第六章_遥感数字图像计算机解译

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1、第六章遥感数字图像计算机解译遥感数字图像计算机解译以遥感数字图像为研究对像,在计算机系统支持下，综合运用地学分析、遥感图像处理、地理信息系统、模式识别与人工智能技术，实现地学专题信息的智能化获取。6.1遥感数字图像的性质与特点6.1.1遥感数字图像1.遥感数字图像遥感数字图像是以数字形式表示的遥感影像。遥感数字图像最基本的单位是像素。像素具有空间特征和属性特征：空间特征：由于传感器从空间观测地球表面，因此每个像素含有特定的地理位置的信息，并表示一定的面积。属性特征：采用亮度值来表示，在不同波段上，相同地点的亮度值可能是不同的，因为地物在不同波段上辐射电磁波的特征不同造成的。2.遥感数字图像的特

2、征便于计算机处理与分析：图像信息损失低：抽像性强6.1.2遥感数字图像的表示方法遥感数字图像以二维数组来表示。在数组中，每个元素代表一个像素，像素的坐标位置隐含，由这个元素在数组中的行列位置所决定。元素值表示传感器探测到像素对应面积上的目标地物的电磁辐射强度。按波段数量，遥感数字图像可以分几种类型：二值数字图像：图像中每个像素由0或1构成，在计算机屏幕上表示为黑白图像。每个像素采用一位来表示，相邻8个像素的信息记录在一个字节中。彩色数字图像：是由红、绿、蓝三个数字层构成的图像。在每一个数字层中，每个像素用1字节记录地物亮度值，数值范围一般介于0~255之间。多波段数字图像是传感器从多个波段获取

3、的遥感数字图像。通常采用三种数据格式：BSQ数据格式：是一种按波段顺序依次排列的数据格式；BIP数据格式：每个像元按波段次序交叉排列；BIL数据格式：是逐行按波段次序排列的格式；6.1.3航空像片的数字化（1）空间采样确定空间采样间距：将图像进行空间分割，使之成为由多个格网单元构成的图像，每个格网单元分别代表一个像素点。（2）属性量化航空像片经离散采样后，还要把离散化后的像素点归并到各个区间，分别用有限个整数来表示，称之为属性量化。6.2遥感数字图像的计算机分类6.2.1分类原理与基本过程遥感图像分类的主要依据是地物的光谱特征，既地物电磁波辐射的多波段测量值，这些测量值可以用作遥感图像分类的原

4、始特征变量。分类是对图像上每个像素按照亮度接近程度给出对应类别，以达到大致区分遥感图像中多种地物的目的。分类过程中采用的统计特征变量为：（1）全局统计特征变量：是将整个数字图像作为研究对象，从整个图像中获取或进行变换处理后获取变量。（2）局部统计特征变量：是将数字图像分割成不同识别单元，在各个单元内分别抽取的统计特征变量。特征提取：在很多情况下，利用少量特征就可以进行遥感图像的地学专题分类，因此需要从遥感图像n个特征中选取k个特征作为分类依据（这里n＞k），我们把从n个特征中选取k个更有效特征的过程称为特征提取。分类依据：遥感图像像素的相似度。相似度是两类模式之间的相似程度。在遥感图像分类过程

5、中，常使用距离和相关系数来衡量相似度。分类方法：（1）监督分类方法：首先需要从研究区域选取有代表性的训练场地作为样本。根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，建立判别函数，据此对样本像元进行分类，依据样本类别的特征来识别非样本像元的归属类别。（2）非监督分类方法；是在没有先验类别作为样本的条件下，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的方法。遥感数字图像计算机分类的基本过程：（1）首先明确遥感图像分类的目的及其需要解决的问题，在此基础上根据应用目的选取特定区域的遥感数字图像。（2）根据研究区域，收集与分析地面参考信息与有关数据。（3）对图像分类方法进行比较研究，掌握各

6、种分类方法的优缺点，然后根据分类要求和图像数据特征，选择合适的图像分类方法和算法。（4）找出代表这些类别的统计特征。（4）找出代表这些类别的统计特征。（5）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。（6）对遥感图像中各像素进行分类。（7）分类精度检查。（8）对判别分析的结果统计检验。6.2.2图像分类方法1.监督分类监督分类包括利用训练区样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。监督分类对训练场地选取的要求：训练场地所包含的样本在种类上要与待分区域的类别一致。训练样本应在各类目标地物面积较大的中心选取，这样才有代表性。训练样本的数

7、目应能够提供各类足够的信息和克服各种偶然因素的影响。训练样本最少要满足能够建立分类用判别函数的要求，所需个数与所采用的分类方法、特征空间的维数、各类的大小与分布有关。监督分类中常用的具体分类方法：（1）最小距离分类法最小距离分类法是以特征空间中的距离作为像素分类的依据，包括最小距离判别和最近邻域分类法。1）最小距离判别法这种方法要求对遥感图像中每一个类别选一个具有代表意义的统计特征值，首先计算待分