基于dn值分析的遥感影像分类方法研究

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1、基于DN值分析的遥感影像分类方法研究　　摘　要：该实验中，根据各种地物特征在不同波段中表现出来的DN值的不同，我们通过人机互动的方式寻找各种地物特征DN值在遥感影像中的联系，通过这样一种联系，确定区分不同特征的阈值，达到分类的目的。同时，比较通过降噪处理之后的分类图与未经过降噪处理的分类图，寻求提高分类精度的方法。　　关键词：Landsat遥感影像分类　　：P23　　　　：A　　　　　：1007-3973（2012）007-109-02　　1影像DN值分析　　遥感影像之所以能够表现出各种地物特征，是因为影

2、像中每个像素点有着不同的DN值（DigitalNumber），为了对遥感影像进行阈值分类，首先我们要弄清各种地物特征在遥感影像处于什么样的位置，通常我们是要弄清楚遥感影像各地物特征的DN值在遥感影像全局里所处的区间，因此，我们首先要对遥感影像做DN值分析。我们选取2010年洋山港区域的Landsat-7ETM+卫星遥感图片作为研究对象，如图1所示。　　这张图像具有Landsat-7ETM+所有波段的信息，我们使用的影响是Unsign-8byte图像，因此，图像里的DN值从0～255，影像是通过DN值的不同

3、来表现出不同的特征，我们从影像的各DN值关系表1可以看出2010年洋山港地区的遥感影像9个波段的基本面貌。　　利用阈值关系方法进行信息提取的方法非常容易实现,我们利用各个通道DN值之间存在的关系，例如第5通道DN值小于20的，我们归类为水体，从而很轻松的将水体特征提取出来。但是在分类过程中，各种地物特征的提取并不是简单地依赖某一通道来完成的。　　2阈值分类算法和分类模型确定　　通过对表1各类地物特征DN值关系分析表进行分析，我们可以看出，第五第八通道对水很敏感，光波被水吸收，所以DN值均小于20，这样我们

4、只需要同通过这两个通道就能很好地将水体特征提取出来，而植被可以通过第一第二第三通道来提取，其他几个通道都存在其他地物特征与植被特征DN值重叠的现象因此，分类使用ETM+1，2，3，4即可解决植被分类的问题，人类活动在本次实验中遇到了比较棘手的问题，主要原因是人类活动不存在某一通道就可完全提取特征的DN值范围，每个通道，在区分各种地物特征时却不尽人意，往往是水体与人类混淆，或是植被与人类活动混淆，事实上，在实验的过程中，我们也发现，没有哪个通道可以将人类活动单独提取出来。所以我们需要引入数学上的一个概念，就

5、是交集的概念，在处理人类活动特征时必需进行交集分析，但是对于真实人类活动的特征是存在交集，我们在阈值分析的过程中，发现1，2，3，4，9通道，人类和水体在分别大于68，79，75，50和35的值，可以归为人和水的共同类，而5，8通道，在DN值分别大于20和20的，可以归为人和植被的共同类，而这两大类之间的交集就是任内活动特征，于是，我们通过交集的概念可以很快将人类活动的特征提取出来。通过以上的阈值算法分析，我们需要建立本次实验的分类模型，我们选取对分类有用的通道，每种地物特征均采用交集处理以求得到最为匹配

6、的分类结果图。分类模型示意图如图2所示。　　利用阈值方法进行信息提取的方法非常容易实现,仅用少量的人力物力,可以达到预期的要求,能够快速获得变化信息的区域。将以上的分类结果整合之后，我们得到了图3，2010年洋山港地区的分类结果图。　　3降噪处理　　本次实验的目的是为了对上海市海岸带的遥感影像进行研究与分析，我们需要获得更为准确的分类图，这样才能为往后的生态评价计算提供良好的基础，而降噪处理作为遥感影像预处理三大过程（辐射校正，几何校正，降噪处理）之一，在本次实验中也得到应用，降噪处理是因为遥感影像信号在

7、产生、传输、接收和记录的过程中，经常会受到各种大气效应和电离层辐射的影响，从而产生各种各样的噪声，当进行下一步的遥感影像的特征提取、信息分析和模式识别等处理时将会带来不同的影响，因此在这之前的遥感影像噪声去除是一个非常重要的预处理步骤。遥感影像中大多数像素的灰度值差别不大，正是由于这种灰度相关性的存在，所以一般遥感影像的能量主要集中在低频区域，只有影像的细节部分的能量处于高频区域。　　进行遥感影像平滑的主要目的就是要消除或衰减影像上的噪声，也就是衰减高频分量，增强低频量。但是高频区域同样也包含着影像的细节

8、能量，因此遥感影像在消减噪声的同时，对影像的细节　　摘　要：该实验中，根据各种地物特征在不同波段中表现出来的DN值的不同，我们通过人机互动的方式寻找各种地物特征DN值在遥感影像中的联系，通过这样一种联系，确定区分不同特征的阈值，达到分类的目的。同时，比较通过降噪处理之后的分类图与未经过降噪处理的分类图，寻求提高分类精度的方法。　　关键词：Landsat遥感影像分类　　：P23　　　　：A　　　　　：1007-3973（2012