分类方法的介绍及新方法之间的应用比较

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1、§8－4遥感图像的传统监督分类方法与非监督分类方法不同，监督分类（supervised）方法的最基本特点是在分类之前人们对遥感图像某些抽样区中影像地物的类别属性已有了先验的知识，这些知识通常是通过实地的抽样调查，配合人工目视判读技术来获得的。即监督分类通过先验知识在图像上获得若干个训练区，这些训练区是代表各类地物的典型区域，计算机软件运用一定算法计算每类训练区的统计或其它信息形成一定判别规则（即为学习或训练过程），然后对图像各像元按此规则划分到和其最相似的样本类中去。因此，训练样本的选择是监督分类算法的前提。§8-4-1训练区选择现有研究表明，训练区的选择好坏对图像分类结果影响很大，而且训练样

2、本的多少和质量好坏在很大程度上影响着不同分类器的分类效果。作为一个普通规则，如果图像有N波段，则每一类别至少有10N个训练样本，才能满足一些分类算法中计算方差及协方差矩阵的要求，另外选择的训练样本应能准确地代表整个区域内每个类别的光谱特征差异。训练样本的来源可以是：（1）实地收集，即通过全球定位系统（GPS）定位，实地记录的样本。（2）屏幕选择，即通过近期的图件资料如土地利用类型、植被图等或根据分析者对该区域的了解，在屏幕上根据光谱色调、纹理、形状等人工选取有代表性的每类像元或区域。（3）遥感资料：利用时相接近的代表性高分辨率的遥感分类结果图作为低分辨率遥感分类选取样本的基础，通常在大面积的土

3、地/植被覆盖分类中使用。训练样本选择后，为了比较和评价样本的好坏，需要计算各类别训练样本的基本光谱特征信息，如均值、标准差、最大值、最小值、协方差矩阵等，以检查训练样本的代表性和是否错选等。常用于评价训练样本的方法是特征空间n维散点图，它可以显示从2维图像波段到n维波段下不同旋转角度下的样本空间分布状况，从而检查各样本类别的分散性和同一类别样本的聚集程度，根据此可实施单个样本的删除与合并，从而提高训练样本的代表性。遥感图像的计算机分类方法历来是遥感技术应用发展的重要方向，前人在对监督分类器的研究上，已经积累了大量的算法、经验和理论，经典的包括以统计决策为基础的最大似然法、最小距离法、马氏距离法

4、、平行管道法和从成像机理出发的线性像元混合分解法、光谱角制图法等等。§8-4-2传统监督分类方法1最大似然法最大似然法（MaximumLikihoodClassifier，MLC）在分类应用实践中最为广泛，它有严密的统计理论基础，是建立在贝叶斯准则基础上分类误差概率最小的一种分类方法。它通过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，利用训练区可求出均值、方差以及协方差等特征参数，从而可求出总体的条件概率密度函数，并利用贝叶斯函数进行后验概率的计算，根据其最大值原则判定类别归属。主要步骤：（1）利用训练区可求出各类均值、方差以及协方差等特征参数，假定每一类别的分布为多

5、维正态分布，求出类条件概率密度p(x/w)：i11-n-ìt-1üp(x/wi)=(2p)2Si2expí-(x-ui)å(x-u)ý（8-4-1）iiî2þu其中i和S分别为w类的均值向量和协方差距阵，n为波段数。ii（2）根据贝叶斯函数计算求得后验概率p(w

6、x)ip(x

7、w)×p(w)iip(w

8、x)=（8-4-2）ip(x)p(w)是w类的先验概率，p(x)是与类别无关的公共项。ii（3）根据判别函数——最大后验概率原则，判定像元所属类别：s若P(wi

9、x)=maxP(wj

10、x)，则xÎwi(8-4-3)j=1一般在遥感软件如ENVI中，涉及的主要输入参数为：概率阈值（Probabil

11、ityThreshold）：概率小于该值的像元不被分入该类。2最小距离法最小距离法（MinimumDistance）是利用训练样本中类别在各波段的均值，根据各像元离训练样本平均值的欧氏距离的大小来判定其类别。其主要缺点是没有考虑不同类别内部方差的不同，从而造成一些类别在其边界上的重叠，引起分类误差，因此应用并不广泛。一般在遥感软件如ENVI中，涉及的主要输入参数为：（1）距离平均值多少个标准差（Maxstdevfromthemean），大于该值之外的像元不被分入该类。（2）最大距离误差（MaximumDistanceError）：距离大于该值的像元不被分入该类。3平行管道法平行管道法（Para

12、llelepiped）也称平行六面体法，它使用简单的分类规则进行多光谱遥感图像的分类，决策线在n维光谱空间中是一个平行的管道，管道的直径根据距离平均值的标准差确定，如果某个像元落在某一类的平行管道的阈值范围内，则划分到该类别中，如果落在多个类中，则将这格像元划分到最后匹配的类别，落不到任何管道中，则标识为未分类像元。一般在遥感软件如ENVI中，涉及的主要输入参数为：距离平均值多少个标准差（Maxs