遙感數(shù)字圖像處理教學(已修改)
2025-05-30 23:14 本頁面
【正文】 第六章 遙感數(shù)字圖像的計算機分類 ? 分類的基本原理 ? 分類的方法 ? 分類的工作流程 ? 非監(jiān)督分類方法 ? 監(jiān)督分類方法 ? 圖像分類的相關(guān)問題 主要內(nèi)容 遙感圖像計算機分類的基本原理 1）遙感圖像的解譯方法 ? 目視解譯 ? 計算機解譯 概 述 同類地物在相同的條件下（光照、地形等）應(yīng)該具有相同或相似的光譜信息和空間信息特征。不同類的地物之間具有差異。根據(jù)這種差異，將圖像中的所有像素按其性質(zhì)分為若干個類別（ Class）的過程，稱為 圖像的分類 。 遙感圖像的計算機分類 就是針對原始遙感影像或各種變換處理之后的圖像，在計算機技術(shù)的協(xié)助下，采用決策理論或統(tǒng)計方法等對變量特征空間進行地物屬性的識別和劃分等達到圖像分類的目的。 遙感圖像分類是依據(jù)計算機的解譯為主的信息分類方式。 概述 2）光譜特征 計算機分類的基本原理 遙感圖像分類的 主要依據(jù) 就是 地物的光譜特征的相似程度 。 遙感圖像分類以每個像素的光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行的 。 即：分類則就是對圖像上每個像素按其亮度接近程度給出對應(yīng)類別，達到大致區(qū)分圖像中多種地物的目的。 分類處理的基本方法 1）根據(jù)是否需要分類人員事先提供已知類別及其訓練樣本，對分類器進行訓練和監(jiān)督，可將遙感圖像分類方法劃分為： 監(jiān)督分類 和 非監(jiān)督分類 。 事先已經(jīng)知道類別的部分信息（即類別的先驗知識），對未知類別的樣本進行分類的方法稱之為 監(jiān)督分類（ Supervised Classification） 。 事先沒有類別的先驗知識，對未知類別的樣本進行分類的方法稱之為 非監(jiān)督分類（ Unsupervised Classification)。 2）根據(jù)分類使用的統(tǒng)計數(shù)學方法可以分為： 隨機統(tǒng)計方法 和模糊數(shù)學方法 分類。 前者以隨機數(shù)學理論為基礎(chǔ)，包括 K－均值分類、最大相似性分類等。后者以模糊數(shù)學理論為基礎(chǔ)，主要是模糊分類。 監(jiān)督分類就是首先從研究區(qū)域選取有代表性的訓練場地作為樣本，根據(jù)已知訓練區(qū)提供的樣本，通過選擇特征參數(shù)來建立判別函數(shù)，據(jù)此對樣本像元進行分類，再依據(jù)樣本類別特征來識別非樣本像元的歸屬類別。 做分類時，常把圖像中某一類地物稱為 模式 ，而把屬于該類中的像素稱為 樣本 ，其中某位置的像元在不同波段或不同特征空間中的像素值，則可以稱為該 樣本的觀測值 。 監(jiān)督分類法的基本原理！ 監(jiān)督分類就是首先從研究區(qū)域選取有代表性的訓練場地作為樣本，根據(jù)已知訓練區(qū)提供的樣本，通過選擇特征參數(shù)來建立判別函數(shù)，據(jù)此對樣本像元進行分類，再依據(jù)樣本類別特征來識別非樣本像元的歸屬類別。 做分類時，常把圖像中某一類地物稱為 模式 ，而把屬于該類中的像素稱為 樣本 ，其中某位置的像元在不同波段或不同特征空間中的像素值，則可以稱為該 樣本的觀測值 。 監(jiān)督分類法的基本原理！ 非監(jiān)督分類方法就是在沒有先驗類別（或者說訓練場地）作為樣本的條件下，主
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