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遙感原理與應(yīng)用---第八章遙感圖像自動識別分類-資料下載頁

2025-02-21 09:36本頁面
  

【正文】 的數(shù)目和其初始位置 以及模式分布的幾何性質(zhì)和讀入次序等因素的影響,并且在迭代過程中又沒有調(diào)整類數(shù)的措施,因此可能產(chǎn)生不同的初始分類得到不同的結(jié)果,這是這種方法的缺點。 第八章 遙感圖像自動識別分類 167。 監(jiān)督 /非監(jiān)督分類 12/17 遙感原理與應(yīng)用 K均值聚類法 13/17 遙感原理與應(yīng)用 ISODATA聚類算法 也稱為 迭代自組織數(shù)據(jù)分析算法 。它與 K-均值算法有兩點不同,第一,它不是每調(diào)整一個樣本的類別就重新計算一次各類樣本的均值,而是在每次把所有樣本都調(diào)整完畢之后才重新計算一次各類樣本的均值,前者稱為逐個樣本修正法,后者稱為成批樣本修正法;第二, ISODATA算法不僅可以通過調(diào)整樣本所屬類別完成樣本的聚類分析,而且可以自動地進行類別的 “ 合并 ” 和 “ 分裂 ” ,從而得到類數(shù)比較合理的聚類結(jié)果。 第八章 遙感圖像自動識別分類 167。 監(jiān)督 /非監(jiān)督分類 14/17 遙感原理與應(yīng)用 ISODATA算法( 了解 ) 1)初始化; 2)選擇初始中心; 3)按一定規(guī)則 (如距離最小 )對所有像元劃分; 4)重新計算每個集群的均值和方差;按初始化的參數(shù)進行分裂和合并; 5)結(jié)束,迭代次數(shù)或者兩次迭代之間類別均值變化小于閾值; 6)否則,重復(fù) 35; 7)確認類別,精度評定 . 第八章 遙感圖像自動識別分類 167。 監(jiān)督 /非監(jiān)督分類 15/17 遙感原理與應(yīng)用 非監(jiān)督分類優(yōu)缺點 優(yōu)點: 1)不需要對所分類別的區(qū)域有廣泛的了解; 2)人為誤差的機會減少; 3)量小的類別能被區(qū)分。 缺點: 1)分類結(jié)果不一定是分析者想要的類別; 2)難對產(chǎn)生的類別進行控制; 3)需要用一定的知識來解釋得到的集群組。 第八章 遙感圖像自動識別分類 167。 監(jiān)督 /非監(jiān)督分類 16/17 遙感原理與應(yīng)用 小結(jié) 監(jiān)督分類: 概念; 原理; 步驟; 非監(jiān)督分類:概念; 常用聚類方法; 兩者之間的比較 第八章 遙感圖像自動識別分類 167。 監(jiān)督 /非監(jiān)督分類 17/17 遙感原理與應(yīng)用 分類后處理目的 過濾分析 專題圖制作 柵格 /矢量轉(zhuǎn)化 精度評定 一、過濾分析 將分類結(jié)果中產(chǎn)生的一些面積很小的圖斑或單個像素 “ 剔除 ” 。 (兩類圖斑) 如何 “ 剔除 ” ? 第八章 遙感圖像自動識別分類 167。 分類后處理 1/8 遙感原理與應(yīng)用 原始影像 原始分 類結(jié)果 遙感原理與應(yīng)用 原始分 類影像 3*3中值 濾波后影像 遙感原理與應(yīng)用 剔除小圖斑后的影像 3*3中值 濾波后影像 4/8 遙感原理與應(yīng)用 中值濾波:剔除掉單個像素或零星圖斑 圖斑過濾:剔除面積稍大但無用的圖版 圖斑過濾的思路: 將小合并到相鄰的最大分類中。具體為: 求出圖斑最外層所有像素,記為集合 Ω ,并將小區(qū)所有像素的灰度值改為集合 Ω 中數(shù)量占優(yōu)像素的灰度值。 過濾分析雖在精度上有所損失,但更符合實際情況 第八章 遙感圖像自動識別分類 167。 分類后處理 5/8 遙感原理與應(yīng)用 二、制作專題圖 將分類結(jié)果用不同的編號、字符、顏色表示。 三、柵格 /矢量轉(zhuǎn)化 在 GIS中矢量圖形比柵格圖形應(yīng)用更廣泛 關(guān)鍵:求出小區(qū)的邊界線。 如何求? 求出邊界像素,如何判斷邊界 /內(nèi)部像素 連接邊界像素中心,獲得邊界線(?) 解決雙邊界問題,獲得矢量圖形 第八章 遙感圖像自動識別分類 167。 分類后處理 6/8 遙感原理與應(yīng)用 7/8 遙感原理與應(yīng)用 四、精度評定(誤差分析) 對正確分類程度的檢查 評定方法:對監(jiān)督分類的訓(xùn)練樣區(qū) 專門選定的試驗場 評定指標:混淆矩陣(課本 215頁) 第八章 遙感圖像自動識別分類 167。 分類后處理 實際類別 試驗像素的百分比(%) 像素個數(shù) 類別 1 類別 2 類別 3 類別 1 102 類別 2 152 類別 3 49
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