ERDAS影像分类流程：从标准制定到混淆矩阵分析

"ERDAS 分类过程涉及使用ERDAS Viewer模块对img格式的遥感影像进行处理，包括制定分类标准、选择样区、计算混淆矩阵、影像分类、去噪点、叠加分析以及结果分析等多个步骤。" 在ERDAS分类过程中，首先需要打开Viewer模块来加载img格式的遥感影像文件。制定分类标准是关键，通常包括识别出不同的地物类别，例如长江、湖泊、植被、农田和居民区。为了确保分类的准确性，需要选择合适的样区作为训练数据。 样区的选择有两种常见方法：1) 使用AOI (Area of Interest) 工具中的Polygon按钮，直接在图像上绘制相应的类别边界；2) 利用Region Growing Property功能，根据面积(Area)和光谱欧氏距离(Spectral Euclidean Distance)的设定来自动扩展区域。例如，对于山体，可能需要调整Area为10000和Spectral Euclidean Distance为25，以满足分类需求。 接下来，将选定的样区导入Signature Editor进行编辑。通过持续分析和调整，确保样区能准确代表每个地物类别。在确认样区后，可以使用Evaluate模块的Contingency Matrix功能计算混淆矩阵。混淆矩阵用于评估分类的精度，展示真实类别与分类结果之间的关系。 例如，给出的错误矩阵显示了各个类别的分类结果。例如，长江(changjiang)有67744个像素被正确分类，而湖泊(hupo)有19325个像素被误分类到其他类别。类似地，农田(nongtian)、居民区(jvmingqu)和道路(daolu)等其他类别的分类精度也得以体现。 在得到混淆矩阵后，可以根据结果进行影像分类。分类完成后，可能需要进行去噪处理，去除可能导致分类不准确的噪声像素。此外，叠加分析可以结合多个分类结果，以获取更全面的地理信息。最后，通过结果分析来评估整个分类过程的效果，包括查看各类别的总体覆盖率、分类误差以及可能存在的问题，以便于优化分类模型。 这个过程展示了ERDAS在遥感影像处理中的强大能力，特别是在地物分类和精度评估方面，为土地利用、环境保护等领域提供了宝贵的分析工具。