遥感影像的分类方法研究

（ 作者单位 ：郑州大学水利与环境学院地理信 息系
统 ）
过不同波段组合变化 ，结合 地物对各波段 的响应规律 ，
通过 目视解译 ，进行样本的选取 。综合多方面的经验数
１ ４ ６ 信息系统 Ｉ 程 Ｉ ２ ０ １ ３ ． ５ ２ ０
本 论 文 以北京 市密 云县 １ ９ ９ ９ 年 的Ｔ Ｍ遥 感 影像 为 研 究对 象 ，一 方面研 究 了常用 的传统 监督分 类方 法 ，
另一方面将 目前研究较多 的算法 如支持向量机（ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ，简称 Ｓ Ｖ Ｍ） 、决策树（ Ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｒ ｅ ｅ ，简 称ＤＴ ） 应 用￣ Ｊ Ｉ Ｔ Ｍ影像 的分类之 中。最后对各种 分类方 法 ，比较分类精度 ，探讨分类 意义。
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Ａ Ｃ Ａ Ｄ Ｅ Ｍ Ｉ Ｃ Ｒ Ｅ Ｓ Ｅ Ａ Ｒ Ｃ Ｈ 学 术 研究
遥感 影像 的分类方法研 究
◆赵 园 郑 晨
摘 要 ： 应 用 最 大似 然 分 类 、 马 氏距 离分 类 、最 小 距 离分 类 、决 策树 和 支持 向 量 机 这 五 种 分 类 方 法对 北 京 密 ￣ ＇ １ ９ ９ ９ 年 的Ｔ Ｍ影 像 进 行 分 类 。 首先 介 绍 了分 类 的 流 程 ，然后 对这五种分类方法进行 简单介绍 ，通过 选取训练样本 ，最后进行分类。 关键词 ：遥 感影像 分类 ；支持向量机 ；决策树 ；分 类精度
离法等。非监督分类又称 聚类分析 ，是仅凭遥感 图像地 物的光谱特征分布规律 ， “ 自然地”进行分类。主要算
三 、 结 论
遥 感影像 分类 一直是 遥感 应用研 究 的一个 重要 课 题 ，而计算机分类则是 应用最广 的实现手段 。 （ １ ）对
遥感影像进行地物分类时， 需要 目视解译和计算机分类 的 有效结合 ， 以提高分类精度 。在进行 监督分类 时 ，首先 需要通过 目视解译划分地物类 型 ，进而确定分类特征 ，
阵 ，二是Ｒ Ｏ Ｃ 曲线 ，比较常用的为混淆矩阵。在分类完 成之后 ，本文通过误差矩 阵￣Ｋａ ｐ ｐ ａ 系数来对分类精度
进行评价和比较分析。 学， ２ Nhomakorabea０ ０ ７ ．
［ １ 】 吴学军． 城 市ＴＭ遥感 图像分 类方法研究 ［ Ｄ１ 广西： 广西师范 大
二 、特征 的提 取 和选 择
根 据是否 采用训 练 区 ，分类 方法可 分为监 督分类 （ Ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ Ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ） 和非监督分类 （ Ｕ ｎ ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｅ ｄ
Ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ）。监督分类又称为训练分类法 ，即利用 已 确认样本的像元特 征去识别未知像元 的所属类别 ，传统 的监督分类法主要 有最大似然法 、马氏距离法 、最小距
容易判别。其 中水体特征最为明显 ，密云水库在 图像上
、
遥 感影像 分 类方 法
集 中呈现黑色 ；由于研究区多为山地 ，植被覆盖率高 ， 林地表现为明显 的绿色 。居 民区集 中 ，呈块状分布 ，容 易识 别 。耕 地多 呈现格 网状 ，草 地则分 布在较 平缓地 带 。未利用地则一般分布在水库周围和森林 之间。
小，按照最小化原则来决定其类别 。马氏距离法是以多维 光谱特征空间中的马氏距离作为像素分类的依据 。
前 三者 ，也充分印证 了遥感影像分类技术 的发展和精度
的改进 。但是决策树分类效果不很理想 ，和 自己设置的
决策规则有关 ，在今后 的研究 中要继续改进。
参考文献
Ｂ ｜ 。
Ｅ ＮＶＩ 中有 两种 方式 用 于精 度 验证 ：一是 混 淆矩
一
据 ，结 合本次研究 区情况 ，确定其主要 的地物类 型为６ 类 ：水体 、草地 、林地 、耕地 、居民地和未利用地 。 此次研究 的Ｔ Ｍ影像有 ７ 个波段 ，不 同的波段反映 了 地物不 同侧面 的信息 ，分别适用于不 同地物的分类和解 译 。本次研究 中采取 了５ ４ ３ 波段 的组合 ，接近 自然色 ，
最大似然分类法通过求出每个像元对于各类别的归属 概率，然后把该像元分到归属概率最大的类别中去。最小
距离法通过求出训练样本中各类别在各波段的均值 ，然后
高 ，马氏距离分类法次之 ，而最小距离法 的分类精度最
低 。利用新方法 中支持 向量机 的分类 ，精度则 明显高过
根据各像元与训练样本在各波段的均值之问光谱距离的大
首 先通过对研究区不同年份遥感影像的观察 ，并通
【 ２ ］ 梅安新． 遥感 导论 ［ Ｍ］ ． 北京： 高等教 育 出版社， ２ ０ ０ １ ， ７ ： １ ９ ３ — ２ ０ １ 【 ３ 】 党安 荣 ， 等． 遥 感 图像 处 理 方 法［ Ｍ】 ． 北京： 清 华 出 版
社， ２ ０ ０ ２ ， １ ２ ： ２ ０ ３ ２ １ ６
选择训练样本 ，进行分类 。 （ ２） 通 过实践和分析 ，得 出监督分类的三种方法 中，最大似然法法 的分类精度最
法有Ｋ 一 均值 聚类 、循环集群法 （ Ｉ Ｓ Ｏ Ｄ Ａ Ｔ Ａ） 和合成序列 集群方法等。非监督分类算法的核心 问题是初始类 别参
数的选定 ，以及它 的迭代调整问题 。