遥感图像分类方法综述

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1、遥感图像分类方法综述王一达,沈熙玲,谢炯(杭州市电力局调度所,浙江杭州310028)摘要:从遥感图像分类方法的基本原理入手,介绍了传统遥感图像的分类一些方法,以及它们近年来的发展,此外还对遥感图像分类研究的新方向作了一些介绍,并对发展趋势作了展望。关键词:遥感图像;图像分类;模式识别。中图分类号:P237.9文献标识码:A文章编号:1000-3177(2006)87-0067-05的有监督分类中的最小距离法、逐次参数估计法、梯度法、最小均方误差法、费歇准则法和非监督分类中的按批修改的逐步聚类法、等混合距离法。此外还可以将两者结合起来,互相补充以

2、获得较好的效果。句法模式识别则需要了解图像结构信息,从而对其进行分类。1引言遥感图像是按一定的比例尺,客观真实地记录和反映地表物体的电磁辐射的强弱信息,是遥感探测所获得的遥感信息资料的一种表现形式。所以遥感技术的核心问题是根据地物辐射电磁辐射强弱在遥感图像上表现的特征,判读识别地面物体的类属及其分布特征2。在遥感图像技术的研究中,无论是专业信息提取,运动变化预测,还是专题地图制作和遥感数据库的建立等都离不开分类,对照地面地物类型,便可以从图像上地物的识别。随着近年来计算机技术的飞速发展,计算机识别分类成了遥感技术应用的一个重要组成部分。遥感图像

3、数据类别多,合混度大,如何解决多类别分类识别并满足一定的分类精度,是当前遥感图像研究中的一个关键问题,也是人们关注的焦点1。图1统计决策法模式识别原理框图图2句法模式识别原理框图2遥感图像分类原理3遥感图像分类研究现状在目前的遥感图像分类应用中,用的较多的是传统的模式识别分类方法:诸如最小距离法,最大似然法等监督分类法。其分类结果由于遥感图像本身的空间分辨率以及“同物异谱”“,同谱异物”现象的存在,而往往出现较多的错分、漏分情况,导致分类精度不高。但目前也提出了一些改进算法,使其分类精度有了大幅的提高。随着遥感技术的发展,近年来出现了一些新的倾

4、向于句法模式的分类方法,如人工神经网络方法,模糊数学方法,决策树方法,专家系统方法等。3.1传统的遥感图像分类方法在遥感图像数据的分类中,人们最常用的是最大似然分类法和最小距离分类法。最大似然分类法一般是基于贝叶斯(Bayes)准则构建起来的,而基于各种判决距离函数的多种分类方法都称为最小距离分类法。3.1.1最大似然分类法通常我们所指的遥感图像是指卫星探测到的地物亮度特征,它们构成了光谱空间。每种地物有其固有的光谱特征,它们位于光谱空间中的某一点。但由于干扰的存在,环境条件的不同,例如:阴影,地形上的变化,扫描仪视角,干湿条件,不同时间拍摄及

5、测量误差等,使得测得的每类物质的光谱特征不尽相同,同一类物质的各个样本在光谱空间是围绕某一点呈概率分布,而不是集中到一点,但这仍使我们可以划分边界来区分各类。因此,我们就要对图像进行分类。图像分类的任务就是通过对各类地物波谱特征的分析选择特征参数,将特征空间划分为不相重叠的子空间,进而把影像内诸像元划分到各子空间去,从而实现分类。分类方法可以分为统计决策法(判别理论识别法)模式识别和句法模式识别。统计决策法模式识别指的是:对研究对象进行大量的统计分析,抽出反映模式的本质特点、特征而进行识别。主要收稿日期:2006-03-01基金项目:国家自然科

6、学基金40271087时态GIS的基态修正时空数据模型扩展及其应用;浙江省自然科学基金401006GIS时空数据库中的基态修正模型扩展及其应用.作者简介:沈熙玲(1980～)、女、浙江大学硕士研究生、主要从事遥感应用研究、GIS理论及应用研究.67综述遥感信息2006.5按贝叶斯准则建立起来的贝叶斯判决准则称为贝叶斯分类器,其构建原理如下:地物影像可以以其光谱特征向量作为量度,在光谱特征空间中找到一个相应的特征点,而来自于同类地物的特征点在特征空间中将形成一个从属于某种概率分布的集群,判别某一特征点类属的合理途径是对其落进不同类别集群中的条件概

7、率进行比较,相应于条件概率大的那个类别将是该特征点的归宿。为此可以把某特征点X落入某类集群(Wi)的条件概率P(Wi/X)当成分类判决函数,称为概率(或似然)判决函数。由于概率是建立在统计意义上的,因而当使用概率判决函数进行分类判别时,不可避免的出现错分现象。我们希望以错分概率或风险最小为准则来建立所需要的判决规则,这就用到贝叶斯判决规则,其判决函数di(X)如下:适应最小距离的算法以及在它基础上的用核空间理论改进的自适应最小距离算法4。自适应最小距离算法的基本原理:首先,通过样本集合的分解,得到样本分布估计;然后,根据分解结果求出实际分类中待

8、分类点到每一类的距离,并作为分类依据。用核空间理论改进的自适应最小距离算法则是通过引入核空间理论,将在输入空间中不能线性分类问题映射到一个可以进行线性