华北水利水电大学资环学院遥感数字图像处理专业：地理信息科学班级：2013012班学号：***************指导老师：黄会平老师实验五丹江库水库湿地解译一实验目的1 熟练掌握Erdas的基本操作，包括图像裁剪、图像拼接、彩色合成、假彩色合成、创建AOI区域、创建训练区等。
2理解监督分类和非监督分类的原理，能够运用Erdas软件操作进行监督分类和非监督分类。
3 完成丹江口水库湿地的分类和分类后评价。
4 生成丹江口湿地专题地图。
二实验内容1 丹江口水库湿地图边界配准以及矢量化；2丹江口水库湿地在遥感图像上的裁剪；3.对遥感图像进行监督分类并对分类结果作出评价，并生成专题地图；4.对遥感图像进行非监督分类并对分类结果作出评价，并生成专题地图。
三实验原理监督分类又称训练场地法，是一种以统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术，即：根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，建立判别函数对各待分类像元进行的分类。
在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。
对模板进行评价后再对其进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。
监督分类一般要经过以下几个步骤：定义分类模板（Define Signatures）、评价分类模板（Evaluate Signatures）、进行监督分类（Perform Supervised Classification）、评价分类结果（Evaluate Classification）。
非监督分类运用 ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique ）算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。
由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。
非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换和统计分析等。
四实验数据1丹江口湿地行政区划图；2 Landset5 2006年各波段遥感图像；五实验步骤1对丹江湿地图进行配准(1)打开ArcMap，选择菜单customize下的Toolbars中的Georeferncing 工具条。
(2)把需要进行纠正的影像增加到ArcMap 中，会发现Georeferncing 工具条中的工具被激活。
(3)在配准中我们需要知道一些特殊点的坐标，即控制点。
可以是经纬线网格的交点、公里网格的交点或者一些典型地物的坐标，我们可以从图中均匀的取几个点。
则用以下方法输入点的坐标值。
(4)首先将Georeferncing 工具条的Georeferncing 菜单下Auto Adjust 不选择。
(5)在Georeferncing 工具条上，点击Add Control Point 按钮。
(6)用该工具在扫描图上精确到找一个控制点点击，然后鼠标右击输入该点实际的坐标位置。
(7)用相同的方法，在影像上增加多个控制点，输入它们的实际坐标。
（8）增加所有控制点后，点击View Link Table查看一下误差范围，如果配准符合要求，则在Georeferencing 菜单下，点击Update Display。
(9)更新后，就变成真实的坐标。
(10)选择投影坐标系统。
打开该图层在catalog中的属性，找到空间参考，然后定义，选择在Geographic Coordinate Systems目录下，选择UTM-WGS1984。
点击确定。
(11)在Georeferencing 菜单下，点击Rectify，将校准后的影像另存。
得到配准后图像。
2矢量化丹江口湿地(1)选择一个位置，右键单击建立一个面图层，【new】-【shapefile】，然后将坐标系设置为：【地理坐标系】-【WGS 1984】即可。
然后进行数字化，调出editor工具条，进行编辑。
(2)数字化完成效果如下矢量化结果图3丹江口湿地波段合成：(1)在工具栏中选择Interpreter工具按钮打开Layer Stack工具，(2)点击InputFiles框右侧的浏览按钮，选择需要合成的波段，点击Add按钮，将所要合成的三个波段图像加入其中。
在Output Options中选择Union选项点击OutputFiles框右侧的浏览按钮，为输出影像选择文件夹，并且命名。
(3) 点击OK，将保存好的图像加入到ERDAS中如下图所示。
波段合成的丹江口水库(4)假彩色合成（Band Combination）: 将波段合成后的遥感图像进行假彩色变换，其中4、3、2波段分别对应红绿蓝颜色。
(5)假彩色合成后的图像：假彩色合成的丹江口水库(6) 由于矢量化后的丹江口湿地不能跟合成后的影像重合，所以必须要进行ReProject操作。
4创建感兴趣区域，进行丹江口湿地裁剪。
创建AOI(1)点击File—open—Vector Layer, 在弹出的对话框中选择选择刚才勾绘边界，点击OK将其加载到当前窗口中，单击AOI—新建AOI(2)在窗口中，点击边界多边形，使其处于选中状态（即变为黄色，ERDAS中默认的未选中状态为淡蓝色），然后在AOI菜单中选则Copy Selection to AOI，此时，被选中多边形的边界变为虚线。
(3)在窗口中，点击刚才转为AOI的多边形，其周围出现一个矩形框，将整个边界包围起来（即边界的外界矩形），在File菜单中选择Save—>AOILayer as，在对话框中设置AOI文件的名称及保存路径，点击将AOI文件保存在磁盘上已被后面使用裁剪(3)裁剪:关闭当前View窗口，在 ERDAS主菜单上选择DataPrep—>SunsetImage, 在弹出的对话框中设定要裁剪的影像位置，裁剪后影像的输出位置，是否在输出统计中忽略零值。
注意：此处需要.img格式的遥感影像波段（如果没有.img文件，需要重新打开Viewer进行遥感影像输入和输出，输出格式转为.img格式）(4) 点击AOI…按钮，在弹出的对话框中选择AOI File，并指定刚才保存的AOI文件的路径，点击确定回到Subset对话框。
(5)关闭窗口，打开保存好的裁剪后的图，可以看见丹江口湿地被裁剪出来。
5监督分类（1）选择训练区1) 从ERDAS主界面中，打开Viewer视窗，打开分类模板编辑器。
在ERDAS图标面板工具条中点击Classifier（分类器）图标，选择Classification（分类）→Signature Editor（特征编辑器）菜单，打开分类模板编辑器Signature Editor选取样本，并且选择AOI菜单项→选择Tools菜单，打开AOI工具面板。
2) 单击Tools工具面板中的图标，观察遥感图像，可以看见在Viewer中选择水体区域，绘制一个多边形AOI，添加到训练区样本中，（这里的水体有多个颜色，找训练区的时候要注意区分），选取多个水体，在Signature Editor对话框中，点击图标，将刚才建立的多边形AOI区域加载到Signature分类模板中，如此重复，得到下图水体1训练区水库训练区3) 合并分类模板。
对水体1采集了多个AOI并分别生成了模板，将这些模板合并，以便该分类模板具多区域的综合特性。
具体做法是在Signature Editor对话框中，将该类的Signature全部选定，然后点击合并图标，这时一个综合的新模板生成，将原来的多个Signature删除。
4)同理，分别找出河流、湖泊、植被1、植被2、特殊地貌、居民区等训练区。
河流训练区湖泊训练区植被1（深色）植被2(浅色)山谷训练区居民区5)最终监督分类训练区的选择如下图6)可以更改各个训练区的颜色，让它符合地物颜色，以便后面的图像判读和解译。
7）保存训练区。
（2）分类模板评价：对所选的训练区样本是否典型以及由训练区样本所建立起来的判别函数是否有效等问题进行评价。
1) 选择Erdas—ClassifierSupervised--Classification，在分类设置对话框参数，2)打开IMAGINE文本编辑器（Text Editor），显示分类误差矩阵, 从分类误差总体的百分比来说，如果误差矩阵值大于85%，则分类模板的精度可以否则需要重新建立。
(3) 监督分类方法有：平行六面体（Parallelepiped）、最大似然法、马氏距离法Mahalanobis，最小距离法Minimum Distance等方法。
要根据参数类型和规则选用不一样的方法。
1）点击Classifier--Supervised Classification（监督分类）菜单项，打开Supervised Classification 对话框，并且设置输入图像为裁剪后的图像，模板为保存的训练区，再设置其他参数。
2）单击OK，进行监督分类，分类后结果如图所示(4)分类结果评价1)打开Image Interpreter—GIS Analysis—Clump分析，2）执行聚类统计: 聚类统计是通过对分类专题图像计算每个分类图斑的面积、记录相邻区域中最大图斑面积的分类值等操作，产生一个Clump类组输出图像，其中每个图斑都包含Clump类组属性。
Clump类组输出图像是一个中间文件，用于进行下一步处理。
参数设置如下图:3) 过滤分析（Sieve）：对经Clump处理后的Clump类组图像进行处理，按照定义的数值大小，删除Clump图像中较小的类组图斑，并给所有小图斑赋予新的属性值0。
显然，这引出了一个小图斑归属问题。
可以与原分类图对比确定新属性。
4) 去除分析（Eliminate）：用于删除原始分类图像中的小图斑或小Clump类组，与过滤不同，去除分析将删除的小图斑合并到相邻的最大分类中，而且如果输入图像是Clump聚类图像，经过去除处理后，将分类图斑的属性值自动恢复为Clump处理前的原始分类编码。
即结果是简化的分类图像。
4)三个结果图进行比较，其中左图为过滤分析后的图、中间图为聚类统计分析，最后一个图为分类后的原始图。
5）分类重编码（Reode）：主要是针对非监督分类而言的，因在非监督分类过程中，用户一般要定义比最终需要多一定数量的分类数；在完全按照像元灰度值通过ISODATA聚类获得分类方案后，首先是将专题分类图像与原始图像对照，判断每个类别的专题属性，然后对相似或类似的分类通过图像重编码进行合并，并定义分类名称和颜色。
设置参数：分类重编码属性比较(5)生成专题地图：将监督分类的图像转到arcgis中添加图名、图例、比例尺，进行生成河南丹江湿地国家级自然保护区政区图，结果如图所示：注意：添加进Arcgis中，背景颜色是黑的，可以打开Raster Attribute Editor更改背景颜色，把黑色改为白色。