【遥感数字图像处理】实验：遥感影像分类（监督、非监督分类）完整流程（Erdas版）

一．实验目的： 理解计算机图像分类的基本原理，掌握数字图像非监督分类以及监督分类的具体方法和过程，以及两种分类方法的区别。

二．实验平台：ERDAS IMAGINE 9.1

三．实验要求：掌握非监督分类；非监督分类结果评价；监督分类；监督分类结果评价；分类后处理。

四．实验步骤

1 非监督分类

ERDAS 的ISODATA 算法是基于最小光谱距离来进行的非监督分类，聚类过程始于任意聚类平均值或一个已有分类模板的平均值（初始类别中心）；聚类每重复一次，聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下次聚类循环。这个过程不断重复，直到最大的循环次数已达到设定阈值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的像元类别已经不再发生变化。ISODATA 算法的优点是：人为的干预少，不用考虑初始类别中心，只要叠代时间足够，分类的成功率很高；常用于监督分类前符号模板的生成。缺点是时间耗费较长，且没有考虑像元之间的同谱异物现象。

分类过程：在 ERDAS 图标面板工具条中点击图