第六章 遥感数字图像的计算机解译ppt课件.ppt

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1、第六章遥感数字图像的计算机解译第一节遥感图像计算机分类基本原理第二节监督分类与非监督分类第三节分类精度的评价和提高遥感图像计算机信息提取遥感图像计算机信息提取：采用计算机模拟人脑思维活动方式对图像加工、分析、判断、推理从而提取相关信息的过程，是计算机科学与遥感技术的有机结合。遥感信息包括：光谱信息和空间信息光谱信息：可通过计算机分类提取；空间信息：通过结构模式识别完成。第一节遥感图像计算机分类基本原理计算机图像分类：通过模式识别理论，利用计算机将遥感图像自动分成若干地物类别的方法。图象分类的目的就是对图象上由不同的灰度值或色调所代表的不同目标或土地覆盖类型进行识别及描画

2、。按执行方式分：监督分类和非监督分类；按分类模型或分类器分：统计分类、模糊分类、邻域分类和神经网络分类。一、计算机分类原理不同地物具有不同的波谱特征，同类地物具有相同或相近的波谱特征。遥感图像计算机分类是基于数字图像中反映的同类地物的光谱相似性和异类地物的光谱差异性进行的。多波段图像每个波段可看作一个变量，即原始图像的特征变量。一个像元可看作有n个特征组成的n维空间的一个点，同类地物的像元形成n维空间的一个点群，差异明显的不同地物构成n维空间的若干个点群。计算机分类就是分析特征空间这些点群的特点，如点群位置、分布中心、分布规律，从而确定点群的界限，最终完成分类任务。图6

3、.13种土地覆盖类型的光谱相应曲线地物的光谱响应随波段变化有很大差异，而且不同地物的光谱响应曲线也各不相同。计算机遥感图像分类是统计模式识别技术在遥感领域中的具体应用是建立在对图像像元灰度值的统计、运算、对比和归纳基础上进行的关键是提取待识别模式的一组统计特征值，然后按照一定准则作出决策，从而对数字图像予以识别。二、计算机分类的一般步骤1、分类预处理：大气校正等2、特征选择：通过变换处理，从原始图像n个特征选出k个特征参与分类3、分类(判别函数)4、分类后处理(精度评价)：对“噪声类别”进行“平滑滤波”处理5、专题图制作特征选择(FeatureSelection)图像分

4、类之前，需进行特征选择和特征提取。特征选择（FeatureSelection）：是采用什么时相、哪些波段的图像。特征提取(FeatureExtraction)：是在分类之前进行图像处理，以突出某些要求提取的信息。如主组分分析就可以达到减少维数，突出特征信息的作用。特征选择最佳指数公式最佳指数公式式中的Si为第i个波段的标准差，Si越大，该波段图像的信息量越大；Rij表示第i、j两个波段之间的相关系数，Rij越小，两个波段之间的独立性越高。即OIF值越大，波段组合越优。返回判别函数（数学模式）A、从已知类别中找出分类参数、条件等，从而确定判别函数或模式，称之为监督识别分类

5、；B、在缺乏已知条件的情况下，根据数据自身规律总结出分类参数、条件，并确定判别函数或模式。称为非监督识别分类。返回第二节非监督分类与监督分类一、非监督（识别）分类依据每一类型地物具有的相似性，把反映各类型地物特征值的分布，按相似分割和概率统计理论，归并成不同的空间集群，然后与地面实况进行比较来确定各集群的含义。当既无训练区又对研究地区不熟悉时，可采用非监督统计识别分类法。非监督识别分类事先对所研究地区没有了解。计算机对直接输入的各像元的数据进行运算处理，并分别归纳到与波段数相等的维数的多维空间内的若干个集群中，然后结合野外实况调查确定每个集群的含义，从而达到识别分类的目

6、的。TM1TM4TM7ACBTM4TM7ACBTM1TM1光谱特征空间的概念理想情况：在不同类别地物的集群，在某一子空间中无重叠，可以完全分开；典型情况：不同类别地物的集群，在任一子空间中都有相互重叠的现象存在，但在总的特征空间中却是可以完全区分的。这就意味着，利用单波段的图像不能实现完善的分类，而只有利用多光谱图像，在多维特征空间中，才可能实现精确的分类。一般情况：无论在总的特征空间中，或在任一子空间中，不同类别的集群之间总是存在有重叠现象。这时重叠部分的特征点所相应的地物，在分类时总会出现不同程度的分类误差，这是遥感图像分类中最常见的情况，如图所示。显然，欲在不同特

7、征点分布集群之间划分出分类界线(面)，其关键问题是要对各集群的分布规律进行统计描述。通常它是用特征点(或其相应的随机矢量)分布的概率密度函数p(x)来表征的。优点：此种方法不需要训练区，直接利用图像像元灰度值的统计特性进行类别划分，因而回避了训练过程中可能出现的问题。同一特性的多波段数据，将集群于多维空间的某一确定位置周围；而不同特性的多波段数据，将集群于这个多维空间中的不同位置的区域内。对于TM图像中的每个像元来说，都有与6(或7)个波段相应的6(或7)个数据，即相当于六(或七)维空间中的一点。同类地物由于具有相似的光谱特性，像元点就会