第四章 遥感图像自动识别分类ppt课件.ppt

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1、遥感图像自动识别分类遥感数字图像的性质与特点遥感数字图像的自动分类遥感图像多种特征的抽取遥感图像解译专家系统(利用计算机进行遥感图像智能化解译，可以快速获取地表不同专题信息，并利用这些专题信息迅速地更新地理数据库。)数字图像的性质和特点遥感数字图像:是以数字表示的遥感图像,其最基本的单元是像素.像素是成像过程的采样点,也是计算机处理图像的最小单元.像素具有空间特征和属性特征.像素的属性特征采用亮度值来表达.遥感数字图像的特点：便于计算机处理与分析；图像信息损失少；抽象性强。遥感数字图像的表示方法：1、以二维数组来表

2、示的2、遥感图像按照波段数量分为:单波段数字图像:SPOT的全色波段.多波段数字图像:TM的7个波段数据.3、多波段数字图像的三种数据格式BSQ格式(Bandsequential)BIP格式(Bandinterleavedbypixel)BIL格式(Bandinterleavedbyline)航空像片的数字化空间采样：将航空像片具有的连续灰度信息转化为每行有m个单元，每列有n个单元的像素组合。属性量化：可得到每个像元的数字模拟量，与航空像片中对应位置上的灰度相对应。遥感图像的计算机分类通过模式识别理论，利用计算机将

3、遥感图像自动分成若干地物类别的方法数据信息计算机遥感图像分类是统计模式识别技术在遥感领域中的具体应用。关键是提取待识别模式的一组统计特征值。遥感图像分类的主要基础是地物的光谱特征。然而，有时多波段影像的原始亮度值并不能很好地表达类别特征，因此需要对数字图像进行运算处理（如比值处理、差值处理、主成分变换以及K－T变换等），以寻找能有效描述地物类别特征的模式变量，然后利用这些特征变量对数字图像进行分类。分类原理与基本过程分类过程中采用的统计特征变量包括：全局统计特征变量和局部统计特征变量。全局统计特征变量如地物的光谱

4、特征，TM的6个波段数据进行K－T变换（缨帽变换）获得的亮度特征。局部统计特征变量是将数字图像分割成不同识别单元，在各个单元内分别抽取的统计特征变量。例如，纹理。在很多情况下，利用少量特征就可以进行遥感图像的地学专题分类，因此需要从遥感图像n个特征中选取k个特征作为分类依据，我们把从n个特征中选取k个更有效特征的过程称为特征提取。特征提取要求所选择的特征相对于其他特征更便于有效地分类，使图像分类不必在高维特征空间里进行，其变量的选择需要根据经验和反复的实验来确定。分类原理与基本过程分类原理与基本过程特征变换(类间大

5、，类内小---主成分变换等)和特征选择(减少数量，选择典型特征)。遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。常使用距离和相关系数来衡量相似度。采用距离(特征空间中象元数据和分类类别特征的距离)衡量相似度时，距离越小相似度越大。采用相关系数衡量相似度时，相关程度越大，相似度越大。遥感图像计算机分类方法监督分类法：选择具有代表性的典型实验区或训练区，用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别函数或模式，并以此对未知地区的像元进行分类处理，分别归入到已知的类别中。非监督分类：是

6、在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为一类）的方法。分类基本过程根据图像分类目的选取特定区域的遥感数字图像，需考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图像质量等。根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据，数字图像进行辐射校正和几何纠正。根据分类要求和图像数据的特征，选择合适的图像分类方法和算法。制定分类系统，确定分类类别。找出代表这些类别的统计特征。为了测定总体特征，在监督分类中可选择具有代表性的训练场地进行采样，测定其

7、特征。在非监督分类中，可用聚类等方法对特征相似的像素进行归类，测定其特征。对遥感图像中各像素进行分类。分类精度检查。在监督分类中把已知的训练数据及分类类别与分类结果进行比较，确认分类的精度及可靠性。在非监督分类中，采用随机抽样方法，分类效果的好坏需经实际检验或利用分类区域的调查材料、专题图进行核查。图像分类方法监督分类（1）最小距离分类法：是用特征空间中的距离表示像元数据和分类类别特征的相似程度，在距离最小时（相似度最大）的类别上对像元数据进行分类的方法。Step2–foreachunclassifiedpixel

8、,calculatethedistancetoaverageforeachtrainingarea分类精度不很高，但计算速度快，它可以在快速浏览分类概况中使用。最近邻域分类法NearestNeighbourDefinesatypicalpixelforeachclass：AssignspixelsonthebasisofspectraldistanceCan