遥感图像分类

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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

通过模拟水流淹没过程，将图像分割成不同区域，然后对每个区域进行特征提取和分类。这种方法能够充分利用图像的形状、纹
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。

遥感图像的分类与解译技术

遥感图像的分类与解译技术随着科技的发展，遥感技术已经被广泛应用于农业、城市规划、环境保护等领域。

利用遥感技术获取的图像数据不仅有助于对地球物理现象的探测和研究，而且为许多应用提供有力的支持。

遥感图像的分类与解译技术就是其中的重要组成部分。

本文将重点介绍遥感图像的分类与解译技术。

一、图像分类的基本过程图像分类是一种将多光谱遥感图像分割成具有特定类别的区域的过程。

图像分类的基本过程可以分为以下几个阶段：1. 预处理阶段：对遥感图像进行去噪、几何校正和辐射校正等预处理工作。

2. 特征向量提取：将预处理后的图像转换为可供分类器使用的特征向量。

3. 分类器设计：选择适合该任务的分类器。

4. 图像分类：利用分类器对图像进行分类。

5. 后处理：对分类结果进行后处理，包括空间滤波、形态学操作等。

二、遥感图像的解译技术遥感图像的解译技术是指根据地物的形状、大小、纹理和空间分布等信息，对遥感图像中的地物进行语义识别和解译的过程。

遥感图像的解译技术可以分为以下几种类型：1. 监督分类法：监督分类法是指使用已知类别的训练样本对遥感图像进行分类。

常用的监督分类器包括最小距离分类、支持向量机、决策树、随机森林等。

2. 无监督分类法：无监督分类法是指不使用已知类别信息对遥感图像进行分类。

常用的无监督分类器包括K-means算法、ISODATA算法、自组织神经网络等。

3. 物体识别技术：物体识别技术是指利用遥感图像的几何和光谱信息对地物进行识别。

常用的物体识别技术包括形状分析、纹理分析、物体对比度分析等。

三、遥感图像分类的应用遥感图像分类技术在许多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用：1. 农业领域：遥感图像分类技术可以用于农作物种植面积和类型的识别、土地质量分级、作物生长监测等。

2. 环境保护领域：遥感图像分类技术可以用于污染区域和水质等环境指标的监测和识别。

3. 城市规划领域：遥感图像分类技术可以用于城市土地利用类型的识别、城市扩张的监测等。

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。

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。

遥感图像分类的流程及相关算法

遥感图像分类的流程及相关算法在遥感应用领域，遥感图像分类是一项重要的任务，它可以帮助我们理解地表覆盖的类型和分布情况，为环境监测、土地利用规划、资源管理等提供基础数据支持。

本文将介绍遥感图像分类的流程以及一些常用的分类算法。

一、遥感图像分类的流程遥感图像分类的流程通常包括以下几个步骤：数据收集、数据预处理、特征提取、分类算法选择、分类模型训练和评估等。

首先，数据收集是遥感图像分类的前提，可以通过卫星采集或航空摄影等方式获取图像数据。

接下来，需要对原始数据进行预处理，包括大气校正、辐射定标、几何校正等，以确保数据的准确性和可比性。

然后，特征提取是图像分类的关键步骤，它可以帮助我们从图像中提取出能够反映地物类别的特征信息。

特征可以基于像素级别或对象级别进行提取，常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。

此外，可以利用主成分分析、小波变换等方法对特征进行降维处理，以减少计算量并提高分类效果。

在选择分类算法时，需要根据具体任务和数据特点进行合理选择。

常见的分类算法包括支持向量机、随机森林、神经网络等，每个算法都有其优缺点和适用场景。

在选择算法时应考虑分类准确性、计算效率、参数设置等因素。

分类模型训练是通过使用标记好的样本数据对分类算法进行训练，建立分类模型。

样本数据的标记可以通过人工的方式获取，也可以利用无标签数据和半监督学习等方法进行获得。

在训练过程中，需要合理划分训练集和验证集，并进行交叉验证以评估模型的性能。

最后，需要对分类模型进行评估，以评估分类结果的准确性和可靠性。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等，通过比较不同算法的评估结果，可以选择最佳的分类模型。

二、常用的遥感图像分类算法1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：SVM是一种常用的分类方法，它能够有效地处理高维数据，具有较好的泛化能力。

SVM通过找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。

2. 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，由多个决策树组成。

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

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

特征变换
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

遥感图像的分类与特征提取方法

遥感图像的分类与特征提取方法遥感图像处理是一项重要的技术，可以帮助我们更好地理解和利用地球表面的信息。

其中，遥感图像的分类与特征提取方法是关键的研究方向。

本文将探讨这一主题，介绍常见的分类和特征提取方法，并讨论各种方法的优劣以及适用场景。

一、常见的遥感图像分类方法遥感图像的分类是将图像像素按照其代表的地物类别进行划分和识别。

常见的分类方法包括像素级分类、对象级分类和混合分类。

1. 像素级分类：像素级分类是将图像中的每个像素点都进行分类。

该方法适用于较小的地物或者需要保留细节信息的需求场景。

常见的像素级分类方法包括支持向量机（SVM）、最大似然分类和随机森林分类等。

2. 对象级分类：对象级分类是将图像中的连续区域作为分类单元，对整个区域进行分类。

这种方法可以更好地利用图像中的上下文信息，提高分类精度。

常见的对象级分类方法有基于区域的卷积神经网络（RCNN）、基于区域的卷积神经网络（R-CNN）和卷积神经网络（CNN）等。

3. 混合分类：混合分类方法是将像素级分类和对象级分类相结合，综合利用两者的优点。

例如，可以先进行像素级分类得到初步分类结果，再通过对象级分类对初步结果进行修正和细化。

这种方法可以在保留细节信息的同时，提高分类的准确性和鲁棒性。

二、常见的遥感图像特征提取方法特征提取是遥感图像分类的关键环节，通过提取图像中的特征信息，可以更好地描述和区分不同地物类别。

常见的特征提取方法包括光谱特征提取、纹理特征提取和形状特征提取等。

1. 光谱特征提取：光谱特征是指通过对图像中每个像素点的光谱反射率进行分析和处理，提取出的表示不同地物的特征。

常见的光谱特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和维度约简等。

2. 纹理特征提取：纹理特征是指图像中不同地物的纹理差异。

通过对图像的纹理进行分析和提取，可以更好地区分不同地物。

常见的纹理特征提取方法有灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）和方向梯度直方图（HOG）等。

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是指通过遥感技术获取到的地球表面的图像，这些图像具有广阔的覆盖范围和高空间分辨率的特点。

遥感图像的分类和特征提取是遥感技术中的重要任务，对于地理信息系统、环境监测、农业、城市规划等领域具有重要的应用价值。

一、遥感图像的分类遥感图像的分类是指将遥感图像中的目标或地物按照一定的规则和标准进行分类和分割的过程。

分类的目的是将图像中的像素或物体划分到不同的类别中，以便进行后续的分析和应用。

遥感图像的分类主要分为无监督分类和监督分类两种方法。

无监督分类是一种基于统计学原理的分类方法，它通过对图像中的像素进行聚类分析，将相似的像素划分到同一类别中。

无监督分类不需要事先提供训练样本，但需要人工对分类结果进行验证和调整，以保证分类的准确性。

监督分类是一种基于训练样本的分类方法，它需要提供事先标注好的样本集合，然后通过对样本的特征进行分析和学习，构建分类器模型，最后将模型应用到整个图像的分类中。

监督分类的准确性和鲁棒性较高，但需要大量标注样本和专业的专业知识支持。

二、遥感图像的特征提取遥感图像的特征提取是指从遥感图像中提取出有区别于其他类别的特征信息的过程。

特征提取的目的是为了能够准确地描述和区分地物或目标的特征，以便进行后续的分类、识别和分析。

遥感图像的特征提取可以基于人工设计的特征，也可以通过机器学习的方法自动学习特征。

常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征、结构特征等。

光谱特征是根据不同波段的反射率或辐射亮度来描述目标或地物的光谱响应。

通过分析目标在不同波段上的反射率差异，可以获取到目标的光谱特征，从而进行分类和分析。

纹理特征是用来描述目标或地物纹理的特征，纹理通常包括纹理方向、纹理密度、纹理粗糙度和纹理对比度等。

通过对图像进行纹理分析和特征提取，可以获取到目标的纹理特征，从而进行分类和分析。

形状特征是用来描述目标或地物的形状的特征。

形状特征可以通过目标的边界进行提取，常用的形状特征包括面积、周长、斜率、紧凑度等。

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。

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。
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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。

遥感图像分类的常见问题解答

遥感图像分类的常见问题解答如今，遥感图像分类在地理信息系统、环境监测、城市规划以及农业等领域扮演着重要的角色。

然而，遥感图像分类涉及的概念、技术和算法众多，常常会给人带来困惑。

本篇文章将回答一些常见的关于遥感图像分类的问题，帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。

问题一：什么是遥感图像分类？答：遥感图像分类是指从遥感传感器获取的图像中，通过计算机算法和模型，将图像中的像素分为不同的类别。

这些类别可以是水体、森林、建筑物等。

遥感图像分类的目的是通过对遥感图像的分析，了解地物的分布、类型和变化，从而有助于地理信息系统和其他相关研究的开展。

问题二：遥感图像分类的基本步骤是什么？答：遥感图像分类的基本步骤包括：数据准备与预处理、特征提取、分类器训练和分类结果评估。

首先，需要对遥感图像进行预处理，如辐射校正、大气校正、几何纠正等，以提高图像质量。

然后，从图像中提取特征，常用的特征包括光谱、纹理、形状等。

接着，使用分类器进行训练，常见的分类器有最大似然分类器、支持向量机、随机森林等。

最后，评估分类结果的准确性，并进行后处理，如消除孤立点、边界平滑等。

问题三：常用的特征提取方法有哪些？答：常用的特征提取方法包括：光谱特征、纹理特征和形状特征等。

光谱特征是最常用的特征，通过对每个像素的波段数值进行统计和分析，来描述物体的光谱反射特性。

纹理特征是用来描述图像上的纹理和细节信息的，常用的纹理特征包括灰度共生矩阵、小波纹理等。

形状特征是描述物体形状和边界信息的，如周长、面积、圆形度等。

问题四：遥感图像分类中常用的分类器有哪些？答：遥感图像分类中常用的分类器包括：最大似然分类器、支持向量机、随机森林、神经网络等。

最大似然分类器是一种基于统计学原理的分类方法，通过计算每个类别的概率，将像素分类到概率最大的类别。

支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器，通过构建一个最优的超平面，将不同类别的像素分开。

随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树，并将它们的结果集成，来提高分类性能。

如何进行遥感图像分类与制图

如何进行遥感图像分类与制图遥感图像分类与制图是遥感技术中的两个重要应用领域，具有广泛的研究和实际应用价值。

通过对遥感图像进行分类和制图，可以提取出地表覆盖信息，用于农业、城市规划、环境监测等领域。

本文将介绍如何进行遥感图像分类与制图的基本方法和技术。

一、遥感图像分类的基本方法遥感图像分类是将遥感图像中的像素分配给不同的类别，以获得地物覆盖类型的信息。

常见的遥感图像分类方法包括：监督分类、非监督分类和半监督分类。

监督分类是一种基于训练样本的分类方法，需要事先准备好包含各类地物信息的训练样本集。

通过对训练样本进行特征提取和分类器训练，再将分类器应用于遥感图像，即可将图像中的像素划分为不同的类别。

非监督分类是一种无需事先准备训练样本的分类方法，它通过对图像的像素进行聚类，将像素按照相似性划分为不同的类别。

这种方法适用于未知地物类别较多、不同类别之间差异不明显的情况。

半监督分类则是结合了监督分类和非监督分类的优势，它利用少量的标记样本和大量的未标记样本进行分类。

半监督分类通过利用未标记样本的潜在信息改善分类结果，具有较好的性能和适应性。

二、遥感图像分类的技术手段在遥感图像分类中，特征提取和分类器的选择是两个重要的技术环节。

特征提取是指从图像中提取一些可用于分类的特征，常见的特征包括纹理特征、形状特征、光谱特征等。

纹理特征描述了地物的细节结构，形状特征描述了地物的外形特征，光谱特征描述了地物在不同波段上的反射率。

选择合适的特征对于提高分类的准确性和可靠性至关重要。

分类器的选择则决定了分类的精度和效率。

常见的分类器包括支持向量机、最大似然分类器、随机森林等。

不同的分类器适用于不同的分类问题，选择适合问题特点的分类器是保证分类准确性的关键。

三、遥感图像制图的基本方法遥感图像制图是将分类后的遥感图像转化为具有地理坐标和地物属性信息的地图。

常见的遥感图像制图方法包括：基于像元的制图和基于对象的制图。

基于像元的制图是指将分类后的像素根据其类别分配给相应的地物类别，形成像元级别的地图。

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。