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1、监督分类的实验报告实习报告 实习名称 了解监督分类方法 实习课程 遥感导论 学 号 一、实习目的 1通过此次实习掌握监督分类的方法与过程 2.加深对监督分类方法的理解，并能将其与实际结合进行思考。 二、实习内容 1首先是定义分类模版，并成出结果图。 2.进行分类精度的评估 三、实习方法 1.先是定义分类模版，先用到ERDAS图标中的Classifier，选择其中的Signature Editor。 2.用VIEWER打开所要编辑的图片，打开姓 名 实习时间 12.24晚 班级 得分 3.在打开的工具栏中选择，进行AOI多边形的绘制，把绘制好的多边形通过Signature Editor中的到Si
2、gnature分类模板中 4.绘制不同种类的AOI多边形，包括水体、植物群、居民区、农田、裸地，全部加载入后选择Signature Editor对话框菜单条Classify进行最终结果的保存。 ，将将多边形AOI区域加载5.进行分类精度的评估。 四、实习步骤 1.先打开要进行分类处理的图像，打开ERDAS图标中的Classifier，选择其中的Signature Editor。 在viewer的一排工具中选择，出现如下图 在打开的工具栏中选择，在编辑图片中选择水体，并用此工具进行AOI多边形绘制。 此时在Signature Editor中选择下列工具将多边形AOI区域加载到Signature分
3、类模板中 ，并更改合适的名字和颜色，然后再进行其他AOI的绘制。 下图为我将绘制的水体AOI全部加载并改名换颜色后的Signature Editor 同理如上，绘制并加载上所有需要的AOI，包括包括水体、植物群、居民区、农田、裸地。 2.现在要保存分类文档，在Signature Editor对话框菜单条中选择Classify进行最终结果的保存。 按OK进行保存。 3.在viewer中打开保存的图像 此时再进行分类精度的评估，打开ERDAS图标中的Classifier，选择其中的Accuracy Assessment 打开已经分类好的图像，再点击Edit，打开见下图 弹出下框，点OK 则出现了在
4、分类图像中产生的一些随机的点，见下图 此时再点击View中的Select Viewer 弹出下框，再在Viewer中点击下一分类完成的图 这是再在Accuracy Assessment中点击View中的Show ALL 此时在Viewer中分类好的图上会出现对应的随机点 随机点产生之后，本来需要给出随机点的实际类别。然后，随机点的实际类别与在分类图像的类别将进行比较。但是这次实习没有提供，就只是了解下过程。 五、实习小结 此次实习是本学期遥感导论课的第三次实习，我们对遥感的认识也从只是在书本上看理论，到第一次接触到遥感方面的专业软件ERDAS，学会遥感图像的预处理的基础步骤，到进一步学会了以后
5、会经常用到的遥感图像的几何校正，到现在的监督分类方法，比较庆幸的是老师很有耐心的教导我们，每节实习课我也学的还可以，总的来说我们现在学的这些实习内容应该是我们以后会经常用到的基础处理遥感图像的步骤，以这次的实习来说，我的理解是：再怎么说遥感图像还是分辨率不是很高很高的，在我们不需要看清楚具体事物的样子，只需要知道事物的大概布局位置的情况下就可以用到今天我们实习的内容来处理图像了，可能我们现在也是不能在一张遥感图片上准确的分辨清楚到底什么是什么，像此次实验中关于裸地是什么，在哪里我是思考并在途中搜寻了一段时间的，也许我们做出来的图的真实性也没有达到真正的要求，但是通过今天的实习我还是觉得学到了这次实习的内容，以后随着我们的动手次数的增多，我们看图的眼睛也会越来越“毒辣”，我们作出的分类图一定会越来越好的，我相信，我也有信心。
