监督分类的必要步骤就是监督分类分类后处理，分类后处理可以进一步减少小图斑，减少噪声即椒盐效应。本文主要简单介绍用ERDAS 软件的中位数过滤器来进行监督分类后处理以达到减少椒盐效应的目的，提高遥感图像的使用质量和有利于问题的进一步分析。
工具/原料
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ERDAS 软件
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实验数据
方法/步骤
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1. 菜单栏点击interpreter（翻译器）|spatial enhancement（空间增强）|focal analysis（focal=kernel），input file选择spot_superclass.img，output file输入此新图像名称spot_superclass_foc和路径，function选择 median（中位数过滤），点击OK。
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1. 将处理后的图像spot_superclass_foc.img打开，此时显示的图像为黑白图像。
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重新打开图像选择框，点击 spot_superclass_foc.img，再点击上方raster options，display as选择pseudo color（假彩色），点击OK，此时图像依然是黑白的。
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在spot_superclass_foc.img图像框中点击raster|attributes，在spot_superclass.img图像框中也点击raster|attributes，将spot_superclass_foc.img属性对话框各地物类型的颜色改为何spot_superclass.img属性对话框中的颜色一致。
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在supervised图像中右键，选择geo.link/unlink。
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此时两图坐标显示的地区相对应，再点击下图橙色小框的十字图标，则可以更准确的对应两图。之后进行比较分析。
注意事项
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监督分类后处理是大学监督分类实验的最后一大步，前两步监督分类过程和评价分类模板请参见楼主前两篇经验。
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请觉得有用的人点赞投票支持楼主的监督分类三部曲。
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