第8章 遥感图像自动识别分类
遥感复习
第一章电磁波及遥感物理基础1、什么是遥感(REMOTE SENSING)遥感即遥远感知，是在不直接接触的情况下，对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术。
2、遥感之所以能够根据收集到的电磁波来判断地物目标和自然现象，是因为一切物体，由于其种类、特征和环境条件的不同，而具有完全不同的电磁波的反射或发射辐射特征。
3、电磁波（是一种横波）（1）变化的电场和磁场交替产生，以有限的速度由近及远在空间内传播的过程称为电磁波。
(包括γ射线、χ射线、紫外线、可见光、红外线、微波、无线电波等。
采用电磁波进行的遥感称电磁波遥感。
）（2）电磁波具有波动性与粒子性：①波动性形成了光的干涉、衍射、偏振等现象。
②粒子性：一个光量子能量Q=hv=hc/λ。
4、电磁波谱红 0.62 ~ 0.76μm可见光绿 0.50 ~ 0.56μm蓝 0.43 ~ 0.47μm远红外 6 ~ 15μm红外波段中红外 3 ~6μm近红外 0.76 ~ 3μm微波 1 mm~ 1m2-2 物体的发射辐射1、一黑体辐射1 绝对黑体: 与温度和波长无关对任何波长的电磁辐射都全部吸收的物体绝对黑体的吸收率α (λ,T)≡1反射率ρ（λ,T）≡0绝对白体则能反射所有的入射光反射率ρ（λ,T）≡1，吸收率α(λ,T)≡02黑体辐射定律Wλ——分谱辐射通量密度h —普朗克，C—光速， K—玻耳兹曼常数，T—绝对温度3、黑体辐射的三个特性 :(1)总辐射通量密度W是随温度T的增加而迅速增加斯忒藩－玻耳兹曼公式:单位面积发出的总辐射能与绝对温度的四次方成正比σ是Boltzmann 常数: 5.6697 x 10 -8 W m-2 K -4热红外遥感就是利用这一原理探测和识别目标物的(2）分谱辐射能量密度的峰值波长随温度的增加向短波方向移动。
维恩位移定律 :若知道了某物体温度，就可以推算出它所辐射的波段(3)每根曲线彼此不相交温度T越高所有波长上的波谱辐射通量密度也越大2、太阳辐射特性（1）太阳辐射的光谱是连续的，（2）它的辐射特性与绝对黑体的辐射特性基本一致。
遥感图像的分类课件
理等空间信息。
区域生长法
从种子点开始，根据像素之间的 相似性（如灰度值、纹理等）进 行区域扩展，直到无法再扩展为 止。然后对每个区域进行特征提
取和分类。
随机森林
随机森林是一种集成学习算法， 通过构建多个决策树并结合它们 的预测结果来进行分类。这种方 法能够处理高维特征，并在一定
支持向量机（SVM） SVM是一种二分类模型，通过寻找最优超平面来对像素进 行分类。对于多类别分类问题，可以通过构建多个二分类 器来解决。
K最近邻（KNN） KNN算法根据像素周围K个最近邻的类别来决定该像素的 类别。这种方法考虑了空间上下文信息，通常能够取得较 好的分类效果。
基于对象的分类算法
分水岭算法
遥感图像分类的基本流程
• 流程概述：遥感图像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、分类器设计和分类结果评价四个主要步骤。其中，数据 预处理是对原始遥感图像进行预处理操作，如去噪、增强等，以改善图像质量和提高分类精度；特征提取是从预处理后的 图像中提取出有效的光谱、空间、纹理等特征，为后续分类器设计提供输入；分类器设计是根据提取的特征，选择合适的 算法设计分类器，实现对图像的自动分类；分类结果评价是对分类结果进行评估和分析，以验证分类方法的有效性和可行性。
城市用地分 类
遥感图像分类可用于城市用地类型的 识别与划分，为城市规划提供基础数 据。
城市扩展与变化监测
利用遥感图像分类技术对城市扩展和 变化进行监测，为城市规划和管理提 供科学依据。
遥感图像分类的研究前沿与挑战
深度学习技术应用
将深度学习技术应用于遥感图像分类， 提高分类精度和自动化程度。
遥感图像自动分类
类间散布矩阵表示了不同类别间相互散布的程度
3）总体散布矩阵：
类间散布矩阵表示了不同类别间相互散布的程度
8.3、监督分类
自动识别分类
监督分类法
非监督分类法
监督分类法是选择有代表性的试验区
来训练计算机，再按一定的统计判别规则 对未知地区进行自动分类的方法。
监督分类的思想：
1）确定每个类别的样区 2）学习或训练 3）确定判别函数和相应的判别准则 4）计算未知类别的样本观测值函数值 5）按规则进行像元的所属判别
4 比值变换
– 比值变换图像用作分类有许多优点，它可以增强土 壤，植被，水之间的辐射差别，压抑地形坡度和方 向引起的辐射量变化。由于地形的影响，一般情况 下各种地物光谱反射率ρi乘上一个相近的因子α ,当 使用比值变换时，
– R12 = x1/x2 = αρ1/αρ2 = ρ1/ρ2
5 生物量指标变换 NDVI (NIR R) (NIR R)
距离判别函数是设法计 算未知矢量X到有关类别集 群之间的距离，哪类距离它 最近，该未知矢量就属于那 类。
距离判别函数不象概率
判别函数那样偏重于集群分 布的统计性质，而是偏重于 几何位置。
距离判别规则是按最小 距离判别的原则。
最小距离法中常使用的三种距离判别函数
➢ 马氏（Mahalanobis）距离 ➢ 欧氏（Euclidean）距离 ➢ 计程（Taxi）距离
虽然每一种图像数据都可能包含了一些可用 于自动分类的信息，但是就某些指定的地物 分类而言，并不是全部获得的图像数据都有 用，如果不加区别地将大量原始图像直接用 来分类，不仅数据量太大，计算复杂，而且 分类的效果也不一定好
8.2 特征变换及特征选择
（1）特征变换，是将原有的m测量值集合 并通过某种变换，产生n个新的特征。n<=m ➢特征变换将原始图像通过一定的数字变换 生成一组新的特征图像，这一组新图像信息 集中在少数几个特征图像上，这样，数据量 有所减少。 （2）特征选择，是从原有的m个测量值集 合中，按某一准则选择出n个特征。 ➢特征选择就是在原始图像或特征影像中， 选择一组最佳的特征影像进行分类。
遥感图像分类方法与准确性评价指标
遥感图像分类方法与准确性评价指标遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，其目的是将遥感图像中的不同地物进行识别与分类。
在遥感图像分类中，有效的分类方法和准确性评价指标对于获得准确的分类结果至关重要。
一、常用的遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是指在进行分类之前，通过在选定的地物样本中确定其类别，并利用这些样本进行分类算法的训练。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机、决策树等。
最大似然分类是一种基于统计理论的方法，其基本假设是不同类别地物的像元值符合某种概率分布。
支持向量机是一种基于几何学原理的分类方法，其核心思想是将不同类别地物的像元用超平面分割成两个部分，以实现分类。
决策树是一种基于判定树的分类方法，通过根据不同属性进行逐级判定，最终将地物分类。
2. 无监督分类方法无监督分类方法是指在进行分类之前不需要先进行样本标签的确定，而是根据图像中像元之间的相似性和差异性进行聚类。
常用的无监督分类方法包括K-means 聚类、高斯混合模型等。
K-means聚类是一种基于距离度量的分类方法，其核心思想是将图像中的像元根据相似性进行分组，形成不同的类，实现地物分类。
高斯混合模型是一种基于概率统计的分类方法，通过假设图像像元符合多个高斯分布的线性组合，确定不同类别地物的概率分布。
二、遥感图像分类准确性评价指标1. 精度（Accuracy）精度是指分类结果中被正确分类的像元数占总像元数的比例。
精度越高，表示分类结果越准确。
在实际应用中，精度常常使用整体精度（Overall Accuracy）和Kappa系数进行评价。
整体精度是指分类正确的像元数占总像元数的比例，其范围为0到1之间，1表示分类完全正确。
Kappa系数是基于整体精度的一种校正指标，它考虑了分类结果与随机分类之间的差异性，范围也在0到1之间，1表示没有误分类。
2. 生产者精度（Producer's Accuracy）生产者精度是指在分类结果中，某一类地物被正确分类的像元数占该类地物实际像元数的比例。
如何进行遥感图像的分级分类
如何进行遥感图像的分级分类遥感图像分类是遥感技术中的重要环节，它通过将遥感图像中的像素按照其特征进行归类，从而提取出图像中存在的不同地物和信息。
遥感图像的分级分类可以帮助我们更好地理解遥感图像的内容和特征，为地理信息系统、自然资源管理、环境评估等领域提供有力的支持。
本文将介绍一种基于机器学习的遥感图像分级分类方法。
一、数据准备与预处理在进行遥感图像分类之前，首先需要进行数据准备和预处理。
这包括收集和获取合适的遥感图像数据，对数据进行预处理和增强，以提高分类准确度。
常用的预处理方法包括辐射定标、几何校正、大气校正等，这些都有助于消除图像中的噪声和干扰，提取出地物的真实信息。
二、特征提取与选择特征提取是遥感图像分类的关键步骤之一。
在特征提取过程中，我们需要选择合适的特征来描述图像中不同地物的特征和差异。
常用的特征包括颜色、纹理、形状、光谱等。
在选择特征时，需要考虑特征的判别能力和不变性，以及特征与实际地物之间的相关性。
三、分类方法选择在进行遥感图像的分级分类时，可以选择不同的分类方法。
常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机、决策树、神经网络等。
这些方法在不同的情况下具有不同的适用性和效果。
在选择分类方法时，需要综合考虑分类准确度、计算效率和数据可用性等因素。
四、模型训练与优化在选择好分类方法之后，需要使用一定量的样本数据进行模型的训练。
训练数据需要有标签，即每个像素点都被标记为相应的类别。
通过训练样本数据，可以建立一个分类模型，并对模型进行优化。
模型优化的目标是提高分类效果和泛化能力，避免过拟合和欠拟合现象的发生。
五、分类结果评估与验证分类模型训练完成后，需要对分类结果进行评估和验证。
评估分类结果的准确度和可靠性，可以采用混淆矩阵、Kappa系数、准确度等指标进行评估。
为了验证分类结果的有效性，可以使用独立的测试数据集进行验证。
通过持续的评估和验证，可以不断改进和优化分类模型，提高分类效果和稳定性。
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法常见有以下几种：
1. 监督分类方法：该方法需要先准备一些具有标签的样本数据集进行训练，并从中学习模式进行分类。
常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。
2. 无监督分类方法：该方法不需要标签样本数据集，通过对图像像素进行统计分析和聚类来确定类别。
常见的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型等。
3. 半监督分类方法：该方法结合监督和无监督分类方法的优势，同时利用有标签和无标签样本数据进行分类。
常见的半监督分类方法包括标签传播、半监督支持向量机等。
4. 深度学习分类方法：近年来，随着深度学习方法的发展，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法变得流行。
这些方法通过搭建深度学习网络模型并使用大量的标签样本进行训练，能够实现较高的分类精度。
除了以上几种方法外，还有基于纹理特征、形状特征等的分类方法。
不同的分类方法适用于不同的遥感图像场景和实际需求。
综合考虑数据集大小、分类效果、计算时间等因素，选择合适的分类方法对于遥感图像的分类任务非常重要。
《遥感图像分类》课件
将原始特征进行变换，生成新的特征，以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器，对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析，将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势，提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别， 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
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分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性，但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ，如基于深度学习的融合方法，以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值， 如土地利用、资源调查、环境监测等
，对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响，导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异，以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用，如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类，可以快速获取大范围的地物信息，为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
遥感习题
第一章电磁波及遥感物理基础名词解释：1、遥感2、遥感技术3、电磁波4、电磁波谱5、大气窗口6、光谱反射率7、光谱反射特性曲线问答题：1、叙述沙土、植物和水的光谱反射率随波长变化的一般规律。
2、地物光谱反射率受哪些主要的因素影响？3、何为大气窗口？分析形成大气窗口的原因，并列出用于从空间对地面遥感的大气窗口的波长范围。
第二章遥感平台及运行特点名词解释：1、遥感平台2、遥感传感器3、卫星轨道参数4、升交点赤经5、轨道倾角5、近地点角距6、卫星姿态角7、重复周期8、近圆形轨道9、与太阳同步轨道10、近极地轨道11、小卫星问答题：2、以Landsat-1为例，说明遥感卫星轨道的四大特点及其在遥感中的作用。
3、叙述地心直角坐标系与地心大地直角坐标系的差别和联系。
4、获得传感器姿态的方法有哪些？简述其原理。
5、简述遥感平台的发展趋势。
6、LANDSAT系列卫星、SPOT系列卫星、RADARSAT系列卫星传感器各有何特点？第三章遥感传感器及其成像原理名词解释：1、遥感传感器2、红外扫描仪3、多光谱扫描仪4、推扫式成像仪5、成像光谱仪6、MSS7、TM8、HRV9、SAR 10、INSAR 11、CCD 12、真实孔径侧视雷达13、合成孔径侧视雷达14、全景畸变15、动态全景畸变16、静态全景畸变17、距离分辨率18、方位分辨率19、雷达盲区20、粗加工产品21、精加工产品22、多中心投影填空题：1、目前遥感中使用的传感器大体上可分为等几种。
2、遥感传感器大体上包括几部份。
3、MSS成像板上有个探测单元;TM有个探测单元。
4、LANDSAT系列卫星具有全色波段的是,其空间分辨率为。
5、利用合成孔径技术能堤高侧视雷达的分辨率。
6、扫描仪产生的全景畸变，使影像分辨率发生变化，x方向以变化，y 方向以变化。
7、实现扫描线衔接应满足。
选择题：(单项或多项选择)1、全景畸变引起的影像比例尺变化在X方向①与COSθ成正比②在X方向与COSθ成反比③在X方向与COS²θ成正比④在X方向与COS²θ成反比。
监督分类与非监督分类
缺点
• 主观性； • 由于图象中间类别的光谱差异，使得训练样
本没有很好的代表性； • 训练样本的获取和评估花费较多人力时间； • 只能识别训练中定义的类别。
第 8 章 遥感图像自动识别分类
§8-4 非监督分类
§8-4非监督分类
二 非监督分类 仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规
律，即自然聚类的特性，进行“盲目”的 分类；
否 是
迭代次数=I或相邻两次迭代类别中心变动小于限值
否 否
σ > TS 是
确定分裂后的中心
输出
否
DIK< TC
是
确定并类后的中心
ISODATA算法过程框图
(三) 平行管道法聚类分析
它以地物的光谱特性曲线为基础，同 类地物在特征空间上表现为以特征曲线 为中心，以相似阈值为半径的管子，此 即为所谓的“平行管道”。
(二) ISODATA算法聚类分析
可以自动地进行类别的“合并”和“分 裂”，从而得到类数比较合理的聚类结 果。
迭代次数 每类集群允许
选定初始类别中心
的最大标准差
输入迭代限值参数:I,Tn, TS ,TC
集群允许的最 短距离
对样本像素进行聚类并统计ni,m,σ
每类集群至少 的点数
ni<Tn
是 取消第i类
第 8 章 遥感图像自动识别分类
§8-3 监督分类(续)
原始影像数据的准备
(二) 分类过程
图像变换及特征选择 分类器的设计
初始类别参数的确定 逐个像素的分类判别
形成分类编码图像 输出专题图
▪ 选择样本区域 植被 老城区 耕地 水 新城区
将样本数据在特征空间进行聚类
遥感图像分类方法与分类精度评估技巧
遥感图像分类方法与分类精度评估技巧遥感图像分类是遥感技术的重要应用之一，通过对遥感图像中不同地物进行分类，可以有效提取地物信息，为各类地理研究和应用提供了重要数据支持。
而遥感图像分类方法和分类精度评估技巧则是遥感图像分类工作中的关键环节。
一、遥感图像分类方法遥感图像分类方法主要分为监督分类和非监督分类两种。
监督分类是根据人工定义的训练样本来进行分类，通过计算遥感图像像元的特征值与训练样本的特征值之间的距离或相似度来确定像元的地物类别。
监督分类方法具有分类精度高的优势，但需要大量准确的训练样本，并且需要人工干预进行样本分类。
非监督分类是根据图像像元自身的特征值进行分类，算法会自动对图像中的像元进行聚类，根据像元的特征相似性来确定地物类别。
非监督分类方法可以大幅降低人工干预量，但分类精度相对较低，对遥感图像的解译要求较高。
同时，还有基于物理模型的分类方法，该方法通过对地物的物理性质进行建模，从而实现对遥感图像地物的分类。
基于物理模型的分类方法可以较好地解决遥感图像的反射率与地物属性之间的关系，但对数据质量和物理模型的准确性要求较高。
二、分类精度评估技巧对于遥感图像分类的结果，需要进行分类精度评估来判断分类结果的准确性。
常用的分类精度评估技巧主要包括混淆矩阵、Kappa系数和面积误差指标等。
混淆矩阵是一种常用的分类精度评估方法，通过对分类结果与实际样本之间的差异进行矩阵统计，来获得分类的准确性。
混淆矩阵包括真阳性（TP）、假阴性（FN）、假阳性（FP）和真阴性（TN）四个参数，通过计算这些参数的比例可以得到分类的准确性。
Kappa系数是一种综合评估分类精度的方法，根据分类结果与实际样本的一致性程度来判断分类的准确性。
Kappa系数的取值范围为[-1,1]，取值越接近1表示分类结果越准确。
面积误差指标是一种用来评估分类结果准确性的指标，通过计算分类结果与实际样本之间的面积差异来评估分类的准确性。
面积误差指标越小表示分类结果越准确。
如何进行遥感影像的分类与地物识别
如何进行遥感影像的分类与地物识别遥感影像是现代遥感技术的重要成果之一，它通过卫星、飞机等遥感平台获取的图像数据，可以为我们提供大范围、全面、准确的地貌信息。
遥感影像的分类与地物识别是一项非常重要的任务，它可以帮助我们快速准确地了解地球表面的特征，为各个领域的应用提供支持。
一、何为遥感影像的分类与地物识别遥感影像的分类与地物识别是指将遥感图像中的像素点或区域进行分类，根据地物的不同特征对其进行识别和划分。
通过这样的操作，我们可以得到不同类别地物的分布情况和空间分布特征。
遥感影像的分类可以分为监督分类和无监督分类两种方法。
监督分类是根据已经确定好的训练样本进行分类，通过机器学习方法对图像进行识别；而无监督分类则是根据图像中像素点之间的相似度进行自动分类。
这两种方法都有各自的优劣，需要根据具体需求选择合适的方法。
二、遥感影像分类与地物识别的意义遥感影像的分类与地物识别在许多领域具有重要的应用价值。
首先，在城市规划领域，可以通过遥感影像的分类与地物识别分析城市土地利用状况，为城市的合理规划提供数据支持。
其次，在环境资源管理中，可以通过对遥感影像的分类与地物识别，对农田、水域、林地等进行识别和划分，提供环境资源管理的参考信息。
再次，在灾害监测和评估中，可以通过遥感影像的分类与地物识别，快速获取受灾区域的信息，进行灾害评估和应急响应。
总之，遥感影像的分类与地物识别具有广泛的应用前景，对于各个领域的研究和决策都具有重要的参考意义。
三、遥感影像分类与地物识别的方法1. 特征提取特征提取是遥感影像分类与地物识别的关键步骤，通过提取合适的特征可以有效地区分不同地物。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
在特征提取过程中，可以利用不同的算法和技术，如主成分分析、小波变换等，将原始图像转化为具有判别性的特征。
2. 分类算法分类算法是基于提取的特征对遥感影像进行分类与地物识别的关键环节。
常用的分类算法包括最大似然法、支持向量机、人工神经网络等。
遥感原理与应用(8.3.1)--监督分类与非监督分类
4 . 分类方法（判决函数和判决规则）
( 四 ) 监督法分类的优缺点
优点： . 根据应用目的和区域，有选择的决定分类类 别，避免出现一些不必要的类别； . 可以控制训练样本的选择 . 可以通过检查训练样本来决定训练样本是否 被精确分类，从而避免分类中的严重错误 , 分 类精度高 . 避免了非监督分类中对光谱集群的重新归类 . 分类速度快
2. 分类的类别数与实际是否相符 ?
3. 训练样区的选择
训练样区的选择要注意准确性、代表 性和统计性三个问题。
准确性就是要确保选择的样区与实际 地物的一致性
代表性一方面指所选择区为某一地物 的代表，另一方面还要考虑到地物本身 的复杂性，所以必须在一定程度上反映 同类地物光谱特性的波动情况
统计性是有足够多的像元。
缺点
• 主观性； • 由于图象中间类别的光谱差异，使得训
练样本没有很好的代表性； • 训练样本的获取和评估花费较多人力时
间； • 只能识别训练中定义的类别。
第 8 章 遥感图像自动识别分类
§8-4 非监督分类
§8-4 非监督分类
二 非监督分类 仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布
规律，即自然聚类的特性，进行“盲 目”的分类；
其类别的属性是通过分类结束后目视 判读或实地调查确定的。
( 一 ) K- 均值聚类法
K- 均值算法的聚类准则是使每一聚 类中，多模式点到该类别的中心的距 离的平方和最小。
基本思想是：通过迭代，逐次移动各 类的中心，直至得到最好的聚类结果 为止。
缺点 : 这种算法的结果受到所选聚 类中心的数目和其初始位置以及模式 分布的几何性质和读入次序等因素的 影响，并且在迭代过程中又没有调整 类数的措施，因此可能产生不同的初 始分类得到不同的结果。
遥感图像分类ppt课件
– 假设遥感图像有K个波段，则(i,j)位置的像素在
每个波段上的灰度值可以构成表示为X=(x1，
T
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8.1 概述
• 8.1.2 分类方法
– 根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其 训练样本，对分类器进行训练和监督，可将遥 感图像分类方法划分为监督分类和非监督分类。
– 事先己经知道类别的部分信息(即类别的先验知 识)，对未知类别的样本进行分类的方法称之为 监督分类(Supervised Classification)。事先没 有类别的先验知识，对未知类别的样本进行分 类的方法称之为非监督分类(Unsupervised Classification)
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8.4 非监督分类
• 非监督分类，是指人们事先对分类过程不
施加任何的先验知识，仅凭据遥感影像地 物的光谱特征的分布规律，随其自然地进 行盲目的分类。其分类的结果，只是对不 同类别进行了区分，并不确定类别的属性， 其属性是通过事后对各类的光谱响应曲线 进行分析，以及与实地调查相比较后确定 的。
• 非监督分类的理论依据：遥感图像上的同
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8.1 概述
• 8.1.1 基本原理
– 同类地物在相同的条件下(光照、地形等)应该 具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。 不同类的地物之间具有差异根据这种差异，将 图像中的所有像素按其性质分为若干个类别 (Class)的过程，称为图像的分类。
– 遥感图像分类以每个像素的光谱数据为基础进 行。
9
8.2 相似性度量
3.马氏(Mahalanobis)距离
马氏距离是一种加权的欧氏距离，它通 过协方差矩阵来考虑变量的相关性。这 是由于在实际中，各点群的形状是大小 和方向各不相同的椭球体，如图所示， 尽管K点距MA的距离DA比距MB的距离 DB小，即DA<DB ，但由于B点群比A点 群离散得多，因而把K点划入B类更合 理。加权可以这样理解，计算的距离与 各点群的方差有关。方差愈大，计算的 距离就愈短。如果各个点群具有相同的 方差，则马氏距离是欧氏距离的平方。
遥感图像分类
遥感图像分类遥感图像的分类就是通过对遥感图像中地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个象元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。
一般的分类方法可分为两类：监督分类和非监督分类。
将多源数据应用于图像分类中，发展成基于专家知识的决策树分类。
一、监督分类监督分类（supervised）,又称训练分类法，即用被确认的样本象元去识别其他未知象元的过程。
已经被确认类别的样本象元是指那些位于训练区的象元。
在这种分类中，分析者在图像上对每一种类别选取一定数量的训练区，计算机计算每种训练样区的统计或其他信息，每个象元和训练样本作比较，按照不同规则将其划分到其最相似的样本类。
监督分类的算法主要有：平行算法、最小距离法、最大似然法等。
这里采用最大似然法作为监督分类的算法。
原理：最大似然法假设遥感图像的每个波段数据都是正态分布。
其基本思想是：地物类数据在空间中构成特定的点群；每一类的每一维数据都在自己的数轴上成正态分布，该类的多维数据就构成了一个多维正态分布；各类多维正态分布模型各有其分布特征。
根据各类已有的数据，可以构造出各类的多维正态分布模型，在此基础上，对于任何一个像素，可反过来求出它属于各类的概率，取最大概率对应的类为分类结果。
步奏：第一步：分析图像①打开图像，将图像以5、4、3波段合成RGB显示在#1中。
②通过目视分析，可以定义6类样本：水体、建筑、耕地、草地、荒地、其他。
第二步：选择训练样本①在主图像窗口选择Overlay-----Region of Interest，打开ROI Tool对话框。
②在ROI Tool对话框中设置相关样本的名称、颜色等。
③选择ROI_Type—Polygon，在window中选择image，在图像上绘制训练区。
④重复②、③步奏，最终完成以下结果：第三步：评价训练样本①在ROI Tool对话框中，选择Options——Compute ROI Separability，打开目标图像。
遥感图像分类方法与结果验证技巧
遥感图像分类方法与结果验证技巧遥感图像分类是利用遥感数据进行地物分类的过程，是遥感技术在地学领域中的重要应用之一。
而遥感图像分类方法的选择和结果验证技巧的使用对于获得准确可靠的分类结果至关重要。
本文将讨论常见的遥感图像分类方法以及一些结果验证技巧。
一、遥感图像分类方法1. 监督分类方法监督分类方法是最常用的一种遥感图像分类方法，它需要先手动标注一些样本点，然后使用机器学习算法进行分类。
常用的监督分类方法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN）等。
这些方法在遥感图像分类中表现出色，但要求标注样本点会增加工作量。
2. 无监督分类方法与监督分类方法相反，无监督分类方法不需要事先手动标注样本点，而是通过对图像内部的类别划分进行分类。
常用的无监督分类方法包括聚类算法，如K均值算法和谱聚类算法。
这些算法可以有效地从遥感图像中自动识别出地物的类别，但分类结果的准确性可能不如监督分类方法。
3. 半监督分类方法半监督分类方法结合了监督和无监督分类方法的优点，它既可以利用有标签样本进行训练，又可以利用无标签样本进行分类。
典型的半监督分类方法包括自动编码器和生成对抗网络（GAN）等。
这些方法在遥感图像分类中具有潜力，可以有效提高分类结果的准确性。
二、结果验证技巧1. 精确度评估精确度评估是验证分类结果准确性的重要指标之一。
常用的精确度评估方法包括混淆矩阵、精确度（Accuracy）、召回率（Recall）和F1值等。
通过对分类结果和真实样本进行对比，可以评估分类算法的准确性。
2. 交叉验证交叉验证是在有限的数据集上评估模型性能的常用方法，它可以有效地避免由于数据集选择不当而引起的偏差。
常见的交叉验证方法有k折交叉验证和留一交叉验证。
在遥感图像分类中，交叉验证可以帮助评估模型在不同样本集上的分类性能。
3. ROC曲线分析ROC曲线分析是衡量分类器性能的重要工具，它可以绘制出分类器在不同阈值下真阳性率和假阳性率之间的关系。
遥感图像分类
聚类过程
一般的聚类算法是先选择若干个点作为聚 类的中心
每一中心代表一个类别，按照某种相似性 度量方法（如最小距离方法）将各点归于 各聚类中心所代表的类别，形成初始分类
然后由聚类准则判断初始分类是否合理， 如果不合理就修改分类，如此反复迭代运 算，直到合理为止
聚类过程
A. 按照某个原则选择一些初始聚类中心 B. 计算像元与初始类别中心的距离，把像素分配
ISODATA判断迭代结束
两次迭代之间，如果上一次和这一次的中 心不变，或者变化小于一个阈值，说明聚 类结束
如果迭代次数达到了预设值I ，那么即使不 收敛，也强行结束
ISODATA
类别数：20 迭代次数：20
ISODATA
类别数：10 迭代次数：10
非监督分类方法的特点
选择合适的分类算法 分类结果的精度评价
训练样区的选择
准确性——确保选择的样区与实际地物的 一致性
代表性——考虑到地物本身的复杂性，所 以必须在一定程度上反映同类地物光谱特 性的波动情况
统计性——选择的训练样区内必须有足够 多的像元
选择训练区
训练区与特征空间的联系
选择样本区域
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（将相似度大的像元归为一类） 的方法
根据图像数据本身的统计特征及点群 的分布情况，从纯统计学的角度对图 像数据进行类别划分
聚类
利用事先定义的参数确定特征空间中类别的 位置，然后确定单个像元是否属于某个类别
距离可以有不同的具体定义 几何距离：欧式距离、绝对值距离 统计距离：马氏距离
图像分类方法
按人工干预的程度不同，可以分为： 监督分类法 非监督分类法
如何进行遥感影像的目标识别与分类
如何进行遥感影像的目标识别与分类遥感影像的目标识别与分类在现代科技发展中扮演着重要的角色。
利用遥感技术，我们能够获取到大规模的影像数据，这些数据可以用来进行目标识别与分类，以支持各种应用领域，如环境监测、城市规划、农业管理等。
本文将探讨如何进行遥感影像的目标识别与分类。
一、遥感影像的目标识别遥感影像的目标识别是指从遥感影像中提取出特定目标的过程。
目标可以是建筑物、道路、农田等。
在进行目标识别之前，我们需要处理原始影像数据，进行预处理。
预处理包括辐射校正、几何校正等步骤，以确保影像数据的准确性和一致性。
接下来的关键步骤是特征提取。
特征提取是将影像数据转化为可量化的特征向量的过程。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
在选择特征时，需要考虑目标的特点和任务需求。
例如，如果要进行建筑物的识别，可以考虑使用建筑物的形状和纹理作为特征。
特征提取后，我们可以使用机器学习算法进行目标的分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些算法可以根据提取的特征向量进行学习，构建分类模型，并对新的影像数据进行分类。
二、遥感影像的目标分类目标分类是将遥感影像中的特定目标分为不同的类别的过程。
例如，将影像中的土地分类为农田、水域、城市等。
目标分类与目标识别紧密相关，但目标分类更加注重对整个影像场景的分类。
对于目标分类，我们可以采用监督学习和无监督学习两种方法。
监督学习是指利用有标记的训练样本进行学习和分类。
在进行监督学习时，我们需要手动标记一部分影像数据，给出它们所属的类别。
然后，使用这些标记好的数据进行模型训练，构建分类器。
最后，使用分类器对未标记的数据进行分类。
无监督学习是指在没有标记的训练样本的情况下进行学习和分类。
该方法通常使用聚类算法，将影像数据分为不同的簇。
聚类算法通过计算数据点之间的相似性来划分簇，以实现目标分类。
除了监督学习和无监督学习，我们还可以采用半监督学习和深度学习等方法进行目标分类。
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3
4 5
头发长度
胸围腰围比 喉结
15cm
1.2
85%
95% 99%
6
染色体
100%
• 从上表可以看出： 1、特征的选择特别重要，即便是完全可分的情 况，若选错特征也会造成完全不可分的现象（区 分男女以年龄为特征）。 2、特征的提取要充分考虑到其易得性和综合成 本（时间、费用），在区分男女时即便染色体特 征分类效果最理想，但由于特征获取不方便，一 般不予采用。 3、将男错判为女，或将女错判为男，其产生消 极后果没有区别，但现实中“弃真”造成的消极 后果一般要大于“存伪”错误。 本健康但错判断为癌症：存伪，虚惊一场； 本有癌症但错判为健康：弃真，耽误治疗。
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.2 特征提取与特征选择
• 本课重点内容 特征提取与选择概念 类别可分离判据
基于K-L变换的特征提取
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.2 特征提取与特征选择
一、概念及作用 1、抽取特征目的：降低维数/去相关性/突出特征
客观世 界的对象 Dim=∞ 对象的 图片描述
特征提取 特征选择 对原n维特征空间坐标 直接从原始获得的D个 本质 变换，再取子空间。 特征中选出d个特征 特点 有新特征产生 没有新特征产生 化学变化 物理变化 方法 KL变换、类别可分离 穷举法、最优搜索算 判据、Fisher变换、 法、次优搜索算法、 哈达玛、穗帽变换 遗传算法、Tabu算法
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.1 基础知识
五、模式识别的复杂性 低等动物的分类：遗传，自然淘汰 人类的识别能力：后天学习，经验，行为的成败 1、目前计算机自动识别水平 2、模式识别（工业自动化）对人类生产的巨大贡献 邮件/食品分拣/超市条形码扫描 文字/语音/视频识别 考勤/安检（身份识别） 天网中存在的问题：海量视频自动识别
Dim=m*n
特征向量 V=(X1,X2,…,Xk)
Dim=k<<m*n
2、常见影像特征 形状特征（面积/周长/圆形度/不变矩/欧拉数/链码） 波谱特征（光谱特征，波谱响应曲线） 纹理特征（直方图，共生矩阵，行程统计量）
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.2 特征提取与特征选择
3、特征提取与特征选择概念（例：成绩）
i 1
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.2 特征提取与特征选择
◎示意图：
◎原理： 类间/类内＝
sb max sw
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.2 特征提取与特征选择
2、基于K-L变换的特征提取
步骤： （1）计算多光谱图像的均值向量μ及协方差矩阵Σ （2）计算矩阵Σ的特征值λ和特征向量ψ （3）将特征值λ按从大到小排列 （4）选择前n个特征值对应特征向量构造变换矩阵A （5）依据Y=A (X-μ)进行变换，得到新特征影像。 优点：去相关性；信息集中；
i , i 1,2,c
P(i )
P( x | i ) P(i | x)
举例：男女识别问题 1、陌生人判断：50% 2、本班学生判断：75% 3、有身高体重信息：85%
无任何信息提示 有先验概率 P(i ) 类条件概率
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.3 分类器设计
P(i | x)
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.2 特征提取与特征选择
1、穷举法 从m个特征中通过组合的方式求出n个特征，使得 n 该组的判据J最大。（缺点 Cm ） 2、最优搜索算法（分支定界法） 自上而下，具有回溯功能，每个特征都被考虑 3、次优搜索法 顺序前进法：自下而上，逐个增加（缺点） 顺序后退法：自上而下，逐个剔除（缺点） 4、其它方法：模拟退火法、遗传算法等。
其中di ( x) ln p( x | i ) ln P(i )
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.3 分类器设计
4、 Bayes判别准则优缺点 优点：错分概率最小的准则，理论上最优。 缺点：类条件概率一般不易求得，将分类器设计问 题转化为求类条件概率问题。 概率密度估计问题（真正的困难） 常用的方法： 参数估计：点估计/区间估计/最大似然估计 非参数估计：Parzen窗法、k-近邻估计法 Bayes分类器的理论作用大于实际作用 能否直接利用特征设计分类器呢？
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.3 分类器设计
三、fisher线性判别 将Sb/Sw作为准则函数，求解w，即寻找最好的投影 方向问题。 x 2 w x2
w2
x
x
w S (m1 m2 )
1 w
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.3 分类器设计
四、非线性判别分类器（以最短距离分类器为例） 对未知样本x，我们只要比较x与c个已知类别之 间的欧氏距离，并决策x与离它最近的类别同类。 若g j ( x) min g i ( x)，i 1,2, , c，则决策 x j i 问题：v=(0.41 4.30 45 421)
ˆ x
k i
x mi
k i
v’=(0.14 0.15 0.2 0.18)
2 i
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.3 分类器设计
分类器 贝叶斯 分类器 最 短 距 离 分 类 器 马氏 距离 欧式 距离 计程 距离 在上述条件基础上， 协方差阵为单位阵。 对欧式距离的改正， 避免开方运算。 判别函数 说明
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.4 监督/非监督分类
分类方法：监督分类、非监督分类,有何区别？ 监督分类精度一般高于后者，是最常用的方法
分类前 （要求） 监督 分类 非监督 分类 分类中 （算法） 分类后 （结果）
事先知道样 与样本特征 在分类基础上获 区类别信息 匹配的过程 得类别属性信息 不知道样区 的类别信息 聚类分析 仅区分出类别， 未确定类别属性
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.2 特征提取与特征选择
二、特征提取 1、基于类别可分离性判据的特征提取
i Ei ( x) E ( i ) E ( x)
S w Pi Ei ( x i )(x i ) Pi i
T i 1 c i 1 c c
S b Pi ( i )(i )T
第八章 遥感图像自动识别分类
• 本章主要内容 基础知识 特征提取与特征选择 分类器设计 监督/非监督分类 分类后处理 其他分类方法简介 • 本课主要内容 模式、模式识别 模式的集群性 模式识别系统 模式识别方法 模式识别的复杂性 • 本课重点内容 模式识别系统
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.1 基础知识
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.4 监督/非监督分类
2、监督分类步骤 1）选择样区：根据已知的样本类别和先验知识 2）学习或训练：利用一定数量的已知类别函数中 求解待定参数； 3）确定每一类的判别函数和相应的判别准则； 4）计算未知类别的样本观测值在每一类函数值 5）判别：按一定准则对该样本作出判。
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.1 基础知识
三、模式识别系统
1、数据获取: 图像，波形，物理参量 2、预处理: 去噪、增强、退化复原 3、特征提取与选择 4、分类决策
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.1 基础知识
四、模式识别基本方法 概括地分为统计识别和句法识别两大类 具体分类如下： 统计模式识别（线性空间+最优化理论） 句法模式识别（基元及它们的结构关系描述对象） 模糊模式识别（隶属函数 ） 人工神经网络（自学习、自适应、容错性）
一、分类器概念 ω 判别准则（函数）；例子 1、分类器的分类 ω 线性：Fisher、MSE、感知准则 非线性：最小距离、二次判别函数、近邻法 2、分类器和特征空间维数的关系
3
ω2
x2
x3
x0
x
x x
x2
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.3 分类器设计
二、Bayes判别准则 类别 先验概率 类条件概率 后验概率
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.2 特征提取与特征选择
三、特征选择 思路：如何从总体中选择少数特征使得类内距 离尽量小，类间距离尽量大。常用判据有：
J1 tr (s w sb ) J 2 tr (s s )
trsb J 3 ln( ) J4 trs w sw
sb
1 w b
J5
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§8.4 监督/非监督分类
一、监督分类 1、监督分类的思想 根据已知的样本类别和类别的先验知识， 确定判别函数和相应的判别准则，其中利 用一定数量的已知类别函数中求解待定参 数的过程称之为学习或训练，然后将未知 类别的样本的观测值代入判别函数，再依 据判别准则对该样本的所属类别作出判定。
p( x | i ) P(i )
p( x | ) P( )
j 1 j j
c
p( x | i ) P(i ) P( x)
Bayes判别规则如下： P(i | x), 则x i （1） P(i | x) jmax 1, 2 ,c p( x | j ) P( j ), 则x i （2） p( x | i ) P(i ) jmax 1, 2 ,c d j ( x), 则x i （3） d i ( x) jmax 1, 2 ,c
遥感图像自动分类是模式识别在遥感中的具体应用 一、模式、模式识别 模式： 现实中一切可被观察的事物（人） 具有空间或时间分布的信息（机） 计算机处理下的模式 模式识别：按事物相似程度分类（人） 模式类向符号所做的映射（机） 样本、类、分类 图像理解：基于图像的模式识别
第八章 遥感图像自动识别分类
§8.1 基础知识
第八章 遥感图像自动识别分类