遥感导论：非监督分类实战与ERDAS IMAGINE软件操作

本篇实验报告旨在介绍遥感实验中的非监督分类过程，适用于本科学生在《遥感导论》课程的学习中。实验的主要目标包括三个部分： 1. 掌握非监督分类过程与方法：非监督分类是一种无需预先定义类别，仅依赖于遥感图像的光谱信息进行特征提取的分类技术。通过这种方法，学生将学习如何利用聚类分析（如分级集群法和非分级集群法）来自动识别和分组具有相似性质的地物，从而实现数据的无监督分群。 2. 光谱增强处理的学习：实验中还涉及到了增强处理中的光谱增强，这是提高图像质量、突出特定波段特征的重要步骤。学生将通过实际操作理解如何优化遥感图像，以便更好地揭示地表特征。 3. 软件操作实践：学生需要熟悉ERDAS Imagine 8.7这款专业遥感图像处理软件，通过上机操作，掌握基本的软件界面和功能，如打开Classification对话框，设置输入和输出文件等。 实验准备阶段，学生需要具备计算机安装了ERDAS Imagine 8.7软件，并配备相关教材如《遥感导论》、《遥感实习教程》和《ERDAS Imagine中文教程》作为参考。理论知识方面，了解非监督分类的原理和聚类分析方法是必不可少的。 实验步骤分为两步： - 第一步，启动非监督分类，通过软件界面调用Classifier图标，打开UnsupervisedClassification对话框。 - 第二步，具体设置参数，例如选择输入的germtm.img文件，设置输出为germtm_isodata.img，然后根据软件提示进行配置。 完成实验后，学生不仅能加深对遥感图像处理的理解，还能提升数据分析和软件应用技能，这对于未来在遥感科学和相关领域的工作具有重要意义。