如何使用Erdas进行非监督分类

      非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique ）算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时。原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。这里使用水经注万能地图下载器下载的卫星地图通过Erdas讲解一下如何进行非监督分类。
　　步骤
　　第一步：下载卫星地图
　　打开水经注万能地图下载器，切换地图到谷歌地球，框选下载需要下载的区域并导出为img格式（图1），将生成的img文件放置在一个英文目录下。

　　图1

　　第二步：调用非监督分类模块
　　在主菜单上点击Data Preparation→Unsupervised Classification（图2）即可调出Unsupervised Classification对话框（图3）。或者也可以在主菜单上点击Classification→Unsupervised Classification（图4）弹出Unsupervised Classification对话框。

　　图2

　　图3

　　图4

　　第三步：进行非监督分类
　　在Unsupervised Classification对话框内设置好需要非监督分类的img文件（Input Raster File）和非监督分类的后的img文件（Output File），分级数（Number of Classes）设置为6（图5）。

　　图5

　　第四步：分类着色
　　新建一个Viewer，将分类结果的img文件加载进来（图6），在Viewer对话框内点击Raster→Attributes（图7）弹出Raster Attribute Editor对话框，在对话框内在Row所在的列依次点击选择并修改颜色（图8），修改后的效果如图9。

　　图6

　　图7

　　图8

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2017-12-29 16:39 上传

　　图9

　　结语
　　到此就完成了对谷歌地球的卫星地图进行非监督分类，两种方式打开的非监督分类模块有点不同，在Classification处点击启动的模块功能要丰富一些，最后的着色也可以根据自己的需求进行选择。