简单的操作步骤
->Supervised Classification,打开监督分类对话框。
② 输入原始文件
③ 定义输出文件
④ 确定分类模板文件
⑤ 选择输出分类距离文件为Distance File
⑥ 定义分类距离文件
⑦ 选择非参数规则(Non-Parametric Rule)为Feature Space ⑧ 选择叠加规则(Overlay Rule)为Parametric Rule
⑨ 选择未分类规则(Unclassified Rule)为Parametric Rule ⑩ 选择参数规则为Maximum Likelihood(即最大似然法)
取消选中Classify zeros复选框
OK执行监督分类。
5.4 后期检查修正
打开两个viewer窗口,进行链接(选择link工具)。并可以选择aoi的显示功能检查子类选择的正确性。反复验证、修改模板。
5.5 重新分类
重复以上步骤,重新分类,达到最佳分类结果
6、图像拼接
7、分类重编码
将分类结果图像进行分类重编码,减少分类数量。判断每个分类的专题属性,对相近或类似的分类通过图像重编码进行合并,并定义分类名称和颜色。 ① Main->Image Interpreter->GIS Analysis->Recode
② 确定输入、输出文件;
③ 设置新的分类编码(Setup Recode),打开Thematic Recode表格,根据需要改变“New Value”字段取值(直接输入);
④ 单击OK;
⑤ 单击OK
8、 滤波
①Image Interpreter | GIS Analysis... | Eliminate...;
② 输入文件为“.._ clp4.img”,输出文件为“..._ elim25.img”;
③ “Minimum”选择“25”;(因为象素分辨率为28.5M,25个象素接近于2公顷;这样最小图斑为2公顷)
④ “Output”选择“8bit”
9.erdas配准步骤
配准步骤:要求
1。在viewer模块里打开你的正确得影像。
2。点击dataprep模块,打开他下面得image geometric correction子模块, 3选择from image file,选择你要配得图像,打开
4,在出现得set geometric model里
选择第2个polyonial
5。在下面得对话框里有个polynomial order 一般选2就可以
6, 然后应用,在close那个对话框
7 在下面得对话筐里,选第一个
