遥感图像的计算机分类.ppt

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1、第六章遥感图像的计算机分类理解遥感图像计算机分类的一般原理和常用的判别函数掌握传统的监督分类和非监督分类方法，以及分类中的辅助处理技术了解计算机分类的新方法教学目的遥感图像计算机分类的一般原理判别函数非监督分类监督分类光谱特征分类中的辅助处理技术计算机分类新方法雷达遥感图像分类新方法教学提纲§1遥感图像计算机分类的一般原理概述计算机分类的基本原理计算机分类处理的一般过程一、概述遥感图像的解译通过对遥感图像所提供的各种识别目标的特征信息进行分析、推理与判断，从而识别目标或现象的过程目视方法凭着光谱规律、地学规律和解译者的经

2、验从影像的亮度、色调、位置、时间、纹理、结构等特征推出地面的景物类型计算机方法利用计算机模式识别技术对遥感图像上的信息进行属性的识别和分类一、概述光谱特征概念地物电磁波辐射的多波段测量值，通常以地物多光谱图像上的亮度体现遥感图像分类的主要依据不同的地物在同一波段图像上表现的亮度一般互不相同；同时，不同的地物在多个波段图像上亮度的呈现规律也不同(example）一、概述地物反射率差异图若按照地物类别聚集的规律把多光谱空间划分为若干个子空间，每一个子空间包含一个类别，就可以把图像中未知像元进行分类，分配到各自的子空间中一、概

3、述相关概念光谱类别完全按照光谱特征在多光谱空间内聚集的类别信息类别与地面实际景物对应的类别同物异谱同一种地物包含几种光谱类别异物同谱同一种光谱类别中有不同的信息类别一、概述遥感图像的计算机分类概念～将图像中每一个像元点或区域归属于若干个类别中的一类，或若干个专题要素中的一种，完成将图像数据从二维灰度空间转换到目标模式空间的工作分类统计模式方法——传统方法句法模式方法——新方法一、概述相关概念监督分类和非监督分类监督分类基于对于遥感图像上样本区内的地物的类属已有先验知识，以已知样本的特征作为依据判断非样本数据的类别非监督分

4、类遥感图像地物的属性不具有先验知识，纯粹依靠不同光谱数据组合在统计上的差别进行“盲目分类”,分类结果并不确定类别的属性一、概述分类处理与增强处理共同点增强和提取遥感图像中的目标信息异同点增强主要是增强图像的目视效果，提高图像的可解译性——定性分类着眼于地物类别的区别——定量一、概述遥感图像分类处理的特点多变量特征选择有选择地去除多光谱图像中对分类贡献不大的波段，从而确定分类的信息源的过程特征分类时所使用的波段或波段组合特征参数选择出来的，新的对于表示类别可分性更为有效的变量特征空间特征参数组成的空间二、计算机分类的基本原

5、理相关概念像元的特征值每个波段上灰度值构成的矢量特征空间包含X的的n维空间模式图像中某一类目标样本属于某类别的像素样本观测值样本的多光谱矢量波段1波段2…波段n多光谱图像二、计算机分类的基本原理基本原理多光谱图像和特征空间中的点集具有等价关系。通常同一类地面目标的光谱特性比较接近，在特征空间中的点聚集在该类的中心附近，多类目标在特征空间中形成多个点族（example）二、计算机分类的基本原理多光谱图像分类原理设图像上有两类目标ωA、ωB判别准则为：遥感图像分类算法的核心就是确定判别函数和相应的判别准则fAB(X)＝0三、

6、计算机分类处理的一般过程原始图像的预处理训练区的选择特征选择和特征提取分类检验结果结果输出原始图像预处理训练区的选择特征选择和特征提取图像分类运算检验结果结果输出三、计算机分类处理的一般过程原始图像的预处理对观测数据作成像处理，以及图像的几何校正、辐射校正、量化、采样、预滤波、去噪声等处理，以便获得一幅比较清晰、对比度强、位置准确的图像提高分类精度三、计算机分类处理的一般过程训练区的选择要求普遍性、代表性方法实地调查借助地图、航片或其他专题资料非监督分类水田平原水田丘陵水田山区水田景观相片遥感影像平原旱地山区旱地景观相片

7、遥感影像丘陵旱地旱地有林地景观相片遥感影像疏林地灌木林地林地低覆盖度草地中覆盖度草地高覆盖度草地景观相片遥感影像草地河渠冰川及永久性积雪水库坑塘湖泊河滩地水域城镇用地农村居民用地工矿和交通用地景观相片遥感影像城镇及工矿用地盐碱地沙地戈壁沼泽地裸土地裸岩其他未利用土地景观相片遥感影像景观相片遥感影像三、计算机分类处理的一般过程特征选择与特征提取特征选择（featureselection）从众多特征中挑选出可以参加分类运算的若干特征特征提取（featureextraction）在特征选择后，利用特征提取算法从原始特征中求出最

8、能反映其类别特性的一组新特征，完成样本空间到特征空间的转换数据压缩、提高不同类别特征之间的可区分性三、计算机分类处理的一般过程图像分类运算——核心阶段根据影像特点和分类目的设计或选择恰当的分类器及其判别准则，对特征矢量进行划分，完成分类工作检验结果分类精度和可靠性评价结果输出结果图像的输出和分类结果的统计值§2判别函