遥感影像分类实践：K-均值非监督方法

"这篇资源是一份关于PLC(可编程逻辑控制器)与步进伺服系统入门与实践的实验报告，主要介绍了非监督分类技术在遥感影像处理中的应用，使用了ENVI软件进行操作。实验以美国科罗拉多州Canon市的Landsat TM影像数据为例，通过对比非监督法（如K-均值分类）与监督法在遥感影像分类上的差异，探讨了分类后的处理步骤，如聚合、筛选、并类和精度评估。此外，资源还包含了其他遥感图像处理实验，如高光谱数据分析、影像镶嵌和配准等。" 在实验四“非监督分类”中，K-均值是一种常见的无监督学习算法，用于将多光谱遥感影像数据聚类到不同的波谱类别中。该方法首先需要确定分类的数量，然后随机初始化聚类中心，通过迭代优化来调整聚类位置，直至达到最佳的波谱分类效果。实验步骤包括在ENVI软件中选择“Classification”->"Unsupervised"->"K-Means"，导入影像文件，并指定输出文件名。查看分类结果时，可以打开生成的K-均值分类影像文件，选择合适的显示方式，如灰度尺度，并链接显示以便比较。 这份实验报告不仅关注分类过程，还强调了分类后的处理。聚合处理有助于减少小斑块的噪声，筛选处理则可以去除异常或孤立的分类像素，而并类处理可以合并相似的类别。精度评估是衡量分类效果的重要环节，通常包括混淆矩阵和Kappa系数等指标。 实验报告还包括其他几个遥感图像处理实验，例如实验一“高光谱数据分析”，介绍了如何使用ENVI对高光谱数据进行分析，包括从感兴趣区提取波谱信息、彩色合成和二维散点图的使用，以进行初步的分类。实验涉及的数据包括不同类型的波谱库文件和感兴趣区文件，为学生提供了实际操作的素材。 通过这些实验，学习者能够掌握遥感影像处理的基本技能，理解PLC和步进伺服系统在自动化控制中的应用，以及如何利用ENVI这样的专业软件进行数据分析和图像处理。这些知识对于从事地球科学、环境监测、资源管理等相关领域的专业人士来说至关重要。