ERDAS无监督分类详解：从启动到后处理

"无监分类过程是遥感图像处理中的一个重要环节，主要涉及ERDAS软件的应用。这个过程包括初始分类、专题判别、同类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换以及统计分析等多个步骤。邓文胜主讲的课程介绍了ERDAS 8.5版本的使用，涵盖了从启动退出到各个关键模块的功能详解，如Viewer、Import/export、Data Preparation、Composer、Interpreter、Catalog、Classifier、Modeler、Vector等。在Viewer模块中，重点讲解了如何改变图像显示波段、进行图像点查询、查看图层信息、显示多波段图像、多视窗操作、AOI工具的使用以及图像面积量测等功能。这些功能对于无监分类的实施至关重要，帮助用户理解和掌握遥感图像处理的各个环节。" 在遥感图像处理中，无监督分类是一种无需预先设定类别特征的方法，它依赖于图像自身的像素聚类来识别地物类别。ERDAS是一款强大的遥感和地理信息系统软件，广泛应用于地球观测数据的处理和分析。在ERDAS 8.5中，无监分类过程首先从初始分类开始，通过算法自动将相似的像素聚类为一类。接着，通过专题判别，用户可以进一步细化和调整这些分类，确保它们对应于实际的地物类别。 同类合并是将具有相同或相似特征的类别合并，以减少过多的分类，简化结果。色彩确定则涉及到为每个分类指定一种颜色或色彩组合，以便于视觉识别。分类后处理包括错误纠正、边界调整等，以提高分类的准确性和完整性。色彩重定义允许用户根据需要调整显示的颜色，以优化可视化效果。栅格矢量转换是将分类结果从像素表示（栅格）转换为几何对象（矢量），如线、点、面，便于进一步的空间分析。最后，统计分析用于评估分类的精度，包括混淆矩阵、Kappa系数等指标的计算。 在Viewer模块中，用户可以便捷地操作和分析图像。例如，通过改变图像显示波段，可以观察不同波段的信息，揭示地物的不同特性。图像点查询能获取特定位置的详细信息，而查看图像图层信息有助于理解数据的基本属性。多视窗连接和AOI工具则提高了工作的效率和精度，允许用户比较不同视窗的图像差异，或者在特定区域进行分析。图像面积量测功能则为土地覆盖变化研究、城市规划等提供了定量数据支持。 ERDAS的无监督分类过程结合其强大的Viewer模块，为遥感图像分析提供了高效且全面的工具集，使用户能够深入理解和应用遥感数据，进行复杂的地物分类和空间分析。