遥感数字图像处理-第五章 遥感数字图像的计算机分类(一)2016

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光谱特征向量与特征点集群
光谱特征向量
光谱特征变量：由于受外界各种因素的影响，使得同类地 物的成像亮度值总是带有随机误差，导致图像亮度值（即光谱特 征）的观测值为一个随机变量（x）。
光谱特征向量：同名地物点在不同波段图像中亮度的观测量 构成一个多维的随机向量（X），称为光谱特征向量。即
X x 1 , x 2 , , x n T
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特征点集群在空间中的分布情况
•最理想情况
不同类别集群至少在一个特征子空间（某一波段图像）中的投影 （即亮度范围）是完全可以相互区分开的——可以用简单的图像密度 分割实现。
Bj
植被
Bi
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•典型情况
不同类别地物的集群，在任一个子空间都有重叠现象存在，但 在总的特征空间中却是可以完全分开的。即单波段的图像不能实现 图像的分类，只有利用多波段图像在多维空间中才能实现精确分类。
波段：光谱波段
其它派生波段（纹理、上下文关系、波段比等）
辅助数据(ancillary data) (非遥感数据，如DEM、 土壤类型)
特征提取（feature extraction）：通过变换找出最能反映 地物类别差异的特征变量用于分类的过程
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
模式识别 是人们沿着仿生学的道路，用计算机系统作为工具来
利用计算机技术来模拟人类的识别功能,对地 球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属性 的自动判别和分类，达到提取所需地物信息的 目的。
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计算机分类
是通过模式识别理论，利用计算机将遥感图象自动 分成若干地物类别的方法。
如土地覆盖/土地利用分类、森林类型分类、植被 类型分类、岩性分类、……
数据→信息 （遥感数据---地物信息）
水 19
•一般情况
不论是在总的特征空间还是任一子空间，不同类别的集群之间 总有重叠现象，这时重叠部分的特征点所相应的地物，在分类时 会出现不同程度的分类误差，这是遥感图像分类中最常见的现象。
遥感图像解译
遥感图像数据
专题图像 解译 专题地图
方法
专业应用
目视解译
光谱规律 解译标志（亮度、色 地学规律 调、位置、时间、纹 解译者的经验 理、结构等）
景物类型
计算机分类 属性识别、分类 提取信息、识别地物
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➢ 图像分类的目的 将图像中每个像元根据其不同波段的光谱亮
度、空间结构特征或其他信息，按照某种规则 或算法划分为不同的类别。 ➢ 遥感图像分类
（4） 找到各个分布群体的边界线（面）或确定任意特征点落 入每个分布群体中的条件概率，并以此依据来确定特征点（或相 应的识别对象）的分类。
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光谱特征向量与特征点集群
基于统计模式识别的分类方法 监督分类与非监督分类 分类处理与增强处理的异同 共同点：增强和提取遥感图像中目标物的信息 不同点： 增强处理→增强视觉效果→提高图像的可解译性（定性） 图像分类→地物类别的区分（定量信息）
第五章 遥感数字图像计算机分类
一、遥感数字图像计算机分类的一般原理 二、遥感分类的常用判别函数 三、遥感数字图像的分类方法 四、遥感数字图像的分类后处理 五、光谱特征分类中的辅助处理技术 六、遥感图像计算机分类新方法
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一、遥感数字图像计算机分类的一般原理
遥感图像解译
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一、遥感数字图像计算机分类的一般原理
模拟人类的感知和识别智能，它是人工智能的一个分支。
分类器（或称判决器），可以根据一定的分类规则， 把某一测量矢量X划入某一组预先规定的类别之中去。
自然模式
接收器 (传感器)
x1 …x2.
xn
分类器 结果 (判决器)
模式识别系统的模型
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遥感图像的计算机分类 它是对地球表面及其环境在遥感图像上的信息进行属
（主要）
（次要、补充）
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统计模式识别的基本含义
（1）把识别对象的特征的每一个观测量视为从属于一定分布 规律的随机变量；
（2）在多维观测的情况下，把识别对象特征的各维观测值的 总体视为一个随机矢量，每一个随机矢量在一个多维特征空间中 都有一个特征点与之相对应；
（3）所有特征点的全体在特征空间中将形成一系列的分布群 体，每个分布群体中的特征点被认为具有相似特征，并可以划为 同一类别；
同，同一地物的电磁辐射能量不同；地物边界的多样 性。
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➢ 统计模式识别的概念和基本问题
模式（pattern）: 在多波段图象中，每个象元都具有一组 对应取值，称为象元模式，即一个像元对应多个值（地理 信息的多维性）。
特征（feature）：在多波段图象中，每个波段都可看作一 个变量，称为特征变量。特征变量构成特征空间。
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遥感图像分类的实质
图象分类 过程的总目标 是，将图象中 所有像元自动 地进行土地覆 盖类型或土地 覆盖专题的分 类。
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影响遥感图像分类精度的因素
大气状况的影响：吸收、散射。 下垫面的影响：下垫面的覆盖类型和起伏状态对分类
具有一定的影响。 其他因素的影响：云朵覆盖；不同时相的光照条件不
——图像波段总数 ——地物图像点在第 波段图像中的亮度值
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光谱特征向量与特征点集群
光谱特征空间 为度量地物的光谱特征，建立的以各波段图像的亮度
分布为子空间的多维空间。
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光谱特征向量与特征点集群 特征点集群
每个地物点依其在各个波段所具有的光谱值可以在一个多 维空间中找到一个相应的特征点，但由于随机性所致，同类地 物的各取样点在光谱特征空间中的特征点将不可能表现为一个 点，而是表现为一个相对聚集的点集群，不同类地物点集群在 特征空间中一般相互分离，这些点集群称为特征点集群。
性的识别和分类，从而达到识别图像信息所相应的实际地 物，提取所需地物信息。
遥感图像目视判读与计算机分类的比较 相同点：目的一致； 不同点：目视判读——直接利用人类的自然识别智能； 计算机分类——利用计算机模拟人类的识别能力。
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遥感图像的模式特征及其分类方法 光谱特征
纹理特征
↓
↓
基于光谱特征的统计识别方法 基于纹理特征的统计识别方法
主要数据类型： 1、原始光谱数据； 2、光谱变换后数据； 3、非遥感数据
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➢ 理论依据
在理想条件下，图像中同类地物在相同的条件下应具有 相同或相似的光谱信息特征和空间信息特征，从而表现出同 类地物的某种内在相似性，即同类地物像元的特征向量将集 群在同一特征空间区域，而不同地区的光谱信息特征或空间 信息特征应不同，因而将集群在不同的特征空间区域。