS 圖標面板工具條中點擊 Classifier 圖標 →C1assification →Unsupervised Classification → Unsupervised classification。確定輸出文件（Input Raster File）:（要被分類的圖像） →確定輸出文件（Output File）:非監(jiān)督分類_caijianhou ） →選擇生成分類摸板文件:（將產生一個模板文件） →確定分類摸板文件（Filename ）：→對Clustering options選擇Initialize fr om Statistics單選框 Initialize f rom Statistics指由圖像文件整體（或其AOI區(qū)域）的統(tǒng)計值產主自由聚類，分出類別的多少由自己決定?！_定初始分類數(shù)（Number of classes）： 35分出35個類別 一般設定為最終所分類別的4—6倍→定義最大循環(huán)次數(shù)（Maximum Iterations）： 24 最大循環(huán)次數(shù)（Maximum Iterations）是指ISODATA重新聚類的最多次數(shù)，這是為了避免程序運行時間太長或由于沒有達到聚類標準而導致的死循環(huán)。 →設置循環(huán)收斂閾值（Convergence Threshold）： 收斂閾值（Convergence Threshold）是指兩次分類結果相比保持不變的像元所占最大百分之此值的設立可以避免ISODATA無限循環(huán)下去。 顯示方式用紅綠4藍2。選擇Raster菜單項，RsterAttributes，打開Raster Attribute Editor對話框（非監(jiān)督分類_caijianhou ），并調整字段顯示順序： Raster Attribute Editor 對話框菜單條：Edit→ Co
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1