AOI扩展工具：遥感图像分类过程与模板获取详解

在遥感图像计算机分类过程中，应用AOI (Area of Interest) 扩展绘图工具获取分类模板信息是一个关键步骤。首先，理解Region growing properties，它是用来设置邻域属性的方法，通过这些设置可以控制区域增长的种子点选择。种子点的选择至关重要，通常需要满足约束条件，如Area限制了包含的最大像元数，Distance则确定了从种子点起辐射出的像素范围。 AOI工具的使用流程包括以下环节： 1. **初始分类**：首先加载germtm.img和germtm_isodata.img，分别用于显示原始图像和初始的ISODATA分类结果。调整germtm.img的显示模式为RGB（4,5,3），同时在查看第二幅图时关闭clear display。在属性表中，可以通过`raster>attributes`来管理和排列类别信息。 2. **专题判别**：此阶段涉及编辑类别颜色和名称，以便更直观地识别不同类别。通过`Utility>flicker/Blend/Swipe`功能进行对比显示，以便进行细致的类别对比分析。 3. **分类后处理**：主要包括聚类统计，使用`main>imageinterpreter>gisanalysis>clump`命令对图像进行聚类分析，可以根据需要调整统计邻域大小。此外，还有过滤分析（Sieve）、去除分析（Eliminate）和分类重编码（Recode）等步骤，用于精细化处理分类结果，确保数据准确性和一致性。在这些操作中，需要设定最小图斑尺寸，并注意类别合并的逻辑和实际意义。 4. **色彩重定义**：改变图像的颜色映射，使其更具视觉表现力，有助于用户理解和解读。 5. **栅格矢量转换**：当分类完成后，可能需要将栅格数据转化为矢量数据，便于GIS应用中的空间分析，这可通过`main>vector>rastertovector…`功能实现。 6. **监督分类**：监督分类相对非监督分类更为精确，它涉及到定义分类模板（通常是基于已知训练样本），评价模板的准确性，然后运用模板进行实际分类，以及最后的分类结果评估。 通过以上步骤，能够有效地利用AOI工具进行遥感图像的计算机分类，确保数据处理的准确性和效率。在整个流程中，理解并灵活运用这些工具和技术对于获得高质量的分类结果至关重要。