ENVI5.1非监督分类流程

TM影像的非监督分类

1、首先打开ENVI 5.1，然后点击File/open ,打开待分类影像Can_tmr.img（这里以ENVI自带的参考影像为例），在Layer Manager 中右击图像选择Change RGB Bands改变显示波段5-4-3，之后选择进行影像分析，大体上估计影像主要类别的数量。一般非监督分类的分类数量比最终分类数量多2—3倍为宜，这样有利于提高分类精度。

2、然后进行非监督分类，在软件右侧Toolbox/Classification /Unsupervised Classification,然后会看到两种非监督分类的方法，这里选择IsoData,在弹出的Classification Input File对话框中选择Can_tmr.img，如下图；

注：分类器的选择——

IsoData重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据新均值，对像元进行再分类。

K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。

3、点击ok，弹出ISODATA Paramenters对话框，分类的数量Number of Classes:5-15（因为该幅影像最终想要分6类），迭代次数Maximum Iterations：20（迭代次数越多越精确，同样处理的也

较慢），其他的阈值、最小像素、标准差等都保持默认设置就可以，然后选择输出路径和文件名，设置参数如下图：

点击ok，软件开始分类，下图为自动分类后的图：

4、然后进行类别合并，选择Toolbox/Classification/Post Classification/Combine Classes,在弹出的对话框中选择非监督分类后的影像点击ok，把同一类合并成一类，如下图，点击ok后，选择输出文件和Remove Empty Class 选择YES，可以得到结果。

合并之后，Class1是阴影，Class2是林地，Class3是草地，Class4是裸地，Class5是耕地，Class6是沙地。

因为基于ENVI5.1是破解版软件，可能丢失了一些功能，目前在这里我们找不到更改地物颜色和名称的工具，而ENVI classic经典模块可以实现，建议大家用ENVI Classic进行非监督分类。

5、分类统计分析、小斑点处理、栅矢转换都可以在Toolbox /Classification/Post Classification中找到，请参考ENVI Classic非监督分类流程，这里不再一一阐述。

如何对流程进行分类分级

如何对流程进行分类分级? 有许多的流程咨询项目，因未和客户就流程的边界问题达成一致而导致项目暂停或失败。可见流程咨询项目中，对流程边界进行清晰地界定与规划是非常重要的，只有界定了合理的流程边界，项目才可能在可控的范围内顺利展开，所以确定流程边界是项目成败的关键因素。而进行流程边界界定的首要任务是对流程进行分类、分级。一般的企业管理和业务流程加起来少则几百个，多则上千个，如果不事先对其进行分类分级、主次界定，流程梳理工作将陷入可怕的盲目状态，后果要么是顾问做了很多工作却得不到客户认可，要么是根本不能继续下去，一切搁置，不了了之。那么究竟如何对流程进行分类、分级呢？ 一、流程的分类主要有以下几种形式： （一）按照企业主价值链分类： 1、贸工技：以贸易为优先战略的企业组织类型。这类企业一般以客户管理为主线，结合产品的策划、研发流程、品质管理流程、财务管理流程、人力资源管理流程等，形成总的价值链。 2、技工贸：以技术为优先战略的企业组织类型。这类企业一般以产品设计、研发流程、品质管理流程为主线，结合客户关系管理流程、财务管理流程、人力资源管理流程等辅助流程，最终形成自己的总价值链。 （二）按照流程的作用范围分类： 所谓“作用范围”是指流程涉及的内容、所起的作用。所以，一般可分为企业战略流程、企业经营流程、企业保障流程三类。 1、企业战略流程：与企业的经营分析、战略定制、战略调整等相关的流程； 2、企业经营流程：与企业主营业务相关的流程，以及财务管理类流程等； 3、企业保障流程：如行政管理、安技环保、后勤保障类流程。 （三）按照咨询行业通用分类： 从通用角度，一般分为“企业管理流程”和“企业业务流程”两大类，分别描述管理工作与主营业务工作。 1、企业管理流程：包括战略、行政、财务、人力资源等管理内容的相关流程； 2、企业业务流程：包括采购、销售、设计、生产、品管等方面的流程。

ENVI监督分类步骤

ENVI监督分类 监督分类用于在数据集中根据用户定义的训练样本类别聚集像元。训练样本类别是像元的集合或单一波谱。在分类过程中，可以选择它们作为代表区域或分类素材。 监督分类的步骤：类别定义/特征判别——样本选择——分类器选择——影像分类——分类后处理——结果验证 数据：以Landsat TM为数据源，影像can_tmr.img 处理过程： 一、样本选择：打开影像can_tmr.img后543波段显示，目视判断一下这个影像中地物大概分几类，可定义偏暗红色的为裸地，鲜绿色的为耕地，深绿色的为林地，白色的为沙地，沙地与林地之间的绿色的为草地，黑色的为阴影与水体定义为其他。在主影像窗口菜单中点overlay----region of interests, ROI tool窗口就打开了，window 的方式点击zoom窗口，先定义一类ROI：裸地

在缩放窗口中画裸地，画的图斑尽量小，分布尽量均匀。

划完裸地后，点击new region，定义新的种类，沙地、林地、草地、其他的定义和画法都同裸地一样。得到如下结果： 二、验证样本：在ROI tool对话框菜单点击options—compute ROI separability 计算ROI 可分离性，这是一种定量的方式来验证样本的方法。还有一种定性的来验证样本的方法是N维可视化方法。

选择要进行可分离性计算的文件为影像can_tmr.img，点击OK

点击把六组样本都选择，点击OK。出现如下报告： 红笔圈画区域数字代表两类样本的相近性，数字越大代表越不相近，两类样本越不好区分。后面每一栏>1.8最好，所以我们需要修改林地和草地。激活草地（表格中草地前面带星号），点击Goto，进行逐一删除后重新画样本。下图是我修改后进行计算ROI可分离性后的结果，每项都>1.8，合格。

流程的分级分类与分层

流程的三大诡异概念：分级、分类、分层 现在很多企业在搞流程管理，都会安排各个部门、各个岗位将自己做的事情画成流程图。等到把布置 的工作收集上来一看，企业竟然有上千个流程。 看上去企业的业务很复杂，其实里面重复性的内容很多。特另提跨部门的同一件事情，比如一个单位送图纸、对另外一个单位来说就是取图纸，事情还是那一件，只是看事情的角度不同，结果两个部门“各自为政”，弄岀两个来。重复描述且不说，因为视角不同，对这一流程节点的交接时间、标准等会存在理解的差异，也就是我们常说的流程边界不清楚。原本是要通过绘制流程图，将上下左右的关联流程、业务节点给梳理清楚的，这下反而更复杂了。 所以，要想流程描述好，界定流程边界很重要。而要确定流程边界，首先要将企业所有的流程名称组织起来，形成一个流程清单的树形结构。 其实，企业的流程从来都不是简单的树形或者层次结构，而是一个多维度的网络结构。比如，常态化的工序加工质量检验流程，当发现了产品缺陷时，除了通过本流程处理好这个产品的质量缺陷外，还可能触发一个工艺改进流程，或者供应商质量评价和处理流程。这三个流程的流向、处理进度、完成标准正如其目标不同一样，是有很大差别的。 流程描述的一个难点在于，要在一个单一的树形结构中，同时表述这种具有网络结构的流程清单。这 就好比用单一的关系型数据库来表示复杂的数据结构一样，令人难懂。 这里先从最简单的流程分级概念说起。 流程分级可以简单理解为将不同颗粒度的流程按照粗细分为不同的级别。不同级别的流程之间是有关系的。比如世界地图是一个分级，中国地图是另一个分级，江苏省或者南京市地图又分别是一个级，这就叫分级。 那分类是什么？ 同一个分级也可以有不同的分类，比如，同样是中国地图，可以有全国高速公路交通图，也可以是全 国海拔高度分布图，或者绿色植被覆盖图。他们之间是同一级别的不同分类。 不同的分级之间，可能会采用不同的分类。比如企业的采购流程，作为企业的主营业务流程，其下可以分为采购申请、采购询价、采购合同订立、采购入库、采购付款等子流程，也就是分为五个下级流程。而分类可能是说，同样的采购申请流程，可以根据采购物资的性质不同，分为固定资产采购申请流程、原材料采购申请流程、办公用品采购申请流程等三个分类，因为各种分类涉及的采购申请对象、审批人都不尽相同。 从上面的例子也可以看岀，分级分类流程的是两个属性维度，相互关联又有区别。那么如何在同一个 流程清单的树形结构中同时清楚地表述这两者之间的差别呢？流程管理顾问有一套方法，配合其他概念和规则，可以很好地解决流程描述边界的问题，这里不再细说。如有需要，可联系我们延展咨询的流程咨询顾问。

监督分类和非监督分类

影像的分类可分为监督与非监督分类。监督分类器根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。 本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法。 有以下内容组成： ? ? ●非监督分类 ? ? ●监督分类 ? ? ●分类后处理 非监督分类 非监督分类：也称为聚类分析或点群分类。在多光谱图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群的过程。它不必对影像地物获取先验知识，仅依靠影像上不同类地物光谱(或纹理) 信息进行特征提取，再统计特征的差别来达到分类的目的，最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认。 目前比较常见也较为成熟的是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： 图1 非监督分类操作流程

1、影像分析 大体上判断主要地物的类别数量。一般监督分类设置分类数目比最终分类数量要多2-3倍为宜，这样有助于提高分类精度。 本案例的数据源为ENVI自带的Landsat tm5数据Can_tmr.img，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。确定在非监督分类中的类别数为15。 2、分类器选择 目前非监督分类器比较常用的是ISODATA、K-Mean和链状方法。ENVI包括 了ISODATA和K-Mean方法。 ISODATA（Iterative Self-Orgnizing Data Analysize Technique）重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合，每次迭代都重新计算均值，且根据所得的新均值，对像元进行再分类。K-Means使用了聚类分析方法，随机地查找聚类簇的聚类相似度相近，即中心位置，是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的，然后迭代地重新配置他们，完成分类过程。 3、影像分类 打开ENVI，选择主菜单->Classification->Unsupervised->IsoData或者K-Means。这里选择IsoData，在选择文件时候，可以设置空间或者光谱裁剪区。这里选择软件自带的Can_tmr.img，按默认设置，之后跳出参数设置，如图2。 这里主要设置类别数目（Number of Classes）为5-15、迭代次数（Maximum Iteration）为10。其他选项按照默认设置，输出文件。

监督分类

实验十监督分类 实例与练习：某地区的遥感影像监督分类 背景：现有某地区TM影像，需要进行土地利用类型划分，并对分类结果进行评价。本例中使用监督分类的方法，实现土地利用类型的划分。 目的：通过练习，熟练掌握并理解监督分类的方法、评价方法的原理及实现过程，体会在具体应用中的适应性。 监督分类流程图： 监督分类过程 1 定义分类模板 （1）在viewer窗口中选择打开smtm.img，在raster options选择fit to frame

（2）单击classifer|classification|signature editor，打开分类模板编辑器（signature editor）（3）在viewer窗口中打开raster|tools，打开raster工具面板 （4）选择AOI多边形绘制按钮，进入多边形AOI绘制状态，在图像上选择深蓝色区域，绘制一个多边形AOI，在signature editor窗口，单击按钮，将多边形AOI区域加载到signature editor分类模板属性表中 （5）在图像上继续选择深蓝色区域，再绘制一个多边形AOI，在signature editor窗口，单击按钮，将多边形AOI区域加载到signature editor分类模板属性表中 （6）用同样的方法加载9个深蓝色多边形AOI （7）在分类模板属性表中，依次单击这些AOI的class#字段下的分类编号（按住shift键），并单击，将所选中的模板合并成一个新的模板，则生成一个新的模板 （8）单击其signature name属性进入编辑状态，输入water，单击color属性，选择深蓝色 （9）在signature editor菜单条，单击edit|delete，删除合并前的模板 （10）在图像上继续选择多个砖红色区域AOI（farmland），赭色区域AOI（forest），绿色区域AOI（grass），浅蓝色区域AOI（resident） （11）单击signatureedit|file|save命令，打开保存对话框，确定是保存所有模板(all)，并保存分类模板文件的目录 2评价分类模板 （1）分类预警评价 ①选中water类别 ②在signature editor窗口，选择某类或者某几类模板，单击view|image alarm命令，打开 signature alarm对话框 ③选中indicate overlap复选框，设置同时属于两个及以上的像元叠加预警显示，点击色框 设置为黄色 ④点击edit parallelepiped limit|limit|set，设置计算方法（method）：minimum/maximum， 并选择使用的模板：current（当前模板） ⑤设置完成后，单击ok按钮，返回limits对话框，单击close按钮，返回signature alarm 对话框，单击Ok按钮执行分类预警评价，形成预警掩膜，单击close按钮，关闭signature alarm对话框

企业流程优化的关键成功三大要素

企业流程优化的关键成功三大要素 个企业开展全面的流程管理一般经历流程体系建设、流程实施推广、流程持续评估改进三个阶段,其中第一阶段的流程体系建设是策划和设计阶段,是流程能否落地的基础AMT咨询在为很多企业开展流程体系建设项目时往往会面临以下问题和尴尬: 1、如何形成流程的整体架构,在整个企业范围内建立清晰的流程脉络,而不是各部门独立编写很多零散的相互交叉各自为政的流程。 2、流程和以往的一些文件体系如何融合,很多流程项目最终结果是在ISO体系、企业现有的规章制度之外又多了一套新的文件,但是具体业务执行的人还是不知道具体工作该参考哪个文件 3、流程优化项目结束了,文件柜里产生了一堆流程文件,但在业务部门眼里是流程管理部门的流程,和自己没关系,业务还是按原来的惯性开展… 如何使流程体系建设能够真正落地,为企业带来切实的价值,结合多个咨询项目管理的经验,对项目开展过程中建立流程框架、流程梳理、流程优化三个核心环节的关键成功要素进行分析总结。 一、建立流程框架 构建流程框架本身是一个厘清企业管理结构的过程。通过从企业一级流程框架逐渐往下分类分级细化,形成二级、三级直到完整的企业流程清单。其关键是既能体现流程体系的完整性和逻辑关联性,又清晰的界定流程间的边界。 企业的一级流程框架反映企业的整体业务模式,体现的是从企业最高管理层视角对企业的整体认识。企业的最高管理层的主要职责是制订并传达企业的战略,同时使企业里的各条流程能紧密衔接,通过建立企业各项活动的有机组合,形成整体系统,从而确保战略的实现和整体效益提升。因此这张总体框架图既能反映企业的业务运作特点,又能突出企业的战略或核心竞争力,反映企业各业务领域的定位和相互间的逻辑关系。当流程总图被赋予以上意义,这项工作从专业上升到艺术。 从一级流程总图分解细化形成流程清单,对于进行全面流程体系建设的企业,流程清单的意义重大,如同企业人员管理的“花名册”,是流程管理和持续优化的基础,其分解过程关键是清晰的界定流程范围及流程起点和终点。AMT咨询接触过有的企业在构建流程清单时往往分解到三级、四级流程清单就理不请其中的逻辑关系,或者是以各部门为核心梳理的流程存在很多接口不一致不清晰的地方,其主要问题在于缺乏整体上的策划和流程分类分级的统一视角。 流程的分类分级首先是从管理要求的角度出发对业务的分类,不同分类的业务其管理要求不同,使相应的流程需设置不同的控制点和对应不同的知识经验积累点。如新产品管理,对于全新产品开发管理的重点在于概念评审和过程控制,保证新产品的开发上市成功率;而应对市场竞争的促销及改进类产品,其管理要求是市场响应速度快,因此在流程清单设计时需考虑不同产品的分类而设置不同的流程,即首先是区分管理的差异化,再实现标准化,切忌统一的流程应对所有类型业务。其次流程的分类分级细化需考虑不同细化颗粒度对应的应用对象,使分解的不同层级流程能对应到某一组织或岗位层级。 对于集团管控型企业,可能还会面临一个问题,即流程清单的分层。不同的组织层级对应不同的管理对象,如人力资源管理,集团总部出框架性的流程制度,下属业务单元会再分解细化,但其分解的下层流程制度文件,必须和上一层流程衔接一致形成一体化,同时细化分解的流程清单也可根据流程责任人区分形成下一层组 织的流程清单。 流程清单的表现形式一般类似树状逐级分解,然而现实业务流程整体描绘出来应该是网状结构,即各类不同的业务都有交叉影响作用,从而形成企业的整体系统。因此在流程清单分解时要识别各流程间的相关联系,这些联系包括直接触发关联,即一个流程结束启动下一个流程,或者流程间存在信息交互和时钟协同等。 二、流程梳理 流程框架搭建好后,进入具体流程梳理环节,AMT咨询认为这部分工作有两个关键要素,第一个是建立流程文件描述标准模板;第二个是让流程责任人成为责任中心,保证后续流程梳理优化工作按时按质完成。

业务流程的分类问题和边界问题

业务流程的分类问题和边界问题 有许多的流程咨询项目，因未和客户就流程的边界问题达成一致而导致项目暂停或失败。可见流程咨询项目中，对流程边界进行清晰地界定与规划是非常重要的，只有界定了合理的流程边界，项目才可能在可控的范围内顺利展开，所以确定流程边界是项目成败的关键因素。 而进行流程边界界定的首要任务是对流程进行分类、分级。 一般的企业管理和业务流程加起来少则几百个，多则上千个，如果不事先对其进行分类分级、主次界定，流程梳理工作将陷入可怕的盲目状态，后果要么是顾问做了很多工作却得不到客户认可，要么是根本不能继续下去，一切搁置，不了了之。 那么究竟如何对流程进行分类、分级呢？ 一、流程的分类主要有以下几种形式： （一）按照企业主价值链分类： 1、贸工技：以贸易为优先战略的企业组织类型。这类企业一般以客户管理为主线，结合产品的策划、研发流程、品质管理流程、财务管理流程、人力资源管理流程等，形成总的价值链。 2、技工贸：以技术为优先战略的企业组织类型。这类企业一般以产品设计、研发流程、品质管理流程为主线，结合客户关系管理流程、财务管理流程、人力资源管理流程等辅助流程，最终形成自己的总价值链。 （二）按照流程的作用范围分类：所谓“作用范围”是指流程涉及的内容、所起的作用。所以，一般可分为企业战略流程、企业经营流程、企业保障流程三类。 1、企业战略流程：与企业的经营分析、战略定制、战略调整等相关的流程；

2、企业经营流程：与企业主营业务相关的流程，以及财务管理类流程等； 3、企业保障流程：如行政管理、安技环保、后勤保障类流程。 （三）按照咨询行业通用分类：从通用角度，一般分为“企业管理流程”和“企业业务流程”两大类，分别描述管理工作与主营业务工作。 1、企业管理流程：包括战略、行政、财务、人力资源等管理内容的相关流程； 2、企业业务流程：包括采购、销售、设计、生产、品管等方面的流程。 二、流程主要可分为以下几个层级：关于流程的分级方法，目前并没有定论，基于笔者在延展多年从事流程咨询与BPM实施相结合的经验，认为用以下方法划分流程等级较为妥当： 一级流程：企业的价值链，描述企业创造价值的过程，由企业的业务模块构成； 二级流程：每个业务模块的运营内容，也即三级流程的逻辑关系； 三级流程：跨部门、岗位间的工作流程，由工作事项组成； 四级流程：部门内、岗位间的工作流程，仍由工作事项组成，但局限于部门内； 五级流程：岗位内的工作流程，即某岗位某工作的标准作业程序（SOP）； 六级流程：某个具体工作步骤所涉及的工作内容细节，例如一张表单的表头设置等。

监督分类与非监督分类

图像分类 一、实验目的 1、理解遥感图像分类的基本原理和方法。 2、掌握在ERDAS IMAGINE 软件中进行非监督分类、监督分类的操作流程以及两种分类方法的区别。 3、 了解分类后处理及精度评价原理及过程。 二、 实验设备 1、ERDAS IMAGINE 遥感影像处理软件。 三、 实验过程及要求 1、 非监督分类 ERDAS IMAGINE 使用ISODATA 算法（基于最小光谱距离公式）来进行非监督分类。聚类过程始于任意聚类平均值或一个已有分类模板的平均值：聚类每重复一次，聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下次聚类循环。 ISODATA 实用程序不断重复，直到最大的循环次数已达到设定阈值或者两次聚类结果相比有达到要求百分比的像元类别已经不再发生变化。 1.1 分类流程图 1.2 分类过程 1）调出非监督分类对话框 在菜单栏中单击Raster → Unsupervised Classification →选择Unsupervised Classification 项，打开Unsupervised Classification 对话框。 影像分析 结果验证 分类后处理 类别定义/类别合并 影像分类 分类器选择 ISODATA K MENA 其它

2）进行非监督分类 在 Unsupervised Classification 对话框中 →Input Raster File (确定输入文件)：待分类的图像（此处为经过主成分分析后的图像）。 →Output Cluster Layer (确定输出文件)。 →勾选Output signature Set （选择生成分类模板文件）→ (确定分类模板文件) 。 →Cluster Options:选择 Initiate from Statistics. →分类方法:选择isodata. →Number of Classes（确定初始分类数）:7 →对于 Initializing Options 和 Color Scheme Options 两项均取缺省值。 →Maximum Iterations（定义最大循环次数）:24(一般在应用中将循环次数都取值 6 以上) →Convergence Threshold （设置循环收敛阈值）:0.950(取系统默认值) →单击OK 按钮（关闭Unsupervised Classification 对话框，执行非监督分类）下图为分类 后的图：

流程的分级分类与分层

流程的分级分类与分层-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

流程的三大诡异概念：分级、分类、分层现在很多企业在搞流程管理，都会安排各个部门、各个岗位将自己做的事情画成流程图。等到把布置的工作收集上来一看，企业竟然有上千个流程。 看上去企业的业务很复杂，其实里面重复性的内容很多。特别是跨部门的同一件事情，比如一个单位送图纸、对另外一个单位来说就是取图纸，事情还是那一件，只是看事情的角度不同，结果两个部门“各自为政”，弄出两个来。重复描述且不说，因为视角不同，对这一流程节点的交接时间、标准等会存在理解的差异，也就是我们常说的流程边界不清楚。原本是要通过绘制流程图，将上下左右的关联流程、业务节点给梳理清楚的，这下反而更复杂了。 所以，要想流程描述好，界定流程边界很重要。而要确定流程边界，首先要将企业所有的流程名称组织起来，形成一个流程清单的树形结构。 其实，企业的流程从来都不是简单的树形或者层次结构，而是一个多维度的网络结构。比如，常态化的工序加工质量检验流程，当发现了产品缺陷时，除了通过本流程处理好这个产品的质量缺陷外，还可能触发一个工艺改进流程，或者供应商质量评价和处理流程。这三个流程的流向、处理进度、完成标准正如其目标不同一样，是有很大差别的。 流程描述的一个难点在于，要在一个单一的树形结构中，同时表述这种具有网络结构的流程清单。这就好比用单一的关系型数据库来表示复杂的数据结构一样，令人难懂。 这里先从最简单的流程分级概念说起。 流程分级可以简单理解为将不同颗粒度的流程按照粗细分为不同的级别。不同级别的流程之间是有关系的。比如世界地图是一个分级，中国地图是另一个分级，江苏省或者南京市地图又分别是一个级，这就叫分级。 那分类是什么？ 同一个分级也可以有不同的分类，比如，同样是中国地图，可以有全国高速公路交通图，也可以是全国海拔高度分布图，或者绿色植被覆盖图。他们之间是同一级别的不同分类。 不同的分级之间，可能会采用不同的分类。比如企业的采购流程，作为企业的主营业务流程，其下可以分为采购申请、采购询价、采购合同订立、采购入库、采购付款等子流程，也就是分为五个下级流程。而分类可能是说，同样的采购申请流程，可以根据采购物资的性质不同，分为固定资产采购申请流程、原材料采购申请流程、办公用品采购申请流程等三个分类，因为各种分类涉及的采购申请对象、审批人都不尽相同。

Erdas监督分类步骤

遥感图像分类的原理 基本原理 监督分类中常用的具体分类方法包括： 最小距离分类法（minimum distance classifier）： 最小距离分类法是用特征空间中的距离作为像元分类依据的。最小距离分类包括最小距离判别法和最近邻域分类法。最小距离判别法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征量（均值），首先计算待分象元与已知类别之间的距离，然后将其归属于距离最小的一类。最近邻域分类法是上述方法在多波段遥感图像分类的推广。在多波段遥感图像分类中，每一类别具有多个统计特征量。最近邻域分类法首先计算待分象元到每一类中每一个统计特征量间的距离，这样，该象元到每一类都有几个距离值，取其中最小的一个距离作为该象元到该类别的距离，最后比较该待分象元到所有类别间的距离，将其归属于距离最小的一类。最小距离分类法原理简单，分类精度不高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。 多级切割分类法（multi-level slice classifier）： 是根据设定在各轴上值域分割多维特征空间的分类方法。通过分割得到的多维长方体对应各分类类别。经过反复对定义的这些长方体的值域进行内外判断而完成各象元的分类。这种方法要求通过选取训练区详细了解分类类别（总体）的特征，并以较高的精度设定每个分类类别的光谱特征上限值和下限值，以便构成特征子空间。多级切割分类法要求训练区样本选择必须覆盖所有的类型，在分类过程中，需要利用待分类像元光谱特征值与各个类别特征子空间在每一维上的值域进行内外判断，检查其落入哪个类别特征子空间中，直到完成各像元的分类。 多级分割法分类便于直观理解如何分割特征空间，以及待分类像元如何与分类类别相对应。由于分类中不需要复杂的计算，与其它监督分类方法比较，具有速度快的特点。但多级分割法要求分割面总是与各特征轴正交，如果各类别在特征空间中呈现倾斜分布，就会产生分类误差。因此运用多级分割法分类前，需要先进行主成分分析，或采用其它方法对各轴进行相互独立的正交变换，然后进行多级分割。 最大似然分类法(maximum likelihood classifier)： 最大似然分类法是经常使用的监督分类方法之一，它是通过求出每个像元对于各类别归属概率（似然度）（likelihood），把该像元分到归属概率（似然度）最大的类别中去的方法。最大似然法假定训练区地物的光谱特征和自然界大部分随机现象一样，近似服从正态分布，利用训练区可求出均值、方差以及协方差等特征参数，从而可求出总体的先验概率密度函数。当总体分布不符合正态分布时，其分类可靠性将下降，这种情况下不宜采用最大似然分类法。

监督分类方法

基于光谱的影像的分类可分为监督与非监督分类，这类分类方法适合于中低分辨率的数据，根据其原理有基于传统统计分析的、基于神经网络的、基于模式识别的等。 本专题以ENVI的监督与非监督分类的实际操作为例，介绍这两种分类方法的流程和相关知识。有以下内容组成： 监督分类 非监督分类 分类后处理 监督分类 监督分类：又称训练分类法，用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每一种类别选取一定数量的训练样本，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，同时用这些种子类别对判决函数进行训练，使其符合于对各种子类别分类的要求，随后用训练好的判决函数去对其他待分数据进行分类。使每个像元和训练样本作比较，按不同的规则将其划分到和其最相似的样本类，以此完成对整个图像的分类。 遥感影像的监督分类一般包括以下6个步骤，如图1所示： 图1监督分类步骤 1、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数据为数据源，类别分为：林地、草地/灌木、耕地、裸地、沙地、其他六类。 2、样本选择 为了建立分类函数，需要对每一类别选取一定数目的样本，在ENVI中是通过感兴趣区（ROIs）来确定，也可以将矢量文件转化为ROIs文件来获得，或者利用终端像元收集器（Endmember Collection）获得。 本例中使用ROIs方法，打开分类图像，在Display->Overlay->Region of Interest，默认ROIs为多边形，按照默认设置在影像上定义训练样本。如图2所示，设置好颜色和类别名称（支持中文名称）。 在ROIs面板中，选择Option->Compute ROI Separability,计算样本的可分离性。如图3所示，表示各个样本类型之间的可分离性，用Jeffries-Matusita, Transformed Divergence参数表示，这两个参数的值在0~之间，大于说明样本之间可分离性好，属于合格样本；小于，需要重新选择样本；小于1，考虑将两类样本合成一类样本。

护士各班工作流程图

责任护士白班工作流程 8:00——8:15 参加早会，听取夜班报告 8:15——8:30 床头交接班 8:30——9:00 参加晨间护理 9:00——11:30 ①做好患者各项治疗护理工作，观察输液情况并及时记录。 ②执行临时医嘱。 ③做好新入院病人的各项护理评估及入院介绍，做好出院病人的健康宣教及出院随访。 11:30——11:40 与连班交班 14:00——16:40 ①和连班接班，巡视病房。 ②做好患者基础护理。 做好患者下午各项治疗护理工作，执行临时医嘱。 ④做好患者健康宣教工作。 ⑤书写护理病程。 16:45—17:00 与夜班交班

●按护理等级巡视病房、并及时记录。 办公护士工作流程 8:00——8:30 参加晨会并做好晨会记录 8:30——09：00 参加床边交接班、核对夜班医嘱 9:00——11:30 ①保持护士站桌面清洁。 ②登记出入院（黑板、记录本）。打印患者每日明细单（周末由白班护士打印张贴），张贴在墙上。每周一批量记费（氧气鼻导管）。 ③接收、处理、核对医嘱，及时打印相关执行单并通知责任护士执行医嘱，必要时亲自执行。 ④处理化验单，准备标本检查容器，督促各班及时留送。联系会诊、预约各种特殊检查，并做好准备工作。 ⑤打印第二天各种治疗单据。 11:30——11:40 与连班交班 14:00——16:40 录入患者生命体征，整理各类医疗护理文件，督促护士正确填写各种护理记录单。

16:40——17:00 书写交班报告。 ●及时办理出入院及有关登记工作，整理出院病历。负责住院病历和病案室的交接。 ●护士长不在时，代为处理急需办理的各项临时工作。 夜班护士工作流程 16:45——17:00 与白班交接班巡视病房、危重病人床头交接 17:00——21：00 ①清点用物（尤其抢救车、备用药）、检查冰箱温度并做好登记工作。 ②做好晚间护理。 ③核对第二天治疗、输液用药并签名（审核处）。 ④做好第二天特殊检查病人、抽血病人的准备工作，并告知其注意事项。 ⑤按需测量生命体征（新入院、发热、病情有特殊变化），执行各种晚间治疗。 ⑥消毒治疗室、处置间，将晾干的消毒物品归位。 ⑦核对药盘，带水壶发口服药（晚间）。 ⑧督促探视者离开病房，按时熄灯，保持病区环境安静、整洁、舒适。 21:00——23：00

监督分类 练习

监督分类（Supervised Classification） 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。 在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助于其他信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。 监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类结果、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。 1．建立模板（训练样本、定义分类模板Define Signatures） ERDAS IMAGINE的监督分类是基于分类模板（Classification Signature）来进行的，而分类模板的生成、管理、评价和编辑等功能是由分类模板编辑器（Signature Editor）来负责的。 在分类模板编辑器中生成分类模板的基础是原图像和（或）其特征空间图像。第一步：显示需要分类的图像 在视窗Viewer中显示图像aaa.img 第二步：打开分类模板编辑器（两种方式） ①ERDAS图标面板菜单条：Main →Image Classification → Classification菜单→ Signature Editor菜单项→ Signature Editor对话框

②ERDAS图标面板工具条：点击Classifier图标→Classification菜单→Signature Editor菜单项→ Signature Editor对话框 从上图中可以看到分类模板编辑器由菜单条、工具条和分类模板属性表（CellArray）三大部分组成。 第三步：调整分类属性字段 Signature Editor对话框中的分类属性表中有很多字段， 分类名称（将带入分类图像） 分类颜色（将带入分类图像） 分类代码（只能用正整数） 分类过程中的判断顺序 分类样区中的像元个数 分类可能性权重（用于分类判断） 不同字段对于建立分类模板的作用或意 义是不同的，为了突出作用比较大的字 段，需要进行必要的调整。 Signature Editor对话框菜单条： View→Columns→View Signature Columns对话框→点击第一个字段的Columns列并向下拖鼠标直到最后一个字段，此时，所有字段都被选上了，并用黄色标识出来。→按住Shift键的同时分别点击Red、Green、Blue三个字段前的数字

不合格品的分类与分级评审流程

不合格品的分类与分级评审 流程 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

不合格品的分类与分级评审流程 1 目的 规定不合格品的类别，评审人员的职责，以及不合格品评审流程和要求。 2 适用范围 适用于公司在入厂复验、制造过程检验、成品检验/试验中发现的不合格品、在交付时发现的不合格品和质量保证期内发生的或退回的不合格品以及期间发现的可疑产品的管理和控制。 不适用于软件产品。 3 引用文件 Q/CVS·QP－12－2014/0标识和可追溯性管理控制程序 Q/CVS·QP－18－2014/0不合格品控制程序 4 术语 4.1 不合格品 未满足产品要求的产品，即具有一项或多项不符合合同、图样、样件、标准（技术条件）或其它特性要求的产品。 4.2 公司级一般质量事故 对产品的使用性能有轻微影响或造成直接材料损失在一仟元以下的质量事件。 4.3 公司级重大质量事故 导致或可能导致产品严重降低使用性能或造成直接材料损失在一仟元及以上一万元以下的质量事件。 4.4 公司级特大质量事故 因产品质量问题危及人身安全、导致或可能导致产品丧失主要功能或造成直接材料损失在一万元及以上的质量事件。 5 不合格品分类 5.1 Ⅰ类不合格品 可能导致产品使用性能下降，影响其互换性、可靠性、维修性和安全性的不合格品，满足下列标准之一的不合格品： a. 关键特性超差。 b. 成批性的重要特性超差。 c. 引起或可能引起公司级特大质量事故。

5.2 Ⅱ类不合格品 满足下列标准之一的不合格品： a. 重要特性超差。 b. 成批性的一般特性超差。 c. 引起或可能引起公司级重大质量事故。 5.3 Ⅲ类不合格品 Ⅰ、Ⅱ类不合格品以外的不合格品。 6 不合格品评审系统 公司建立不合格品评审系统，对不合格品进行分级评审。评审系统一般由不合格品评审员、不合格品评审常设机构和不合格品评审委员会组成。 6.1 不合格品评审员 6.1.1 不合格品评审员是公司经岗位资格确认认可，代表本部门从事不合格品评审和管理的人员。 6.1.2 各部门不合格品评审员 a. 质量：由品质管理人员或部门主管、部门负责人担任。 b. 技术：由对应的产品开发设计人员或部门主管、部门负责人担任。 c. 生产：由对应的产品工艺设计人员或部门主管、部门负责人担任。 6.1.3 不合格品评审员职责 a. 质量方面的评审员应对不合格品的处理程序进行监督和审查，提出有关质量管理方面的结论性意见。负责介绍不合格品的检验情况，对不合格品的处理进行验证方面的分析和试验，协助责任单位查明造成不合格品的责任者，提出有关质量控制方面的结论性意见。 b. 技术方面的评审员应对不合格品进行性能和使用方面的技术分析，从产品适用性方面提出处理意见，负责设计方面纠正措施的制订和落实。 c. 生产方面的评审员应对不合格品的处理进行工艺分析，帮助责任单位分析不合格品产生的原因和进行必要的工艺改进，提出有关材料、工艺方面的符合性结论意见。 6.1.4 各部门的评审员应按授权的范围对不合格品进行评审，评审的处置意见可以是返工、返修、让步接受、退回供应单位、报废等。 6.1.5 每一评审员对让步接收的处理决定均具有否决权，有权监督责任单位实施纠正措施，并负责本部门不合格品日常管理工作。 6.2 不合格品评审常设机构

流程的分类和分级-正略咨询

流程的分类和分级-正略咨询 流程咨询项目中，对流程边界进行清晰地界定与规划是非常重要的，只有界定了合理的流程边界，项目才可能在可控的范围内顺利展开。而进行流程边界界定的首要任务是对流程进行分类、分级。 如何对流程进行分类和分级一直是顾问面临的比较棘手的问题，如何对流程进行清晰地界定与规划是确保项目在可控的范围内顺利展开和流程咨询项目成败的关键因素。如果不事先对其进行分类分级、主次界定，流程梳理工作将毫无头绪，造成的严重后果是顾问做了很多工作却得不到客户认可。那么究竟如何对流程进行分类、分级呢？ 一、流程的分类： 1、按照波特价值链分类： 图1：波特价值链 一般是按照波特价值链工具结合企业的业务特点，梳理出膜天膜的企业的价值链，再根据主价值链和辅助价值链的模块，形成企业的流程框架，（如图2示意）。

图2：某企业流程框架 2、按照流程的作用范围分类： 所谓“作用范围”是指流程涉及的内容、所起的作用。所以，一般可分为企业战略流程、企业经营流程、企业保障流程三类。 1）企业战略流程：与企业的经营分析、战略定制、战略调整等相关的流程； 2）企业经营流程：与企业主营业务相关的流程，以及财务管理类流程等； 3）企业保障流程：如行政管理、安技环保、后勤保障类流程。 3、按照咨询行业通用分类： 从通用角度，一般分为“管理支持流程”和“业务流程”两大类，分别描述管理支持工作与主营业务工作。 1）企业管理流程：包括战略、行政、财务、人力资源等管理内容的相关流程； 2）企业业务流程：包括市场、采购、销售、设计、生产等方面的流程。 备注：一般在具体的咨询中，会将价值链和咨询行业通用的分类方法综合进行确定。 二、流程的分级： 关于流程的分级方法，主要是将价值链中的各模块定义为1级，将1级中的主要系列活动定义为2级，将支撑2级的系列活动进行逻辑分析，形成3级流程： 一级流程：按照价值链图划分的以域为核心的高阶流程； 二级流程：在每个域内以域过程为核心的中阶流程； 三级流程：对域过程进行细分，以业务活动为核心的低阶流程。 由于流程边界的界定实际上就是管理边界的界定，管理职能的清晰化，管理流程的顺畅化，而如果分类分级工作进行顺利、彻底，那么不仅顾问能够真实地了解并熟悉企业的业

监督分类实验报告

监督分类实验报告 1100900028 孙淑蕊 一、实验原理：根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，建立判别函数对各待分类像元进行的分类。 二、实验目的：1、理解监督分类方法的基本原理； 2、掌握利用ERDAS进行监督分类的操作流程； 3、了解分类后评价过程。 三、实验内容：在ERDAS软件中，对TM影响进行监督分类，将图像中的水体、植被、农田、城区等地物特征提取出来。 四、实验步骤： 1、在ERDAS主界面中，打开Viewer视窗，打开需要进行监督分类的图像。 2、对图像进行设置，设置Red、Green、Blue对应的波段值分别为4、 3、2。

Layer C osbinations far i u;/实査九（监督分黄）/t>._bj cit* ?.1 X 1 P Red:InrLbicity. img | (: Landsjt_TM_Fast_Fofm_?］卜 ■ w G reen :lm_bjcip.img R 1 (;L^nd^t_TM_F^LFoinn| 3 I P Ellie:tm_bjeity. img(.Land$aLTH_Fast_Fofm ▼ | ± 1 疗Aulo Apply | OK Applp | Close I Help 3、在Viewer视窗中显示待分类图像。打开Classification，选择Sig nature Editor，打开分类模板编辑器。 基 Classifier Modeler Vecto Signature Editor... IJriidperTii&d 匚... Sif)efvised Classihcabon... Image Segmentation ... Thieshold... Fuiszy Convolution... □rouping Tool Fu及y Fl&z： ode .. Accuracy Assessment... Feature Space Image .. Feature Space rhematic... Knowledge Classifief,. Kno^kdae Engine?+ Frame Sampling Tools Spectral Analysis Close Help

监督分类和面向对象分类流程

监督分类和面向对象分类流程 高分一号城市绿地现状调查与分析实现教程将介绍基于高分一号影像数据的城市绿地信息提取的实现步骤，下图是主要的操作流程图一首先对高分影像进行预处理，其次使用监督分类法和面向对象分类法对城市绿地进行分类，然后对分类出来的影像进行矢量化处理，最后另其在arcGIS中进行统计分析，得出武汉市城市绿地的现状，下面是具体步骤。第一章数据预处理因为处理数据是高分一号影像，处理软件为，因为以下版本不能对高分一号直接进行处理，所以需要安装r6补丁，将下面两个文件直接粘贴到软件所在位置，然后就可以打开高分影像了图二图三为了加快数据处理的速度，是选择先进行辐射定标然后将图像裁剪在进行后续的操作，预处理流程如下图：

图四辐射校正分为辐射定标和大气校正打开数据：ENVI-Open As-CRESDA-GF-1,选择处理的影像，打开XML后缀文件；辐射定标：选择Toolbox->Radiometric Correction-> Radiometric Calibration，选择待处理的高分数据弹出Radiometric Calibration对话框，进行如图设置。对于多光谱影像，点击Apply FLAASH Setting 设置成默认值；如果是对全色影像进行辐射定标，那么Calibration则是Reflectance,Out Put Type 为UInt,Scale Factor为1000，如下图：高分一号多光谱影像参数设置高分一号全色影像参数设置大气校正：选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction，弹出FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。要注意，全色影像不做大气校正，多光谱影像则需要做大气校正处理。