Erdas非监督分类实战演练：环境变化检测的完整流程


# 摘要
本文系统介绍和分析了Erdas非监督分类方法的基础知识、理论框架和实践操作流程，重点阐述了非监督分类与监督分类的区别、算法原理、操作步骤以及结果评估方法。同时，本文探讨了在环境变化检测中应用Erdas非监督分类的方法，包括前期准备、分类模型构建、变化检测方法的选择及分类结果的时空分析。通过对一个实际案例的分析，文章展示了Erdas软件在环境应用中的操作流程和分类结果的解析与应用。最后，本文总结了Erdas非监督分类技术的优势、局限性及改进方向，并展望了环境变化检测的未来趋势以及遥感技术的发展前景。

# 关键字
Erdas非监督分类；遥感数据；变化检测；特征选择；时空分析；遥感技术发展

参考资源链接：[利用erdas的遥感图像非监督分类的操作步骤](https://wenku.csdn.net/doc/6412b60dbe7fbd1778d45576?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Erdas非监督分类的基础知识

Erdas非监督分类作为遥感图像处理中的一项关键技术，广泛应用于自然资源的监测、城市规划以及环境变化的检测。非监督分类与传统的监督分类不同，它不需要已知的样本数据来进行分类，而是依据影像中像素间的统计特性自动进行类别划分。这种分类方法在处理大规模数据时尤为高效，特别是当研究区域内缺乏地面真实数据支持时。Erdas软件提供了强大的非监督分类工具，通过结合谱聚类、k均值等算法，使得分类过程更加精确与快速。

在本章中，我们将深入探讨非监督分类的基础知识，包括它的分类原理、Erdas中的实现步骤，以及如何评估分类结果。通过理论与实践相结合的方式，帮助读者掌握Erdas非监督分类的核心技术，并在实际应用中得到有效的运用。接下来的章节，我们将详细分析非监督分类的理论基础和在环境变化检测中的具体应用。

# 2. Erdas非监督分类理论与实践

## 2.1 非监督分类的基本原理

### 2.1.1 非监督分类与监督分类的区别

非监督分类和监督分类是遥感影像分类中的两大基本方法，它们在分类逻辑和适用场景上存在显著差异。非监督分类是在没有先验知识的情况下，根据数据本身的统计特性进行自动分类。与之相对的是监督分类，该方法需要通过预先标记的训练样本来指导分类过程。

监督分类依赖于事先准备的训练样本集，这些样本集应准确反映不同类别的特征。分类器通过学习训练样本的特征并推广到整个影像区域，需要人工参与挑选和标记训练样点，因此在分类准确性和可靠性方面表现出较强的优势，但同时面临着耗时、成本高和对专家知识依赖性强的问题。

非监督分类不需要预先标记的样本，它依据像素的光谱信息，运用统计或机器学习方法发现数据中的自然聚类。这种方法的优点是自动化程度高，处理速度快，适用于缺乏足够样本的情况，但在分类精度和可解释性方面往往不如监督分类。

在实践中，选择非监督或监督分类取决于具体的研究目标、可获取的数据类型和质量、以及时间与资源的可用性。对于环境变化检测这样的应用，非监督分类常用于初步探索和变化检测，而当需要高精度分类结果时，通常会考虑使用监督分类。

### 2.1.2 非监督分类的算法原理

非监督分类算法的核心是发现数据中的模式或聚类，典型的算法有K-means、ISODATA和模糊C均值（Fuzzy C-means, FCM）等。以K-means算法为例，它是最基本且广泛使用的非监督分类算法之一。

K-means算法的工作原理是首先随机选择K个点作为初始聚类中心，然后将每个数据点分配到最近的聚类中心，形成K个聚类。接下来，算法重新计算每个聚类的中心位置，作为数据点重新分配的依据。重复此过程直到聚类中心不再发生变化或者变化很小，即达到收敛条件。这个过程可以数学上表述为优化问题，其中最小化的目标函数是每个点到其聚类中心距离的平方和。

K-means算法适用于处理大型数据集，算法简单、计算速度快。然而，它也有一些限制，如需要预先指定聚类数目K，而且结果会受到初始聚类中心选择的影响，可能收敛于局部最小值。

ISODATA算法与K-means相似，但它能在运行中自动合并和分裂聚类，增加了灵活性，适用于聚类数目不确定的情况。而FCM算法允许一个数据点属于多个聚类，每个点对每个聚类的隶属度由一个介于0到1之间的值来表示，这使得FCM对数据中的模糊性和不确定性有更好的处理能力。

在Erdas软件中，ISODATA算法是常用的非监督分类方法之一，特别是当需要探索数据结构和初步分析时。该算法不仅能够有效地发现数据中的结构，而且还能通过迭代过程自动调整聚类中心，是环境变化检测中的有力工具。

## 2.2 Erdas非监督分类的操作步骤

### 2.2.1 数据准备与预处理

在进行Erdas非监督分类之前，必须完成数据的准备和预处理工作。数据预处理的目的是提高分类的准确性和减少分类过程中可能出现的噪声干扰。主要步骤包括图像格式转换、辐射校正、大气校正、以及地形校正等。

图像格式转换是确保Erdas可以正确处理影像数据的第一步。通常遥感数据有自己特定的格式，如TIFF或HDF。为了在Erdas中使用，你可能需要将这些格式转换为Erdas支持的格式，如Erdas Imagine格式(.img)。

辐射校正旨在消除由于传感器本身特性或外界条件（如大气散射和吸收）引起的影像数据偏差。这对于保证影像数据的标准化和真实反映地面情况至关重要。

大气校正则用于去除大气对光谱反射率的影响，确保能够获得准确的地表反射率数据。而地形校正则是为了消除地形起伏导致的影像扭曲，这在山区尤其重要。

完成上述预处理步骤后，就可以将数据导入Erdas中准备进行非监督分类了。在此过程中，用户需要确保数据的空间分辨率、波段选择和投影坐标系统等信息都是正确的，以确保非监督分类能够顺利进行。

### 2.2.2 分类参数设置与执行

非监督分类的主要步骤包括选择合适的分类算法，设置分类参数，执行分类，并最后对分类结果进行评估与优化。在Erdas中，非监督分类的算法选择包括K-means、ISODATA等。

首先，用户需要在Erdas中打开要分类的影像，并确定参与分类的波段。选择波段时，应根据目标地物的光谱特征进行选择，避免使用对分类贡献不大的波段，从而提高分类效率和精度。

在选择好波段之后，下一步是选择合适的非监督分类算法。对于初学者来说，ISODATA算法因其灵活性和自动化程度高而常被推荐。接着需要设置分类数K，通常初始值可以根据经验或者影像直方图来估计。

分类参数设置完成之后，即可运行分类算法。Erdas将根据所选算法和参数进行迭代计算，最终输出分类结果。分类结果通常以色彩编码的方式展示，每个类别由不同的颜色表示。

执行分类之后，用户需要对结果进行初步评估，判断分类效果是否符合预期。如有必要，可以通过调整分类参数和算法设置重新进行分类，直至获得满意的结果。

整个非监督分类过程实际上是迭代和优化的过程，通过反复试验和