遥感图像的分类与变化监测最终版
测绘技术中的遥感影像分类和变化检测方法
测绘技术中的遥感影像分类和变化检测方法引言：遥感影像处理在现代测绘技术中扮演着重要的角色。
遥感影像分类和变化检测方法是为了从大规模数据中提取信息，解决人类社会发展中的问题。
本文将讨论测绘技术中遥感影像分类和变化检测的方法和技术。
一、遥感影像分类方法1. 监督分类法监督分类法是遥感影像分类中常用的方法之一。
其基本思想是通过人工标注样本数据集，并利用机器学习的方法进行分类。
方法包括最大似然法、支持向量机、随机森林等。
监督分类法需要充分了解被观测场景的特征，以便正确指导样本标记。
2. 无监督分类法无监督分类法是另一种常用的遥感影像分类方法。
该方法不需要预先标记样本，而是将影像数据分成不同的类别。
无监督分类法使用的技术包括聚类、主成分分析等。
与监督分类相比，无监督分类法更适用于未知场景，但其分类结果的准确性有所下降。
3. 半监督分类法半监督分类法结合了监督分类法和无监督分类法的优点。
其基本思想是在一部分已标记的样本上进行监督分类，然后通过无监督分类法对未标记的样本进行分类。
半监督分类法能够提高分类的准确性，并减少样本标记的工作量。
二、变化检测方法1. 基于阈值的方法基于阈值的方法是最简单和常用的变化检测方法之一。
该方法通过设定一个阈值，将两个时间点的遥感影像像素值进行比较，从而检测出变化。
然而，基于阈值的方法对于光照、拍摄角度等因素的敏感度较高，且会忽略时间点之间的连续性。
2. 基于差异图的方法基于差异图的方法通过计算两个时间点遥感影像的差异图来进行变化检测。
差异图可以是像素级别的差异，也可以是物体级别的差异。
该方法能够更好地抑制光照、拍摄角度等因素对变化检测的影响，提高检测的准确性。
3. 基于特征提取的方法基于特征提取的方法通过从遥感影像中提取特定的特征，利用机器学习算法进行变化检测。
特征可以包括颜色、纹理、形状等。
该方法能够更好地捕捉目标变化的特征，提高变化检测的准确性。
三、遥感影像分类和变化检测的应用遥感影像分类和变化检测方法在许多领域都有广泛的应用。
如何进行遥感图像的分类和变化检测
如何进行遥感图像的分类和变化检测遥感图像的分类和变化检测是遥感技术应用的重要方向之一。
随着遥感技术的不断发展，遥感图像在资源调查、环境监测、农业发展等领域有着广泛的应用。
本文将从遥感图像分类和遥感图像变化检测两个方面，介绍如何进行遥感图像的分类和变化检测。
一、遥感图像的分类遥感图像的分类是将遥感图像中的像素按照一定规则划分成不同的类别，以达到对图像内容的理解和分析的目的。
遥感图像的分类方法有多种，常用的有基于像素的分类方法和基于目标的分类方法。
基于像素的分类方法主要是根据像素的强度、颜色和纹理等特征，将图像中的像素划分到相应的类别中。
常用的像素分类方法有最大似然法、支持向量机、随机森林等。
这些方法通过对遥感图像的像素进行统计分析和模式识别，可以有效地实现图像的分类。
基于目标的分类方法是以目标为单位进行分类，将图像中的目标分割并划分到相应的类别中。
常用的目标分类方法有基于规则的分类方法和基于特征的分类方法。
基于规则的分类方法通过设定一些先验规则，如形状、大小、颜色等，对目标进行划分。
而基于特征的分类方法则是通过提取目标的形状、纹理、光谱等特征，利用各种分类算法进行识别和分类。
二、遥感图像的变化检测遥感图像的变化检测是指通过对不同时间或不同传感器获取的遥感图像进行比较和分析，确定图像中发生了变化的区域和程度。
遥感图像的变化检测对资源环境的监测、城市规划和自然灾害等方面具有重要的应用价值。
遥感图像的变化检测方法有多种，常用的有像差法、差异指数法、纹理分析法等。
像差法是通过计算不同时间或不同传感器获取的图像的像素值之差，来确定图像中的变化区域。
差异指数法是通过计算像素的差异指数，来判断图像中是否发生了变化。
纹理分析法是通过提取图像的纹理特征，来检测和分析图像中的变化。
在进行遥感图像的变化检测时，还需要考虑遥感图像的配准和辐射校正问题。
配准是指将不同时间或不同传感器获取的图像进行几何校正，以使它们具有相同的位置和方向。
如何进行遥感图像的变化检测和监测
如何进行遥感图像的变化检测和监测遥感图像的变化检测和监测技术在生态环境、城市规划、资源管理等领域具有重要的应用价值。
本文将介绍如何进行遥感图像的变化检测和监测，包括数据采集、图像处理和结果分析等方面。
一、数据采集遥感图像的变化检测和监测首先需要获取高质量的遥感数据。
常见的遥感数据包括航空摄影图像、卫星图像以及无人机图像等。
选择合适的遥感数据源对于精确的变化检测至关重要。
在数据采集过程中，需要考虑波段的选择、图像分辨率以及时相间隔等因素。
二、图像处理在获取到遥感图像数据后，进行图像处理是进行变化检测和监测的关键环节。
首先，需要进行预处理，包括辐射定标、几何校正和大气校正等步骤，以消除光照、尺度和大气等因素的影响。
其次，对预处理后的图像进行特征提取，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取可以采用传统的数学方法，如主成分分析和小波变换，也可以应用深度学习等先进技术。
最后，基于提取到的特征，进行图像分类和变化检测。
常见的方法有阈值法、像元差异法和聚类分析法等。
三、结果分析在进行图像处理后，得到的结果需要进一步进行分析和解读。
首先，对变化区域进行验证和修正，以减少误差和遗漏。
方法包括比对不同时期的地面实测数据，如GPS测量和实地调查，进一步确认图像中的变化区域。
其次，对变化区域进行分类和数量统计。
可以分析变化的类型，如建筑物的增加、绿地的减少等，并计算出变化的面积和比例。
最后，对变化区域进行空间分布和趋势分析。
可以借助地理信息系统（GIS）、空间统计等方法，探索变化的空间模式和规律。
四、应用展望遥感图像的变化检测和监测技术在生态环境、城市规划、资源管理等领域具有广泛的应用前景。
通过定期的遥感图像监测，可以及时发现和评估生态系统的变化，为生态环境保护和恢复提供科学依据。
同时，遥感图像的变化检测可以帮助城市规划部门进行城市扩张和土地利用规划，提供数据支持和决策依据。
此外，遥感图像的变化监测还可以用于资源管理，如农田监测和森林资源调查等，提高资源利用效率和保护资源的可持续性。
如何使用遥感图像进行土地分类与变化监测
如何使用遥感图像进行土地分类与变化监测遥感技术是一种通过使用航空器或卫星获取地球表面信息的方法。
借助遥感图像，人们能够更深入地了解土地利用和土地覆盖的变化情况。
本文将讨论如何使用遥感图像进行土地分类与变化监测。
一、遥感图像的类型遥感图像可以分为光学图像和雷达图像两大类。
光学图像是使用电磁波中的可见光、红外线等可见光谱范围内的光进行拍摄。
它们可以提供地表物体的形态和空间分布信息。
而雷达图像利用微波信号，可以在云层和天气条件下获取地表物体的信息。
二、土地分类土地分类是将土地按照特定的属性或特征划分为不同类别的过程。
遥感图像可以帮助进行土地分类，辅助研究者对土地利用进行判定。
利用遥感技术，人们可以进行监测和分析不同类型土地的面积、分布等信息。
土地分类的准确性对于其他领域的研究和规划十分重要，如环境保护、农业发展等。
三、土地变化监测土地变化监测是指通过对遥感图像进行时间序列分析，观察和分析土地利用和土地覆盖的变化过程。
遥感图像可以提供以往的历史数据，帮助掌握和分析土地利用的演变。
通过比较不同时间点的遥感图像，人们可以发现土地利用类型的变化以及可能的原因。
这有助于制定相关政策，优化土地利用结构。
四、土地分类与变化监测的方法1. 监督分类法：监督分类法是一种常用的土地分类方法。
它需要研究者提前准备一些样本数据，并对样本进行标记。
然后利用这些样本来训练分类器，使其能够自动识别遥感图像中的不同土地类别。
监督分类法具有较高的准确性和可重复性，但需要较大的人力和时间投入。
2. 非监督分类法：非监督分类法是另一种常用的土地分类方法。
它不需要事先准备样本数据，而是通过对遥感图像进行统计学分析，将相似的像素点划分到同一类别中。
这种方法可以自动发现潜在的土地类别，但分类结果可能存在一定的不确定性。
3. 变化检测方法：变化检测是通过比较不同时间点的遥感图像，观察土地利用和土地覆盖的变化情况。
一种常用的变化检测方法是基于像元的差异分析。
遥感图像的种类与特性
02.
二.全景式摄影像片特性
㈠.全景像片的空间特性
投影性质与影像畸变 投影性质：全景影像沿缝隙方向的一维中心投影 影像畸变：全景畸变＋扫描位置畸变＋像移补偿畸变 全景摄影机
摄影畸变—尺度（上下比例，左）与角度（右）
比例尺
地面的连续覆盖 ⊥航迹方向--由缝隙扫描完成 ∥航迹方向--由平台运行完成
旁向重叠
航向重叠
（三）帧幅式航片的空间特性
投影性质及比例尺
投影性质——地面的中心投影
比例尺：各处影像会出现不一致。
中心投影与垂直投影的比较
两种投影方式比较，当投影面倾斜时，像片各部分的比例尺变化不同，像片各部分的位移量（径向距离）不等（倾斜误差）
二者等比例与不等比例之缩小
两种投影方式比较，当地形起伏时，物体的像点位移称为“投影误差”
航片立体观察
㈣.航空像片的波谱特性
航片以色调或色彩以及由它们组合的形态特征反映地物对可摄影波段(0.3-1.3μm）电磁波的反射特征 影像色调或色彩是地物反射波谱特性的表征，是从波谱学角度识别地物的重要解译标志。 黑白全色航片 黑白红外航片 天然彩色片 彩色红外片 多波段航片
指影像上某一线段的长度与地面上相应地物的水平距离的比值。
理想条件下：由遥感光学系统的焦距和遥感平台的航高之比确定，即f/H。 注意：受中心投影性质所限，不同于垂直投影，受地形起伏及在像幅的位置影响，图像各处比例尺可能不一致。
遥感影像均经光学系统聚焦成像，透镜的成像规律和遥感器成像方式决定了遥感图像的投影性质，不同投影性质会产生不同性质的影像几何畸变。
波谱特性（波谱分辨率辐射分辨率）
时间特性
空间特性
3.2.2 遥感图像的基本属性
㈠.波谱特性（波谱分辨率、辐射分辨率）
测绘技术中的遥感影像分类与变化检测技巧
测绘技术中的遥感影像分类与变化检测技巧遥感技术在测绘领域的应用越来越广泛，尤其是遥感影像分类与变化检测技巧的发展，对于土地利用、环境监测等方面具有重要意义。
本文将从遥感影像分类技术和遥感影像变化检测技巧两个方面探讨测绘技术中的相关内容。
一、遥感影像分类技术遥感影像分类是将遥感影像中的像素分配到不同的类别或地物类型的过程，它是遥感技术中的关键步骤之一。
遥感影像分类可以通过监督分类和非监督分类两种方式实现。
监督分类是一种基于样本点的分类方法，它需要先选取一些代表不同类别的样本点，并且人工对这些样本点进行分类，然后通过计算机算法将其他像素点分类。
监督分类的优点在于可以精确地定义分类结果，但是其缺点是需要大量的样本点和人工分类的工作量较大。
非监督分类是一种无需样本点和先验知识的分类方法，它通过对遥感影像数据本身进行聚类分析，将相似的像素点分到同一类别中。
非监督分类的优点在于不需要人工参与分类过程，但是其缺点是分类结果可能不够准确，需要较高的专业知识进行后期处理和判断。
此外，还有一些常用的分类算法，如最大似然分类、支持向量机分类和决策树分类等。
这些算法各有优劣，针对不同的应用场景需要选择适合的算法。
二、遥感影像变化检测技巧遥感影像变化检测是指通过比较不同时期的遥感影像，分析地物的变化情况。
它可以帮助测绘人员监测土地利用变化、城市扩张和环境变化等问题。
遥感影像变化检测技巧可以分为基于像元和基于对象两种方法。
基于像元的变化检测方法是通过比较两个不同时期的像元的光谱信息，来识别变化的地物。
常用的方法有基于差异图像和阈值分割、基于变换向量等。
基于对象的变化检测方法是将影像分割为一系列空间连续的对象，然后比较不同时期的对象之间的差异。
常用的方法有基于对象的特征变化、基于对象的质心偏移等。
此外，还可以结合其他的空间分析和统计方法来提高变化检测的准确性和鲁棒性。
三、遥感影像分类与变化检测的应用遥感影像分类与变化检测技巧在土地利用监测、环境监测和灾害监测等方面有着广泛的应用。
遥感图像变化检测方法与结果解析
遥感图像变化检测方法与结果解析遥感技术在现代社会发挥着越来越重要的作用，尤其是遥感图像变化检测方法对于城市规划、环境监测、资源管理等方面起到了关键性的作用。
本文将对遥感图像变化检测的方法和结果进行解析。
一、方法：1. 目标提取法：这种方法将已知地物作为目标进行提取，通过地物的变化来进行检测。
例如，在城市规划中，可以通过遥感图像变化检测方法来提取城市中新增的建筑物，进而对城市扩张进行研究。
2. 基于像素的变化检测法：这种方法通过对像素进行分析和比较来实现变化检测。
常见的方法有差异图法、阈值法和像素变化统计法。
差异图法通过计算两幅图像之间的差异值来进行变化检测，阈值法则是将两幅图像之间的差异值与预设的阈值进行比较，大于阈值则判断为变化区域。
像素变化统计法则是通过对图像的像素进行统计和分析，找出变化像素的动态变化规律。
3. 基于对象的变化检测法：这种方法将图像中的目标作为对象，通过比较对象的特征和属性来进行变化检测。
例如，在森林资源管理中，可以通过比较不同时间段内森林的生长状况来进行变化检测。
二、结果解析：1. 精度评价：对于遥感图像变化检测结果，需要进行精度评价来判断其可靠性和准确性。
常用的评价指标包括正确率、召回率和F值等。
正确率是指检测结果中正确判断出的变化像素占总变化像素的比例，召回率是指正确判断出的变化像素占实际变化像素的比例。
2. 应用研究：遥感图像变化检测方法的结果可以应用于各个领域的研究中。
例如，在城市规划中，可以通过变化检测结果来分析城市扩张的方向和速度，提供科学依据；在环境监测中，可以通过变化检测结果来判断环境变化的原因和趋势，及时采取措施保护环境。
3. 数据可视化：对于遥感图像变化检测结果，为了更好地展示和解读，可以采用数据可视化的方法。
例如，可以利用地理信息系统（GIS）将变化检测结果与地图进行叠加，形成可视化的图像，直观地显示出变化的区域和特征。
总结：遥感图像变化检测方法是一种重要的技术手段，可以通过对遥感图像进行分析和比较，帮助我们了解地表环境的变化，做出相应的应对措施。
遥感图像变化检测
遥感图像变化检测方法(简称变化检测)根据处理目标要求可以分为三类:特定类目标的变化检测,如机场、桥梁、港口、导弹基地等目标的变化检测;线性体目标的变化检测,如道路、机场、桥梁和一般建筑物等目标的变化检测;大面积目标的变化检测,如某地域的植被变化、城市的发展、洪水灾害评估等。
本文系统地研究了基于模式识别知识检测特定类目标、线性体目标和大面积目标变化的变化检测方法。
为了实现对特定类目标的变化检测,本文提出了一种基于目标检测的变化检测方法。
该变化检测法的工作流程为:多时相图像配准、特定类目标建模、检测特定类目标、确定特定类目标的位置、比较特定类目标在参考图像和检测图像中的位置、报告变化情况。
本文提到的特定类目标建模,是对某类特定目标的共同属性进行建模,即一般模型,而不是针对某个具体目标进行详细的状态描述。
本论文提出的机场检测法在试验中达到了100%的正确检测率。
确定了检测图像中的机场位置后,就可以将检测结果与参考图像中的机场位置进行比较,从而实现机场位置变化的检测。
对于检测线性体目标的变化,本论文提出了一种基于边缘检测的变化检测方法。
该变化检测法的工作流程为:多时相图像配准、图像标准化、提取参考图像及检测图像的边缘、匹配边缘图像中的边缘并获得边缘差分图像、标注变化情况。
边缘检测算子的性能直接影响变化检测结果。
本论文提出了一种全新的边缘检测算子—正弦算子。
本论文详细分析了边缘算子的三个性能准则:检测性能、定位性能和响应唯一性,在此基础上提出了正弦算子。
正弦算子不但具有较好的容噪能力,并且能够检测到灰度变化较小的边缘。
理论结果和试验结果都证明正弦算子是一个性能卓越的边缘检测算子。
本文提出了一种中高分辨率遥感图像的聚类方法。
该聚类方法的过程分为两部分:学习过程和识别过程。
学习过程为:选取图像特征、使用已知类别的特征训练BPC网络;识别过程为:输入待分类图像、预处理滑动窗口中图像、计算滑动窗口的图像特征、使用BPC网络判断滑动窗口中心像素的类别、在图像中逐点移动滑动窗口、完成整个图像的分类。
测绘技术中的遥感影像分类与变化检测方法
测绘技术中的遥感影像分类与变化检测方法作为现代测绘技术的重要分支，遥感技术在地理信息领域的应用越来越广泛。
遥感影像分类与变化检测方法在测绘技术中起到关键作用，能够帮助人们更好地理解和利用地球表面的信息。
本文将介绍一些常用的遥感影像分类与变化检测方法，并探讨其在测绘领域中的应用。
遥感影像分类是指将遥感影像中不同对象或地物进行区分和分类的过程。
在传统的遥感影像分类方法中，常使用的是像元级别的分类方法，即将每个像元根据其反射率或辐射度值，划分到不同的类别中。
这种方法简单直观，但存在较大的误差，特别是对于复杂地物和混合像元的分类。
因此，近年来，研究者们提出了基于对象的分类方法，通过对相邻像元进行组合，形成更大的地物对象进行分类。
这种方法能够更准确地反映地物的空间特征和分布，提高分类的准确性。
除了基于象元或对象的分类方法外，还有一种比较常见的分类方法是基于深度学习的方法。
深度学习是机器学习领域的一个重要分支，通过多层次的神经网络模型，能够学习和提取遥感影像中的高级特征，从而实现更准确的分类。
与传统的分类方法相比，基于深度学习的方法不需要手动提取特征，而是通过对大量影像数据进行训练，从而自动学习到最佳的特征表示。
这种方法在遥感影像分类中取得了较好的效果，并逐渐成为当前研究的热点。
遥感影像分类方法的选择取决于具体的应用场景和需求。
在城市规划和土地利用领域，遥感影像的分类能够帮助人们更好地了解城市的发展和土地利用情况，从而为城市规划和土地资源管理提供决策支持。
在农业领域，遥感影像的分类能够帮助农民和农业专家更好地了解农田的植被状况、土壤质量等信息，从而指导种植和施肥等农业管理活动。
除了影像分类，遥感技术还可以应用于变化检测。
变化检测是指通过对多时相的遥感影像进行比较和分析，发现地物和环境的变化。
遥感影像中的变化检测可以帮助人们了解土地利用变化、自然灾害的影响、城市扩张等现象，从而及时采取合适的措施进行调整和管理。
如何进行遥感图像的变化检测与变化分析
如何进行遥感图像的变化检测与变化分析遥感技术是一种利用卫星、飞机等远距离观测手段，获取地球表面信息的技术。
而遥感图像的变化检测与变化分析，则是利用遥感图像数据对地表进行研究和分析，以了解地表的变化情况，揭示地表变化背后隐藏的规律和趋势。
遥感图像的变化检测是通过对两个或多个时间点的遥感图像进行对比分析，发现地表发生的变化。
这种方法对于监测自然灾害、环境污染、城市扩张等变化性较强的地区尤为重要。
在进行变化检测时，需要首先对遥感图像进行预处理，比如校正、投影变换和辐射校正等，以消除其可能存在的影响因素，并保证数据的准确性和可靠性。
进一步进行变化分析时，可以利用不同的算法和技术来揭示地表变化背后的规律和趋势。
经典的变化检测方法包括像元差异法、面向对象的图像变化检测法和监督/非监督分类等。
这些方法通过对不同时间点的遥感图像进行像素级或对象级的对比分析，从而提取并量化地表上的变化。
此外，还可以结合地理信息系统（GIS）和机器学习等技术，进行更加精确和准确的变化分析。
在进行遥感图像的变化检测与变化分析时，还需要考虑到遥感图像数据的特点和限制。
首先是分辨率的问题，不同传感器所获取的遥感图像分辨率不同，进而影响到变化检测的精度和可靠性。
其次是遥感图像的干扰因素，包括大气影响、云雾遮挡、镜面反射等，都会对变化检测产生影响。
因此，在进行变化检测时，需要考虑到这些因素，并采取相应的处理方法，以提高变化检测的准确性和可靠性。
此外，随着遥感技术的发展和应用的广泛，遥感图像的变化检测与变化分析的研究也在不断深化和拓展。
比如，近年来，基于深度学习的遥感图像变化检测方法逐渐兴起，通过利用深度神经网络对遥感图像进行特征提取和变化检测，可以取得较好的效果。
此外，还有基于时空数据分析、多源数据融合等方法，进一步提高变化检测与变化分析的精度和可靠性。
总体而言，遥感图像的变化检测与变化分析是一项非常重要和有挑战性的工作。
通过对遥感图像数据的获取、处理和分析，可以揭示地表变化的规律和趋势，为城市规划、环境监测、资源管理等领域提供有力的支持和科学依据。
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
实验四遥感图像分类一、背景知识图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。
常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。
非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。
使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。
由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。
非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。
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其它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)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。
由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。
二、实验目的理解并掌握图像分类的原理，学会图像分类的常用方法：人工分类（目视解译）、计算机分类（监督分类、非监督分类）。
能够针对不同情况，区别使用监督分类、非监督分类。
理解计算机分类的常用算法实现过程。
熟练掌握遥感图像分类精度评价方法、评价指标、评价原理，并能对分类结果进行后期处理。
遥感数字图像处理：遥感图像的分类
四、分类基本过程
7.结果输出：
对于达到精度要求的分类图像，根据需要和用途，设置投影、比例 尺、图例等制作专题图。
五、遥感图像分类方法
利用遥感图像进行分类（classification） 是以区别图像中所含的多个目标物为目的的， 对每个像元或比较匀质的像元组给出对应其特 征的名称。在分类中注重的是各像元的灰度及 纹理等特征。分类方法主要包括以下三大类：
差异 2. 可靠性：同类对象其特征值比较相近。 3. 独立性：所用的各特征之间应彼此互不
相关。 4. 数量少：分类的复杂程度随特征个数的
增加迅速增长。
三、分类方法
• 根据是否需要已知类别及其训练样本，对 分类器进行训练和监督，可分为：监督分 类和非监督分类。
• 根据所使用的方法分为：随机统计方法和 模糊数学方法。
➢ 距离: 特征空间中象元数据和分类类别特征的相似程
度。距离最小即相似程度最大。 ➢ 度量特征空间中的距离经常采用以下几种算法:
绝对值距离
欧氏距离
绝对距离和欧氏距离中，各特征参数等权出现，也称为等混和距离
分类原理—相似度判断
➢马➢ 马氏氏距距离离（M（ahMaalhaanloabniosb，is既，考既虑考离虑散离度散，度也，考也虑 各轴考间虑的各总轴体间分的布总相体关分) 布相关)
1. 监督分类法 2. 非监督分类法 3. 新的探索：模糊分类法、面向对象分类法等；
（一）监督分类
➢监督分类法：选择具有代表已知地面覆盖类型 的训练样本区，用训练样本区中已知地面各类 地物样本的光谱特性来“训练”计算机，获得 识别各类地物的判别函数或模式（如均值、方 差、判别域等），并以此对未知地区的像元进 行分类处理，分别归入到已知具有最大相似度 的类别中。
如何使用测绘技术进行遥感图像分类和变化监测
如何使用测绘技术进行遥感图像分类和变化监测遥感技术是一种通过卫星、飞机等远距离获取地球表面信息的技术手段。
在测绘领域，遥感图像分类和变化监测起到关键的作用。
本文将探讨如何利用测绘技术进行遥感图像分类和变化监测，以及其在实际应用中所面临的挑战和发展方向。
一、遥感图像分类遥感图像分类是将遥感图像中的像素分成不同类别的过程。
这可以帮助我们了解地表覆盖的类型和分布情况，以及地表特征的变化。
1. 特征提取在进行遥感图像分类之前，首先需要对图像进行特征提取。
特征是用来描述不同类别之间差异的量化指标。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征和形状特征等。
例如，通过分析遥感图像中的不同频段的辐射值，可以获得光谱特征。
2. 分类算法分类算法是实现遥感图像分类的关键。
常用的分类算法包括最大似然法、支持向量机、决策树和深度学习等。
这些算法可以通过训练样本来学习不同类别之间的分布规律，并将未知像素点分类到合适的类别中。
3. 精度评定为了验证分类结果的准确性，需要进行精度评定。
常用的评定指标包括精确度、召回率和F1值等。
通过与实地调查数据进行对比，可以评估分类结果的可靠性。
二、遥感图像变化监测遥感图像变化监测是通过对多个时相的遥感图像进行比对来分析地表变化情况的过程。
这对于城市规划、环境监测等领域具有重要意义。
1. 图像配准由于多个时相的遥感图像可能存在位置和旋转等不一致的情况，因此在进行变化监测之前需要进行图像配准。
通过特定的配准算法，可以将不同时相的图像对齐到同一坐标系下。
2. 变化检测变化检测是变化监测的核心任务。
常用的变化检测方法包括差异图像法、比率图像法和指数图像法等。
这些方法可以通过计算不同时相图像之间的差异，来检测出地表的变化信息。
3. 变化分析在完成变化检测之后，需要对变化信息进行进一步的分析。
这可以包括变化类型的划分、变化的空间分布分析以及变化的原因分析等。
通过综合分析变化信息，可以提供决策支持和提供有效的管理措施。
第7章 遥感图像分类与变化监测
聚类统计：通过对 分类专题图像计算 每个分类图斑的面 积、记录相邻区域 中最大图斑面积的 分类值等操作，产 生一个Clump类组输 出图像，其中每个 图斑都包含Clump类 组属性。这是一个 中间结果，供下一 步处理使用。
E、分类后处理
过滤分析：对经 Clump处理后的 Clump类组图像进 行处理，按照定 义的数值大小， 删除Clump图像中 较小的类组图斑， 并给所有小图斑 赋予新的属性值0。 显然，这引出了 一个小图斑归属 问题。可以与原 分类图对比确定 新属性。
B.评价分类模板（Evaluating Signatures） 类别的分离性：
用于计算任意类别间的统计距离，这个距离可以确定两 个类别间的差异程度，也可以确定在分类中效果最好的 数据层。 类别间统计距离计算公式： 1）欧氏光谱距离；2）Jeffries-matusta距离； 3）Divergence 分离度；4）Transformed divergence 转 换分离度
训练样本：
是许多组代表某种可识别模式的象素组，系统通 过对训练样本的各种统计值来生成参数化模板。
训练样本量： 对N个波段进行分类，训练样本量不少于10n个像 元，到达100n个像元更好。 每类都要有尽量多的训练区，每个训练区都 要有足够数量的训练样本；分类体系制定也很重 要，尽可能先细分后归并。
训练样本选择：
1.遥感图像分类基础知识
遥感图像分类的方法包括：
目视解译
又称目视 判读或目 视判译， 是指专业 人员通过 直接观察 或借助辅 助仪器从 遥感图像 上获取目 标地物信 息过程。
遥感图像目视解译流程
1.遥感图像分类基础知识
遥感图像计算机分类或称自动分类：以计算机 系统为支撑环境，利用模式识别技术与人工智 能技术相结合，根据目标地物的影像特征（颜 色、形状、纹理、空间位置），结合专家知识 库中目标地物的解译经验和成像规律等知识进 行分析和推理，实现对遥感图象的理解，完成 对遥感图象的解译。
测绘技术中的卫星遥感图像分类与变化检测技术解析
测绘技术中的卫星遥感图像分类与变化检测技术解析卫星遥感在测绘技术中的应用日益广泛，尤其是在图像分类和变化检测方面。
本文将对卫星遥感图像分类和变化检测技术进行解析，探讨其原理、方法和应用。
一、卫星遥感图像分类技术解析卫星遥感图像分类是将遥感图像上的像素按照一定的规则和标准进行归类的过程。
其主要目的是根据图像上的光谱特征、空间分布和上下文信息来识别和区分出不同的地物类别。
在卫星遥感图像分类中，常用的方法包括传统的有监督分类和无监督分类。
1. 有监督分类有监督分类是指需要先提供一些具有代表性的样本数据，然后通过训练好的分类器对遥感图像进行分类。
有监督分类的关键步骤包括样本选择、特征提取和分类器的建立。
常用的有监督分类方法有最大似然分类、支持向量机和决策树等。
2. 无监督分类无监督分类是指根据遥感图像的统计学特征和像素间的相似性进行分类的方法，它不需要事先提供样本数据。
无监督分类通常采用聚类算法，将遥感图像上的像素划分为不同的类别。
常用的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型和自组织映射等。
二、卫星遥感图像变化检测技术解析卫星遥感图像变化检测是通过对不同时间点的遥感图像进行对比分析，来检测地物变化和环境变化的过程。
变化检测技术对于环境监测、资源管理和灾害评估等方面具有重要意义，因此在测绘技术中得到了广泛应用。
1. 基于差异的变化检测基于差异的变化检测是比较两幅遥感图像的亮度、色彩和纹理特征等差异性来实现变化检测的方法。
常用的基于差异的变化检测方法有像元差异法、面向对象的变化检测和变化向量分析等。
2. 基于时间序列的变化检测基于时间序列的变化检测是通过监测遥感图像的时间演化过程来实现变化检测的方法。
它通常涉及到多期遥感图像的配准、校正和拼接等预处理步骤，然后利用时序分析方法来提取和分析图像上的变化信息。
常见的基于时间序列的变化检测方法有面向对象的变化检测和基于统计学的变化检测等。
三、卫星遥感图像分类与变化检测技术的应用卫星遥感图像分类与变化检测技术在农业、城市规划、林业和地质勘探等领域具有广泛的应用前景。
如何处理测绘技术中的遥感图像分类与变化检测问题
如何处理测绘技术中的遥感图像分类与变化检测问题遥感图像分类与变化检测是测绘技术中非常重要的问题，它在许多领域具有广泛的应用。
在这篇文章中，我将探讨如何处理这些问题以及相关的挑战。
首先，我们来了解一下遥感图像分类的基本概念。
遥感图像分类是将遥感图像中的像素点划分为不同的类别或类别组合的过程。
常用的分类方法包括传统的基于像元和基于对象的分类方法，以及近年来兴起的深度学习方法。
这些方法的选择取决于具体的应用场景和数据特点。
在遥感图像分类中，常常面临以下几个挑战。
首先是数据量庞大和维度高的问题。
遥感图像往往具有很高的空间分辨率和光谱分辨率，因此图像的维度非常高。
这给分类算法的计算和存储带来了挑战。
其次是标注数据的获取问题。
由于遥感图像数据的特殊性，获取标注数据是一项耗时耗力的工作。
不仅需要专业的遥感数据解译人员，还需要耐心和准确性。
此外，遥感图像分类还面临着不同光照、云雾和噪声等影响因素的干扰。
针对这些挑战，我们可以采取一些策略来提高遥感图像分类的准确性和效率。
首先，可以利用数据预处理技术来降低数据的维度和噪声。
常用的预处理方法包括主成分分析、小波变换和直方图均衡化等。
这些方法可以帮助我们提取出遥感图像中的有用信息，并减少冗余和噪声。
其次，可以利用半监督学习和迁移学习等技术来解决标注数据的获取问题。
这些方法可以利用已经标注的少量数据来辅助分类过程，从而减少标注数据的工作量。
此外，集成学习和深度学习等技术也可以帮助我们提高分类的准确性和鲁棒性。
除了图像分类，遥感技术还广泛应用于变化检测。
变化检测是指通过比较不同时间或不同源的遥感图像，来分析地物的时空变化情况。
变化检测在城市规划、土地利用管理和自然灾害监测等领域具有重要的应用价值。
在进行变化检测时，需要考虑到图像配准、时序数据处理和几何纠正等问题。
图像配准是指将不同时间或不同源的遥感图像进行空间对齐，使得它们具有一致的参考坐标系。
时序数据处理是指对时间序列中的图像进行分析和处理，以获取地物变化的信息。
如何利用测绘技术进行城市遥感图像分类与变化监测
如何利用测绘技术进行城市遥感图像分类与变化监测遥感技术是一种通过无人机、卫星或其他设备获取地面上信息的方法。
在城市规划和管理中，利用测绘技术进行城市遥感图像分类与变化监测是一项重要的任务。
本文将探讨如何利用测绘技术进行这一任务，并分析其在城市规划和管理中的应用。
首先，测绘技术可以通过分析城市遥感图像来进行地物分类。
传统的地物分类方法依赖于人工解译图像，但这种方法耗时且容易出错。
利用测绘技术，可以通过使用图像处理算法来自动提取和识别城市遥感图像中的地物，如建筑物、绿地、道路和水体等。
这种自动化地物分类方法可以大大提高工作效率和准确性，并为城市规划和管理提供详细的空间数据。
其次，测绘技术还可以用于城市遥感图像的变化监测。
城市在不断发展和变化，了解城市变化情况对于城市规划和管理至关重要。
通过比较不同时间段的城市遥感图像，可以监测和分析城市的扩张、建设、拆除等变化情况。
例如，可以通过测量建筑物的面积和高度的变化来评估城市的建设活动，或者通过比较绿地的变化来评估城市的环境保护工作。
利用测绘技术进行城市遥感图像的变化监测可以提供重要的参考数据，帮助决策者做出科学的城市规划和管理决策。
另外，测绘技术在城市规划和管理中还可以用于地形和地貌的测量。
了解城市地形和地貌对于城市规划和管理来说也是非常重要的。
测绘技术可以通过获取高程和坡度等地形数据来分析城市的地形特征，如山区、平原等。
这些地形数据可以帮助评估城市的地理条件，指导土地利用和建设活动。
此外，测绘技术还可以用于获取地貌数据，如河流、湖泊、森林等地貌特征。
这些地貌数据可以提供城市周边环境的详细信息，有助于城市规划和管理的决策。
最后，测绘技术还可以结合人工智能方法进行城市遥感图像的深度学习和分析。
人工智能技术的发展为遥感图像的处理和分析提供了新的方法。
通过使用深度学习算法，可以对大规模的城市遥感图像进行快速和准确的分析，提取有用的信息和特征。
例如，可以利用深度学习方法进行交通流量的预测，通过分析图像中的车辆密度和流动模式来评估城市交通状况。
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遥感图像的分类与变化监测1.数据准备1.1研究区域概况向10度至30度长有210公里，东西宽有15公里至20公里，是川西断陷带和川东隆起带泉驿区总面积的39.07%、3.86%、57.07%。
2009年，龙泉驿区土地总面积5.5698万公顷，其中耕地7367.83公顷，占土地总面积的13.23%;园地2.5295万公顷，占土地总面积的45.42%;林地7628.2公顷，占土地总面积的13.70 %;其他农用地3295.85公顷，占土地总面积的5.92%;居民点及工矿用地1.0742万公顷，占土地总面积的19.29%;交通运输用地539.83公顷，占土地总面积的0. 97%;水利设施用地553.30公顷，占土地总面积的0.99 %;未利用地274.93公顷，占土地总面积的0.49%。
1.2数据下载在地理空间数据云中先搜索2000年---2005年的数据，选择云量较少，图像质量高的进行下载；搜索2009年---2015年图像选择质量高的下载，最终选定2001年和2009年龙泉驿区的图像（landsat4--5）。
两期影像的像元信息：影像数据类型卫星名称传感器条带号太阳高度角太阳方位角平均云量数据标示2001 TM landsat4--5 TM 129 37.5708 141.1516 5.45 LT5129039200104 2009 TM landsat4--5 TM 129 51.3982 133.2621 0 LT51290392009082001年影像2009年图像2.数据处理2.1图像格式的转换2.1.1格式转换利用Import工具，将下载的TIFF影像转换为后缀为img图像，并选择存储的路径。
2.1.2多波段图像的融合在interpreter工具中利用image interpreter中的layer stack进行1--7图像的融合，为后面的处理提供基础。
2.1.3图像的裁剪利用龙泉地区边界图对已融合的图像进行裁剪，这里要用到interpreter中的mask 工具裁剪结果：左为01年，右为09年3.非监督分类3.1非监督分类的定义非监督分类是以不同影像地物在特征空间中类别特征的差别为依据的一种无先验（已知）类别标准的图像分类，是以集群为理论基础，通过计算机对图像进行集聚统计（聚类）分析的方法。
根据待分类样本特征参数的统计特征，建立决策规则来进行分类。
而不需事先知道类别特征。
把各样本的空间分布按其相似性分割或合并成一群集，每一群集代表的地物类别，需经实地调查或与已知类型的地物加以比较才能确定。
是模式识别的一种方法。
一般算法有：回归分析、趋势分析、等混合距离法、集群分析、主成分分析和图形识别等。
3.2非监督分类处理打开裁剪后的图像，利用classifier中的非监督分类工具将两期影像均分为水体、植被1、植被2、耕地1、耕地2、建筑1、建筑2这七个类别。
打开两个图像的属性框根据地物类别改变颜色。
分类结果图：第一幅为01年，第二幅为09年。
3.3精度评估结果01年：CLASSIFICATION ACCURACY ASSESSMENT REPORT-----------------------------------------Image File : f:/龙泉/01nianfeijiandu.imgUser Name : sumsungDate : Sat Jun 13 10:30:14 2015ACCURACY TOTALS----------------Class Reference Classified Number Producers UsersName Totals Totals Correct Accuracy Accuracy ---------- ---------- ---------- ------- --------- -----Unclassified 0 0 0 --- ---Class 1 4 4 4 100.00% 100.00%Class 2 1 1 1 100.00% 100.00% Class 3 0 2 0 --- --- Class 4 2 2 2 100.00% 100.00% Class 5 2 2 2 100.00% 100.00% Class 6 5 2 2 40.00% 100.00% Class 7 1 2 1 100.00% 50.00%Totals 15 15 12Overall Classification Accuracy = 80.00%----- End of Accuracy Totals -----KAPPA (K^) STATISTICS---------------------Overall Kappa Statistics = 0.7606Conditional Kappa for each Category.------------------------------------Class Name Kappa---------- -----Unclassified 0.0000Class 1 1.0000Class 2 1.0000Class 3 0.0000Class 4 1.0000Class 5 1.0000Class 6 1.0000Class 7 0.4643----- End of Kappa Statistics -----09年：CLASSIFICATION ACCURACY ASSESSMENT REPORT-----------------------------------------Image File : c:/users/sumsung/09nianfeijiandu.imgUser Name : sumsungDate : Sat Jun 13 12:10:12 2015ACCURACY TOTALS----------------Class Reference Classified Number Producers UsersName Totals Totals Correct Accuracy Accuracy ---------- ---------- ---------- ------- --------- -----Unclassified 0 0 0 --- ---Class 1 1 1 1 100.00% 100.00% Class 2 1 2 1 100.00% 50.00% Class 3 3 3 3 100.00% 100.00% Class 4 4 3 3 75.00% 100.00% Class 5 4 4 4 100.00% 100.00% Class 6 1 2 1 100.00% 50.00% Class 7 1 0 0 --- ---Totals 15 15 13Overall Classification Accuracy = 86.67%----- End of Accuracy Totals -----KAPPA (K^) STATISTICS---------------------Overall Kappa Statistics = 0.8361Conditional Kappa for each Category.------------------------------------Class Name Kappa---------- -----Unclassified 0.0000Class 1 1.0000Class 2 0.4643Class 3 1.0000Class 4 1.0000Class 5 1.0000Class 6 0.4643Class 7 0.0000----- End of Kappa Statistics -----99999999999999999999999999999999999999999999999999994.监督分类4.1监督分类的定义：监督分类（supervised classification）又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。
即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。
要求训练区域具有典型性和代表性。
判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。
常用算法有：判别分析、最大似然分析、特征分析、序贯分析和图形识别等。
4.2研究区地物类型的判定根据龙泉地区土地利用类型的实际状况，确定主要地物有水体、植被、耕地和建筑。
由于实际地物中地物又可以往下细分，所以将植被分为植被1、植被2，耕地分为耕地1、耕地2，建筑也分为1和2。
4.3结合高分辨率的遥感影像对地物进行判定水体：从左到右分别为高分影像，01年湖泊图像，09年湖泊图像植被：从左到右分别为高分影像，01年植被1和09年植被耕地：从左到右分别为高分影像，01年耕地和09年耕地建筑：从左到右分别为高分影像，01年建筑和09年建筑。
4.42001年的目视解译结果地特征物类别水体条状或面状，深蓝色或黑色植被1 淡红色，面状植被2 暗红色，块状耕地1 灰色，块状耕地2 深灰色，不规则分布建筑1 白色，块状建筑2 灰白色，块状4.5建立监督分类模板根据地物的光谱信息，利用AOI方法建立不同地物所代表的模板。
由于将地物类别分为7类，所以建立7个模板分别对应7个地物类型。
以下是建立的2001年的分类模板以下是建立的2009年的分类模板4.6监督分类结果对比4.6.1监督分类模板精度评估模板的数学统计与均值折线图：01年：（以水体为例）09年：（以水体为例）2009年各用地类别的值和均值统计表：4.7监督分类重编码监督分类虽然知道实地有哪些地物，但由于同类异谱现象，分类时还需要将相同的地物类分成若干个光谱类进行处理。
将植被1、植被2归为植被一类，耕地1、耕地2归为耕地，建筑1、建筑2归为建筑这一类。
01年监督分类重编码：重编码结果图：09年监督分类重编码：09年监督分类重编码结果：4.8聚类分析分类结果中会产生一些很小的图斑，这些图斑从制图和实际考虑，都需要去掉。
在Erdas中用clump工具对监督分类的结果图像进行聚类分析，结果如下：01年：09年：4.9去除分析去除分析是去除聚类结果图中的小于一定大小的块，并将删除的小图斑合并到相邻的最大类当中。
01年去除分析：09年去除分析：5.GIS中的制图综合在遥感中完成图像的重编码等工作后，在GIS中导入图像，将其由栅格转面并进行制图综合和叠加分析等工作。