PCI ERDAS监督分类操作详解

"本文详细介绍了如何在PCI和ERDAS软件中进行监督分类操作，包括选择训练区、检查标准、分类算法以及使用ERDAS的AOI工具创建分类模板的步骤。" 监督分类是一种基于已知样本进行图像分类的技术，它依赖于统计识别函数和典型样本的训练。在监督分类中，首先需要选择具有代表性的训练区，通过这些训练区的特征参数建立判别函数。当分类结果满足预设的精度标准时，分类过程结束；否则，需要调整决策规则以提高准确性。 在PCI软件中，监督分类的步骤如下： 1. 在ImageWorks模块下选择Classify → Sessions，加载需要分类的影像文件。 2. 在界面中选取训练区，定义不同类别的样本。 3. 使用四种检查标准（统计法、分离度法、散点图和直方图法）评估训练区的合适性。 4. 选择合适的分类算法，包括平行六面体、最小距离和最大似然。 而在ERDAS软件中，监督分类的操作步骤如下： 1. 显示图像，并通过特定模块开始分类。 2. 使用AOI绘图工具、AOI扩展工具或查询光标来定义训练区。 3. 设置种子像元特性，如限制每个AOI的面积或最大距离。 4. 确定训练区的位置并将其加载到分类模板中。 5. 保存分类模板以备后续使用。 6. 对分类模板进行评价，这通常涉及可能性矩阵等统计工具。 监督分类是遥感和地理信息系统中常用的方法，它能帮助用户准确地将影像数据划分为不同的类别，例如土地覆盖、植被类型等。理解并熟练掌握PCI和ERDAS的监督分类流程，对于进行地物分类和分析至关重要，特别是在需要高精度分类结果的项目中。通过不断的调整和优化，可以显著提升分类效果，从而更好地服务于环境监测、城市规划和资源管理等多个领域。