遥感原理与应用-第8章

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1、第八章遥感图像自动识别分类1内容提纲•基础知识•特征变换和特征选择•监督分类•非监督分类•监督分类和非监督分类的结合•分类后处理和误差分析•非光谱信息分类•自动分类新方法2概述•遥感图像的计算机分类,是模式识别技术在遥感技术领域中的具体运用•目视判读是直接利用人类的自然识别智能•计算机分类是利用计算机技术来人工模拟人类的识别功能•采用决策理论(或统计)方法•从被识别的模式(即对象)中,提取一组反映模式属性的量测值,称之为特征•把模式特征定义在一个特征空间中,进而利用决策的原理对特征空间进行划分,以区分不同特征的模式,达到分类的目

2、的•光谱特征和纹理特征348.1基础知识•模式与模式识别•光谱特征空间•地物在特征空间中的聚类统计特性58.1.1模式与模式识别•“模式”是指某种具有空间或几何特征的东西,它的含义是某种事物的标准形式。•一个模式识别系统对被识别的模式作一系列的测量,然后将测量结果与“模式字典”中一组“典型的”测量值相比较。若和字典中某一“词目”的比较结果是吻合或比较吻合,则我们就可以得出所需要的分类结果。这一过程称为模式识别。•这一组测量值就是一种模式。6图8-1模式识别系统的模型7模式与模式识别姚明ROCKETS11数据模式模式获取分割识别8

3、模式识别的应用车牌识别9模式识别的应用信函分拣10模式识别的应用遥感影像分类118.1.2光谱特征空间•不同的地物在同一波段图像上表现的亮度一般互不相同•不同的地物在多个波段图像上亮度的呈现规律也不相同•同名地物点在不同波段图像中亮度的观测量将构成一个多维随机向量X,称为光谱特征向量TX=[xxx]12n如TM图像上任一个点TM=[TM1,TM2,TM3,TM4,TM5,TM6,TM7]12地物与光谱特征空间的关系13地物在特征空间中的聚类情况由于随机性因素(如大气条件,背景,地物朝向,传感器本身的“噪声”等)影响,同类地物的

4、各取样点在光谱特征空间中的特征点将不可能只表现为同一点,而是形成一个相对聚集的点集群,而不同类地物的点集群在特征空间内一般是相互分离的。特征点集群在特征空间中的分布14158.1.3地物在特征空间中的聚类统计特性•地物在特征空间的聚类通常是用特征点(或其相应的随机矢量)分布的概率密度函数来表示168.2特征变换和特征选择•目的:减少参加分类的特征图像的数目,从原始信息中抽取能更好进行分类的特征图像。•特征变换——将原有的m量值集合通过某种变换,然后产生n个(n≤m)新的特征。•特征选择——从原有的m个测量值集合中,按某一准则选择

5、出n个特征。178.2.1特征变换•概念:将原始图像通过一定的数字变换生成一组新的特征图像,这一组新图像信息集中在少数几个特征图像上。•目的:数据量有所减少,去相关,有助于分类。•常用的特征变换:主分量变换、哈达玛变换、穗帽变换、比值变换、生物量指标变换。18NIRredScatterPlotrevealsrelationshipbetweeninformationintwobandshere:correlationcoefficient=0.137red19PrincipalComponentsAnalysiscorrelat

6、ionbetweenallbandsTMdatacorrelationcoefficients:1.0000.9270.8740.0690.5930.4260.7360.9271.0000.9540.1720.6910.4460.8000.8740.9541.0000.1370.7400.4330.8120.0690.1720.1371.0000.369-0.0840.1190.5930.6910.7400.3691.0000.5340.8910.4260.4460.433-0.0840.5341.0000.6710.7360.

7、8000.8120.1190.8910.6711.000201.主分量变换•主分量变换也称为KL变换,是一种线性变换,是就均方误差最小来说的最佳正交变换•KL变换能够把原来多个波段中的有用信息集中到数目尽可能少的特征图像组中去,达到数据压缩的目的。•KL变换还能够使新的特征图像间互不相关,使新的特征图像包含的信息内容不重叠,增加类别的可分性。21主分量变换计算步骤(1)计算均值向量M和协方差矩阵C;(2)计算矩阵C的特征值和特征向量;(3)将特征值按由大到小的次序排序;(4)选择前几个特征值对应的几个特征向量构造变换矩阵φ;n(

8、5)根据Y=φX进行变换,得到的新特征影n像就是变换的结果,X为多光谱图像的一个光谱特征矢量。22MSS主分量变换前后的信息量分布23TM主分量变换前后的信息量分布24主分量变换PC-1PC-7252.哈达玛变换•哈达玛变换是利用哈达玛矩阵作为变换矩阵实施的遥感

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