7遥感图像的分类(教案)

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1、实验七遥感图像的分类（监督分类或非监督分类）*综合性实验图象分类需要根据图像质量进行相应的预处理（包口辐射校正，儿何校正，增强处理等）。另要结合多学科专业知识。因此该实验又为本科综合性实验。在M用遥感技术解决实际问题时常常需要根据地物的特征进行归类，有时述要制成专题图并量算而积，例如土地利用调查、上壤调查等等,这一工作称为分类。FI视判读分类所依据的是影像的色调和几何特征等解译标志，而计算机分类的对彖是数字图像，地物的所冇特征都是通过数字化的灰度值反映出來的，因此，计算机分类是建立在对图像像元灰度值的统计、运算、对比和归纳基础上进行的。遥感图像计算机分类是基于数字图

2、像屮所反映的同类地物的光谱和似性和异类地物的光谱差异性进行的。一、遥感图象的计算机分类基本过程（1）首先明确遥感图象分类的目的及其需要解决的问题，在此基础上根据应用目的选取特定区域的遥感数字图象（2）根据研究区域，收集与分析地而参考信息与有关数据，进行辐射纠正和儿何纠正（3）对图象分类方法进行比较研究，选择适合的图象分类方法和算法，制定分类系统,确定分类类别（4）找岀代表这些类别的统计特征（5）监督分类，非监督分类的不同情况（6）对遥感图象屮各像素进行分类（7）分类精度检查（8）对判別分析的结构进行统计检验二、监督分类原理方法首先需要从研究区域选取有代衣性的训练场地

3、作为样本。根据己知训练区提供的样本,通过选择特征参数（如像素亮度均值、差等），建立判别函数，据此对样本像元进行分类，依据样本类别的特征来识别非样木像元的归属类别。监督分类包括利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。（1）最小距离分类法按照模式与各类代表样本的距离进行模式分类的一种统计识别方法。在这种方法屮，被识别模式与所属模式类别样本的距离最小。进行最小距离分类首先要为每个类别确定它的代表模式的特征向量，这是用这种方法进行分类效果好坏的关键。各类代表特征向量可以根据所研究对象的物理、化学、生物等方而的机理来确定，常用的方法是收

4、集各类样木，用各类样本特征向虽的平均向虽作为各类代表模式的特征向虽。其次要选择一种确定的距离度虽以计算被识别模式与各类代表模式特征向最之间的距离。常用的距离侑欧几里得距离、绝对值距离等。距离的标准化是通过对每个像素值减公均值并除以标准差来实现的。对以发现，当这个程序使用标准化距离时，常常产生很好的效果。它比最人似然分类快，并且对训练区的要求也比最人似然分类低。（2）多级切割分类法通过设定在各轴上的一系列分割点，将多维特征空间划分成分别对应不同分类类别的互不重叠的特征字空间的分类方法。对于一个未知类别的像素来说，它的分类取决于它落入哪个类别特征字空间中。（3）特征曲线

5、窗口法特征曲线是地物光谱特征曲线参数构成的曲线。以特征曲线为屮心取一个条带，构造一个窗口，凡是落在此窗口内的地物即被认为是一类，反Z,则不属于该类。（4）最大似然比分类法基于一组光谱特征文件屮的信息，最大似然模块能对遥感数据进行最大似然分类。最人似然分类以特定训练区光谱特征的概率密度函数为基础。通过比较像素属于考虑的各光谱特征的后验概率，把这个像索分给可能性最大的类。最大似然分类器乂称贝叶斯分类器,因为它能使用贝叶斯定理来结合先验知识。先验知识被表达为各类别存在的先验概率。它可以被指定为适用于所有像元的单一值，或表示各像元的不同先验概率的图像。通过求出每个像素对于各

6、类别的归属概率，把该像索分到归属概率最人的类别屮去的方法。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。三、实验目的：了解并掌握遥感图像的计算机分类方法，熟悉监督分类方法四、监督分类的步骤1）首先找出影像中各种类别具冇代表性的像元集合，作为样木（训练样区）；2）求出每种类别样本像元集的统计特征，然后选择特征参数（如样本像元的平均值、方差）；3）根据特征参数建立判别函数；4）根据判别函数对已知类别的样木像元进行分类，反复调整判别函数；5）最后用判别函数对所有未知像元进行判断，划分像元的类别归属。6）样本像元的选取，通常需耍人参与；对判別函数耍用

7、样本进行反复验证和训练，就像有人在监督一样。7）分类精度检查8）对判别分析的结构进行统计检验五、实验步骤（1）进入PCI系统主界面,调入系统提供的演示图像Irvine,pix0根据图像质量进行相应的预处理（包口辐射校疋，几何校正,增强处理等）。另要结合多学科专业知识。因此该实验为综合性实验。（2）进入Analyis菜单下的ImageCalssificaion子菜单点击Supervised命令。根据分类ri的选择训练样区。(3)按照训练样区选样规则，选择足够的训练样本以后，可以利用PC1软件提供的Tools菜单下的各种训练样区检测工具來进行对选练样区挑选好坏评价。