遥感数字图像计算机解译整理

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1、第六章遥感数字图像的计算机解译本章主要内容6.1遥感数字图像的自动分类6.2遥感图像多种特征的抽取6.3遥感图像解译专家系统16.1遥感图像的计算机分类26.1遥感图像的计算机分类3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并归类，并将可从遥感图像中提取的信息分为五类。6.1遥感图像的计算机分类46.1遥感图像的计算机分类56.1.1分类原理与基本过程1)遥感图像计算机分类的依据是遥感图像像素的相似度。常使用距离和相关系数来衡量相似度。采用距离衡量相似度时，距离越小相似度越大。采用相关系数衡量相似度时，相关程度越大，相似度越大。6

2、.1遥感图像的计算机分类62)遥感图像计算机分类方法监督分类法：选择具有代表性的典型实验区或训练区，用训练区中已知地面各类地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得识别各类地物的判别函数或模式，并以此对未知地区的像元进行分类处理，分别归入到已知的类别中。非监督分类：是在没有先验类别（训练场地）作为样本的条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并（即相似度的像元归为一类）的方法。6.1遥感图像的计算机分类73)遥感数字图像计算机分类基本过程根据图像分类目的选取特定区域的遥感数字图像，需考虑图像的空间分辨率、光谱分辨率、成像时间、图像质量等。根据研究区域，收

3、集与分析地面参考信息与有关数据。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。制定分类系统，确定分类类别。找出代表这些类别的统计特征6.1遥感图像的计算机分类83)遥感数字图像计算机分类基本过程为了测定总体特征，在监督分类中可选择具有代表性的训练场地进行采样，测定其特征。在非监督分类中，可用聚类等方法对特征相似的像素进行归类，测定其特征。对遥感图像中各像素进行分类。分类精度检查。对判别分析的结果进行统计检验。6.1遥感图像的计算机分类9（1）最小距离分类法Step2–foreachunclassifiedpixel,calculatethedistancetoav

4、erageforeachtrainingarea6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法－监督分类10DefinesatypicalpixelforeachclassAssignspixelsonthebasisofspectraldistanceCanseparatediverseclassesBoundaryproblemsremainunresolved6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法－监督分类11（2）多级切割分类法通过设定在各轴上的一系列分割点，将多维特征空间划分成分别对应不同分类类别的互不重叠的特征字空间的分类方法。对于一个未知类别的像素来说

5、，它的分类取决于它落入哪个类别特征字空间中。6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法－监督分类12（3）特征曲线窗口分类法特征曲线是地物光谱特征曲线参数构成的曲线。以特征曲线为中心取一个条带，构造一个窗口，凡是落在此窗口内的地物即被认为是一类，反之，则不属于该类。6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法－监督分类13（4）最大似然比分类法(MaximumLikelihood)通过求出每个像素对于各类别的归属概率，把该像素分到归属概率最大的类别中去的方法。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。6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像

6、分类方法－监督分类14最大似然比分类法6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法－监督分类15最大似然比分类法6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法－监督分类166.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法－监督分类最大似然比分类法17（1）分级集群法确定评价各样本相似程度所采用的指标初定分类总数；计算样本间的距离，据距离最近的原则判定样本归并到不同类别；归并后的类别作为新类，与剩余的类别重新组合，然后再计算并改正其距离。6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法－非监督分类1819（2）动态聚类法(a)计算个体与初始类别中心的距离,把该个体分配到最近

7、的类别中;(b)计算并改正重新组合的类别中心,重复进行(a)的过程。如果重新组合的个体数在某一门限值以下,可以认为结束。(c)消除微小的类别后，当类别数在一定的范围，类别中心间的距离在门限位以上，类别内的方差的最大值为门限值以上时，可以看做集群分析终了。当集群分析的终了条件不满足时.就要通过类别的合并及分离，调整类别的数目和中心间的距离等，然后返回到(a)，重复进行再组合的过程。6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法－非监督分类2021根本区别在于是否利用训练场地来获取先验的类别知