遥感图像自动识别分类
遥感图像分类技术研究
遥感图像分类技术研究一、遥感图像分类的基本概念及背景遥感图像分类是指利用计算机方法将遥感图像进行自动分类，将像元或像素点归类为不同的地物或地物类型。
遥感图像是指通过遥感传感器获取的地球表面信息的图像，主要包括航空遥感、卫星遥感等。
遥感图像分类技术可以广泛应用于国土资源调查、环境遥感监测、农业与林业等许多领域。
二、遥感图像分类技术因素1. 数据预处理数据预处理是遥感图像分类技术中非常重要的一步，主要是对遥感图像进行初步去噪、辐射校正等操作，以提高其质量和可用性。
常用的预处理方法包括滤波、辐射定标、大气校正等。
2. 特征提取遥感图像的特征提取是将遥感图像中的自然结构转换为计算机可识别的数字特征向量的过程。
常用的特征提取方法包括基于纹理的方法、基于谱特征的方法以及形状特征提取方法等。
3. 分类算法常见的遥感图像分类算法包括最大似然法、支持向量机、神经网络等。
其中，最大似然法和支持向量机算法是应用最广泛的两种算法，具有较高的分类准确性和泛化性能。
三、常见的遥感图像分类方法1. 基于纹理分析的方法纹理是指由几何形状、大小、密度、亮度等因素共同作用形成的某种规则的表现形式。
其基本特点是在局部区域内具有规则和可重复性。
利用遥感图像的纹理数据，可以利用基于灰度共生矩阵、滤波器和小波等方法进行纹理分析。
基于纹理分析的方法适用于研究土地利用类型、森林类型等需要区分细致的地物类型。
2. 基于谱信息的方法基于谱信息的遥感图像分类方法利用遥感图像数据的光谱特征进行分类。
这种方法主要基于多光谱数据分类和高光谱数据分类。
多光谱数据是指每个像元采集了数个波段的数据，而高光谱数据则包含了更多的波段数据。
采用基于谱信息的方法可以对土地覆盖类型、植被类型等大尺度空间范围的遥感图像进行分类。
3. 基于空间信息的方法基于空间信息的遥感图像分类方法是指利用遥感图像像素的空间位置信息，结合图像的特征提取和分类方法进行分析。
这种方法主要通过分析像素到邻域像素之间的距离、方向和大小等因素来提取空间信息。
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。
基于深度学习的遥感图像分类与识别研究
基于深度学习的遥感图像分类与识别研究摘要随着遥感技术的快速发展，遥感图像分类与识别的研究变得越来越重要。
深度学习作为一种强大的机器学习方法，具有在遥感图像分类和识别任务中取得显著效果的潜力。
本文主要探讨了基于深度学习的遥感图像分类与识别的研究现状和未来发展方向，并提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的遥感图像分类与识别框架。
1. 引言遥感图像分类与识别是分析和解释遥感图像所具有的地物和地表覆盖类型的过程。
传统的遥感图像分类与识别方法需要手动提取特征并设计分类器，但这些方法对图像特征的选择和分类器的设计非常依赖于专业知识和经验。
而深度学习通过自动学习高级特征和特征表达，可以有效地解决这个问题。
2. 基于深度学习的遥感图像分类与识别方法2.1 卷积神经网络卷积神经网络是一种前馈神经网络，能够自动从数据中学习特征。
卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层构成。
卷积层可以自动提取图像中的局部特征，池化层能够减小特征的维度并保持其空间结构信息，全连接层用于进行分类。
2.2 数据预处理在应用深度学习方法进行遥感图像分类与识别之前，需要对数据进行预处理。
常见的预处理方法包括图像增强、数据增广和特征标准化等。
图像增强可以提升图像的质量，数据增广可以增加数据的多样性，特征标准化可以使数据具有可比性。
2.3 深度学习模型训练与优化深度学习模型的训练与优化是遥感图像分类与识别中的关键环节。
训练深度学习模型的主要步骤包括初始化模型参数、选择损失函数、选择优化算法和定义评估指标等。
常用的优化算法有随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adam算法等。
3. 实验与结果本研究使用了公开的遥感图像数据集进行实验，包括地表覆盖分类、目标检测和场景识别等任务。
实验结果表明，基于深度学习的遥感图像分类与识别方法相比传统方法具有更高的准确率和泛化能力。
遥感图像分类方法及应用示例
遥感图像分类方法及应用示例遥感技术是通过卫星、飞机等远距离传感器获取地表信息的一种技术手段。
遥感图像分类是遥感技术中的一项重要任务，它可以将遥感图像中的像素按照其特征进行分类，并生成分类结果。
本文将介绍遥感图像分类的方法，并给出一些应用示例。
一、遥感图像分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将遥感图像中的每个像素点看作一个样本进行分类，通过像素点的光谱特征来确定其所属类别。
常见的方法有最大似然法、支持向量机等。
最大似然法是一种基于统计学原理的分类方法，它通过求解样本的概率密度函数来确定像素点的类别。
支持向量机是一种基于样本间距离的分类方法，它通过构建超平面将不同类别的样本分开。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将遥感图像中的像素组成的对象进行分类，通过对象的形状、纹理等特征来确定其所属类别。
常见的方法有基于区域的分割和基于对象的分类。
基于区域的分割将遥感图像中的像素按照相似性进行分组，形成具有相同特征的区域。
基于对象的分类是在分割得到的区域基础上，通过提取区域的特征来确定其所属类别。
3. 基于深度学习的分类方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的分类方法在遥感图像分类中得到了广泛应用。
深度学习通过构建深层神经网络模型，可以自动学习遥感图像中的特征表示。
常见的方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络可以有效地提取图像的空间特征，循环神经网络可以捕捉图像序列的时序特征。
二、遥感图像分类的应用示例1. 农作物类型分类农作物类型分类是农业生产中的重要任务，可以帮助农民了解农田的分布情况和种植结构，指导农作物管理和精细化农业。
通过遥感图像分类方法，可以将农田遥感图像中的不同农作物进行分类，比如小麦、玉米、水稻等。
这样可以帮助农民进行农作物识别和农田监测，提高农业效益。
2. 土地利用分类土地利用分类是城市规划和土地资源管理中的重要任务，可以帮助决策者了解土地利用的分布情况和变化趋势，指导城市规划和土地资源开发。
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。
第8章遥感图像自动识别分类
• 本健康但错判断为癌症：存伪，虚惊一场；
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
4、其它方法：模拟退火法、遗传算法等。
12/13
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.3 分类器设计
• 本课主要内容 • 分类器（判别准则）概念 • 最小错误率分类器（Bayes 准则） • 线性判别分类器 （Fisher准则） • 非线性判别分类器（最短距离法） • 本课重点内容 • Bayes判别准则 • 最短距离分类器
主分量变换的优良特性 1、变换后Y的协方差阵是对角阵，表明新特征矢量直接 彼此不相关 2、变换后，信息主要集中在前几个主成分中，根据统 计，对于landsat MSS四个波段的影像经KL变换后， PC1占90%的总信息量，PC2占7%的总信息量，PC3和 PC4共占3%的总信X息2 量。 Y2（第二分量）
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.4 监督/非监督分类
• 上节主要内容 • 贝叶斯分类器 • 线性分类器（以Fisher准则为例） • 非线性分类器（以最短距离方法为例） • 本节主要内容 • 监督分类的思想 • 监督/非监督分类的区别 • 监督分类步骤 • K-均值聚类算法
第八章 遥感图像自动识别分类 §8.4 监督/非监督分类
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
遥感图像自动识别分类
5
B5
水 B7
地物与光谱特征空间的关系
6
特征点集群在特征空间中的分布大致可 分为如下三种情况：
Bj
理想情况——不同
类别地物的集群至
植被
少在一个特征子空
间中的投影是完全
可以相互区分开的
。
Bi
7
一般情况——无论在总的特征空间中，还是 在任一子空间中，不同类别的集群之间总是 存在重叠现象。这时重叠部分的特征点所对 应的地物，在分类时总会出现不同程度的分 类误差，这是遥感图像中最常见的情况。
► 最大似然法 根据概率判别函数和贝叶斯判别规则来
进行的分类称为最大似然分类法。
22
概率判别函数：把某特征矢量X落入某 类集群wi的条件概率P (wi/X)当成分类判决 函数（概率判决函数）。
贝叶斯判别规则：把X落入某集群wi的 条件概率P (wi/X)最大的类为X的类别。
贝叶斯判别规则以错分概率或风险最小 为准则的判别规则。
10
特征变换的目的：
► 减少特征之间的相关性，使得用尽可能 少的特征来最大限度地包含所有原始数 据的信息。
► 使得待分类别之间的差异在变换后的特 征中更明显，从而改善分类效果。
11
特征变换的方法：
主分量变换 哈达玛变换 生物量指标变换 比值变换 穗帽变换
12
特征选择的目的： 用最少的影像数据最好地进行分类。
另外还有一种现象，分类是正确的，但 某种类别零星分布于地面，占的面积很小， 我们对大面积的类型感兴趣，因此希望用综 合的方法使它从图面上消失。
52
多数平滑:平滑时中心像元值取周围占多数的类别。
遥感图像分类与识别研究
遥感图像分类与识别研究随着遥感技术的不断进步，从空中和卫星上获取的大量遥感图像成为我们认识和了解地球表面和自然资源的一个重要途径。
而遥感图像分类与识别则是对这些海量数据进行处理，从中提取出可用的信息用于实际应用。
遥感图像分类是将遥感图像中的像素按照一定的规则进行分类和划分的过程。
一直以来，遥感图像分类一直是遥感研究的一个热点问题，因为遥感图像大多是高维度、高分辨率的数据，传统的分类方法难以胜任，因此，如何有效进行遥感图像分类一直是学术界和应用界共同关注的问题。
目前，遥感图像分类的主要方法有以下几种：1. 基于像素的分类方法这种分类方法是从单个像素点入手，以像素点的各项属性为基础，对图像进行分类。
这种方法的最大优点就是简单，并且对计算机硬件设备要求低，但是其缺点显而易见，因为它忽略了像素之间的上下文关系，对于复杂的地物覆盖情况处理不够准确。
2. 基于纹理的分类方法这种分类方法主要依据地物表面的纹理特性对遥感图像进行分类。
地物表面的纹理特性是通过一定的空间分布和预处理技术加以提取，这样就能够对地物进行一定的分类。
3. 基于支持向量机的分类方法这种分类方法利用支持向量机理论，将遥感图像中的像素点分割为不同的类别，更好地提取出遥感图像中的特征。
除了分类方法外，遥感图像的识别也是一个非常重要的问题。
在实际应用中，最常见的是对城市道路、森林、湖泊等目标进行识别。
而在遥感图像识别中，特征提取是一个关键步骤，因为它直接影响到识别的准确性。
在特征提取方面，目前常用的方法有：1. 基于波谷模型的特征提取方法该方法利用遥感图像中不同地物所表现的光谱特性，在进行特征提取时，根据波谷模型和波峰模型提取出不同目标的特征。
因为不同的地物在波峰或波谷处表现不同的光谱特性，在利用这种方法进行特征提取时，可以更加准确地提取出不同地物的特征。
2. 基于动态分割的特征提取方法该方法利用区域生长算法，将遥感图像中的同种物体进行分割，再在此基础上提取出相应的特征。
《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
感谢观看
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
遥感自动分类实验报告
一、实验背景随着遥感技术的快速发展，遥感图像在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感图像自动分类技术作为遥感信息提取的关键技术之一，旨在通过计算机自动识别和分类遥感图像中的地物信息，提高遥感数据的应用效率。
本实验旨在通过实践操作，了解遥感图像自动分类的原理和方法，掌握遥感图像处理软件ENVI的操作，并分析实验结果。
二、实验目的1. 理解遥感图像自动分类的原理和方法。
2. 掌握遥感图像处理软件ENVI的操作，包括图像预处理、特征提取、分类器选择、分类结果分析等。
3. 分析实验结果，评估分类精度，并探讨提高分类精度的方法。
三、实验原理遥感图像自动分类的基本原理是：根据遥感图像中地物的光谱特征、纹理特征等，将图像分割成不同的类别。
常见的分类方法包括监督分类、非监督分类和混合分类。
1. 监督分类：在分类前，需要先对遥感图像进行人工标注，提取训练样本，然后利用训练样本建立分类模型，对图像进行分类。
2. 非监督分类：无需人工标注，根据图像自身特征，自动将图像分割成不同的类别。
3. 混合分类：结合监督分类和非监督分类的优点，先进行非监督分类，得到初步分类结果，然后根据需要选择部分类别进行监督分类。
四、实验步骤1. 数据准备：收集实验所需的遥感图像，包括原始图像、参考数据等。
2. 图像预处理：对遥感图像进行辐射校正、几何校正等预处理操作，提高图像质量。
3. 特征提取：根据实验需求，选择合适的特征提取方法，如光谱特征、纹理特征等。
4. 分类器选择：根据实验数据和特征，选择合适的分类器，如最大似然分类器、支持向量机等。
5. 分类结果分析：对分类结果进行精度评估，分析分类误差，并探讨提高分类精度的方法。
五、实验结果与分析1. 实验数据：本次实验选用某地区Landsat 8影像作为实验数据，影像分辨率为30m，包含10个波段。
2. 预处理：对Landsat 8影像进行辐射校正和几何校正，提高图像质量。
如何进行遥感图像的分类和特征提取
如何进行遥感图像的分类和特征提取遥感图像的分类和特征提取是遥感科学领域的重要研究内容。
通过对遥感图像的分类和特征提取，可以实现对地表信息的自动识别和提取，为资源调查、环境监测、灾害评估等提供数据支持。
本文将从遥感图像分类方法的发展、特征提取的常用技术以及遥感图像分类与特征提取的应用等方面进行阐述。
一、遥感图像分类方法的发展遥感图像分类方法从传统的像元分类发展到基于对象的分类，经历了多种方法的演变过程。
传统的像元分类是指将图像中的每个像元根据其数字值分配到事先定义好的类别中，一般使用聚类算法或最大似然法实现。
然而，传统的像元分类方法忽视了图像中的空间信息和上下文信息，导致分类结果精度不高。
随着计算机视觉和人工智能的迅速发展，基于对象的分类成为研究的热点。
基于对象的分类是指将图像中的相邻像元组成的对象作为分类单元进行分类，通过考虑空间信息和上下文信息，提高分类的准确性和可靠性。
常用的基于对象的分类方法包括基于决策树的分类、支持向量机分类、人工神经网络分类等。
这些方法在各自领域取得了较好的效果。
二、特征提取的常用技术特征提取是遥感图像分类的关键环节，其目的是从图像中提取最具代表性的特征，以实现对不同地物的准确分类。
特征提取的常用技术包括像元级特征提取和对象级特征提取。
像元级特征提取是从单个像元的数字值或变换后的特征数据中提取特征信息。
常用的像元级特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
光谱特征是从遥感图像的不同波段或不同时间的图像中提取的，通过分析不同波段或不同时间的反射率差异，可以判断地表不同地物的类型。
纹理特征是从图像的纹理信息中提取的，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波变换等。
形状特征是从地物的形状信息中提取的，通过计算地物的周长、面积、椭圆度等形状参数，可以区分不同地物的形状特征。
对象级特征提取是从像元组成的对象中提取特征。
对象级特征提取主要通过分析对象的形状、纹理、上下文等特征，进一步提高图像分类的准确性。
06遥感图像计算机分类
2、非监督分类
（2）动态聚类法（ISODATA） ➢ 在初始状态给出图像粗糙的分类，然后基
于一定原则在类别间重新组合样本，直到 分类比较合理为止。 ➢ 在分类过程中类别数可以变化，某个像元 可能被分为不同的类。
2、非监督分类
非监督分类的优缺点
➢ 主要优点：
✓ 不需要预先对研究区广泛了解和熟悉 ✓ 人为误差的机会减少 ✓ 独特地、覆盖量小的类别均能被识别
三、图像分类中的有关问题
2、提高遥感图像分类精度受到限制
大气状况的影响 下垫面的影响 云朵覆盖 不同时相 地物边界的多样性
§4、遥感图像专家解译系统
专家系统：把某一特定领域的专家知识 与经验形式化后输入到计算机中，由计算 机模仿专家思考问题与解决问题，是代替 专家解决专业问题的技术系统。
一、遥感图像解译专家系统的组成
1、图像处理与特征提取子系统：包括图像处理、 地形图数字化、精纠正、特征提取，结果存贮 在遥感数据库内。
2、遥感图像解译知识获取系统：获取遥感图像 解译专家知识，并把专家知识形式化表示，存 贮在知识库中。
3、狭义的遥感图像解译专家系统。
二、图像处理与特征提取子系统
1、图像处理： ➢ 图像滤波可消除图像的噪声； ➢ 图像增强可突出目标物体与背景的差异； ➢ 大气纠正可消除大气散射、雾霁等影响； ➢ 几何精校正后的数字影像可与专题图精确复
例如，1-7波段亮度值是特征变量 x1,x2,…,x7；组合运算也可产生特征变 量。
1.概述
遥感图像分类中所用统计特征变量：
局部统计特征变量：将数字图像分割为 不同识别单元，在各单元内分别抽取的统计 特征变量（如描述纹理的特征量）。
1.概述
利用统计特征变量进行分类，需要：
遥感图像分类
这种分类法在盒子重叠区域 有错分现象，错分与比较盒 子的先后次序有关
最大似然分类法
最大似然分类法
地物类数据在特征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为正态分
布，该类的多维数据就构成了一个多维正态分布 各类的多维正态分布模型各有其分布特征 利用各类的已知数据（训练区），求出均值、方
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
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
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
建立类别的判别函数
绿
255
植
新城区
老城区
被
• •
水
•
耕地
•
0
•
255 红
255 蓝
主要的监督分类方法
距离判别函数和距离判别规则
◦ 最小距离分类法 ◦ 最近邻分类算法 ◦ 平行六面体分类法
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。
基于人工智能的智能遥感图像分析与分类研究
基于人工智能的智能遥感图像分析与分类研究智能遥感图像分析与分类是人工智能技术在遥感领域的应用之一。
随着遥感技术的进步和数据获取能力的提高，大量的遥感图像数据被广泛应用于农业、环境监测、城市规划等领域。
然而，人工处理这些大规模的遥感图像数据十分繁琐且费时费力，因此，基于人工智能的智能遥感图像分析与分类成为了一种有效的解决方法。
智能遥感图像分析与分类的目标是通过机器学习、深度学习等人工智能算法，实现对遥感图像的自动分类与解译。
它可以有效地提取出图像中的地物信息，如道路、建筑、植被等。
通过利用遥感图像分析得到的信息，可以为农业生产、城市规划和自然资源管理等提供决策支持。
在智能遥感图像分析与分类的研究中，首先需要对图像进行预处理。
这一步骤包括图像的去噪、影像辐射校正、几何纠正等。
预处理的目的是消除图像中的噪声和变形，为后续的特征提取和分类提供准确的数据。
接下来，特征提取是智能遥感图像分析与分类的关键环节。
传统的特征提取方法包括纹理特征、颜色特征、形状特征等，而基于人工智能的方法则更加强调从原始数据中学习特征表示。
通过深度学习算法如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）可以将图像数据的一层层特征提取出来，从而捕捉到了图像中的细微差异，提高了图像分类的准确性。
在特征提取完成后，分类器的设计和训练是智能遥感图像分析的关键部分。
常见的分类器包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest）等，而深度学习方法中常用的分类器是全连接神经网络和卷积神经网络。
通过对大量标记好的训练样本进行训练，分类器能够学习到图像的特征与对应的类别之间的映射关系。
除了分类器的设计和训练，智能遥感图像分析与分类还面临着一些技术难点和挑战。
例如，遥感图像中存在着复杂的光照条件、不同尺度的地物、遥感图像的空间分布不均等问题，这些都会影响分类算法的性能。
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。
遥感图像分类方法的原理与实践指南
遥感图像分类方法的原理与实践指南遥感图像分类是将遥感图像中的像素分为不同的类别，以便更好地理解和利用遥感数据。
随着遥感技术的发展，图像分类方法也在不断更新和演进。
本文将介绍遥感图像分类方法的原理和实践指南，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、遥感图像分类的原理遥感图像分类的原理基于对遥感数据中不同目标或地物的光谱特征进行分析和识别。
常用的遥感图像分类方法包括监督分类和非监督分类。
监督分类方法是基于已知类别样本进行训练和分类。
它需要提前准备好一些标记有类别信息的样本，然后通过对这些样本进行特征提取和分类器训练，来对整个图像进行分类。
常用的监督分类方法包括最大似然法、支持向量机和人工神经网络等。
非监督分类方法是在不了解样本的类别信息的情况下，通过对图像数据的统计分析和聚类来进行分类。
它可以自动发现图像中的潜在类别，并将像素分到这些类别中。
常用的非监督分类方法包括K-means聚类和直方图分析等。
二、遥感图像分类的实践指南1. 数据准备：在进行遥感图像分类之前，需要准备好待分类的遥感图像数据。
这些数据应包括多光谱、高光谱或合成孔径雷达等不同传感器获取的数据。
此外，还需要进行数据的预处理，例如辐射校正、大气校正和几何校正等。
2. 特征提取：在进行遥感图像分类之前，需要从图像中提取出能够反映目标或地物特性的特征。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
通过合适的特征提取方法，可以提高分类的准确性。
3. 分类器选择：选择合适的分类器是进行遥感图像分类的关键。
根据具体应用需求和数据特点，可以选择不同的分类器进行分类。
常用的分类器包括最大似然分类器、支持向量机、随机森林和神经网络等。
在选择分类器时，应考虑分类器的准确性、效率和适应能力等因素。
4. 效果评价：在进行遥感图像分类之后，需要对分类结果进行评价和分析。
常用的评价指标包括精确度、召回率和F1值等。
通过对分类结果的评价，可以了解分类方法的优劣和改进方向。
如何进行遥感图像的特征提取与分类
如何进行遥感图像的特征提取与分类遥感图像是通过航空或卫星等远距离感知装置获取的地表信息图像。
利用遥感技术可以获取大范围的地理信息，广泛应用于农业、城市规划、环境监测等领域。
而遥感图像的特征提取与分类则是处理遥感图像的重要环节，它能够帮助我们更好地理解和利用遥感图像。
一、遥感图像的特征提取特征提取是将原始遥感图像转化为能够描述地物类别的数学特征的过程。
在遥感图像中，不同地物或者地物类别往往具有不同的光谱、纹理、形状等特征。
因此，通过提取这些特征，我们可以对地物进行分类与分析。
1.光谱特征提取光谱特征是指反映地物物理性质的光谱波段数据。
通过选择不同的波段组合，我们可以提取出反映植被、水体、建筑物等地物特性的光谱特征。
常用的方法有主成分分析（PCA）、最大似然分类（MLC）等。
2.纹理特征提取纹理特征描述了图像中像素间的空间关系。
在遥感图像中，纹理特征可以用于区分不同地物的纹理复杂程度。
例如，植被具有较为均匀的纹理，而建筑物则较为具有几何纹理。
常用的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵法（GLCM）、局部二值模式法（LBP）等。
3.形状特征提取形状特征是指地物在图像中的几何形状信息。
通过提取地物的形状特征，可以识别出地物的边界和形状。
例如，对于建筑物来说，我们可以通过提取其形状特征来判断其是直角形、圆形还是其他形状。
常用的形状特征提取方法有边缘检测算子、Hough变换等。
二、遥感图像的分类分类是将遥感图像中的像素划分到不同地物类别中的过程。
通过分类，我们可以获取遥感图像中不同地物的分布情况，进而进行地物的监测与分析。
1.监督分类监督分类是指使用人工定义的训练样本对遥感图像进行分类。
首先，我们需要准备一些具有代表性的训练样本，这些样本包含不同地物类别的图像区域。
然后，通过计算遥感图像与这些训练样本之间的差异，可以得到分类决策函数，进而对整幅遥感图像进行分类。
2.非监督分类非监督分类是指根据遥感图像中像素值的统计特征，自动将其划分到不同的类别中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2
一、基础知识
1. 模式与模式识别 所谓“模式”是指某种具有空间或几何特征
的东西。 对被识别的模式作一系列的测量，然后
将测量结果与“模式字典”中一组“典型的”测量 值相比较,得出所需要的分类结果。这一过程 称为模式识别。
3
分类器（或称判决器），可以根据一 定的分类规则，把某一测量矢量X划入某一 组预先规定的类别之中去。
自然模式
x1
接收器 (传感器)
…x2.
分类器 (判决器)
结果
xn
模式识别系统的模型
4
2. 光谱特征空间及地物在特征空间中聚类 的统计特性
水
8
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 总的特征空间中可以完全区分的。这时可 采用特征变换使之变成理想情况进行分类。
水
9
二、特征变换及特征选择
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。 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。
19
判别规则:判断特征矢量属于某类的依据。 当计算完某个矢量，在不同类别判别函
数中的值后，我们要确定该矢量属于某类 必须给出一个判断的依据。如若所得函数 值最大则该矢量属于最大值对应的类别。 这种判断的依据，我们称之为判别规则。
20
监督分类的方法：
► 最大似然法 ► 最小距离法 ► 盒式分类法
21
27
例如 对于A类的盒子，
其边界（最小值和最 大值）分别是X1=a、 X1=b；X2=c、X2=d。 这种分类法在盒子重 叠区域有错分现象。 错分与比较盒子的先 后次序有关。
28
监督分类的步骤：
（1）确定感兴趣的类别数。 首先确定要对哪些地物进行分类，这样就可
以建立这些地物的先验知识。
（2）特征变换和特征选择 根据感兴趣地物的特征进行有针对性的特征
10
特征变换的目的：
► 减少特征之间的相关性，使得用尽可能 少的特征来最大限度地包含所有原始数 据的信息。
► 使得待分类别之间的差异在变换后的特 征中更明显，从而改善分类效果。
11
特征变换的方法：
主分量变换 哈达玛变换 生物量指标变换 比值变换 穗帽变换
12
特征选择的目的： 用最少的影像数据最好地进行分类。
第九章 遥感图像自动识别分类
一、基础知识 二、特征变换及特征选择 三、监督分类 四、非监督分类 五、非监督分类与监督分类的结合 六、分类后处理和误差分析 七、非光谱信息在遥感图像分类中的应用 八、句法模式识别概述 九、计算机自动分类的新方法
1
遥感图像的计算机分类，就是利用计 算机技术来模拟人类的识别功能,对地球表 面及其环境在遥感图像上的信息进行属性 的自动判别和分类，达到提取所需地物信 息的目的。
光谱特征空间:以各波段图像的亮度分布为 坐标轴组成的空间.
5
B5
水 B7
地物与光谱特征空间的关系
6
特征点集群在特征空间中的分布大致可 分为如下三种情况：
Bj
理想情况——不同
类别地物的集群至
植被
少在一个特征子空
间中的投影是完全
可以相互区分开的
。
Bi
7
一般情况——无论在总的特征空间中，还是 在任一子空间中，不同类别的集群之间总是 存在重叠现象。这时重叠部分的特征点所对 应的地物，在分类时总会出现不同程度的分 类误差，这是遥感图像中最常见的情况。
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。
23
► 最小距离法 基于距离判别函数和判别规则的分类
方法称为最小距离分类法。
24
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。
变换，这部分内容在前面特征选择和特征变换 一节有比较详细的介绍。变换之后的特征影像 和原始影像共同进行特征选择，以选出既能满 足分类需要，又尽可能少参与分类的特征影像 ，加快分类速度，提高分类精度。
29
（3）选择训练样区 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。
17
监督分类的流程
原始影像数据的准备 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
18
判别函数:当各个类别的判别区域确定后 ，用来表示和鉴别某个特征矢量属于哪个类 别的函数。
这些函数不是集群在特征空间形状的数 学描述，而是描述某一未知矢量属于某个类 别的情况，如属于某个类别的条件概率。一 般，不同的类别都有各自不同的判别函数。
► 最大似然法 根据概率判别函数和贝叶斯判别规则来
进行的分类称为最大似然分类法。
22
概率判别函数：把某特征矢量X落入某 类集群wi的条件概率P (wi/X)当成分类判决 函数（概率判决函数）。
贝叶斯判别规则：把X落入某集群wi的 条件概率P (wi/X)最大的类为X的类别。
贝叶斯判别规则以错分概率或风险最小 为准则的判别规则。
25
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
26
► 盒式分类法
盒式分类法基本思想:首先通过训练样区 的数据找出每个类别在特征空间的位置和形状 ，然后以一个包括该集群的“盒子”作为该集群 的判别函数。
判别规则为若未知矢量X落入该“盒子”， 则X分为此类，否则再与其它盒子比较。
13
特征选择的方法： 定性：了解变换前后图像的特Байду номын сангаас 定量：距离测度和散布矩阵测度。
14
三、监督分类
自动识别分类
监督分类法
非监督分类法
15
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。
16
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