【第2018055期】在ENVI中利用遥感图像监督分类方法对土地分类

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前言

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这里基于已经过图像预处理的遥感影像数据（密云水库）简单介绍遥感影像的监督分类的步骤和几种常用的监督分类器。

监督分类步骤一般分为三个步骤：①创建样本区；②执行监督分类；③分类评价及分类后处理。

1、创建训练样本

选取方式：ENVI中样本区域也被称为“感兴趣区”，选取训练样本，即ROI（Region of Interest）的创建。

第一步：新建矢量图层创建训练样本

加载数据：

步骤：点击左上角工具栏第二个按钮“Data Manager”导入“密云水库” 文件→ 加载5、4、3波段，正上方矩形工具栏 linear2% 。

打开ROI窗口进行样本创建：

步骤：在主题窗左侧Layer Manager右键刚刚加载好的“密云水库” 文件→ 选择“New Region of  Interest” → 打开Region of  Interest(ROI)Tool窗口进行样本创建与参数设置。

PS:根据目视解译原始影像中的地物类别有五类，即水体、城镇、裸地、林地、其它植被。

样本选取注意事项：ROI(name):“输入样本名字”；ROI Color：“根据习惯输入相应颜色”。

默认ROI绘制类型为多边形即“Geometry”，其它小区域可用”Pixel”。在影像上根据目视解译辨别选取样本并单击鼠标左键开始绘制多边形样本，双击鼠标左键或单击鼠标右键选择“Complete and Accept Polygon”完成一个多边形样本选择。在绘制时可以根据具体情况选择合适的形状。样本尽量均匀分布在整个图像上。

新建样本：

步骤：单击Region of  Interest(ROI)Tool窗口左上角第一个图形“new region”可新建新的样本。

本次实验样本地物参数：为“建设用地  255,0,0”；“水体  0,0,240”；“耕地  255,255,29”；“灌木林地  116,255,116”；“有林地  29,255,29”。

选取好的样本如下图所示：

保存ROI文件：

步骤：样本都选好之后，单击Region of  Interest(ROI)Tool窗口左上角的“File”→Export→Export to shapefile→保存所有样本数据并命名保存。

第二步：训练样本评价

在Region of  Interest(ROI)Tool窗口上加载之前做好的ROI数据。

步骤：File→Import vector →ROI数据→分离属性选“Class_NAME”→选择加载在密云水库图层上→OK。

可分离性评价：

步骤：在Region of  Interest(ROI)Tool窗口上单击“option”→Compute ROI Separability→在弹出的窗口“Choose ROIs”上选中几类样本→OK。

（大于1.9说明样本之间的可分离性好，属于合格样本；小于1.8，则需要编辑样本或重新选择样本；小于1，就要考虑将两类样本合成一类样本）。

样本可视化评价：

步骤：在Region of  Interest(ROI)Tool窗口上单击“option”→“Send ROIs to n-D Visualizer”→选择所有样本数据→OK→选1、2、3、4、5波段→Speed 选自己喜欢的速度哈→“Start” 观察样本可视化。

二、执行监督分类

以下采用常用三种分类器进行实验。

（1）最大似然法分类：

步骤：在右侧Toolbox窗口→Classification→Supervised Classification→选择Maximum Likelihood Classification→在弹出的窗口选择密云水库图层→OK→在新弹出的窗口选择所需训练样本。

设置如下图所示：

按OK完成后如下图所示:

（2）最小距离分类法：

步骤：在右侧Toolbox窗口→Classification→Supervised Classification→选择Minimum Distane Classification→在弹出的窗口选择密云水库图层→OK→在新弹出的窗口选择所需训练样本。

输出结果如下图：

（3）向量机分类结果：

步骤：在右侧Toolbox窗口→Classification→Supervised Classification→选择Support Vector Machine Classification

输出结果展示如下：

三、分类后处理：

以支持向量机监督分类法的分类结果进行三个后处理演示。参数为软件默认参数。

聚类分析：

步骤：在工具箱Classification→Post Classification→Clump Classes,选择分类结果，单击OK按钮打开聚类统计参数设置对话框。单击Select All Items按钮选择所有类。在Operator Size中设置形态因子大小。输出文件路径及文件名，单击OK按钮执行聚类统计。结果如下图所示：

过滤分析：

在聚类分析的结果上进行

步骤：在工具箱Classification→Post Classification→Sieve Classes,选择分类结果，单击OK按钮打开过滤分析参数设置对话框。单击Select All Items按钮选择所有类。在Group Min Threshold中设置过滤阈值，将小于该阈值的像元从相应的类中删除。在Number of Neighbors中设置领域像元个数，值为4或8。输出文件路径及文件名，单击OK按钮执行过滤统计。

结果如下图所示：

Majority/ minority分析：

步骤：在工具箱Classification→Post Classification→Majority/Minority Analysis,选择分类结果，单击OK按钮打开Majority/Minority Analysis分析参数设置对话框。单击Select All Items按钮选择所有类。在Analysisi Method中设置分析方法，Majority或Minority。在Kernel Size中设置变换核尺寸，该值须是奇数，但可以不是正方形。变换核越大，分类图像越平滑。输出文件路径及文件名，单击OK按钮执行Majority/Minority 分析。

结果如下图所示：

还有其它分类后处理方法，分类统计分析、栅格转矢量等。

使用软件：ENVI5.1

实验数据：密云水库遥感影像

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责任编辑：甘茹璐 胡森林 李静 桂震

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