监督分类和面向对象分类流程
ENVI监督分类步骤
ENVI监督分类步骤监督分类是一种机器学习技术，用于将输入数据分为不同的类别。
此技术广泛应用于各种领域，如自然语言处理、计算机视觉和数据挖掘等。
以下是监督分类的步骤：1.收集和准备数据：在监督分类之前，需要收集与问题相关的数据集。
这些数据可以是结构化的，如表格数据，也可以是非结构化的，如文本或图像数据。
然后，需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和一致性。
2.选择特征：特征是用于描述数据的属性或要素。
在监督分类中，需要选择合适的特征，以便能够准确地区分不同的类别。
特征选择的目标是减少特征空间的维度，同时保留最有信息量的特征。
3.划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集是非常重要的步骤。
训练集用于训练分类模型，而测试集用于评估模型的性能。
通常，数据集的大部分数据被用于训练，而较小的部分用于测试，以确保模型的泛化能力。
4.选择合适的分类算法：监督分类有多种算法可供选择，如逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等。
选择合适的算法取决于问题的特点、数据的类型和规模以及计算资源的可用性等因素。
5.训练模型：在监督分类中，需要使用训练集对选择的分类算法进行训练。
训练过程包括通过调整模型的参数来最大程度地减少预测误差。
训练时间的长短取决于数据集的规模和复杂性，以及使用的算法的效率。
6.评估模型性能：使用测试集来评估训练好的模型的性能是非常重要的。
可以使用各种指标来度量模型的性能，如准确率、精确率、召回率和F1分数等。
这些指标可以帮助理解模型在不同类别上的表现，并为模型的改进提供方向。
7.优化和改进模型：如果模型的性能不理想，可以通过优化和改进模型来提高性能。
这可以包括调整模型的超参数、增加更多的训练数据、采用集成学习方法或应用特征工程等。
8.部署和应用模型：一旦模型经过训练和验证，并且达到了理想的性能水平，就可以将其部署到实际应用中。
在应用中，可以使用模型来进行分类预测，对新的未知数据进行分类。
监督分类是一个迭代的过程，往往需要多次尝试和调整，以得到最好的模型性能。
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
遥感原理与应用
一．绪论1.遥感的定义：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.遥感的过程:地物发射或反射电磁波通过介质（大气）被传感器接受，通过传感器获取数据，再经计算机对数据处理后，我们提取有用的信息，最后应用于实践。
（地物发射或反射电磁波→介质（大气）→传感器数据获取→计算机数据处理→信息提取→应用）二．电磁波及物理遥感基础1.电磁波的定义：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。
2.电磁波的特性：波动性（干涉、衍射、偏振）粒子性（光电转换）3.电磁波谱的定义:按电磁波在真空中传播的波长或频率递增或递减顺序排列，就能得到电磁波谱。
4.（1）地物发射电磁波:①绝对黑体的定义：如果一个物体对于任何波长的电磁辐射都全部吸收，则这个物体是绝对黑体。
黑体辐射1.绝对黑体：吸收率α(λ,T)≡1 反射率ρ（λ,T）≡02.绝对白体：吸收率α(λ,T)≡0 反射率ρ（λ,T）≡1 绝对黑体与绝对白体与温度和波长无关。
②遥感的两种形式：被动遥感，主动遥感。
其中太阳是被动遥感最主要的辐射源。
⒈太阳辐射的特点：与黑体特性一致；能量集中在可见光和红外波段。
⒉一般物体的发射辐射：自然界中实际物体的发射和吸收的辐射量都比相同条件下绝对黑体的低。
发射率ε：实际物体与同温度的黑体在相同条件下辐射功率之比。
ε= W′/ W（ε是一个介于0和1的数）►绝对黑体ελ＝ε＝1►灰体ελ＝ε但0＜ε＜1►选择性辐射体ε＝ｆ(λ)►理想反射体（绝对白体）ελ＝ε＝0大多数物体可以视为灰体：W'=εW=εσT4（2）地物反射电磁波：①光谱反射率:物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比。
②反射波谱特征曲线：反射波谱是某物体的反射率（或反射辐射能）随波长变化的规律，以波长为横坐标，反射率为纵坐标所得的曲线即为该物体的反射波谱特性曲线。
同一地物时间效应：地物的光谱特性一般随时间季节变化。
利用遥感监测城市绿地动态变化
利用遥感监测城市绿地动态变化在现代城市的发展进程中，城市绿地扮演着至关重要的角色。
它不仅为居民提供了休闲娱乐的空间，还在改善城市生态环境、调节气候、减少噪音等方面发挥着不可或缺的作用。
然而，随着城市的不断扩张和人口的增长，城市绿地的状况也在不断发生变化。
为了更好地规划和管理城市绿地，及时准确地掌握其动态变化信息显得尤为重要。
而遥感技术的出现，为我们提供了一种高效、准确且全面的监测手段。
遥感，简单来说，就是不直接接触目标物，通过传感器接收来自目标物的电磁波信息，并对其进行处理和分析，以获取有关目标物的特征和状态的技术。
在监测城市绿地动态变化方面，遥感技术具有许多独特的优势。
首先，遥感技术能够实现大面积同步观测。
相比传统的实地调查方法，遥感可以在短时间内获取整个城市甚至更大范围的绿地信息，大大提高了工作效率。
而且，遥感数据具有周期性和连续性，通过对不同时期的遥感影像进行对比分析，我们能够清晰地看到城市绿地的变化趋势。
其次，遥感技术能够提供多光谱信息。
不同的地物在不同的光谱波段上会有不同的反射特性，城市绿地也不例外。
通过对这些光谱信息的分析，我们可以准确地识别出绿地的类型、分布以及生长状况等。
例如，植被在近红外波段的反射率较高，而在可见光波段的反射率较低，利用这一特性，我们可以很容易地将植被与其他地物区分开来。
再者，遥感技术具有较高的空间分辨率。
随着遥感技术的不断发展，如今的遥感影像可以清晰地分辨出城市中的小块绿地、行道树等细节，为我们进行精细化的绿地监测提供了可能。
那么，如何利用遥感技术来监测城市绿地的动态变化呢？一般来说，主要包括以下几个步骤：数据获取是第一步。
我们需要选择合适的遥感数据源，常见的有卫星遥感影像（如 Landsat 系列、Sentinel 系列等）和航空遥感影像。
卫星遥感影像覆盖范围广、周期长，但空间分辨率相对较低；航空遥感影像空间分辨率高，但成本较高且覆盖范围有限。
在实际应用中，需要根据具体的监测需求和条件来选择合适的数据源。
遥感论文——精选推荐
基于面向对象的多光谱数据的地表信息提取应用摘要随着计算机技术和遥感技术的发展，遥感技术在社会的各个方面得到了广泛应用，如对资源、环境、灾害、城市等进行调查、监督、分析和预测、预报等方面的工作。
所以分类作为遥感技术中的一项最基本的研究，也是遥感技术运用最为广泛的一项技术，也相应的提出了更高的要求。
然而目前主要的分类方法是监督分类和非监督分类，这两种方法是基于像元的分类方法，不能有效的利用影像的空间纹理信息。
而且基于像元的分类方法还存在着分类结果出现椒盐现象的问题，从而导致大量无效破碎图斑的产生，最终导致分类精度不高。
随后又提出了在此两种方法的基础上该进的方法，如模糊分类法、基于神经网络的分类方法和基于决策树的分类方法等。
虽然后述这些方法在一定的程度上提高了分类的精度，但是他们依旧是建立在像元的基础上，也没有考虑到对象的空间纹理信息。
所以也会出现上述的一些问题（如：椒盐现象等）。
所以传统的分类方法已不能满足分类的需求。
所以基于以上这些问题，面向对象的分类方法应运而生，面向对象的分类方法充分利用影像的光谱信息、空间几何信息、纹理信息来进行分类。
采用多尺度分割算法，采用不同的分割尺度，能够较好的提取各种尺寸大小的地物。
所以运用面向对象的分类方法提取地表信息是，能够细致的提取出地表所覆盖的地物种类，并且能够达到更高的提取精度，能够更加准确的为相关部门提供数据资料，为相关部门作出决策判断提供依据。
本文中采用面向对象的分类方法与传统的基于像元的分类方法相比有一下有点：基于影像多尺度分割得到同质像元组成的影像对象，对象内部的光谱差异值很小可以忽略其内部的信息，从而避免了椒盐现象的出现，对象之间的区分同时考虑了光谱和形状两种因子，为分类提供了更多的特征，有效地克服了基于像元分类的一些局限性；多尺度的空间分析，可以满足不同尺度地物的信息提取要求；模拟人脑的思维方式充分利用影像对象的各种特征，以达到尽可能高的精度提取地物信息的目的。
ERDAS监督分类(完美)
监督分类（Supervised Classification）监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。
在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助于其他信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。
对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。
监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板（训练样本）、评价模板、确定初步分类结果、检验分类结果、分类后处理、分类特征统计、栅格矢量转换。
1．建立模板（训练样本、定义分类模板Define Signatures）ERDAS IMAGINE 的监督分类是基于分类模板（Classification Signature）来进行的，而分类模板的生成、管理、评价和编辑等功能是由分类模板编辑器（SignatureEditor ）来负责的。
在分类模板编辑器中生成分类模板的基础是原图像和（或）其特征空间图像。
第一步：显示需要分类的图像在视窗Viewer 中显示图像aaa.img第二步：打开分类模板编辑器（两种方式）①ERDAS 图标面板菜单条：Main Image Classification Classification 菜单Signature Editor 菜单项Signature Editor 对话框②ERDAS 图标面板工具条：点击Classifier 图标Classification 菜单Signature Editor 菜单项Signature Editor 对话框从上图中可以看到分类模板编辑器由菜单条、工具条和分类模板属性表（CellArray ）三大部分组成。
第三步：调整分类属性字段Signature Editor 对话框中的分类属性表中有很多字段，分类名称（将带入分类图像）分类颜色（将带入分类图像）分类代码（只能用正整数）分类过程中的判断顺序分类样区中的像元个数分类可能性权重（用于分类判断）不同字段对于建立分类模板的作用或意义是不同的，为了突出作用比较大的字段，需要进行必要的调整。
ENVI--监督分类步骤
ENVI--监督分类步骤ENVI监督分类监督分类用于在数据集中根据用户定义的训练样本类别聚集像元。
训练样本类别是像元的集合或单一波谱。
在分类过程中，可以选择它们作为代表区域或分类素材。
监督分类的步骤：类别定义/特征判别——样本选择——分类器选择——影像分类——分类后处理——结果验证数据：以Landsat TM为数据源，影像can_tmr.img处理过程：一、样本选择：打开影像can_tmr.img后543波段显示，目视判断一下这个影像中地物大概分几类，可定义偏暗红色的为裸地，鲜绿色的为耕地，深绿色的为林地，白色的为沙地，沙地与林地之间的绿色的为草地，黑色的为阴影与水体定义为其他。
在主影像窗口菜单中点overlay----region of interests, ROI tool窗口就打开了，window 的方式点击zoom窗口，先定义一类ROI：裸地在缩放窗口中画裸地，画的图斑尽量小，分布尽量均匀。
划完裸地后，点击new region，定义新的种类，沙地、林地、草地、其他的定义和画法都同裸地一样。
得到如下结果：二、验证样本：在ROI tool对话框菜单点击options—compute ROI separability 计算ROI 可分离性，这是一种定量的方式来验证样本的方法。
还有一种定性的来验证样本的方法是N维可视化方法。
选择要进行可分离性计算的文件为影像can_tmr.img，点击OK点击把六组样本都选择，点击OK。
出现如下报告：红笔圈画区域数字代表两类样本的相近性，数字越大代表越不相近，两类样本越不好区分。
后面每一栏>1.8最好，所以我们需要修改林地和草地。
激活草地（表格中草地前面带星号），点击Goto，进行逐一删除后重新画样本。
下图是我修改后进行计算ROI可分离性后的结果，每项都>1.8，合格。
三、影像分类：选好“训练场地”---样本后，我们就要把选好的样本适用于全图进行分类。
envi面向对象分类步骤
envi面向对象分类步骤
分类步骤：
1. 确定对象的特征和行为：分析问题领域，确定需要建模的对象，并确定它们的特征和行为。
2. 根据特征和行为设计类：根据对象的特征和行为，设计出合适的类。
类包括属性和方法，属性表示对象的特征，方法表示对象的行为。
3. 确定类之间的关系：根据问题领域和对象之间的关系，确定类之间的关系，如继承、关联、聚合等。
4. 实现类的继承和关联关系：根据确定的类之间的关系，实现类之间的继承和关联关系。
5. 编写类的代码：根据类的设计，编写类的代码。
代码需要实现类的属性和方法，并确保它们能够正确地反映对象的特征和行为。
6. 实例化对象：根据类的定义，创建对象的实例。
实例化对象时，可以初始化对象的属性和调用对象的方法。
7. 测试和调试：对创建的对象进行测试和调试，确保对象的行为符合预期，修复可能存在的错误。
8. 重复上述步骤创建其他对象：根据问题的需求，重复上述步骤创建其他需要的对象。
遥感图像分类
原始遥感图像
对应的专题图像
用光谱信息 对影像逐个 像元地分类， 在结果的分 类地图上会 出现“噪声”
产生噪声的原因有原始影像本身的噪声，在地类 交界处的像元中包括有多种类别，其混合的幅射 量造成错分类，以及其它原因等
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
简单集群分类方法
K-均值法（K-means Algorithm） Cluster分类法 迭代自组织数据分析技术方法（Iterative
Self-Organization Data Analysis Techniques， ISODATA）
通过自然的聚类，把它分成8类
K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，像元到 该类别中心的距离的平方和最小
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
到最近的类别中
C. 计算并改正重新组合的类别中心 D. 过程重复直到满足迭代结束的条件
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
其分类的结果只是对不同类别达到了 区分，但并不能确定类别的属性；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
遥感图像计算机分类
色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局
基于光谱的
基于空间关系的
遥感图像特征集
遥感图像 遥感图像计算机分类流程框图
将影像数据的连续变化转化为地图模式， 以提供给用户有意义的信息
获得关于地面覆盖和地表特征数据的更深 刻的认识
较目视解译客观，在分析大数据集时比较 经济
基本思想：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
监督分类和面向对象分类流程
高分一号城市绿地现状调查与分析实现教程本文将介绍基于高分一号影像数据的城市绿地信息提取的实现步骤，下图是主要的操作流程（图一)图一首先对高分影像进行预处理，其次使用监督分类法和面向对象分类法对城市绿地进行分类，然后对分类出来的影像进行矢量化处理，最后另其在arcGIS中进行统计分析，得出武汉市城市绿地的现状，下面是具体步骤。
第一章数据预处理因为处理数据是高分一号影像，本文处理软件为ENVI5.1，因为ENVI5。
2以下版本不能对高分一号直接进行处理,所以需要安装r6补丁，将下面两个文件直接粘贴到软件所在位置（图二）,然后就可以打开高分影像了（图三）图二图三为了加快数据处理的速度，本文是选择先进行辐射定标然后将图像裁剪在进行后续的操作，预处理流程如下图（图四)：图四1.1 辐射校正分为辐射定标和大气校正（1）打开数据:ENVI—Open As—CRESDA-GF-1,选择处理的影像，打开XML后缀文件；（2）辐射定标:选择Toolbox->Radiometric Correction—〉 Radiometric Calibration,选择待处理的高分数据弹出Radiometric Calibration对话框，进行如图设置。
对于多光谱影像，点击Apply FLAASH Setting 设置成默认值；如果是对全色影像进行辐射定标，那么Calibration则是Reflectance，Out Put Type 为UInt，Scale Factor为1000，如下图:高分一号多光谱影像参数设置高分一号全色影像参数设置（3）大气校正：选择Toolbox-〉Radiometric Correction—〉Atmospheric Correction Module-〉FLAASH Atmospheric Correction,弹出FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。
面向对象的遥感影像分类技术
面向对象分类的 基本原理
面向对象分类的基本概念
面向对象分类： 将遥感影像分割 为多个对象，每 个对象具有相同 的属性和特征
基本原理：通过 分析遥感影像的 纹理、颜色、形 状等特征，将具 有相似特征的像 素划分为同一个 对象
优势：能够更好 地处理遥感影像 中的噪声和异物， 提高分类精度
应用领域：广泛 应用于土地覆盖 分类、灾害监测、 环境监测等领域
遥感影像分类技术的分类方法
监督分类：利用已知类别的样本进行训练，然后对未知类别的影像进行分类
无监督分类：无需已知类别的样本，直接对影像进行分类
半监督分类：结合监督分类和无监督分类的方法，提高分类准确性
深度学习分类：利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，进行 遥感影像分类
技术发展对策与建议
加强技术研发，提高分类精度和速度 拓展应用场景，如农业、环保、城市规划等领域 加强与其他领域的交叉学科合作，如人工智能、大数据等 制定相关政策和标准，推动技术发展和应用
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在林业领域的应用
森林资源调查：通过遥感影像分类技术，可以快速准确地获取森林资源的分布、面积和种类等信息。
森林健康监测：通过对遥感影像的分析，可以及时发现森林的病虫害、火灾等灾害，并采取相应的 措施。
森林资源管理：通过遥感影像分类技术，可以评估森林资源的利用情况，为森林资源的保护和管理 提供依据。
选择分类器的依据：数据集的大小、 特征的复杂性、计算资源的限制等
分类结果后处理与优化
后处理方法：平 滑、滤波、边缘 检测等
优化策略：调整参 数、选择合适的分 类器、融合多种分 类方法等
评价指标：精度、 召回率、F1值等
ENVI面向对象的分类方法
ENVI面向对象的分类方法
A
面向对象分类技术概述
B 基于规则的面向对象信息提取 C 基于样本的面向对象的分类
面向对象分类技术概述
面向对象分类技术集合临近像元为对象用来识别感兴 趣的光谱要素，充分利用高分辨率的全色和多光谱数 据的空间，纹理，和光谱信息来分割和分类的特点， 以高精度的分类结果或者矢量输出。
选择矢量文件及属性数据一块输出，
规则图像及统计结果输出。点击 Finish按钮完成输出。可以查看房
房屋信息提取的矢量结果和属性表
屋信息提取的结果和矢量属性表。
第二步：基于样本的图像分 第一步：选择数据
类
导入上一 步处理过 的数
据
经过图像分割和合并之
后，进入到监督分类的 界面，如左图所示：
（1）选择样本
第一步：准备工作
根据数据 源和特征 提取
类型等情 况 ， 可以 有选 择地对数 据做一些 预处 理工作。
空间分辨率的调整
光谱分辨率的调整
多源数据组合
空间滤波
比如右边几项：
第二步：发现对象
1.
启动 Rule Based FX工具
2.
影像分割、合并
分割阈值
①
②
合并阈值
纹理内核的大小
③
K邻近法 K邻近分类方法依据待分类数据与
训练区元素在 N 维空间的欧几里得 距离来对影像进行分类。
分类方法
主成分分析法 主成分分析是比较在主成分空间的
每个分割对象和样本，将得分最高 的归为这一类。
支持向量机
遥感影像的监督分类研究
遥感影像的监督分类研究导言：遥感影像的监督分类是一种基于机器学习方法对遥感影像进行自动分类和分类精度评估的研究。
随着遥感技术的发展，遥感影像在土地利用、资源监测、环境保护等领域的应用越来越广泛，而遥感影像的分类是遥感应用的关键步骤之一一、监督分类方法：监督分类是一种利用已有的样本数据训练出分类器，再将分类器应用于遥感影像中进行像元分类的方法。
常用的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机分类、随机森林分类等。
这些方法的应用基本上可以分为两个步骤：第一步是样本训练，即以已知类别的样本数据训练分类器；第二步是分类预测，即将训练好的分类器应用于待分类的遥感影像之中。
二、监督分类研究进展：1.特征提取方法的研究：监督分类的关键是选择合适的特征进行分类，传统的特征提取方法主要是基于像素的特征，例如颜色、纹理、形状等。
近年来，基于深度学习的特征提取方法逐渐兴起，通过深度神经网络自动学习图像的特征表示，大大提高了分类的准确性。
2.遥感影像时序信息的利用：遥感影像的时序信息对于监督分类具有重要的作用。
传统的监督分类方法主要利用单张影像进行分类，忽略了影像的时序变化。
近年来，一些研究开始关注时间序列遥感影像的监督分类，通过将多个时期的遥感影像堆叠起来，利用时序信息提取更具有区分性的特征，提高分类的准确性。
3.遥感影像分类的自动化：遥感影像分类通常需要人工标注训练样本，而标注过程比较繁琐，且人工标注的结果具有主观性。
因此，研究者们开始探索自动化的遥感影像分类方法，通过利用未标注的影像数据进行自动分类器的训练，减少了人工标注的工作量和主观性对分类结果的影响。
4.监督分类的性能评估：监督分类的性能评估是监督分类研究中的关键问题，有助于评估分类方法的准确性和可行性。
传统的性能评估指标包括精度、召回率、F-值等。
近年来，一些研究开始关注面向对象的分类评估方法，以更准确地评估分类结果的空间一致性。
三、研究挑战与展望：监督分类研究面临一些挑战，如：1.遥感影像的多样性：不同地区、不同传感器的遥感影像具有很大的多样性，如何处理不同数据源的遥感影像，提取更具有区分性的特征，仍然是一个挑战。
(2021年整理)遥感数字图像处理-要点
遥感数字图像处理-要点编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（遥感数字图像处理-要点）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为遥感数字图像处理-要点的全部内容。
遥感数字图像处理—要点1．概论遥感、遥感过程遥感图像、遥感数字图像、遥感图像的数据量遥感图像的数字化、采样和量化通用遥感数据格式（BSQ、BIL、BIP）遥感图像的模型：多光谱空间遥感图像的信息内容：遥感数字图像处理、遥感数字图像处理的内容遥感图像的获取方式主要有哪几种？如何估计一幅遥感图像的存储空间大小？遥感图像的信息内容包括哪几个方面?多光谱空间中,像元点的坐标值的含义是什么？与通用图像处理技术比较，遥感数字图像处理有何特点？遥感数字图像处理包括那几个环节?各环节的处理目的是什么?2。
遥感图像的统计特征2。
1图像空间的统计量灰度直方图：概念、类型、性质、应用最大值、最小值、均值、方差的意义2.2多光谱空间的统计特征均值向量、协方差矩阵、相关系数、相关矩阵的概念及意义波段散点图概念及分析主要遥感图像的统计特征量的意义两个重要的图像分析工具：直方图、散点图3。
遥感数字图像增强处理图像增强：概念、方法空间域增强、频率域增强3.1辐射增强：概念、实现原理直方图修正，线性变换、分段线性变换算法原理直方图均衡化、直方图匹配的应用3。
2空间增强邻域、邻域运算、模板、模板运算空间增强的概念平滑（均值滤波、中值滤波）原理、特点、应用锐化、边缘增强概念方向模板、罗伯特算子、索伯尔算子、拉普拉斯算子的算法和特点•计算图像经过下列操作后，其中心象元的值：–3×3中值滤波–采用3×3平滑图像的减平滑边缘增强–域值为2的3×1平滑模板–Sobel边缘检测–Roberts边缘检测–模板3.3频率域处理高频和低频的意义图像的傅里叶频谱频率域增强的一般过程频率域低通滤波频率域高通滤波同态滤波的应用3。
监督分类步骤
监督分类步骤
监督分类是一种机器学习方法，其中模型通过学习已标记的训练样本来预测未标记数据的类别。
监督分类通常涉及以下步骤：
1. 数据收集：首先需要收集相关数据，这些数据应该代表你想要分类的问题。
2. 数据预处理：在训练模型之前，通常需要对数据进行清洗和格式化。
这可能包括去除异常值、填充缺失值、数据标准化、特征选择和降维等。
3. 特征提取：从原始数据中提取有用的信息以作为特征，用于训练分类器。
这个过程可能需要领域知识来完成。
4. 划分数据集：将数据集分为训练集和测试集（有时还包括验证集）。
训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。
5. 选择模型：根据问题的性质和数据的特点选择一个或多个分类算法。
常见的分类算法包括决策树、随机森林、支持向量机、逻辑回归、神经网络等。
6. 训练模型：使用训练集来训练选定的分类算法。
这个过程中，模型会学习如何将输入特征映射到相应的输出类别。
7. 模型评估：使用测试集来评估模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确度、F1分数、混淆矩阵等。
8. 参数调优：根据模型评估的结果，调整模型参数或选择不同的算法来改善模型性能。
9. 模型部署：一旦模型经过充分训练并且评估结果令人满意，就可以将其部署到实际应用中，用于对新的、未标记的数据进行分类。
10. 监控和维护：在模型部署后，需要定期监控其性能，以确保其仍然准确有效。
如果模型性能下降，可能需要重新训练或调整。
监督分类是一个迭代过程，可能需要多次循环这些步骤，以达到最佳的分类效果。
遥感图像处理实例分析03(监督分类、非监督分类)
遥感图像处理实例分析监督分类（supervised classification ）一、方法原理监督分类方法是多光谱图像专题信息分类的两种方法之一（另一种方法是非监督分类）.该方法是假设已经收集到多区域的地理图像，如Landsat TM 或 SPOT XS 卫星多谱图像(分类对其它类型的图像也有效）,具有实地野外属性分类或覆盖类型（如城区、水域、沼泽地等）的位置和特性数据（也可以通过航片分析得到），对该已知分类区域的光谱特性，通过分类程序,进行训练,将图像中每类区域的像素进行已知类的分配，对每一类计算多变量统计参数，如均值、标准差、相关距阵等，根据分类方法，最后将图像中每一个像素以最大然似性分配到某一类中。
即通过自定义的已知分类区域的训练，对多波段图像进行专题信息分类.方法流程如下:二、实例演示及分析以1985年美国加利福利亚州圣地亚哥地区的TM —MSS(0.55，0。
65，0。
75，0.95um4波段)图像为例，进行土地覆盖类型分类，分为海洋、城区、居民区、草坪和秃地等类型。
监督分类主要步骤如下：1．由原始遥感图像文件Landsat_Mass_Notwarped 。
ers 复制出用于分类的图像数据文件Landsat_practice.ers.① 通过主菜单算法图标或主菜单View 中Algorithm 项，打开算法窗口,装载数据集，文件名为：\examples\shared_data\Landsat_Mass_Notwarped.ers 。
选择训练区计算训练区统计量 评价训练区统计量 进行图像分类 显示分类图像和精度计②复制3个假彩色层（现共有4个假彩色层)，分别命名为B1、B2、B3、B4，并与装载数据集文件的4个波段相对应。
③选择主菜单File中的Save As项，以Er Mapper Raster Dataset格式保存文件,文件名为：\examples\miscellaneous\tutorial\Landsatt_practice.ers。
eCognition8.9面向对象分类详细步骤
基于Nearest Neighbor 的面向对象监督分类1. 启动eCognition 8.9，选择Rule Set Mode ，Ok 。
2. 新建Project ：File →New project ，或者工具栏上的新建按钮。
在弹出的对话框中选择要添加的文件l8_rs_wgs84_sub.img ，点Ok ，可以看到它包含8个分辨率为30m 的图层，双击每个图层可以修改它的图层名，利于分辨。
然后点图层窗口右边的Insert ，在弹出的对话框中选择l8_pan_rs_wgs84_sub.img 文件，Ok 后将Pan 波段添加进来。
最后，点Thematic Layer Alias 窗口右边的Insert 按钮，选择2002 forest types UTM WGS84.shp 文件，Ok 后将森林类型专题图添加进来，双击该矢量层，将图层名修改为Foresttype ，最终效果如下图：D E NG _0316Project Name 等按默认，点Ok ，回到主界面，图像按前3个波段RGB 显示，如下图：为了更好的辨别地物类型，点击工具栏上的图层显示编辑按钮，在弹出的对话框中点击修改RGB 为NIR ，Green ，Blue 显示：D E N G _0316如果取消勾选左下角No layer weights ，还可以设置不同波段的比重，在调整不同波段的比重时，在数值上左击鼠标增加比重，右击鼠标减少比重，如下图：点Ok 进行波段显示调整后的效果如下，然后保存这个Project 为l8_rs_wgs84_sub.dpr 。
D E N G _03163. 将图像分解为基本对象：首先，在Process Tree 窗口（如果没有，菜单栏View →Windows →Process Tree 调出），右击，选择Append New ，将Name 改为Segmentation ，其他按默认，然后点击Ok ：其次，在Process Tree 窗口，右击Segmentation 这个新建规则(Rule)，选Insert Child(插入子规则)，Name 勾选自动，Algorithm 下拉菜单选择multiresolution segmentation （最常用的分割算法），在右边的参数窗口，找到Scale parameter 并将其设置为150，其他默认，然后点Execute(立即实行)或者Ok(稍后实行)。
遥感数字图像处理第九章 遥感图像分类
gi ( x) p(wi | x) p(wi x) p(wi | x) p( x) p( x | wi ) p(wi ) gi ( x) p(wi | x) p( x | wi ) p(wi ) / p( x)
对于同一个像素来说，p(x)是相同的，因此可以约掉
最大似然方法
训练区：已知类别的区域，用于训练分类算法
样本区域类别的确定：实地观测，航片解译、 地图分析、个人经验等
监督分类的步骤
(1)提取样本区的光谱特性 (2)确定判别准则(最小距离？)，生成判别函数 (3)将类型未知的样本值代入到判别函数中，根 据函数值对样本进行分类
样本区的选择
样本区类型：点、线、面 样本区的选择： 具有代表性(典型性) 时间或空间上的一致性 像元要足够多
A.图像预处理
确定工作范围 多源图像的几何配准 噪声处理 辐射校正 几何精校正 多图像融和（高空间分辨率和高光谱分辨率的图像）
C.特征选择和提取
特征：用于测量的属性 特征选择：变量：数据
波段数据、波段代数运算后的数据 图像变换之后的数据 非遥感图像数据
特征提取：地物光谱与图像亮度的先验关系
可分性、可靠性、独立性、数量少
XY ( X ) (Y )
2 2
p
பைடு நூலகம்
p
分类方法
(1)监督分类 (2)非监督分类 (3)其它的综合性分类方法:
模糊聚类、神经网络、决策树、专家系统分类、面 向对象的分类
工作流程
A.图像预处理 B.选择分类方法 C.特征选择和提取 D.选择合适的分类参数进行分类 E.分类后处理 F.成果输出
平行管道方法(盒式分类器,平行六面体分类器)
分类原理：每个训练区的样本的特征向量生成一个盒子，盒子 的中心为均值向量，边界为标准差的倍数(1、2、1.73等)。未 分类的向量落到哪个盒子就属于哪个类，即
遥感图像分类
简单集群分类方法
K-均值法（K-means Algorithm） Cluster分类法 迭代自组织数据分析技术方法（Iterative
Self-Organization Data Analysis Techniques， ISODATA）
通过自然的聚类，把它分成8类
K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，像元到 该类别中心的距离的平方和最小
在不同层次可以更换分 类方法，也可以更换分 类特征，以提高这类别 的可分性
城市
非建筑物 建筑物
裸地
植被
树木
草地
将原有的GIS数据和各种土地利用类型变化的先验 性知识综合集成用于新的遥感图像的分类中，不仅 可以促进GIS数据更新的自动化，而且还可以得到 比常 规最大 似然法 高的分 类精度
遥感影像经分类后形成的专题图，用 编号、字符、图符或颜色表示各种类 别
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
到最近的类别中
C. 计算并改正重新组合的类别中心 D. 过程重复直到满足迭代结束的条件
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
其分类的结果只是对不同类别达到了 区分，但并不能确定类别的属性；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
可对复杂的多波段数据及其相互关系进行 有效分析
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
同类地物在特征空间形成一个相对聚 集的点集群
不同类地物的点集群在特征空间内一 般是相互分离的
SPOT影像
1-2
1-3
1-4
2-3
2-4
3-4
“物以类聚”，而图像分类的依据通 常是像元之间的相似性。相似性通常 又采用“距离”来度量。
监督分类的主要流程
监督分类的主要流程监督分类是一种用于管理和监督不同类别的任务和活动的流程。
它可以确保组织和团队按照既定的标准和要求执行任务，并及时解决问题和改进流程。
监督分类的主要流程通常包括以下几个步骤：1.确定分类标准：首先，需要确定用于分类的标准和指标。
这些标准可以是任务的类型、优先级、难度、关联部门等。
分类标准的确定应该考虑到组织的需求和目标，以及任务的特点和要求。
2.创建分类系统：根据确定的分类标准，需要创建一个分类系统。
这个系统可以是一个分类矩阵、分类树状图、分类标签等。
分类系统的设计应该能够清晰地反映任务的分类关系，方便监督和管理。
3.任务分类：将各项任务根据分类标准进行分类。
分类的过程可以根据任务的特点和要求，以及分类系统的设计进行。
任务分类应该是明确的、一致的，能够准确反映任务的性质和分类关系。
4.任务分配：根据任务的分类，将任务分配给相应的负责人或团队。
任务的分配可以根据分类的结果，以及任务的要求、紧急程度、工作负荷等进行。
分配任务时应该明确任务的责任和要求，确保任务能够按时完成。
5.监督执行：在任务执行过程中，需要进行监督和跟踪。
监督的内容可以包括任务的进度、质量、问题和风险等。
监督可以通过定期的会议、报告、检查等方式进行。
监督的目的是确保任务按照要求和标准进行，及时解决问题和改进流程。
6.问题解决和改进：在监督过程中，可能会发现问题和改进的机会。
问题可以是任务执行过程中的障碍、质量问题、资源不足等。
改进可以是流程的优化、任务的优化、资源的调整等。
问题的解决和改进应该及时跟进，确保任务的顺利进行和质量的提高。
7.反馈和评估：在任务完成后，需要进行反馈和评估。
反馈可以是任务执行的情况、问题和改进的结果等。
评估可以是任务的绩效、流程的效果等。
反馈和评估的目的是总结经验、提供改进建议，为下一次任务的执行提供参考和借鉴。
总的来说，监督分类的主要流程包括确定分类标准、创建分类系统、任务分类、任务分配、监督执行、问题解决和改进、反馈和评估等步骤。
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监督分类和面向对象分类流程高分一号城市绿地现状调查与分析实现教程将介绍基于高分一号影像数据的城市绿地信息提取的实现步骤，下图是主要的操作流程图一首先对高分影像进行预处理，其次使用监督分类法和面向对象分类法对城市绿地进行分类，然后对分类出来的影像进行矢量化处理，最后另其在arcGIS中进行统计分析，得出武汉市城市绿地的现状，下面是具体步骤。
第一章数据预处理因为处理数据是高分一号影像，处理软件为，因为以下版本不能对高分一号直接进行处理，所以需要安装r6补丁，将下面两个文件直接粘贴到软件所在位置，然后就可以打开高分影像了图二图三为了加快数据处理的速度，是选择先进行辐射定标然后将图像裁剪在进行后续的操作，预处理流程如下图：图四辐射校正分为辐射定标和大气校正打开数据：ENVI-Open As-CRESDA-GF-1,选择处理的影像，打开XML后缀文件；辐射定标：选择Toolbox->Radiometric Correction-> Radiometric Calibration，选择待处理的高分数据弹出Radiometric Calibration对话框，进行如图设置。
对于多光谱影像，点击Apply FLAASH Setting 设置成默认值；如果是对全色影像进行辐射定标，那么Calibration则是Reflectance,Out Put Type 为UInt,Scale Factor为1000，如下图：高分一号多光谱影像参数设置高分一号全色影像参数设置大气校正：选择Toolbox->Radiometric Correction->Atmospheric Correction Module->FLAASH Atmospheric Correction，弹出FLAASH Atmospheric Correction Model Input Parameters对话框。
要注意，全色影像不做大气校正，多光谱影像则需要做大气校正处理。
点击Input Radiance Image，选择前面处理好的数据，在Radiance Scale Factors 面板中选择Use single scale factor for all bands，于定标的辐射量数据与FLAASH 的辐射亮度的单位相差10倍，所以在此Single scale factor选择：1，单击OK；设置文件输出路径。
传感器基本信息设置：? ? ? ? ? Scene Center Location从影像中自动获取；Sensor Type为GF-1；Ground Elevation通过统计DEM数据获得；Pixel Size根据相机选择，PMS相机全色2m，多光谱8m，WFV相机16m；Flight Date从影像xml头文件中读取，减去8换算成GMT时间；大气模型和气溶胶模型：? Atmospheric Model根据经纬度和影像区域选择：? Aerosol Model根据实际情况选择；? Aerosol Retrieval选择None；? 其他默认；单击Multispectral Setting按钮，在FilterFunction File 导入光谱响应曲线“”，单击OK。
单击Advanced Settings，在高级设置中Modtran Resolution选择5 cm-1。
设置好后，在大气校正模块面板中，单击Apply。
影像裁剪File -> Open，这里使用的是不规则裁剪，具体的理论知识可以在网上搜索，首先打开你矢量的\矢量.shp\数据，如图；在Toolbox中，打开Regions of Interest /Subset Data from ROIs。
Select Input File选择Beijing_，点击OK，打开Subset Data from ROIs Parameters面板；在Subset Data from ROIs Parameters面板中，设置以下参数：? ? ? Select Input ROIs：选择EVF:矢量.shp Mask pixels output of ROI？：Yes Mask Background Value背景值：0 选择输出路径和文件名，单击OK执行图像裁剪。
正射校正使用RPC文件进行正射校正，点开Geometric Correction—Orthorectification—RPCOrthorectification Workflow，如下图所示：在该工作页面中将要处理的影像输入，然后点击next 在弹出的页面的Advanced选项中选择输出像素大小，多光谱选择8m，全色选择2m，然后再export页面选择输出的位置，点击finish；图像融合对每一景的多光谱和全色影像进行正射校正之后就对其进行融合，一般来说高分一号影像使用GS融合，点击工具箱中的Image Sharpening—Gram-Schmidt Pan Sharpening 分别将多光谱和全色影像输入，然后设置输出位置，finish；图像镶嵌图像镶嵌也是所谓的羽化操作，一般来说一景高分影像能覆盖的区域是有限的，所以需要进行镶嵌操作，对其进行拼接到所需要的研究范围，点击工具箱中的Mosaicking—seamless Mosaic 镶嵌过程最好两张两张镶嵌，这样电脑可以承受，先将要镶嵌的两张图通过绿色的加号加载进来，然后使用右上角的seamlines中的自动接边线进行自动拼接，再观察自动拼接的效果，如果有不好的地方再对其进行修改。
接边线的修改主要就是画三角形，将不想要的部分去除，这个很简单，在网上也可以搜到。
如何觉得对接边线进行修改比较麻烦，可以加我qq545698595 接边效果: 影像增强在遥感集市网站上有植被增强的插件，如果要做绿地信息提取的话可以去上面下载安装，然后对影像进行处理，但是很多情况下不需要这一步，对影像做一个拉伸处理便可。
第二章绿地信息提取监督分类这一步实习课上都有，不需要演示面向对象绿地信息提取面向对象信息提取是目前最流行的信息提取方法，现在可以实现的软件有ERDAS还有envi 的EX模块，总体来说易康软件的面向对象提取方法比较完善，分割方法也比较多，但是因为软件需要收费，所以使用envi来进行处理。
分类步骤实现对象的创建影像对象的创建主要进行了图像分割处理，采用多尺度分割算法对影像进行分割。
首先要对数据源进行一些预处理操作，将RGB调整成4:3:2显示模式，这样能够更好的判别出绿地和非绿地的区别，这个时候在图像上可以看到有些红色的建筑物顶和植被覆盖区域发生混淆，这个是之后需要解决的问题。
然后打开基于规则面向对象分类模块，将影像输入，考虑到房屋和绿地之间的颜色混淆，在定制波段一栏选择归一化差值，将红波段和近红波段输入，可以在后期的规则特征提取中提供额外的属性数据。
然后对图像进行影像分割和合并，经过反复试验，采用使用Edge和Full Lambda Schedue 方法，阈值分别为和，纹理内核为3。
分割效果如下：图切割效果预览基于规则特征提取需要提取绿地，分类主要依靠的是绿地的植被覆盖指数。
正常情况下，当NDVI>0便可以认为有植被存在，发现当令NDVI在0-1之间一些建筑物的房顶也被提了出来，所以将最低值提高到了，虽然发现还是会有一些建筑物被提取，但是情况已经好了很多，其次因为建筑物大多是矩形的，所以可以通过设置矩形度对房屋进行剔除，因此对绿地的描述设置为：NDVI在之间，rectangle在之间，两个属性的分类结果如下图，光谱值和纹理提取出来的效果良好，将结果进行输出：图两种属性提取信息预览试验区绿地提取从分类结果可以看出分类的效果良好，将肉眼不能分辨的绿地提取了出来，适用于高分辨遥感影像的绿地信息提取，接着将其应用于全图：图分类结果图精度评价精度评价有两种方法，在classic中的classification-post classicification-confusion Matrix中的两种，一种是从高分辨率提取的图像验证低分辨率的图像，另一种是勾选正确的样本来验证用面向对象方法提取的影像信息，我使用了8m分辨率的多光谱影像提取结果和融合后影像的提取结果进行对比，来得出此次面向对象分类的准确度。
第三章矢量化处理矢量切割在arcgis中打开.dat文件，然后把提取出来的绿地信息进行分级，我的论文中将绿地分成了：公园绿地、生产绿地、防护绿地、附属绿地和其他绿地5种绿地类型，首先将在ArcGIS中新建一个和.dat文件一样轮廓的面文件命名为五类，如图：然后打开编辑器选择切割按钮将影像切割成几个大的部分，再对每个部分进行细部分割，通过与原影像叠加的目视解译和实地外调确定绿地类型。
以上为五类绿地分割的情况，新建CLASS字段来对每一块区域进行赋值。
矢量处理将处理的.dat影像转换成shp文件：点开小红箱子中的数据管理工具datamanagement tools-features-feature to polygon:将面向对象提取的影像转成矢量文件如下图，是转换出来的全部面文件，需要打开编辑器，将最外面的面文件删除，剩下才是我们真正需要的面，删除后的矢量文件在下图：点击界面的第一行selection的select by attributes，打开页面之后选择CLASS字段，以生产绿地为例，其类别为1，以下高亮区域便是生产绿地的范围：接着点击selection中的select by location，目标图层选择自己用影像转出来的面文件，源图层选择你切割分类的图层，点击apply，分类结果导入了目标图层，以下高亮部分便是选择出来的生产绿地图斑，打开目标图层litongchangshi的属性表，选择右下方右边的图标，添加一个类别字段，把选择的图斑赋值为生产绿地，依次操作下去便可把所有图斑的绿地类型赋值完毕，如下图最后再利用CLASS_ID进行显示，最后可以分出五================精选公文范文，管理类，工作总结类，工作计划类文档，欢迎阅读下载==============种绿地类型的区域分布第四章绿地信息分析与评价使用arcgis 的属性选择器可以对绿地进行武汉市的绿地空间分布计算、绿量计、各城区绿地率计算等等，在此不讨论，如有其它阐述不足之处，请联系qq:545698595,欢迎批评指正！--------------------精选公文范文，管理类，工作总结类，工作计划类文档，感谢阅读下载--------------------- ~ 11 ~。