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根据现有的样品标签数据 制作不同比例的分类样品数据 对遥感图像进行分类 进行精度评价

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发表于 2021-10-1 07:27:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
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1.样本数据

2.标签数据处理

2.1向量化处理(Rater  to  shapefile)

2.2矢量化-合并相同的属性类别

2.3生成随机点样本

基于样品收集分类和评价

3.1监督分类-以最大似然法为例

3.2准确度评价

1.样例数据

独立ans  pines








图左(RGB:27 40 99Standart  Deviations标记)图右侧类别标签数据16类

2.标签数据处理

2.1
矢量化处理(Rater to shapefile)
使用arcgis中From Raster工具中的Raster to Polygon工具将标签数据(即注明各类不同地表实际类型的数据)转化为矢量数据。

我的源数据提示没有defined domain,报错如下。没有问题的就可以直接进行转换了。什么是domain,官网解释如下:属性域是描述字段类型合法值的规则,提供了一种增强数据完整性的方法。属性域是可接受的特性值的声明。属性域用于约束表或要素类的任意特定属性中的允许值。如果要素类中的要素或表中的非空间对象已被分组为各个子类型,则可将不同的属性域分配给每个子类型。如果一个属性域与某个特性字段相关联,则只有该属性域内的值才对此字段有效。也就是说,此字段不会接受不属于该属性域的值。使用属性域可针对特定字段限制可供选择的值,从而有助于确保数据完整性。



错误提示,源数据是浮点型的类型,我们转化为整数型的,可以通过Copy数据转化。



Copy Raster


转化之后就可以了。


结果图如下:




2.2 矢量化处理-合并相同属性类别
使用矢量数据Editor工具,对相同类别的图斑进行合并处理。将相同类别但是具有多个图斑的类别合并之后,属性表如下:



属性里面添加像元数字段PixelCount,并输入和各类别标记像元数。



具体如下:



添加数据样本比例字段,浮点型;赋值0.1.即10%样本比例。



继续添加添加字段,SamplePixel,记录在固定比例下所需要生成的各类别样本个数。计算如下:



2.3 生成随机点样本
按照各类别生成随机点样本,每个随机点可以代表一个像元。作为分类采样样本数据。



这样就生成好了,如下图:



这样就可以生成任意比例的数据样本了。然后在ENVI里面就可以使用这些样本进行分类比较了。

3.基于采集样本分类和评价
3.1 监督分类-以最大似然法为例
将样本转化为ROI,Vector to ROI工具。



选中待分类图像。



转化之后:



还是分类:





这里卡壳了。看来这个方法需要大于波段数+1的样本数才行。




使用SVM方法试一下,参数默认。



开始运行了。




后面报错了。



再试试NN.






这个方法计算速度很慢。

结果还是报错:



以上问题是因为我设置为memory出问题的,默认路劲就可以输出了。

SVM 默认路劲,结果如下:



3.2 精度评价
对以上分类结果进行精度评价。就选取以上SVM结果验证一下。

使用工具:Confusion Matrix Using Ground Truth ROI

先将完整实际地类结果转化为ROI



然后打开工具,选择参数计算。



点击OK

Matched Classes自动匹配了,可以直接使用,不然需要自己选进行匹配。





点击OK,查看结果如下(头和尾部分结果显示):




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发表于 2021-10-1 07:28:08 | 显示全部楼层
我抢、我抢、我抢沙发~
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发表于 2021-10-1 07:55:28 | 显示全部楼层
不错不错,很好哦
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发表于 2021-10-1 08:40:46 | 显示全部楼层
好好 学习了 确实不错
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发表于 2021-10-1 09:01:17 | 显示全部楼层
我抢、我抢、我抢沙发~
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发表于 2021-10-1 09:48:17 | 显示全部楼层
谢谢楼主,共同发展
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发表于 2021-10-1 10:08:53 | 显示全部楼层
学习了,谢谢分享、、、
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发表于 2021-10-1 11:05:04 | 显示全部楼层
我抢、我抢、我抢沙发~
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发表于 2021-10-1 11:25:13 | 显示全部楼层
路过,学习下
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发表于 2021-10-1 12:48:23 | 显示全部楼层
难得一见的好帖
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