高分辨率遥感图像分类技术研究

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1、目录摘要1关键词1Abstract1Keywords1引言11高分辨率遥感图像分类技术概述21.1高分辨率遥感图像分类技术21.2高分辨率遥感图像分类技术的难点22非监督分类32.1K-Means算法42.2ISODATA分类方法62.3分类效果分析83监督分类93.1最近邻模糊分类器93.2加入不变矩胡氏矩113.3分类结果分析134结语135参考文献141高分辨率遥感图像分类技术研究姓名：肖雪妮学号：20095084033学院：城市与环境科学学院专业：地理信息系统指导老师：姚高伟职称：讲师摘要：遥感图像分类一直是遥感研究领域的重要内容，如何解决多类别的图

2、像的分类识别并满足一定的精度，是遥感图像研究中的一个关键问题，具有十分重要的意义。遥感图像分类方法众多，各有优劣，本文着重分析了遥感图像处理的两种非监督分类方法，简要阐述了监督分类方法，通过比较它们在进行遥感影像分类的特点和优势，探讨总结了它们在农作物监测、城市建筑物分类、土地利用调查等实际生产中应用方法和效果。关键词：高分辨率；分类技术；监督分类；非监督分类Abstract：Remotesensingimageclassificationhasbeenanimportantpartoftheinvestigativefieldofremotesensing

3、,howtosolvethemulti-classimageclassificationtoidentifyandmeetcertainaccuracyisakeyissueinthestudyofremotesensingimageandhasaveryimportantsignificance.Thereisnumbersofclassifications,everyonehasitsadvantagesanddisadvantages,thispaperelaboratesontheanalysisoftwounsupervisedclassifica

4、tionmethodsofremotesensingimageprocessing,andbrieflydescribedsupervisedclassificationmethod,byanalyzingandcomparingtheirfeaturesandadvantagesofclassifyinghigh-resolutionremotesensingimage，thensummarizingtheiractualproductionapplicationmethodsandeffectsincropmonitoring，classificatio

5、nofcitybuildings,andsurveyofland-use．Keywords：highresolution；classification；unsupervised；supervised引言随着社会经济的快速发展，人们的生活需求与资源环境的矛盾越来越突出，遥感技术(RS)作为一种准确、客观、及时获取地球表面宏观信息的手段，在城市规划建设、土地利用监测、农业、林业以及自然灾害预报等方面得到了15越来越广泛的重视和应用。另外由于航空航天遥感以及计算机技术的迅猛发展，应用于遥感的传感器分辨率越来越高，获取的遥感影像质量也越来越好，特别是SPOT、IKO

6、NOS、QUICKBIRD等高分辨率遥感卫星影像的出现更为后期遥感影像的分析和应用带来了更好的数据源和更广大深入的应用前景。想要要更好地利用遥感影像进行资源调查和动态监测就必须利用各种方法对获取的高分辨率遥感影像进行分类处理，以提取并区分各种地物地貌信息，同时对分类结果加以统计分析以满足不同的需要。本论结合实例，通过对遥感图像进行K-means和isodata两种不同算法的非监督分类，分析了这两种方法在处理效果和分类精度上的不同。同时简要引言并介绍了最近邻模糊分类和加入不变矩分类两种当前较为前言的监督分类方法，依此分析了高分辨率遥感图像分类趋势和发展方向。1

7、高分辨率遥感图像分类技术概述1.1高分辨率遥感图像分类技术遥感图像的计算机分类是通过计算机对遥感图像像素进行数值处理，达到自动分类识别地物的目的。遥感图像分类主要有两类分类方法:一种是非监督分类方法，另一种是监督分类方法。非监督分类方法是一个聚类过程，而监督分类则是一个学习和训练的过程，需要一定的先验知识。监督分类和非监督分类是分类遥感图像常用的而方法，虽然近年来也发展了诸如人工神经网络、模糊聚类、决策树分类、专家系统分类法以及其他的一些纹理分类算法。但是不同的方法有其不同优缺点，分类效果也受很多因素的影响。在实际应用中，只能结合具体的情况选择较为合适的分类

8、方法[1]。1.2高分辨率遥感图像分类技术的难点1.