遥感影像识别-第三章 聚类分析 Part Ⅱ要点
如何进行遥感影像分类与识别
如何进行遥感影像分类与识别遥感影像分类与识别是一项被广泛应用于环境监测、农业发展、城市规划等领域的技术。
通过将遥感影像进行分类与识别，可以获取地表覆盖信息、监测资源利用情况以及坏境变化趋势等。
本文将探讨如何进行遥感影像分类与识别的相关方法和技术。
一、遥感影像分类与识别的基本原理遥感影像分类与识别的基本原理是基于遥感影像的光谱特征和空间结构特征来进行分类与识别。
光谱特征是指通过遥感技术获取到的不同波段的影像数据，而空间结构特征是指地物在影像上的分布、形状等信息。
通过综合利用这些特征，可以实现对遥感影像中不同地物的分类与识别。
二、遥感影像分类与识别的常用方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是通过对遥感影像中的每个像元进行分类，即将每个像元划分到不同的地物类别中。
该方法的优点是简单而直观，但也存在不足之处，比如在复杂研究区域中，同一类地物的像元可能存在光谱变化、空间紧密等问题。
2. 基于目标的分类方法基于目标的分类方法是通过对遥感影像中的目标进行识别和分类。
该方法的优点是能够捕捉到地物的空间分布和形状信息，可以有效地解决像元分类方法的问题。
通过目标提取和形状识别等技术，可以将遥感影像中的目标进行分类与识别。
3. 基于纹理的分类方法基于纹理的分类方法是通过提取遥感影像中地物的纹理特征，实现对地物的分类与识别。
纹理特征描述了地物表面的复杂度和变化性，通过纹理特征的提取和分析，可以实现对遥感影像中的地物进行准确的分类与识别。
三、遥感影像分类与识别的技术挑战与解决方法遥感影像分类与识别在实际应用中面临一些技术挑战，如遥感影像的多光谱信息的充分利用、分类器的选择和优化等。
针对这些挑战，可以采取一些解决方法，如：1. 多光谱信息的融合通过将遥感影像中不同波段的光谱信息进行融合，可以提高分类与识别的准确性。
常用的融合方法有主成分分析法、综合概率法等。
2. 分类器的选择与优化选择合适的分类器对于分类与识别的准确性至关重要。
遥感影像解译-分类后处理及精度评价、分类新方法
三、分类新方法
• 随着模式识别与机器学习技术的不断发展，将先进的机器
学习技术应用到遥感影像分类中，并充分考虑影像本身的光
谱信息、空间信息、时间序列信息以及各类地理辅助信息可
以大大提高遥感影像分类的精度。
• 分类新方法
- 半监督分类；
- 面向对象分类；
- 分类器集成
- ……
26
1 半监督分类
• 机器学习 (Machine Learning)模式： - 监督学习：仅仅利用已标注类别的样本进行训练以确定 分类器； - 非监督学习：只利用未标注类别的数据进行聚类分析； - 半监督学习：利用已标注类别的样本+未标注样本来确 定分类器。
3×3窗口分析结果
(4) 分类后处理-平滑处理
• 针对问题 分类结果斑点噪声严重
• 解决方法： a. MRF随机场建模 b. Majority Voting 方法
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
原始多光谱遥感影像与地面真实值
(1) IKONOS 多光谱影像
(2) 地表真实值
25446 Aprod 52987 48.02% 1 Eo
(e) 用户精度(User’s Accuracy)
• 用户精度(User’s Accuracy)： - 影像类中，某类像元被正确分类为该类的概率，利用 混淆矩阵的行来计算。如水的用户精度：
Auser
9180 56104
16.36%
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
a. SVM vs 高斯混合模型+MRF
(3) SVM 水体提取结果
(4) 高斯混合模型+MRF方法
遥感影像识别-第三章 聚类分析 Part Ⅱ要点
1．C-均值聚类算法（即：K-均值聚类算法） 2．ISODATA聚类算法
算法要解决的关键问题： ① 首先选择有代表性的点作为起始聚合中心。若 类型数目已知，则选择代表点的数目等于类型数 目；若未知，那么聚类过程要形成的类型数目， 就是一个值得研究的问题。 ② 代表点选择好之后，如何把所有样本区分到 以代表点为初始聚合中心的范围内，形成初始划 分，是算法的另一个关键问题。
1．C-均值聚类算法
C- 均值聚类算法使用的聚类准则函数是误差平方 和准则 ： Jc
J c || xk m j ||
j 1 k 1
c
nj
2
为了使聚类结果优化，应该使准则 最小化。
Jc
（1）C－均值算法（一）
（1）C－均值算法（一）
（1）C－均值算法（一）
（1）C－均值算法（一）
聚类分析符合“物以类聚，人以群分“的原 则，它把相似性大的样本聚集为一个类型， 在特征空间里占据着一个局部区域。每个局 部区域都形成一个聚合中心，聚合中心代表 相应类型。 相似性准则:包括距离相似性度量和角度相似 性度量。 距离相似性度量：欧氏距离、马氏距离、明 氏距离。
De ( x, y) || x y ||
x2
Z1
D21
③按照某种聚类准则考察聚类结果，若不满意，则 重新选取距离阈值 、第一个聚合中心 ，返回 T ②，直到满意，算法结束。 Z1 在样本分布一定时，该算法的结果在很大程度上取 决于第一个聚合中心的选取和距离阈值的大小。♀ p66 该算法的优点是简单，如果有样本分布的先验知识 用于指导阈值和起始点的选取，则可较快得到合理 结果。对于高维的样本集来说，则只有经过多次试 探，并对聚类结果进行验算，从而选择最优的聚类 结果。
遥感图像分类
影像对象构建方法与参数优化
对象合并准则
在初始分割基础上，通过将 初始影像对象逐步合并为较 大的对象来实现多尺度对象 的构建，对象合并的停止条 件是由其尺度准则决定的
fw vah lv uael uw esh h aspheape
h va luw e c ( n 1 (m c1 c ) n 2 (m c2 c ))
1）分类前影像平滑 2）分类后小区合并—将小于一定面积的像元合并到邻近区
域
遥感影像分类后处理—误差分析
目的：检验分类效果 方法：抽样检验 抽样方法： 1）监督分类的样本区 2）试验场抽样 3）随机抽样 评价方式：混淆矩阵
辅助数据改进遥感分类的方法
地理分层 分类器操作 分类后处理
遥感信息与非遥感信息的复合
c
hsh a p w c emh p c m c t pw cstmh oso mth o o th
h cm pn c 1(t ln m mln 11)n 2(ln m mln 22)
hsmo on t1 h(b lm mb l1 1)n2(b lm mb l2 2)
37
影像对象构建方法
尺度为： 16 平均 面积： 867.6
• 基于统计的方法和基于规则的方法 • 监督分类和非监督分类 • 硬分类和软分类 • 逐像元分类和面向对象分类
分类标准
• 按照逻辑准则组织的信息类别正确的分类
学定义
• 参考标准: • 规划协会的土地分类标准(LBCS) • 国家植被分类系统
基于统计的分类方法
遥感影像光谱特征分布特点
遥感影像分类原理
μc4
人工神经网络分类
生物神经网络(biological neural network, BNN)， 特别是人脑
聚类分析的基本概念与方法
聚类分析的基本概念与方法聚类分析（Cluster Analysis）是一种将数据分组或分类的统计学方法，通过将相似的对象归为同一组，使得组内的对象之间更加相似，而不同组之间的对象则差异较大。
它是数据挖掘和机器学习领域中常用的技术之一，被广泛应用于市场分析、生物信息学、图像处理等领域。
一、聚类分析的基本概念聚类分析基于相似性的概念，即认为具有相似特征的对象更有可能属于同一类别。
在聚类分析中，每个对象都被视为一个数据点，而聚类则是将这些数据点分组。
基本概念包括以下几点：1. 数据点：数据集中的每个样本或对象都被看作是一个数据点，它具有多个特征或属性。
2. 相似性度量：聚类分析的关键是如何计算数据点之间的相似性或距离。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。
3. 簇/类别：将相似的数据点归为一组，这个组被称为簇或类别。
簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的数据点相似度较低。
4. 聚类算法：聚类分析依赖于具体的算法来实现数据点的分组。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
二、聚类分析的方法1. K均值聚类（K-means Clustering）：K均值聚类是一种迭代的聚类方法，它将数据点分成K个簇，每个簇代表一个样本集。
算法的基本思想是通过最小化簇内数据点与簇中心之间的平方误差来确定最优的簇中心位置。
2. 层次聚类（Hierarchical Clustering）：层次聚类是一种基于树状结构的聚类算法，它根据数据点之间的相似性逐步合并或分割簇。
层次聚类分为凝聚型和分裂型两种方法，其中凝聚型方法从单个数据点开始，逐步合并最相似的簇；分裂型方法从所有数据点开始，逐步分割最不相似的簇。
3. 密度聚类（Density-Based Clustering）：密度聚类基于密度可达的概念，将具有足够高密度的数据点归为一簇。
核心思想是在数据空间中通过密度连通性来确定簇的边界，相对于K均值聚类和层次聚类，密度聚类能够有效处理不规则形状和噪声数据。
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。
遥感影像分类方法
遥感影像分类方法1. 引言遥感影像分类是遥感技术的重要应用之一，它通过对遥感影像中的地物进行自动识别和分类，为地理信息系统、城市规划、农业等领域提供了重要数据支持。
本文将介绍遥感影像分类的基本概念和方法，并对常用的分类算法进行详细讨论。
2. 遥感影像分类概述遥感影像分类是指将遥感图像中的每个像素点或图像区域分配到预先定义的类别中。
这些类别通常代表不同的地物类型，如建筑物、水体、森林等。
遥感影像分类可以根据不同的目标进行不同尺度和精度的划分，从而满足不同应用需求。
3. 遥感影像分类方法3.1 监督学习方法监督学习是一种常用的遥感影像分类方法，它需要使用已标记好类别的样本数据作为训练集，并通过机器学习算法来构建分类模型。
常见的监督学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习等。
3.1.1 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，它基于统计学习理论和结构风险最小化原则进行模型训练。
在遥感影像分类中，支持向量机可以通过寻找最优的超平面来实现不同类别的分离。
3.1.2 随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并进行投票来进行分类。
在遥感影像分类中，随机森林可以通过对决策树进行训练和组合来实现高精度的分类结果。
3.1.3 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经元网络结构来提取遥感影像中的特征，并进行分类。
深度学习在遥感影像分类中具有较好的性能，并且能够自动提取特征，无需手动设计特征。
3.2 无监督学习方法无监督学习是另一种常用的遥感影像分类方法，它不需要使用已标记好类别的样本数据进行训练。
无监督学习算法通常通过对图像进行聚类来实现分类，常见的算法包括K均值聚类和谱聚类等。
3.2.1 K均值聚类K均值聚类是一种简单且高效的无监督学习算法，它将遥感影像中的像素点划分为K个不同的类别。
K均值聚类通过迭代计算每个像素点与各个类别的距离，并将其划分到距离最近的类别中。
遥感影像识别-第三章 聚类分析 Part Ⅰ
（2）马氏（Mahalanobis）距离
定义：马氏距离的平方
2 ( x )T 1 ( x )
马氏距离排除了不同特征之间相关性的影响， 其关键在于协方差矩阵的计算。当∑为对角阵时 ，各特征之间才完全独立；当∑为单位矩阵时， 马氏距离等于欧氏距离。 马氏距离 比较适用于对样本已有初步分类的 情况，做进一步考核、修正。
从上图看出，(b)、(c)特征空间划分是不同的。 (b)中 x1 , x2 为一类，x3 , x4 为另一类，(c) 中 x1, x3 为一类，x2 , x4 为另一类。
欧氏距离具有旋转不变的特性，但对于一般的线性变换 不是不变的，此时要对数据进行标准化（欧氏距离使用 时，注意量纲，量纲不同聚类结果不同，克服这一缺点 ，要使特征数据标准化使之与量纲无关）。 另外，使用欧氏距离度量时，还要注意模式样本测量值 的选取，应该是有效反映类别属性特征（各类属性的代 表应均衡）。但马氏距离可解决不均衡（一个多，一个 少）的问题。 例如，取5个样本，其中有4个反映对分类有意义的特征 A，只有1个对分类有意义的特征B，欧氏距离的计算结 果，则主要体现特征A。
当预先不知道类型数目，或者用参数估计和非 参数估计难以确定不同类型的类概率密度函数 时，为了确定分类器的性能，可以利用聚类分 析的方法。 聚类分析无训练过程，训练与识别混合在一起 。
§ 3-1 相似性准则
xn} 设有样本集 X {x1, x2 ,...., ，要求按某种相似性把 X 分类，怎样实现？
1
2
n
1
2
c
c
J c || xk m j ||2
j 1 k 1
c
遥感影像处理与分析
遥感影像处理与分析一、引言遥感影像处理与分析是一项用于获取和处理地球表面信息的技术，它对于了解自然环境变化、资源利用和环境保护方面提供了很多帮助，也对城市规划、农业生产、林业管理等方面起到支持作用。
在本文章中，我们将探讨遥感影像处理的方法、数据预处理、遥感影像分类、遥感影像变化检测等方面。
二、遥感影像处理的方法遥感影像处理的目的是将像元的属性信息转换为可视化的图片，以便人类观察和分析。
这种转换通常通过应用数字信号处理、图像处理和处理算法来完成。
常见的遥感影像处理方法包括：1. 图像增强：图像增强是使图像更清晰、更具对比度或缩放的过程。
增强可以使遥感图像适宜于不同的应用，如地貌分析和水文学。
2. 图像融合：图像融合是逐像素将多个源图像组合成单个输出图像的过程。
这种方法可以将不同传感器获得的多光谱或高光谱数据融合在一起，从而增加了遥感数据的可用性和可视化效果。
3. 估计：在一些应用场景下，需要从遥感数据中提取信息。
这需要估计各种地形和地貌信息，并将其处理成可视化的形式。
这种方法通常使用分类算法、回归方法或者机器学习技术来实现。
4. 遥感影像分割：遥感影像分割是将遥感影像分成不同的区域或对象。
这种方法通常使用基于像素的聚类或者基于拓扑的分割算法来实现。
三、数据预处理在进行遥感影像分析之前，需要对遥感数据进行预处理。
数据预处理过程通常包括数据预处理、噪声去除、解译标记和掩模制作。
1. 数据预处理：数据预处理通常包括校正、去噪和增强。
影像校正可以纠正遥感数据的几何校正和辐射校正，以减小图像中的拍摄偏差、纠正图片扭曲、消除不同地物物理反射和透射过程引起的影响，提高影像的精度和质量。
同时去噪和增强能使得仪器噪声降低，避免图像中的伪迹和干扰，在自然场景和高噪声环境中处理时具有显著的效果提升。
2. 噪声去除：噪声在遥感影像中是不可避免的，特别是图像的边缘部分容易被噪声干扰。
因此，必须使用合适的滤波器来去除噪声。
滤波技术可以分为线性和非线性滤波器两种，其中，线性滤波器采用加权平均法，非线性滤波器则更加注重对待图像中不同噪声的特殊处理，如中位数滤波、均值滤波等。
遥感影像有关知识点总结
遥感影像有关知识点总结一、遥感影像的基础知识1. 遥感影像的定义遥感影像是指通过无人载具（如卫星、飞机、无人机等）对地面进行观测和测量，获取地面信息的影像数据。
遥感影像可以分为光学遥感影像、雷达遥感影像等。
2. 遥感影像的波段遥感影像的波段是指影像中所使用的波段范围。
在光学遥感中，常见的波段包括可见光、红外线、近红外线等。
而在雷达遥感中，波段主要包括X波段、C波段、S波段等。
3. 遥感影像的分辨率遥感影像的分辨率是指影像中能够分辨的最小物体的大小。
分辨率可以分为空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率，其中空间分辨率最为重要，它决定了遥感影像能够显示的地面细节。
4. 遥感影像的分类根据遥感影像所使用的波段和传感器类型，遥感影像可以分为多种类型，如全色影像、多光谱影像、高光谱影像、雷达影像等。
二、遥感影像的采集和处理1. 遥感影像的获取遥感影像的获取主要通过卫星、飞机、无人机等载具进行观测和测量，然后将采集的数据进行处理，得到遥感影像。
2. 遥感影像的预处理遥感影像在获得后，需要进行预处理来提高影像质量。
预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等环节，以确保影像能够准确地反映地面信息。
3. 遥感影像的特征提取特征提取是指利用计算机算法从遥感影像中提取地物信息的过程。
常用的特征提取方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
4. 遥感影像的分类遥感影像的分类是指将影像中的像元根据其光谱特征和空间信息分为不同的类别。
常用的分类方法包括最大似然分类、支持向量机分类、人工神经网络分类等。
5. 遥感影像的地物识别地物识别是指对遥感影像进行解译，识别影像中的地物类型。
常见的地物识别包括植被识别、水体识别、建筑物识别等。
6. 遥感影像的信息提取信息提取是指利用遥感影像获取地面信息，如地表覆盖类型、地面高程等。
信息提取可以借助数字高程模型、地物识别技术等手段。
三、遥感影像的应用1. 环境监测遥感影像可以用来监测大气污染、土壤侵蚀、植被覆盖等环境变化，为环境保护和治理提供数据支持。
遥感影像分类方法与技巧分享
遥感影像分类方法与技巧分享引言：在当今科技迅速发展的时代，遥感技术的广泛应用已经深深影响到了我们的生活。
作为遥感技术的重要应用领域之一，遥感影像分类在土地利用、环境监测和资源管理等方面发挥着重要作用。
本文将分享一些遥感影像分类的方法和技巧，希望能为相关领域的研究者和从业人员提供一些参考。
一、像元级分类方法像元级分类方法是最基本、最常用的遥感影像分类方法之一。
其基本思想是将图像中的每个像元作为一个独立的单位进行分类判别。
常见的像元级分类方法包括最大似然分类、支持向量机（SVM）分类和决策树分类等。
这些方法可以通过大量的样本数据训练，自动提取特征并进行分类。
1.1 最大似然分类最大似然分类是一种基于统计学原理的分类方法，其核心思想是根据已有训练样本的统计特征，在分类器中计算每个类别出现的可能性，并选择最大可能性对应的类别作为分类结果。
最大似然分类方法简单易懂，适用于多数遥感影像分类任务。
1.2 支持向量机（SVM）分类支持向量机是一种经典的机器学习分类方法，在遥感影像分类中也得到了广泛应用。
SVM分类通过构建超平面，使得样本点能够最大程度上分隔开来。
其优点是具有较好的泛化能力和鲁棒性，适用于高维数据的分类。
1.3 决策树分类决策树分类是一种基于逻辑判断的分类方法，通过构建一系列的条件规则，将输入数据逐层划分为不同类别。
决策树分类方法的优点是易于理解和解释，并且可以直观地呈现分类过程。
二、基于对象的分类方法基于对象的分类方法将像元级分类进一步扩展为对影像中的对象进行分类。
该方法将图像中的像素组织为不同的对象区域，然后根据这些区域的形状、纹理和空间关系等特征进行分类判别。
常见的基于对象的分类方法包括分割和目标识别等。
2.1 分割分割是将连续的像元组合成不同对象区域的过程。
常见的分割方法包括基于阈值、区域生长和图论等。
分割方法的选择应根据图像的特点和需要进行合理的选择。
2.2 目标识别目标识别是将已经分割好的对象区域进行分类的过程。
卫星遥感图像识别方法
二、遥感图象识别
遥感技术己成为当前人类研究地球资源 环境的一种有力技术手段．在遥感技术 的研究中，通过遥感影像判读识别各种 目标是遥感技术发展的一种重要环节， 无论是专业信息提取，动态变化预测， 还是专题地图制作和遥感数据库的建立 等都离不开分类，对照地面地物类型， 便可以从影像上进行地类的识别。
2） 在红光处（0.68 m ）有一吸收谷，这是光合作用吸收谷。
此处太阳光能仍很大，若吸收谷减小，则植被发黄、红。
3） 在 0.7~1.4 m与 1.5 ~ 1.9 m有很高红外反射峰，反射率
可高达70%以上，这两峰与前边红光波谷是植被光谱的特征。这
第一峰波长段还处在太阳光能波谱中主要能量分布区（0.2~1.4m ）
卫星遥感图像的识别方法 戴亮
一、遥感概述
1、遥感定义
—— 遥感（Remote Sensing）是非接触远程获取面状图像信息 的技术手段。
• 非接触 意为需要利用电磁波（光）作为信息获取手段， 以区别与其它测试手段； • 远程 以区别显微镜、X光机、CT扫描机； • 面状图象信息 以区别遥测；
—— 遥感的特点：
后向传播分类
遥感影像处理中的分类算法使用技巧
遥感影像处理中的分类算法使用技巧遥感影像分类是提取和划分遥感影像中不同地物类型的过程。
通过分类算法，可以将遥感影像中的像素点分成不同的类别，如陆地、水体、建筑物等。
遥感影像分类在土地利用、环境监测、城市规划等领域具有重要应用。
在遥感影像分类中，选择适当的分类算法并应用合适的技巧，对于得到准确的分类结果至关重要。
本文将介绍一些常用的遥感影像分类算法及其使用技巧。
一、最大似然分类算法最大似然分类算法（Maximum Likelihood Classification）是一种基于统计学原理的分类方法。
该方法通过计算每个像素点属于不同类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
最大似然分类算法在处理多光谱遥感影像时通常表现较好。
在使用最大似然分类算法时，需要注意以下几点技巧：1. 选择合适的训练样本：训练样本的选择对分类结果有着重要影响。
应选择代表各类别的样本，并尽量覆盖不同地物类型和光谱特征。
2. 分析影像直方图：在进行最大似然分类之前，应先对遥感影像进行直方图分析，了解各类别的光谱特征分布情况。
这有助于选择合适的分类概率密度函数。
3. 考虑波段相关性：在处理多光谱遥感影像时，不同波段之间可能存在相关性，即某些波段的光谱特征信息冗余。
可以通过主成分分析等方法来降低光谱维度，减少冗余信息。
二、支持向量机分类算法支持向量机分类算法（Support Vector Machine Classification）是一种基于机器学习的分类方法。
该方法通过构建超平面，将不同类别的样本点最大程度地分开。
支持向量机分类算法在处理高维遥感影像时通常具有较好的分类效果。
在使用支持向量机分类算法时，需要注意以下几点技巧：1. 选择合适的核函数：支持向量机分类算法中的核函数用于将低维特征映射到高维特征空间。
常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数等。
应根据实际情况选择合适的核函数。
2. 调整参数：支持向量机分类算法中有一些参数需要进行调整，如惩罚因子C和核函数的参数。
遥感复习资料
遥感复习资料第⼀章绪论1、遥感的定义⼴义的概念：⽆接触远距离探测(磁场、⼒场、机械波）狭义的概念：在遥感平台的⽀持下，不与⽬标地物相接触，利⽤传感器从远处将⽬标地物的地磁波信息记录下来，通过处理和分析，揭⽰出地物性质及其变化的综合性探测技术我们通常理解的遥感，主要是指空对地的遥感，对地⾯进⾏探测，为地球科学提供具有全球性、周期性、数字化的第⼀⼿资料，它是对地观测系统的重要组成部分。
2、遥感的分类按遥感平台分：地⾯遥感、航空遥感、航天遥感、航宇遥感按探测波段分：紫外遥感、可见光遥感、红外遥感、（发射红外遥感、热红外遥感）微波遥感、多光谱遥感、⾼光谱遥感按⼯作⽅式分：主动遥感、被动遥感按是否成像分：成像遥感、⾮成像遥感按覆盖区域分：全球遥感、区域遥感、城市遥感按研究领域分：陆地遥感、海洋遥感、⼤⽓层遥感、外空间遥感按应⽤领域分：资源遥感、环境遥感、农业遥感、林业遥感、渔业遥感、地质遥感、⽓象遥感、⽔⽂遥感、⼯程遥感、灾害遥感、军事遥感等3、遥感的特点⼤⾯积同步观测、时效性、数据的综合性和可⽐性、经济性、局限性第⼆章遥感的电磁辐射原理1、⿊体：对任何波长的电磁辐射都全吸收的假想的辐射体。
α (λ,T)≡1 α与λ⽆关普朗克辐射定律(Plank):描述了⿊体辐射源的辐射出射度与波长、温度的关系(Plank公式) 玻尔兹曼定律(Stefan-Boltzmann)：描述了⿊体的总辐射出射度与温度的定量关系：M =∫M λ(λ)dλ—— M =σ T4维恩位移定律(Wien’s)：描述了⿊体的辐射峰值与温度的定量关系λmax · T = b⿊体辐射性质：（1）⿊体辐射出射度随波长连续变化。
每条曲线只有⼀个最⼤值。
（普朗克定律）（2）温度愈⾼，⿊体的辐射出射度也愈⼤。
不同温度的曲线是不相交的。
绝对⿊体的总辐射出射度与⿊体温度的4次⽅成正⽐。
（斯玻定律）（3）⿊体辐射光谱中，最强辐射的波长与⿊体绝对温度成反⽐。
第2讲遥感影像及统计分析
（三）影像数据的分辨率
（2）空间分辨率
是指遥感器所能分辨的最小的目标大 小，或指影像中一个像元点所表示的地面 面积。空间分辨率越高，则目标和面积值 越小。
（三）影像数据的分辨率
（2）空间分辨率
（一）四种数据源
（4）SAR数据源 合成孔径雷达数据源，航天飞机也可载合 成孔径雷达。
返回
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
存储形式：灰度值矩阵
（二）影像数据格式
（一）单波段统计特征
（1）影像灰度均值 均值指的是一幅影像中所有像元灰度值的 算术平均值，它反映的是影像中地物的平均 反射强度，大小由一级波谱信息决定。
（一）单波段统计特征
（2）影像灰度中值
指影像所有灰度级中处于中间的值。当灰 度级数为偶数时，则取中间两灰度值的平均 值。由于一般遥感影像的灰度级都是连续变 化的，因而中间值可通过最大灰度值和最小 灰度值获得。
中心像素周围的行列称为该像素的邻域，4 邻域与8邻域如下：
（三）卷积
（2）卷积运算
卷积运算是空间域上针对特定窗口进行的运算。设窗口大 小为m×n，（i，j）是中心像素，f(x,y)是图像像素值，h（ x，y）是窗口模板（或卷积核），g(x,y)是运算结果，那么 卷积的运算公式定义为：
（四）地图数据
常用的地图数据：
（四）地图数据
数字高程模型（Digital Elevation Model 简 称DEM）是在高斯投影平面上规则格网点平 面坐标（x,y）及其高程（z）的数据集。 Dem的水平间隔可随地貌类型不同而改变。 根据不同的高程精度，可分为不同等级产品 。
遥感图像分类与目标识别
遥感图像分类与目标识别随着近年来遥感技术的飞速发展，遥感图像分类与目标识别逐渐成为了遥感应用领域中的重要研究方向。
在计算机视觉和模式识别的支持下，遥感图像分类和目标识别的精度和效率不断提高，为环境监测、城市规划等方面提供了有力的支持。
一、遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像中的像素点划分为不同的地物类型的过程。
它是遥感图像分析的基础和核心内容之一。
遥感图像分类通常分为有监督分类和无监督分类两种方法。
有监督分类是利用对样本地物类型已知的遥感图像进行训练，建立分类模型，对另一张遥感图像进行分类的方法。
在建立分类模型时，我们需要选取一定数量的代表性样本，对这些样本进行特征提取和分类标签的标注。
常用的有监督分类方法包括最小距离分类法、最大似然分类法、支持向量机分类法等。
无监督分类则是不依赖于已有的分类标签信息，而是只基于遥感图像自身的统计特征，将像素点划分为不同的类别的方法。
无监督分类通常采用聚类法完成，常用的聚类方法有K-Means聚类法、ISODATA聚类法等。
二、目标识别目标识别是指对遥感图像中的特定地物进行检测定位并识别的过程。
目标识别是遥感图像分析中的高级应用，具有重要的现实意义。
常见的遥感图像目标识别任务包括道路提取、建筑物提取、水体提取等。
道路提取是目前遥感图像目标识别应用中的重要研究方向。
由于道路网在城市规划和交通管理中的重要性，对道路提取算法的精度和效率有较高的要求。
现有的道路提取算法包括基于图形学的方法、基于分割的方法、基于深度学习的方法等。
建筑物提取是遥感图像目标识别的另一个热点研究方向。
随着城市化进程的不断加快，建筑物信息的获取和更新成为了城市管理和规划的重要内容。
建筑物提取算法主要包括基于图形学的方法、基于分割的方法、基于纹理特征的方法、基于光谱信息的方法等。
水体提取是指对遥感图像中的水源、河流、湖泊等水体类型进行提取的过程。
它在自然资源管理和环境监测中具有重要的应用价值。
常用的水体提取算法包括基于周边像元的分水岭算法、基于对象的多尺度分割算法、基于最大似然法的分类算法等。
遥感影像判读基础知识
遥感影像判读基础知识遥感影像判读听起来像是个高大上的专业名词，但其实它就是通过卫星或飞机拍下的照片来了解地球表面的变化。
哎呀，咱们平时不都在朋友圈里刷各种风景照吗？这遥感影像就像那种高分辨率的自然大片，只不过它们可不止好看哦，还能给咱们提供很多有用的信息。
想象一下，遥感影像就像一双透视眼，可以让咱们看到地球表面那一层又一层的秘密。
比如说，农田长得怎么样、森林有没有减少、城市是越来越热还是越来越冷。
这可不是简单的拍照，里面的学问多着呢。
你说说，农民伯伯可以通过这些影像知道哪块地需要浇水，哪块地的作物长得好，这真是一种高科技的智慧农业啊，听起来是不是很酷？那遥感影像到底是怎么来的呢？你可以想象一下，一架飞机或者卫星飞在天上，带着各种各样的传感器，像是在给大地拍照。
这些传感器可不简单，它们能捕捉到不同波段的光，这样就可以看清楚地表的各种特征。
有些波段对植物特别敏感，有些则对水体特别有效，真的是“各有千秋”呀。
不过，看这些影像可不是随便瞧一眼就能搞定的。
要判读遥感影像，得具备一些基本知识。
比如说，首先要知道不同的颜色代表什么。
绿色的区域基本上是植物生长得不错的地方，红色的区域可能是城市或者荒地。
再加上，像水体这种东西在影像上一般是深蓝色的，真是个好记的标志。
这些颜色就像是大自然给我们的密码，解开它们才能读懂这幅“画”。
有时候影像也会“搞错”。
比如说，云层遮住了太阳，影像上就可能看不清楚地表的真实情况。
这时候，咱们就得用点智慧了，看看其他时间拍摄的影像，进行对比，才能找到正确的答案。
这就像我们在生活中有时候也会搞错事情，得反复核对，才能确认真相嘛。
再说说技术方面，现在的遥感影像处理软件可是越来越强大了。
咱们只要动动手指，就能把复杂的数据转化成好理解的图表。
比如说，通过分析植被指数，咱们就能判断一片区域的生态健康状况。
哎哟，这种感觉就像是用魔法把看似复杂的事情简单化，真是爽！说到这里，大家可能会想，遥感影像到底有什么用呢？哦，那可是大大的用处。
第三讲 遥感影像分类
第三讲监督非监督分类本专题用到的数据：几何纠正、大气纠正后的影像；分类体系：水体、林地、草地、人工建筑、裸露地表、耕地本实习完成的内容：1、采用监督分类中的一种方法完成研究区的分类；2、分类后处理；3、分类精度统计（采用混淆矩阵表示）；4、类别统计；一、分类的理论基础：1．目的：通过对图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征参数，并用一定手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间去的复杂过程。
2．理论依据：遥感图像中的同类地物在相同的条件下(纹理、地形、光照以及植被覆盖等等)，应具有相同或相似的光谱信息特征和空间信息特征，从而表现出同类地物的某种内在的相似性，即同类地物像元的特征向量将集群在同一特征空间区域；而不同的地物其光谱信息特征或空间信息特征不同，将集群在不同的特征空间区域。
二、基本方法1. 非监督分类也称为聚类分析或点群分析，即在图像中搜寻、定义其自然相似光谱集群组的过程。
其完全按照像元的光谱特征进行统计分类，常常用于对分类区没有太多了解情况下。
这种方法人为干预较少，自动化程度较高。
该种分类方法的前提是假定遥感影像上同类物体在同样条件下具有相同的光谱信息特征。
Envi中非监督分类的两种算法：a．K-均值算法：通过迭代，逐次移动各类的中心，直到最好的聚类结果为止。
该法使用了聚类分析方法，它需要分析员在数据中选定所需的分类个数，随机地查找聚类簇的中心位置，然后迭代地重新配置它们，直到达到最优化的波谱分类。
b．ISODATA算法(Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm)亦称迭代自组织数据分析算法，基于最小光谱距离公式，完全按照像元的光谱特性进行统计分类。
迭代：不断重复分类过程,并且重新计算统计值。
自组织：最少的用户输入即可进行类型的确定。
聚类过程始于任意聚类平均值或一个已有分类模板的平均值；用最小光谱距离把每一候选象元赋予一个类别；聚类每重复一次，聚类的平均值就更新一次，新聚类的均值再用于下次聚类循环。
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2 | x y | i i i 1
d
课堂回顾
在样本相似性度量的基础上，聚类分析还需要 一定的准则函数，才能把真正属于同一类的样 本聚合成一个类型的子集，而把不同类的样本 分离开来。 聚类准则函数:包括误差平方和准则、加权平 均平方距离和准则、类间距离和准则。 误差平方和准则（最常用）：
（1）C－均值算法（一）
（1）C－均值算法（一）
算法特点： ① 每次迭代中都要考查每个样本的分类是否正 确，若不正确，就要调整，在全部样本调整完之 后，再修改聚合中心，进入下一次迭代。如果在 某一个迭代运算中，所有的样本都被正确分类， 则样本不会调整，聚合中心也不会有变化，也就 是收敛了。 ② c个初始聚合中心的选择对聚类结果有较大影 响。 在算法迭代过程中，样本分类不断调整，因此 误差平方和 J c 也在逐步减小，直到没有样本调 整为止，此时 J c 不再变化，聚类达到最优。但 是上述算法中没有计算 J c 值，也就是说 J 不是 算法结束的明显依据。
2. 最大最小距离聚类算法
该算法以欧氏距离为基础，除首先辨识最远的聚 类中心外，与上述算法相似。用一个例子说明该 算法。 ♂以类间欧式距离最大作为选择聚类中心的条件 。
§ 3-4 动态聚类算法
在聚类分析中，动态聚类法是较普遍采用的方法 ，该算法首先选择某种样本相似性度量和适当的 聚类准则函数，使用迭代算法，在初始划分的基 础上，逐步优化聚类结果，使准则函数达到极值 。
采用最近邻规则的聚类算法 最大最小距离聚类算法
1. 采用最近邻规则的聚类算法
假设已有混合样本集 行聚类，算法如下：
，按照最近邻原则进
X {x1, x2 ,....,xn}
①选取距离阈值 ，并且任取一个样本作为第一 个聚合中心 ，如： 。 T ②计算样本 到 的距离 ：
Z1
Z1 x1
ISODATA 算 法 ： Iterative Self-Organizing Data Analysis Techniques Algorithm ，迭代自组织的数 据分析算法。 ISODATA算法特点：可以通过类的自动合并（两 类合一）与分裂（一类分为二），得到较合理的 类型数目c。
具体算法步骤： ⑴ 给定控制参数 K ：预期的聚类中心数目。 n：每一聚类中最少的样本数目，如果少于此数 就不能作为一个独立的聚类。 s：一个聚类域中样本距离分布的标准差（阈值 ）。 c：两个聚类中心之间的最小距离，如果小于此 数，两个聚类合并。 L：每次迭代允许合并的最大聚类对数目。 I ：允许的最多迭代次数。 给定n个混合样本，令 J 1 (迭代次数)，预选c个 ,...,c 起始聚合中心， Z j (， J ) j 1,2。
1．C-均值聚类算法（即：K-均值聚类算法） 2．ISODATA聚类算法
算法要解决的关键问题： ① 首先选择有代表性的点作为起始聚合中心。若 类型数目已知，则选择代表点的数目等于类型数 目；若未知，那么聚类过程要形成的类型数目， 就是一个值得研究的问题。 ② 代表点选择好之后，如何把所有样本区分到 以代表点为初始聚合中心的范围内，形成初始划 分，是算法的另一个关键问题。
，
具体算法步骤： D( xk , Z j ( J )) ⑵ 计算每个样本与聚合中心距离： 。 n} xk 。 wi 若：D( x , Z ( J )) min {D( x , Z ( J )), k 1,2,..., ，则： 把全部样本划分到c个聚合中去，且 n j 表示各子 集 X j 中的样本数目。 ⑶ 判断：若 ，则舍去子集 ，返 回②。 ⑷ 计算修改聚合中心： 。 ⑸ 计算类内距离平均值 D ：
1．C-均值聚类算法
C- 均值聚类算法使用的聚类准则函数是误差平方 和准则 ： Jc
J c || xk m j ||
j 1 k 1
c
nj
2
为了使聚类结果优化，应该使准则 最小化。
Jc
（1）C－均值算法（一）
（1）C－均值算法（一）
（1）C－均值算法（一）
（1）C－均值算法（一）
聚类分析符合“物以类聚，人以群分“的原 则，它把相似性大的样本聚集为一个类型， 在特征空间里占据着一个局部区域。每个局 部区域都形成一个聚合中心，聚合中心代表 相应类型。 相似性准则:包括距离相似性度量和角度相似 性度量。 距离相似性度量：欧氏距离、马氏距离、明 氏距离。
De ( x, y) || x y ||
J c || xk m j2
课后思考
线性判别函数的适用性？ 聚类分析的优缺点？
ERDAS image Model 工具如何实现聚类？
§ 3-3 两种简单的聚类算法
本节介绍两种简单的聚类分析方法，它是对某些 关键性的元素进行试探性的选取，使某种聚类准 则达到最优，又称为基于试探的聚类算法。
遥感影像识别
第三章: 聚类分析
Part Ⅱ
主要内容
§ 3-1 § 3-2 § 3-3 § 3-4 § 3-5 相似性准则 聚类准则函数 两种简单的聚类算法 动态聚类算法 聚类的评价
课堂回顾
广义线性判别函数 x y 非线性判别函数 分段线性判别函数：距离均值 二次判别函数：判别方程
课堂回顾
x2
Z1
D21
③按照某种聚类准则考察聚类结果，若不满意，则 重新选取距离阈值 、第一个聚合中心 ，返回 T ②，直到满意，算法结束。 Z1 在样本分布一定时，该算法的结果在很大程度上取 决于第一个聚合中心的选取和距离阈值的大小。♀ p66 该算法的优点是简单，如果有样本分布的先验知识 用于指导阈值和起始点的选取，则可较快得到合理 结果。对于高维的样本集来说，则只有经过多次试 探，并对聚类结果进行验算，从而选择最优的聚类 结果。
c
（2）C－均值算法（二）
（2）C－均值算法（二）
（2）C－均值算法（二）
（ 3） J 与 c C的关系曲线
（3） J c与C的关系曲线
图中，曲线的拐点A对应着接近最优的c值。 并非所有的情况都容易找到 J c -C关系曲线的拐 点，此时c值将无法确定。
2．ISODATA聚类算法