遥感地学分析实验大纲及 指导书 编者：丁建丽买买提沙吾提 张飞 单位：资源与环境科学学院
遥感地学分析实验大纲及 指导书 编者：丁建丽 买买提·沙吾提 张 飞 单位：资源与环境科学学院
遥感地学分析实验大纲 一、实验目标 《遥感地学分析》是一门快速发展的多学科融合的综合性课程。课程的难点多，在教学中采用理论教学、对比分析、野 外实习与实验遥感等多种教学手段相结合，通过实验教学环节使学生加深对知识点的理解和苹捏。本课程的实验教学围绕课 程的重点与难点合理安排实验项目，逐步培养学生的理解能力、动手能力与创新能力。本课程的重点与难点主要包括下面几 个方面： ()区域宏观分异与遥感影像特征的关系的认识。遥感地学分析是基于区域地理分异基础上的遥感分析方法，地理分 布或目标地物的差异性和相似性决定遥感形像的反射或福射特征，是正确理解遥感地学分析的前提。 (2)目标地物信息的提取模型的理解与掌提。 (3)综合分析能力的培养。 依据上述重点与难点，在实验环节上采取以下措施： (1)强化课程野外实习。充分利用遥感影像进行野外实习是解决区域差异性与相似性认识的必要指施。本课程与相关 公司合作制作了滑干河一库车河流域三角洲绿洲的遥感图像，并确定该区域为课程野外实习场所，进行土地利用/覆盖、岩石 类型、士堞等方面的差异性分析并结合遥感图像的影像特征认识，强化了区域差异性在遥感图像上表现的认识，从而提高学 生对遥感图像的理解。 (2)充分利用遥感试验场实验，提高学生对目标地物的反射与辐射特性的认识。结合遥感试验场的士壤、水体的反射 光谱测定和士壤热红外辐射的测定和土壤、水体的化学成分分析，进一步认识不同组分对反射和辐射的影响，从而从微观上 井一步理解成分折方法 (3)本科学生分组参与主讲教师承担的项目，进一步提升学生的研究和综合分析能力， 二、实验计划 实验编号 实验内容 课时 目标地物反射波谱的测量 2 遥感图像典型地物波谱特征分析 图像分类方法比较 6 士地利用/覆盖信息提取 三、考核办法 实验的考核内容是各项实验报告。 评分方法主要依据实验报告的规范程度和分析问匙是否有理有据
遥感地学分析实验大纲 一、实验目标 《遥感地学分析》是一门快速发展的多学科融合的综合性课程。课程的难点多，在教学中采用理论教学、对比分析、野 外实习与实验遥感等多种教学手段相结合，通过实验教学环节使学生加深对知识点的理解和掌握。本课程的实验教学围绕课 程的重点与难点合理安排实验项目，逐步培养学生的理解能力、动手能力与创新能力。本课程的重点与难点主要包括下面几 个方面： （1）区域宏观分异与遥感影像特征的关系的认识。遥感地学分析是基于区域地理分异基础上的遥感分析方法，地理分 布或目标地物的差异性和相似性决定遥感影像的反射或辐射特征，是正确理解遥感地学分析的前提。 （2）目标地物信息的提取模型的理解与掌握。 （3）综合分析能力的培养。 依据上述重点与难点，在实验环节上采取以下措施： （1）强化课程野外实习。充分利用遥感影像进行野外实习是解决区域差异性与相似性认识的必要措施。本课程与相关 公司合作制作了渭干河-库车河流域三角洲绿洲的遥感图像，并确定该区域为课程野外实习场所，进行土地利用/覆盖、岩石 类型、土壤等方面的差异性分析并结合遥感图像的影像特征认识，强化了区域差异性在遥感图像上表现的认识，从而提高学 生对遥感图像的理解。 （2）充分利用遥感试验场实验，提高学生对目标地物的反射与辐射特性的认识。结合遥感试验场的土壤、水体的反射 光谱测定和土壤热红外辐射的测定和土壤、水体的化学成分分析，进一步认识不同组分对反射和辐射的影响，从而从微观上 进一步理解遥感分析方法。 （3）本科学生分组参与主讲教师承担的项目， 进一步提升学生的研究和综合分析能力。 二、实验计划 实验编号 实验内容 课时 1 目标地物反射波谱的测量 4 2 遥感图像典型地物波谱特征分析 4 3 图像分类方法比较 4 6 土地利用/覆盖信息提取 4 三、考核办法 实验的考核内容是各项实验报告。 评分方法主要依据实验报告的规范程度和分析问题是否有理有据
实验一：目标地物反射波谱的测量(4学时) 1.原理与方法 地物光谱反射率野外测定的原理可参看相应教材，这里不再进行赘述。 实习采用垂直测量的方法，计算公式如下： p小-a (1.1) 式中：P()为被测物体的反射率，Ps(2)为标准板的反射率，P()、',()分别为测量物体和标准板的仪器测量值。 2.实验仪器 1.可见光-近红外光普辐射计，波长范围0.4~2.5m(有0.41.11m成1.3~2.5m两种仪器)，以其性能稳定，便 于携带，数据的提取比较容易。表1一]列出了目前常用的光谱仪，仪器的具体使用方法可参见相关的仪器说明书。 2.标准参考板（白板或灰板）。 3.笔记本电脑一台 4.测试地物 表一1常见的光谱辐射仪 型号 生产地 波长范用/m ASD光普辐射计 类国 0.1~1.0/0.42.5 3.实验目的 1学习地物光谱的测定方法 2认识地物光谱反射率的规律。 3学习绘制地物反射光谱曲线： 4、实验内容： 具体实验步骤： (1)首先确定需要测定的地物类型，任何不同地物都具有各自不同的光谱特性，都可以作为测定目标。如：草地、灌木、乔 木、水泥地、大理石地、水体等，植物还可以分为健康与不健康的，水体也可以分为无污染与有污染的。 确定测量时是采用顺光、逆光或项光，然后放置标准板，标准板的位置应该与地物的位置一致。 (2)光诗反射仪的使用：(I)由开关按钮、电池检查钮(Cck)、观测孔等。首先打开镜头盖，不要用手触摸镜头，然后打 开开关按钮，按住电池检查钮(Cck),如果从观测孔中观测到刻度值大于3就能说明电池仍有电，反之则需要更换电池： 从观测孔中除了刻度以外还可以看见一个大圈中间还有一个小圈，大圈是10°视场角的观测范围，小圈是2”视场角的观测 范围，一般使用10°视场角，也就是说在观测时大圈中应该充满所测地物而没有任何其它物体：观测孔中得刻度是从0到4 读取时应该估读出小数点后两位。(2)首先让镜头对准标准板读数记录。(3)然后让镜头对准目标地物，通过观测孔读数并 利用笔记本电脑光谱软件记录，再让，依此按照波长顺序重复数次。 (3)读物波谱反射系数的计算：利用4SD光谱提供的光谱分析软件分别将各个波长获得的目标物反射率计算和输出。 5.实验结果与分析 (①)反射波诺曲线的绘制：以波长(350nm2500m)为横轴，反射率为纵轴，画出光谱反射曲线。如下图
实验一：目标地物反射波谱的测量（4 学时） 1.原理与方法 地物光谱反射率野外测定的原理可参看相应教材，这里不再进行赘述。 实习采用垂直测量的方法，计算公式如下： ( ) ( ) ( ) ( ) s V V s = （1.1） 式中： () 为被测物体的反射率， s() 为标准板的反射率， V() 、 () Vs 分别为测量物体和标准板的仪器测量值。 2.实验仪器 1 .可见光-近红外光谱辐射计，波长范围 0.4～2.5 m （有 0.4～1.1 m 或 1.3～2.5 m 两种仪器），以其性能稳定，便 于携带，数据的提取比较容易。表 1-1 列出了目前常用的光谱仪，仪器的具体使用方法可参见相关的仪器说明书。 2 .标准参考板（白板或灰板）。 3.笔记本电脑一台 4.测试地物 表 1-1 常见的光谱辐射仪 型号 生产地 波长范围/ m ASD 光谱辐射计 美国 0.1～1.0/0.4～2.5 3.实验目的 1 学习地物光谱的测定方法； 2 认识地物光谱反射率的规律； 3 学习绘制地物反射光谱曲线； 4、实验内容： 具体实验步骤： (1) 首先确定需要测定的地物类型，任何不同地物都具有各自不同的光谱特性，都可以作为测定目标。如：草地、灌木、乔 木、水泥地、大理石地、水体等，植物还可以分为健康与不健康的，水体也可以分为无污染与有污染的。 确定测量时是采用顺光、逆光或顶光，然后放置标准板，标准板的位置应该与地物的位置一致。 (2) 光谱反射仪的使用：（1）由开关按钮、电池检查钮(Check)、观测孔等。首先打开镜头盖，不要用手触摸镜头，然后打 开开关按钮，按住电池检查钮(Check)，如果从观测孔中观测到刻度值大于 3 就能说明电池仍有电，反之则需要更换电池； 从观测孔中除了刻度以外还可以看见一个大圈中间还有一个小圈，大圈是 10°视场角的观测范围，小圈是 2°视场角的观测 范围，一般使用 10°视场角，也就是说在观测时大圈中应该充满所测地物而没有任何其它物体；观测孔中得刻度是从 0 到 4， 读取时应该估读出小数点后两位。（2）首先让镜头对准标准板读数记录。（3）然后让镜头对准目标地物，通过观测孔读数并 利用笔记本电脑光谱软件记录，再让，依此按照波长顺序重复数次。 (3)读物波谱反射系数的计算：利用 ASD 光谱提供的光谱分析软件分别将各个波长获得的目标物反射率计算和输出。 5.实验结果与分析 (1) 反射波谱曲线的绘制：以波长（350nm~2500nm）为横轴，反射率为纵轴，画出光谱反射曲线。如下图
例如：（下面的分析不能直接应用.老学生根据自己做的实验写出实验结果.并对它进行分析） 总体上，水泥地和裸地随光谱的升高几乎不变甚至有下降的道势，变化幅度不大：其他四种地物总体上还是呈现上升的首 势。细节上，水泥地在光谱675nm和850处各有一个高峰，而在575m处又一个明显的低谷：灌木在400n一675m范用内 光谱曲线变化不大，在675m处开始陡然上升：草地也是400m一675mm范国内光谱曲线变化不大，在675m处开始徒然上 升，并且灌木草地都在850m达到最高峰时又开始陡然下降：针叶与草地的变化趋势十分相似，不同的是光谱反射率总比草 地要低。 6.实验总结 通过野外测定地物光谱反射率，一方面让我热悉了光谱反射仪的用法，另一方面通过测定不同地物的光谱并通过白己对 光谱曲线的分析，让我了解了不同地物的反射光谱特性及其变化规律，以及它们之间的相同与不同点。通过绘制曲线对不同 地物的光谱反射率有了更直观的认识
例如:(下面的分析不能直接应用,考学生根据自己做的实验写出实验结果,并对它进行分析) 总体上，水泥地和裸地随光谱的升高几乎不变甚至有下降的趋势，变化幅度不大；其他四种地物总体上还是呈现上升的趋 势。细节上，水泥地在光谱 675nm 和 850 处各有一个高峰，而在 575nm 处又一个明显的低谷；灌木在 400nm—675nm 范围内 光谱曲线变化不大，在 675nm 处开始陡然上升；草地也是 400nm—675nm 范围内光谱曲线变化不大，在 675nm 处开始陡然上 升，并且灌木草地都在 850nm 达到最高峰时又开始陡然下降；针叶与草地的变化趋势十分相似，不同的是光谱反射率总比草 地要低。 6.实验总结 通过野外测定地物光谱反射率，一方面让我熟悉了光谱反射仪的用法，另一方面通过测定不同地物的光谱并通过自己对 光谱曲线的分析，让我了解了不同地物的反射光谱特性及其变化规律，以及它们之间的相同与不同点。通过绘制曲线对不同 地物的光谱反射率有了更直观的认识。
实验二：遥感图像典型地物波谱特征分析(4学时) 1.原理与方法 太阳辐射到达地面之后，物体除了反射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。电磁辐射未被吸收和反射的其余部分则是 透过的部分，即： 太阳辐射能量三反射能量+吸收能量+透射能量 反射能量的大小决定了不同地物在不同电磁波波段上的反射率的大小，针对实验一测量获得的典型地物波谱数据分析其 不同波长上的反射和吸收特征。 实验方法采用曲线分析法，分析典型地物的反射光谱峰谷变换。 2.实习仪器 学生实习机房 图象处理软件(EVT4.X),遥感图像 3.实验目的 1、章握真型地物（植被、水体、探岩等）类型的波谱特征 2、掌握应用遥感图像处理软件进行典型地物波谱分析方法。 3、重点分析不同植被类型光差异的影响因素 4、实验内容 具体步骤 ()进入EWI系统主界面，调入系统提供的演示图像bhtmref.img(学生自己查找文件所在目录)，彩色合成为RGB(们N7,TW 4,TM1).见图(1) (2)打开在basic tools菜单下的region of interest工具.见图（）② H 190001. 图(2) 图1 (3)在ROI tools(感兴趣选择)工具的帮助下选择植被，水体，岩石，裸露地等四种地物的感性区域.注意应用O_Type莱单 下面的点，线，而，矩形等工具的应用，选择感性区城时尽量选取单一象素，避免混合象元的选取.见图3
实验二：遥感图像典型地物波谱特征分析（4 学时） 1.原理与方法 太阳辐射到达地面之后，物体除了反射作用外，还有对电磁辐射的吸收作用。电磁辐射未被吸收和反射的其余部分则是 透过的部分，即： 太阳辐射能量＝反射能量＋吸收能量＋透射能量 反射能量的大小决定了不同地物在不同电磁波波段上的反射率的大小，针对实验一测量获得的典型地物波谱数据分析其 不同波长上的反射和吸收特征。 实验方法采用曲线分析法，分析典型地物的反射光谱峰谷变换。 2.实习仪器 学生实习机房 图象处理软件（ENVI4.X）,遥感图像 3.实验目的 1、掌握典型地物（植被、水体、裸岩等）类型的波谱特征； 2、掌握应用遥感图像处理软件进行典型地物波谱分析方法。 3、重点分析不同植被类型光谱差异的影响因素 4、实验内容 具体步骤 (1) 进入 ENVI 系统主界面,调入系统提供的演示图像 bhtmref.img(学生自己查找文件所在目录)。彩色合成为 RGB(TM7, TM 4, TM 1).见图(1) (2) 打开在 basic tools 菜单下的 region of interest 工具.见图(2) (3) 在 ROI tools(感兴趣选择)工具的帮助下选择植被,水体,岩石,裸露地等四种地物的感性区域.注意应用 ROI_Type 菜单 下面的点,线,面,矩形等工具的应用,选择感性区域时尽量选取单一象素,避免混合象元的选取.见图 3. 图(2) 图 1
R:Bnd,c:Band4,B:I Band 1):bhtmre.回 注意他们的颜色 植被红色(red) 水体蓝色(blue) 裸露地-cyan 岩石-黄色(yellow 感兴趣于 选取窗口 在此可以选择点，线，面， 椭圆等 图3 (④)当四个地物感兴趣选定结束以后，在O1 tools(感兴趣选择)工具环境中按住Ct1健分别点击植被，水体，裸露地，岩石选 译四中地物，然后点击5tats进行感兴区域相关统计.结果看图4 × Y 这个是四种地物感 性区域平均值微 来的曲线 这是某种选择地物 成性风域相关统 特征，最大，最小，平 ○ 围醇
(4)当四个地物感兴趣选定结束以后,在 ROI tools(感兴趣选择)工具环境中按住 Ctrl 键分别点击植被,水体,裸露地,岩石选 择四中地物,然后点击 Stats 进行感兴区域相关统计.结果看图 4. 注意他们的颜色, 植被_红色(red) 水体_蓝色(blue) 裸露地-cyan 岩石-黄色(yellow) 在此可以选择点,线,面,矩 形,椭圆等 感兴趣于 选取窗口 图(3) 这 个 是四 种地 物 感 性 区 域平 均值 做 出 来的曲线, 这 是 某种 选择 地 物 感 性 区域 相关 统 计 特 征 ,最 大, 最小 , 平 均,平均差 图 4
(4)在第三步骤的基础上打开记事本，分别选择各种地物的主要统计特征，见图5，然后把他们复制到记事本，以便以后进行统 计分析和绘制曲线.然后记事本文件起名保存(spacral.txt). 喜善 图5 (④在ECCEL软件里打开s即 xt文件，然后在此进行光谱曲线的绘制 4.实验结果与分析 在EXCCEL软件里打开spacral.txt文件，光谱曲线的绘制结果看下图. 内容包括：学生根趣自己做的实验，对典型地物（植被、水体、禄岩等）类型的波谱特征与遥感影像的对比分析，不同 地物光谱差异的影响因素分析 w 对四种地物的平均的 7611851.27 meam进行整理作出 光曲线图 :9 图6 5.实验总结 在实验原理，方法，结果，结论等方面对本次实验进行总结
(4)在第三步骤的基础上打开记事本,分别选择各种地物的主要统计特征,见图 5,然后把他们复制到记事本,以便以后进行统 计分析和绘制曲线.然后记事本文件起名保存(spacral. txt). 图 5 (4) 在 EXCCEL 软件里打开 spacral.txt 文件,然后在此进行光谱曲线的绘制. 4.实验结果与分析 在 EXCCEL 软件里打开 spacral.txt 文件,光谱曲线的绘制结果看下图. 内容包括：学生根据自己做的实验,对典型地物（植被、水体、裸岩等）类型的波谱特征与遥感影像的对比分析，不同 地物光谱差异的影响因素分析。 5.实验总结 在实验原理,方法,结果,结论等方面对本次实验进行总结. 对 四 种地 物的 平均 值 (mean) 进行整 理作出 光谱曲线图 图 6
3.图像分类方法比较 1.原理与方法 图象分类需要根据图像质量进行相应的预处理（包口辐射校正，几何校正，增强处理等）。另要结合多学科专业知识。因 此该实验又为本科综合性实验。在应用遥感技术解决实际问恩时常常需要根据地物的特征进行归类，有时还要制成专题图并 量算面积，例如土地利用调查、士壤调查等等，这一工作称为分类。 遥感图像计算机分类是基于数字图像中所反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行的。 遥感图象的计算机分类基本过程 1)首先 确遥感图象分类的目的及其需要解决的问愿，在此基础上根据应用目的途取特定区域的遥感数字图多 (2)根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据，进行辐射纠正和几何纠正 (3)对图象分类方法进行比较研究，选择适合的图象分类方法和算法，制定分类系统，确定分类类别 (4)找出代表这些类别的统计特征 (5)监督分类，非监督分类的不同情况 (6)对遥感图象中各像素进行分类 (7)分类精度检查 (8)对判别分析的结构进行统计检验 目前比较为成熟的是ISODATA、K-Mean和链状方法等。遥感影像的非监督分类一般包括以下6个步 骤，如图2所示遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如图2所示： 影像分析 类定义特征判别 ISODATA 分类器选择： K-Mean 其他 样本选择 最大似然 是小距离 影像分类 分类器洗择， 马氏距离 神经网络 影像分类 持向量机 类别定义类别合并 其他 分类后处理 分类后处理 结果验证 结果验证 图1遥感彩像的非监督分类 图2，遥感形像的监督分类 2.实验仪器 ●学生实习机房 。图象处理软件(VI4.5) ●器成影像 3.实验日的 上、掌捏对TW影像的预处
3.图像分类方法比较 1.原理与方法 图象分类需要根据图像质量进行相应的预处理(包口辐射校正,几何校正,增强处理等)。另要结合多学科专业知识。因 此该实验又为本科综合性实验。在应用遥感技术解决实际问题时常常需要根据地物的特征进行归类,有时还要制成专题图并 量算面积,例如土地利用调查、士壤调查等等,这一工作称为分类。 遥感图像计算机分类是基于数字图像中所反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行的。 ⚫ 遥感图象的计算机分类基本过程 （1）首先明确遥感图象分类的目的及其需要解决的问题，在此基础上根据应用目的选取特定区域的遥感数字图象 （2）根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据，进行辐射纠正和几何纠正 （3）对图象分类方法进行比较研究，选择适合的图象分类方法和算法，制定分类系统，确定分类类别 （4）找出代表这些类别的统计特征 （5）监督分类，非监督分类的不同情况 （6）对遥感图象中各像素进行分类 （7）分类精度检查 （8）对判别分析的结构进行统计检验 目前比较为成熟的是 ISODATA、K-Mean 和链状方法等。遥感影像的非监督分类一般包括以下 6 个步 骤,如图 2 所示.遥感影像的监督分类一般包括以下 6 个步骤，如图 2 所示： 图 1 .遥感影像的非监督分类 图 2 .遥感影像的监督分类 2.实验仪器 ⚫ 学生实习机房 ⚫ 图象处理软件（ENVI4.5） ⚫ 遥感影像 3.实验目的 1、 掌握对 TM 影像的预处理
2、了解并掌握遥感图像的计算机分类方法，热悉监督分类和非监督分类方法 3、掌挥各类图像分类方法的优点和缺点 4.实验具体步骤（采用监督分类）： 第一步骤：类别定义特征判别 想据分举日的、影像数据白身的特征和分举区收集的信息确定分类系续计影像讲行特征断，平 价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样 本的选择打下基础。本例是以ENM自带Landsat tm5数据bhtmref.img为数据源，类别分为：植被、水 体、裸地、岩石等4类。采用监督分类方法来进行分类。 第二步骤：样本选择 (1)进入ENVI系统主界面，调入系统提供的滴示图像bhtmref.ig(学生自己查找文件所在目录)，彩色合成为RGB(们M7,TW TW.同时打开在basic tools菜单下的region of interest工具.如图1所示。 6国 图(1)打开分类图像GBN7,4.W1) (②)在O1too1s(感兴趣选择)工具的帮助下选择植被，水体，岩石，裸x地等四种地物的感性区域，注意应用O1_Type菜单 下面的点，线，面，矩形等工具的应用，选择感性区域时尽量选取单 一象素，避免混合象元的选取。见图 注意他们的颜色 植被红色(red 水体_蓝色(blue 理震地cyn 感兴趣 在此可以透择点，线 图2训练样本的选取
2、 了解并掌握遥感图像的计算机分类方法，熟悉监督分类和非监督分类方法 3、 掌握各类图像分类方法的优点和缺点 4．实验具体步骤（采用监督分类）: 第一步骤：类别定义/特征判别 根据分类目的、影像数据自身的特征和分类区收集的信息确定分类系统；对影像进行特征判断，评 价图像质量，决定是否需要进行影像增强等预处理。这个过程主要是一个目视查看的过程，为后面样 本的选择打下基础。本例是以 ENVI 自带 Landsat tm5 数据 bhtmref.img 为数据源，类别分为：植被、水 体、裸地、岩石等 4 类。采用监督分类方法来进行分类。 第二步骤：样本选择 （1）进入 ENVI 系统主界面,调入系统提供的演示图像 bhtmref.img(学生自己查找文件所在目录)。彩色合成为 RGB(TM7, TM 4, TM 1).同时 打开在 basic tools 菜单下的 region of interest 工具.如图 1 所示。 (2) 在 ROI tools(感兴趣选择)工具的帮助下选择植被,水体,岩石,裸露地等四种地物的感性区域.注意应用 ROI_Type 菜单 下面的点,线,面,矩形等工具的应用,选择感性区域时尽量选取单一象素,避免混合象元的选取.见图 2. 图(1) 打开分类图像 RGB(TM7, TM 4, TM 1) 注意他们的颜色, 植被_红色(red) 水体_蓝色(blue) 裸露地-cyan 岩石-黄色(yellow) 在 此 可以 选 择点 ,线, 面,矩形,椭圆等 感兴趣 于选取 窗口 图 2(3) ，训 练 图 2 训练样本的选取
(3)在01 tools(感兴趣选择)工具装单中打开file柴单把所有的训练样区保存。（选择你建立的目录） 第三步源。分举器洗超 根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器。目前监督分类可分为基于传统统计分析学的 包 括平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然，基于神经网络的，基于模式识别，包括支持向量 模糊分类等，针对高光谱有波谱角(SAM),光谱信息散度，二进制编码。见图3。 套EWY14:5 口回☒ 1: 81 (R:TM Ban >0f Gray Sele BGB Coler TW Band 7 22150):MhtnreE ine 图3分类方法选择 第四步骤：影像分类 基于传统统计分析的分类方法参数设置比较简单，这里选择最大似然和支持向量机分类方法。 ()最大最大似然分类方法(maximum likelihood) 主菜单下选择( tion>Supervised maximum likelihood。按照默认设置参数输出分类结果文件名 为mav_cas,如图4所示。 (2)支持向量机分类方法 主菜单下选择Classification>Supervised>Support Vector Machine。.按照默认设置参数输出分类结果文 件名为support_class,如图5所示。 下面的所有内容均为最大似然 max i mum likelihood)分类方法来进行的，支持向量机分 类(Support Vector Machine)方法同学们自行联系
（3）在 ROI tools(感兴趣选择)工具菜单中打开 file 菜单把所有的训练样区保存。（选择你建立的目录） 第三步骤：分类器选择 根据分类的复杂度、精度需求等确定哪一种分类器。目前监督分类可分为基于传统统计分析学的，包 括平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然，基于神经网络的，基于模式识别，包括支持向量机、 模糊分类等，针对高光谱有波谱角（SAM），光谱信息散度，二进制编码。见图 3。 图 3 分类方法选择 第四步骤 ：影像分类 基于传统统计分析的分类方法参数设置比较简单，这里选择最大似然和支持向量机分类方法。 (1) 最大最大似然分类方法（maximum likelihood） 主菜单下选择 Classification > Supervised > maximum likelihood。按照默认设置参数输出分类结果文件名 为 max_class，如图 4 所示。 (2) 支持向量机分类方法 主菜单下选择 Classification > Supervised > Support Vector Machine。按照默认设置参数输出分类结果文 件名为 support_class，如图 5 所示。 下面的所有内容均为最大似然（ maximum likelihood ）分类方法来进行的，支持向量机分 类（Support Vector Machine）方法同学们自行联系