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时间:2020-09-29
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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Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.16.1遥感图像的计算机分类Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyrig
2、ht2004-2011AsposePtyLtd.26.1遥感图像的计算机分类Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.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Evaluationonly.CreatedwithAspose.
3、Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.46.1遥感图像的计算机分类Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.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
4、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。6.1遥感图像的计算机分类Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.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
5、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Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.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
6、率、成像时间、图像质量等。根据研究区域,收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Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.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
7、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Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.9(1)最小距离分类法Step2–foreachunclassifiedpixel,calculatethedista
8、ncetoaverageforeachtrainingarea6.1遥感图像的计算机分类6.1.2图像分类方法-监督分类Evaluationonly.CreatedwithAspose.Slidesfor.NET3.5ClientProfile5.2.0.0.Copyright2004-2011AsposePtyLtd.10DefinesatypicalpixelforeachclassAssignspixelsonthebasisofsp
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