遥感图像分类
遥感图像的分类课件
理等空间信息。
区域生长法
从种子点开始，根据像素之间的 相似性（如灰度值、纹理等）进 行区域扩展，直到无法再扩展为 止。然后对每个区域进行特征提
取和分类。
随机森林
随机森林是一种集成学习算法， 通过构建多个决策树并结合它们 的预测结果来进行分类。这种方 法能够处理高维特征，并在一定
支持向量机（SVM） SVM是一种二分类模型，通过寻找最优超平面来对像素进 行分类。对于多类别分类问题，可以通过构建多个二分类 器来解决。
K最近邻（KNN） KNN算法根据像素周围K个最近邻的类别来决定该像素的 类别。这种方法考虑了空间上下文信息，通常能够取得较 好的分类效果。
基于对象的分类算法
分水岭算法
遥感图像分类的基本流程
• 流程概述：遥感图像分类的基本流程包括数据预处理、特征提取、分类器设计和分类结果评价四个主要步骤。其中，数据 预处理是对原始遥感图像进行预处理操作，如去噪、增强等，以改善图像质量和提高分类精度；特征提取是从预处理后的 图像中提取出有效的光谱、空间、纹理等特征，为后续分类器设计提供输入；分类器设计是根据提取的特征，选择合适的 算法设计分类器，实现对图像的自动分类；分类结果评价是对分类结果进行评估和分析，以验证分类方法的有效性和可行性。
城市用地分 类
遥感图像分类可用于城市用地类型的 识别与划分，为城市规划提供基础数 据。
城市扩展与变化监测
利用遥感图像分类技术对城市扩展和 变化进行监测，为城市规划和管理提 供科学依据。
遥感图像分类的研究前沿与挑战
深度学习技术应用
将深度学习技术应用于遥感图像分类， 提高分类精度和自动化程度。
遥感图像分类方法及应用示例
遥感图像分类方法及应用示例遥感技术是通过卫星、飞机等远距离传感器获取地表信息的一种技术手段。
遥感图像分类是遥感技术中的一项重要任务，它可以将遥感图像中的像素按照其特征进行分类，并生成分类结果。
本文将介绍遥感图像分类的方法，并给出一些应用示例。
一、遥感图像分类方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是将遥感图像中的每个像素点看作一个样本进行分类，通过像素点的光谱特征来确定其所属类别。
常见的方法有最大似然法、支持向量机等。
最大似然法是一种基于统计学原理的分类方法，它通过求解样本的概率密度函数来确定像素点的类别。
支持向量机是一种基于样本间距离的分类方法，它通过构建超平面将不同类别的样本分开。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法是将遥感图像中的像素组成的对象进行分类，通过对象的形状、纹理等特征来确定其所属类别。
常见的方法有基于区域的分割和基于对象的分类。
基于区域的分割将遥感图像中的像素按照相似性进行分组，形成具有相同特征的区域。
基于对象的分类是在分割得到的区域基础上，通过提取区域的特征来确定其所属类别。
3. 基于深度学习的分类方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的分类方法在遥感图像分类中得到了广泛应用。
深度学习通过构建深层神经网络模型，可以自动学习遥感图像中的特征表示。
常见的方法有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络可以有效地提取图像的空间特征，循环神经网络可以捕捉图像序列的时序特征。
二、遥感图像分类的应用示例1. 农作物类型分类农作物类型分类是农业生产中的重要任务，可以帮助农民了解农田的分布情况和种植结构，指导农作物管理和精细化农业。
通过遥感图像分类方法，可以将农田遥感图像中的不同农作物进行分类，比如小麦、玉米、水稻等。
这样可以帮助农民进行农作物识别和农田监测，提高农业效益。
2. 土地利用分类土地利用分类是城市规划和土地资源管理中的重要任务，可以帮助决策者了解土地利用的分布情况和变化趋势，指导城市规划和土地资源开发。
遥感图像分类常见方法
遥感图像分类常见方法一、前言遥感分类算法大致有三个阶段（1）基于传统数学统计的方法；（2）经典机器学习；（3）深度学习。
按是否有样本可以分为监督分类和非监督分类两种。
实现分类的流程是：特征+算法二、分类之特征工程分类本来就是计算机领域的问题，遥感分类的本质也是图像处理。
遥感分类属于CV领域的一个子集。
不论是监督还是非监督，分类的前提是特征工程。
构建特征工程的目的是突出关注目标和其他目标之间的差异，从而使得分类具有更好的效果。
遥感的特征工程可以大致分为三类：（1）纹理特征，（2）光谱特征，（3）时序特征。
当然，由上述特征还可延伸出LAI等生物量信息，但其本质上是由光谱特征反演出来的。
（1）纹理特征纹理特征一般从高空间分辨率的遥感影像提取才有效果，纹理特征又可以分为以下三种：统计方法：灰度共生矩阵、灰度游程长度法等模型方法：自相关模型、Markov随机场模型、分形模型等数学变换方法：空间域滤波、傅里叶滤波, Gabor和小波模型等。
（2）光谱特征光谱特征包括地物原始光谱反射率和衍生植被指数两种。
光谱特征较纹理特征容易获得，缺点是反射光谱容易受到“同物异谱”和“异物同谱”的影响。
光谱特征：R，G，B，NIR等衍生植被指数：NDVI，EVI等（3）时序特征由多时相遥感数据提取的特征成为时序特征，包括光谱时序和纹理时序。
时序特征可以描述作物在生育进程中动态的生长变化，已成为遥感农作物分类的重要特征支撑。
大量研究表明，生育期内高频次的时间特征会显著提升分类效果；多特征时间序列比单特征时间序列更能表征不同作物之间的差异特征比较特征的计算是基于数学方法计算的。
（1）光谱植被指数就是加、减、乘，除；（2）纹理特征一般通过滤波模板计算；（3）但数学中更高级，更有用的特征应该是偏导，在矩阵中，偏导及其重要。
因为偏导能够综合多个变量，因此个人认为，偏导特征会更具优势。
传统的统计学方法偏导较少，机器学习次之，深度学习偏导参数最多。
遥感图像分类
原始遥感图像
对应的专题图像
用光谱信息 对影像逐个 像元地分类， 在结果的分 类地图上会 出现“噪声”
产生噪声的原因有原始影像本身的噪声，在地类 交界处的像元中包括有多种类别，其混合的幅射 量造成错分类，以及其它原因等
另外还有一种现象，分类是正确的，但某种类别 零星分布于地面，占的面积很小，我们对大面积 的类型感兴趣，因此希望用综合的方法使它从图 面上消失
简单集群分类方法
K-均值法（K-means Algorithm） Cluster分类法 迭代自组织数据分析技术方法（Iterative
Self-Organization Data Analysis Techniques， ISODATA）
通过自然的聚类，把它分成8类
K-均值算法的聚类准则是使每一聚类中，像元到 该类别中心的距离的平方和最小
A. 按照某个原则选择一些初始聚类中心 B. 计算像元与初始类别中心的距离，把像素分配
到最近的类别中
C. 计算并改正重新组合的类别中心 D. 过程重复直到满足迭代结束的条件
仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布 规律，即自然聚类的特性，进行“盲 目”的分类
其分类的结果只是对不同类别达到了 区分，但并不能确定类别的属性；其 类别的属性是通过分类结束后目视判 读或实地调查确定的
遥感图像计算机分类
色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局
基于光谱的
基于空间关系的
遥感图像特征集
遥感图像 遥感图像计算机分类流程框图
将影像数据的连续变化转化为地图模式， 以提供给用户有意义的信息
获得关于地面覆盖和地表特征数据的更深 刻的认识
较目视解译客观，在分析大数据集时比较 经济
基本思想：通过迭代，逐次移动各类的中心，直 至得到最好的聚类结果为止
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法
遥感图像的分类方法常见有以下几种：
1. 监督分类方法：该方法需要先准备一些具有标签的样本数据集进行训练，并从中学习模式进行分类。
常见的监督分类方法包括最大似然分类、支持向量机等。
2. 无监督分类方法：该方法不需要标签样本数据集，通过对图像像素进行统计分析和聚类来确定类别。
常见的无监督分类方法包括K均值聚类、高斯混合模型等。
3. 半监督分类方法：该方法结合监督和无监督分类方法的优势，同时利用有标签和无标签样本数据进行分类。
常见的半监督分类方法包括标签传播、半监督支持向量机等。
4. 深度学习分类方法：近年来，随着深度学习方法的发展，基于卷积神经网络（CNN）的遥感图像分类方法变得流行。
这些方法通过搭建深度学习网络模型并使用大量的标签样本进行训练，能够实现较高的分类精度。
除了以上几种方法外，还有基于纹理特征、形状特征等的分类方法。
不同的分类方法适用于不同的遥感图像场景和实际需求。
综合考虑数据集大小、分类效果、计算时间等因素，选择合适的分类方法对于遥感图像的分类任务非常重要。
《遥感图像分类》课件
将原始特征进行变换，生成新的特征，以更好地 反映地物类别之间的差异。
分类器设计
监督分类
利用已知样本的训练集设计分类器，对未知样本进行分类。
非监督分类
对未知样本进行聚类分析，将相似的样本归为同一类。
混合分类
结合监督分类和非监督分类的优势，提高分类精度和稳定性。
分类结果评价
精度评价
通过比较分类结果与实际地物类别， 计算分类精度、混淆矩阵等指标。
THANKS
感谢观看
分类器。
多源遥感数据融合问题
多源遥感数据融合可以提高分类精度和可靠性，但同时也带 来了数据匹配、融合算法选择等问题。
解决多源遥感数据融合问题的策略包括使用先进的融合算法 ，如基于深度学习的融合方法，以及优化数据匹配方法。
遥感图像分类技术的发展趋势
01
遥感图像分类技术正朝着高精度、高效率和自动化的方向发展 。
可靠性评价
评估分类结果的稳定性、可靠性以及 抗干扰能力。
应用价值评价
根据分类结果在实际应用中的价值， 如土地利用、资源调查、环境监测等
，对分类方法进行综合评价。
04
CATALOGUE
遥感图像分类的挑战与展望
数据质量问题
遥感图像常常受到噪声、失真和 模糊等影响，导致数据质量下降
。
数据质量问题还表现在不同传感 器获取的图像之间的差异，以及 不同时间获取的图像之间的变化
遥感图像分类的应用
遥感图像分类在多个领域有广泛应用，如环境保护、城市规划、资源调查、军事 侦察等。
通过遥感图像分类，可以快速获取大范围的地物信息，为相关领域的决策提供科 学依据。
02
CATALOGUE
遥感图像分类的方法
遥感概论第12章 遥感图像的分类 122.12 第12章 遥感图像的分类
影像分类是遥感、影像分析和模式识别的重要组成部分
• 影像分类可以作为影像分析的直接目标：如土地利用分类、 农作物种类识别、湿地类型识别等，以分类影像作为成果
• 影像分类也可以作为影像分析的中间环节：如研究森林情 况，需要先提取出森林的范围；研究草地或农业情况，需 要先提取出草地和耕地的范围等
在影像分类过程中，需要用到分类器：即按照一定方法进 行影像分类的计算机程序
• 此时，需要采用距离量算法确定该点究竟属于哪个点集群
• 如果像元A、C间的距离大于B、C间的距离，则像元C属于B ，否则属于A
因此，距离的量算是非监督分类的核心
（3）距离量算的方法
殴几里得距离测量
n
Dab [ (ai bi)2 ]1/ 2 i 1
• i表示波段，a和b表示像元值，Dab表示两像元之间的距离
概念：非监督分类是指在多光谱影像中搜寻和定义自然光 谱集群组的过程，也叫聚类分析或点群分析
• 计算机按照一定的规则自动地根据像元光谱或空间特征进 行像元分类，不需要人工选择训练样本，仅需极少的人工 输入参数
目前，非监督分类已经发展了近百种分类算法，但所有的 算法都是基于像元亮度的相似度
• 相似度一般用距离或相关系数来衡量，距离越小或相关系 数越大，则相似度越大，相似度大的像元归并为一类
• 分类器的种类很多，但还没有一种分类器能够适用于所有 的任务
• 研究人员，只需根据当前的实际需要，选择一种分类器即 可，也可针对自己的需要，设计自己的分类器
• 简单的点分类器 简单、高效，但错误多
• 邻域分类器 设计复杂，但能结合空间
纹理信息，提高了精度
2 信息类别和光谱类别
信息类别是用户使用的对地面事物的信息分类 • 如湿地的不同类型、农田的类型、土地利用的不同类型等 • 这些信息类别可提供给规划者、管理者、研究者参考使用 • 影像不直接记录信息类别，只记录亮度值，分析人员只能
遥感图像的分类
第i波段象元值； S ij 第i波段j类的标准差； T 人为规定阈值
j k X i m ij T * S ij
minij 第i波段j类的最小亮度值； maxij 第i波段j类的最大亮度值；
波 段
2 波段1
特点： 快速 边界附近的判别准确 但当类别间亮度区域有重叠时无法判别
也称集（点）群分析或聚类分析，是按光谱（亮度值）向 量在特征空间聚集的情况来划分点群或类别。 一个点群或类别在N维的特征空间里在某个众数的周围，该 区域数据点相对密集，亮度向量之间具有更大的相似性。 相似性量度的基本特征： 1）亮度向量之间的距离 2）特征空间中不同区域的点密度 非监督分类由程序来划分出符合实际的点群或类别，需通 过叠代运算来完成。
地物亮度分布一般属于正态分布或对数正态分布 某类单波段亮度直方图应为单峰，方差越小分类效果越好。 如出现多峰说明有多个总体，视情况需修改训练区 不同类在单波段直方图上均值相距越大，方差越小，分类 效果越好。两类直方图有重叠，则重叠区样本难以区分 特征空间二维图中各类样本越集中，距离越远，分类效果 越好 错分误差(commission error)——像元被分到一个错误类 别的比例 漏分误差(omission error)——像元没被到相应类别的比 例
N
3、 检查和修改集群中心：根据规定的参数（阈值） 来检查前一次循环中归类的结果，决定再分裂，合并 或取消某些类别 分裂：标准差超过参数“最大标准差”，已有类别数 小于预期类别数，或某一类的像元数大于参数“最大 像元数，则该类就要分裂为两个新的集群中心（类 别）： (1 ,..., i Si ,..., n ) (1 ,..., i Si ,..., n ) 及
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训练样区的选择
准确性——确保选择的样区与实际地物的一 致性
代表性——考虑到地物本身的复杂性，所以 必须在一定程度上反映同类地物光谱特性 的波动情况
统计性——选择的训练样区内必须有足够多 的像元
选择训练区
训练区与特征空间的联系
选择样本区域
植被 老城区 耕地 水 新城区
将样本数据在特征空间进行聚类
节，也是遥感应用最广泛的领域之一
提取信息的类型 分类 变化检测 物理量的提取 指标提取
特定地物和状态的提 取
举例 土地覆盖、树种识别、植被和农作物 土地覆盖变化 温度、大气成分、高程、土壤含水量 植被指数、浑浊指标 山火、水灾、线形构造、遗迹探察
什么是遥感图像计算机分类？
在特征空间中，依据像元 相似度的大小，归类相 似的像元，分离不相似 的像元，并给每一个像 元赋类别值的过程
分类的总目标是将图像中 所有的像元自动进行土 地覆盖类型或土地覆盖 专题的分类
计算机分类实例
原始遥感图像
对应的专题图像
光谱模式识别
空间模式识别
新方法
统计分类 结构分类 模糊分类 神经网络分类 小波分析 专家系统
遥感图像计算机分类
色调、颜色、阴影、形状、纹理、大小、位置、图型、相关布局
基于光谱的
基于空间关系的
ISODATA判断迭代结束
两次迭代之间，如果上一次和这一次的中心 不变，或者变化小于一个阈值，说明聚类 结束
如果迭代次数达到了预设值I ，那么即使不 收敛，也强行结束
ISODATA
类别数：20 迭代次数：20
ISODATA
类别数：10 迭代次数：10
非监督分类方法的特点
优点：
不需要预先对待分类区域有广泛的了解 需要较少的人工参与，人为误差的机会减少 小的类别能够被区分出来
被精确分类，从而避免分类中的严重错误， 分类精度高 避免了非监督分类中对光谱集群的重新归类 分类速度快
监督法分类的缺点
主观性 由于图像中间类别的光谱差异，使得训练样
本没有很好的代表性 训练样本的获取和评估花费较多人力时间 只能识别训练中定义的类别
内容大纲
非监督分类的思想 主要非监督分类方法
K-均值法 ISODATA
距离判决函数偏重于集群分布的几何位置 距离判别规则是按最小距离判别的原则
平行六面体分类法
平行六面体分类法基本思想
以一个包括该集群的“盒子” 作为该集群的判别函数
判决规则为若未知矢量X落 入该“盒子”，则X分为此 类，否则再与其它盒子比较
这种分类法在盒子重叠区域 有错分现象，错分与比较盒 子的先后次序有关
利用事先定义的参数确定特征空间中类别的 位置，然后确定单个像元是否属于某个类别
聚类过程
一般的聚类算法是先选择若干个点作为聚类 的中心
每一中心代表一个类别，按照某种相似性度 量方法（如最小距离方法）将各点归于各 聚类中心所代表的类别，形成初始分类
然后由聚类准则判断初始分类是否合理，如 果不合理就修改分类，如此反复迭代运算， 直到合理为止
K-均值法
优点：实现简单 缺点：
过分依赖初值，容易收敛于局部极值 在迭代过程中没有调整类数的措施，产生的结
果受到所选聚类中心的数目、初始位置、类分 布的几何性质和读入次序等因素影响较大 初始分类选择不同，最后的分类结果可能不同
ISODATA
Iterative Self-Organization Data Analysis Techniques“迭代自组织数据分析技术 方法”的简称
聚类过程
A. 按照某个原则选择一些初始聚类中心 B. 计算像元与初始类别中心的距离，把像素分配
到最近的类别中
聚类过程
C. 计算并改正重新组合的类别中心 D. 过程重复直到满足迭代结束的条件
非监督分类
仅凭遥感影像地物的光谱特征的分布规 律，即自然聚类的特性，进行“盲目” 的分类
其分类的结果只是对不同类别达到了区 分，但并不能确定类别的属性；其类 别的属性是通过分类结束后目视判读 或实地调查确定的
非监督分类的特点 分类后处理 分类后的误差分析
非监督分类
在没有先验类别（训练场地）作为样本 的条件下，即事先不知道类别特征， 主要根据像元间相似度的大小进行归 类合并（将相似度大的像元归为一类） 的方法
根据图像数据本身的统计特征及点群的 分布情况，从纯统计学的角度对图像 数据进行类别划分
聚类
判决函数和判决规则
判决函数：当各个类别的判别区域确定后， 用来表示和鉴别某个特征矢量属于哪个类 别的函数
判别规则：判断特征矢量属于某类的依据。 当计算完某个矢量在不同类别判决函数中 的值后，我们要确定该矢量属于某类必须 给出一个判断的依据。 这种判断的依据， 称之为判别规则
监督法分类
首先需要从研究区域选取有代表性的训 练场地作为样本
建立类别的判别函数
绿
255
植
新城区
老城区
被
• •
水
•
耕地
•
0
•
255 红
255 蓝
主要的监督分类方法
距离判别函数和距离判别规则
最小距离分类法 最近邻分类算法 平行六面体分类法
概率判别函数和贝叶斯判别规则
最大似然分类法
最小距离分类法
最近邻法
最小距离分类法
基本思想是设法计算未知矢量X到有关类别 集群之间的距离，哪类距离它最近，该未 知矢量就属于那类
最大似然分类法
利用概率判别函数与贝叶斯判别规则进 行分类
优点：
考虑特征空间中类别的形状、大小和定位
缺点：
计算量大，计算时间长 假定地物光谱特征呈正态分布
监督法分类的优点
根据应用目的和区域，有选择的决定分类类 别，避免出现一些不必要的类别
可以控制训练样本的选择 可以通过检查训练样本来决定训练样本是否
混淆矩阵（Confusion Matrix）
混淆矩阵是由n行n列组成的矩阵，用来表示 分类结果的精度
混淆矩阵是通过将每个像元的位置和地面参 考验证信息与计算机分类结果中的相应位 置和类别来比较计算的
混淆矩阵
混淆矩阵的每一列代表了地表实测值（参考 验证信息），每一列中的数值等于地表真 实像元在分类图像中对应于相应类别的数 量
分类后处理
遥感影像经分类后形成的专题图，用 编号、字符、图符或颜色表示各种类 别
原始遥感图像
对应的专题图像
分类后处理
用光谱信息 对影像逐个 像元地分类， 在结果的分 类地图上会 出现“噪声”
分类后处理
产生噪声的原因有原始影像本身的噪声，在地类交 界处的像元中包括有多种类别，其混合的幅射量 造成错分类，以及其它原因等
遥感图像分类
任课教师：杨晓霞 2013年3月
内容大纲
图像分类基本概念和原理
计算机分类的概念 判别函数与判别规则 影像空间与特征空间 特征空间中的距离
遥感图像分类过程 监督分类方法 非监督分类方法 提高分类精度的方法
2
遥感图像自动识别分类
遥感图像分类是图像信息提取的一种方法 遥感图像分类是遥感数字图像处理的重要环
同类地物在特征空间形成一个相对聚集 的点集群
不同类地物的点集群在特征空间内一般 是相互分离的
SPOT影像
真实二维特征空间示例
1-2
1-3
1-4
2-3
2-4
3-4
特征空间中的距离
“物以类聚”，而图像分类的依据通常 是像元之间的相似性。相似性通常又 采用“距离”来度量。
距离可以有不同的具体定义 几何距离：欧式距离、绝对值距离 统计距离：马氏距离
缺点：
盲目的聚类 难以对产生的类别进行控制，得到的类别不一
定是想要的类别 计算速度慢
非监督分类与监督分类的结合
监督分类的缺陷在于，必须在分类前确定样 本，难度大、效率低
通过非监督法将一定区域聚类成不同的单一 类别，监督法再利用这些单一类别区域 “训练”计算机
使分类精度得到保证的前提下，分类速度得 到了提高
（6）如果达到迭代次数或者两次迭代之间类别均值 变化小于阈值，则结束迭代；否则，重复（3） -（6）；
（7）确认类别，对结果进行精度评估
ISODATA参数的设定
决定类的“分裂”与“合并”
K ：希望得到的类别数
θN ：所希望的一个类中样本的最小数目 θS ：类的分散程度的参数（如标准差、方差） θC ：类间距离的参数（如最小距离） L ：每次允许合并的类的对数
I ：允许迭代的次数
结束迭代的条件
ISODATA调整类别数的准则
合并（类数-1）
每一类中的像元个数少于期望的类别最少像元数θN 类别的个数大于期望的类别数K的2倍
分裂（类数+1）
类别的标准差大于类别标准差阈值θS 类别的个数小于期望的类别数K的1/2
当类别数在一定范围内，类别中心间的距离在阈 值以上，类别内的方差的最大值在阈值以下
另外还有一种现象，分类是正确的，但某种类别零 星分布于地面，占的面积很小，我们对大面积的 类型感兴趣，因此希望用综合的方法使它从图面 上消失
分类后处理
多数平滑：平滑时中心像元值取周围占多 数的类别（少数服从多数原则）
平滑前后的一个例子
分类后的误差分析
分类精度评价
混淆矩阵 Kappa系数
制约分类精度的因素 提高分类精度的方法
最大似然分类法
最大似然分类法
地物类数据在特征空间中构成特定的点群 每一类的每一维数据都在自己的数轴上为正态分布，
该类的多维数据就构成了一个多维正态分布 各类的多维正态分布模型各有其分布特征 利用各类的已知数据（训练区），求出均值、方差
及协方差等特征参数，从而求出总体的概率密度 函数 在此基础上，对于任何一个像元，通过求出每个像 素对于各类别的归属概率（对于待分像元x，从属 于分类类别k的概率），把该像素分到归属概率最 大的类别中去