遥感数字图像计算机解译.ppt

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1、遥感系统1）目标物的电磁波特性2）信息的获取（传感器和遥感平台）3）信息的接收4）信息的处理5）信息的应用第六章遥感数字图像计算机解译1I遥感数字图像的性质与特点II遥感数字图像的计算机分类2遥感数字图像的性质与特点遥感数字图像:以数字形式表现的遥感影像。3遥感数字图像的性质与特点遥感数字图像:基本单位为像素（像元），是成像过程的采样点，也是计算机图像处理的最小单元。空间特征属性特征正像素混合像素遥感数字图像的特点：1）便于计算机处理与分析2）图像信息损失低3）抽象性强4遥感数字图像的性质与特点遥感数字图像的类型：1）二值数字图像2）单波段数字图像3）多波段数字

2、图像遥感数字图像的存贮：1）BSQ（Bandsequential）2）BIP（Bandinterleavedbypixel）3）BIL（Bandinterleavedbyline）5遥感数字图像的性质与特点光学影像——遥感数字图像的转化1）空间采样：确定采样间距。对应扫描仪的光学分辨率，如300dpi2）属性量化：8位，24位6I.遥感数字图像的性质与特点II.遥感数字图像的计算机分类遥感图像计算机分类基本目标:将人工目视解译遥感图像发展为计算机支持下的遥感图像理解。7遥感专题信息提取的概念：日本遥感学会：利用图像的光谱信息，空间信息以及多时相信息对目标进行识别

3、并归类，并将可从遥感图像中提取的信息分为五类。遥感数字图像的计算机分类8遥感数字图像的计算机分类计算机分类：是通过模式识别理论，利用计算机将遥感图像自动分成若干地物类别的方法。如土地覆盖/土地利用分类、森林类型分类、植被类型岩性分类、……分类、数据--信息（遥感数据---地物信息）遥感数据包括：1、原始光谱数据；2、光谱变换后数据；3、非遥感数据9遥感数字图像的计算机分类模式（pattern）:在多波段图像中，每个象元都具有一组对应取值，称为象元模式特征（feature）：在多波段图像中，每个波段都可看作一个变量，称为特征变量。特征变量构成特征空间。波段：光谱波

4、段其它派生波段（纹理、上下文关系、波段比等）辅助数据(ancillarydata)(非遥感数据，如DEM、土壤类型)特征提取(featureextraction)：通过变换找出最能反映地物类别差异的特征变量用于分类的过程，也即从遥感图像n个特征中选取k个特征作为分类依据的过程。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。10遥感数字图像的计算机分类遥感图像分类的基本原理：不同的地物具有不同的光谱特征，同类地物具有相同或相似的光谱特征。图像分类：基于数字图像中反映的同类地物

5、的光谱相似性和异类地物的光谱差异性。依据是遥感图像像素的相似度。距离相关系数在遥感图像常用距离和相关系数衡量相似度。11常用的距离和有关统计量欧氏距离:N,波段数;dij第个i像元与第j个像元在N维空间中的距离;xik为第个k波段上第i个像元的灰度值;绝对距离:明斯基距离:欧氏距离和绝对距离可统一表示为:12常用的距离和有关统计量马氏距离(Mahalanobis):相似系数:相关系数:其中,为两个矢量间的夹角13遥感影像的光谱特征统计量像元值--影像中像元的灰度值，反映对应区域的光谱特性灰度均值－反映图像中地物的平均反射强度灰度中值－灰度级中处于中间的值，是灰

6、度级的统计量，而非像元值灰度众数－出现次数最多的像元值，反映分布较广的地物灰度方差－反映信息量大小灰度数值域－灰度值变化范围，信息量大小灰度反差－显示效果和可分辨率14遥感数字图像计算机分类基本过程：1.根据应用目的选取特定区域的遥感数字图像。2.根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据。3.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，确定分类类别。4.找出代表上述类别的统计特征。5.测定总体特征6.对遥感图像中所有像素进行分类。7.分类精度检查8.对判别分析的结果进行统计检验。15遥感数字图像的计算机分类遥感数字图像的分类方法分类（cla

7、ssification）执行方式：监督分类、非监督分类分类模型或分类器：统计分类、模糊分类、邻域分类、神经网络分类等。16分类方法：监督分类（supervisedclassification）：通过选择代表各类别的已知样本（训练区）的象元光谱特征，事先取得个类别的参数，确定判别函数，从而进行分类。在监督分类中，先定义信息类，然后检验它们的光谱可分性。遥感数字图像的计算机分类17非监督分类(unsupervisedclassification)：根据事先指定的某一准则，而进行计算机自动判别归类，无须人为干预，分类后需确定地面类别主要采用聚类法，使同一类别的像素之间

8、的距离尽可能的小而不同类