Оценка результатов автономной классификации

4. Запустите Визуализатор. Откройте в нем растровый файл germtm.img. При открытии, выберите модель отображения зон в каналы цветности вида 4, 5, 3.

5. Поверх открытого файла germtm.img откройте тематический слой germtm_isodata.img, содержащий полученные классы. Просмотрите оба слоя при помощи утилиты Swipe.

6. Из меню Визуализатора выберите опцию Raster | Attributes. В меню диалогового окна атрибутов растра выберите пункт Edit | Column Properties.

7. С помощью кнопок  Up,Top, Down, Bottom выполните переупорядочение атрибутивных полей в следующем порядке:  Class_Name, Histogram, Opacity, Color, Red, Green, Blue. Нажмите OK в диалоге Column Properties. Вы снова вернетесь к диалогу Raster Attribute Editor.

8. В редакторе атрибутов растра щелкните на столбце Opacity. Весь столбец будет выделен синим цветом. Щелкните правой клавишей мыши и из контекстного меню выберите пункт Formula.

9. В поле Formula задайте значение 0. Нажмите Apply, затем Close. Атрибут «прозрачность» для всех записей таблицы установиться в 0. Все объекты тематического слоя станут прозрачными.

10. В редакторе атрибутов растра  выделите запись, соответствующую классу номер 1. Для выделенной записи щелкните правой клавишей мыши по полю Color. Измените цвет на Orange. Для выделенной записи щелкните левой клавишей мыши по полю Opacity. Измените значение прозрачности на 1.

11. Классы в Визуализаторе примут следующий вид:

12. Используйте опцию меню Визуализатора Utility | Flicker, чтобы лучше увидеть выделенный класс под номером 1. Переименуйте выделенный в редакторе атрибутов класс из Class 1 в Water. Окончательно задайте для него цвет Blue из выпадающего меню.

13.  Повторите пункты 9-11 для класса Class 2. Присвойте ему окончательное имя Forest и цвет Green.

14.  В редакторе атрибутов растра выберите пункт File | Save,  чтобы сохранить изменения в тематическом слое. Очистите Визуализатор.

Контрольные вопросы

1. Для чего используются поля Maximum Iterations и Convergence Threshold в окне задания параметров автономной классификации.

2. Что лежит в основе автономной классификации ERDAS IMAGINE?.

Управляемая классификация