第六章_遥感图像分割.
第六章 遥感图像几何处理
其中，
A R R R cos 0 1 0 sin 0 a11 a12 a a 21 22 a31 a32 sin 1 0 0 cos 0 cos sin sin 0 cos 0 sin cos 0 a13 a23 a33 sin cos 0 0 0 1
所谓直接法方案是从原始图像阵列出发按行列的顺序依次对每个原始像素点位求其在地面坐标系也是输出图像坐3数字图像亮度或灰度值的重采样以间接法纠正方案为例假如输出图像阵列中的任一像素在原始图像中的投影点位坐标值为整数时便可简单地将整数点位上的原始图像的已有亮度值直接取出填入输出图像
第六章 遥感图像的几何处理
构像方程：
X X Y Y A R t Z P Z St
0
x 0 f
式中：
sin cos (X ) (Z ) (Y ) ( y ) f tan f (Z )
则共线方程可以简写为：
(X ) xf (Z ) (Y ) yf (Z )
共线方程的几何意义：当 地物点P、对应像点p和投 影中心S位于同一条直线上 时，上式成立。
像点P
6.1.3 全景摄影机的构像方程
全景摄影机影像是由一条曝光缝隙沿旁向扫描而成，对 于每条缝隙图像的形成，其几何关系等效于中心投影沿旁向 倾斜一个扫描角θ后，以中心线成像的情况。
由像点坐标可以解算大地（平面）坐标，称为正算公式：
X P X S (Z P Z S ) a11 x a12 y a13 f a31 x a32 y a33 f a x a22 y a23 f YP YS ( Z P Z S ) 21 a31 x a32 y a33 f
福师《遥感导论》第六章课堂笔记
特征曲线窗口法分类的效果取决于特征
参数的选择和窗口大小。各特征参数窗 口大小的选择可以不同，它要根据地物 在各特征参数空间里的分布情况而定。
最大似然比分类法
求出像元数据对于各类别的似然度（likelihood），把该 像元分到似然度最大的类别中去的方法。似然度是 指，当观测到像元数据x时，它是从分类类别k中得 到的（后验）概率。
–常用距离和相关系数来衡量
距离
– 绝对值距离 – 欧氏距离 – 马氏距离 – 混合距离
相关系数
– 像素间的关联程度
遥感数字图像分类方法
–监督分类：有训练样区
–非监督分类：没有训练样区
遥感数字图像分类基本过程
–明确问题，选择图像
–收集地面参考信息
–确定分类系统，选择分类方法
–测定各类别的统计特征
–模式——像元值数量、分布、变化、组合等方面的特征
主要依据—地物光谱特征（原始的或经处理得到的 ），即图像的亮度值或由其计算出的其它数值 统计特征变量
–全局统计特征变量：研究整个数字图像的变量 –局部统计特征变量：只研究某一区域的变量
特征提取—从多个特征中提取少数更有效特征以便 更好地进行地物分类 分类的直接依据—相似度
按波段划分的数字图像类型
– 二值数字图像：用0或1记录，节省存储空间 – 单波段数字图像：一个波段，灰度（亮度）值 – 彩色数字图像：分三个波段存储数据，单波段 显示则为灰度，三波段同时显示则为彩色 – 多波段数字图像：分多个波段存储数据，单波 段显示则为灰度，选三个波段同时显示则为彩 色
多波段遥感数字图像的存储方法
– 遥感图像信息丰富，地物信息互相干扰
– 地物的时空分异及不同的成像方式加大
图像分类
第六章图像分类遥感图像分类就是利用计算机对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得客观的地物信息的过程。
一般的分类方法可分为两种：监督分类与非监督分类。
将多源数据应用于图像分类中，发展了基于专家知识的决策树分类。
4.1 非监督分类非监督分类是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据（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。
主要有两方法：ISODATA分类与K-Means 分类。
4.1.1 ISODATA分类ISODATA是一种遥感图像非监督分类法。
全称“迭代自组织数据分析技术”（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）。
ISODATA使用最小光谱距离方程产生聚类，此方法以随机的类中心作为初始类别的“种子”，依据某个判别规则进行自动迭代聚类的过程。
在两次迭代的之间对上一次迭代的聚类结果进行统计分析，根据统计参数对已有类别进行取消、分裂、合并处理，并继续进行下一次迭代，直至超过最大迭代次数或者满足分类参数（阈值），完成分类过程。
操作步骤如下：（1）在主菜单中，选择File→Open Image File，打开待分类图像；（2）在主菜单中，选择Classification→Unsupervised→ISOData；（3）在Classification Input File选择分类的图像文件；（4）在ISODATA Parameters窗口中设置分类参数以及输出路径和文件名（图4-1）；图4-1 ISODATA分类参数设置Mumber of Classes:Min，max：类别数量范围，一般输入最小数量不能小于最终分类数量，最大数量为最终分类数量的23倍；Maximum Iterations:最大迭代次数，迭代次数越大，得到的结果越精确，运算时间也越长；Change Threshold：变换阈值，当每一类的变化像元小于阈值时，结束迭代过程；Minimun # Pixel in Class:一类所需的最小像元数，如果某一类中的像元数小于最少像元数，则将其中的像元归并到距离最近的类型中；Maximum Class Stdv：最大分类标准差，以像素值为单位，如果某一类的标准差比该阈值大，则将该类分成两类；Minimum Class Distance：类别均值之间的最小距离，以像素值为单位，如果类均值之间的距离小于该值，则类别将被合并；Maximum # Merge Pairs：最大的合并类别；Maximum Stdev From Mean：距离类别均值的最大标准差，为可选项。
遥感图像分类与分割算法研究
遥感图像分类与分割算法研究随着遥感技术的不断发展和普及，遥感图像的应用也越来越广泛。
而对遥感图像进行分类和分割是遥感应用中的重要研究方向。
本文将从算法角度入手，介绍遥感图像分类与分割算法的研究现状和未来方向。
一、遥感图像分类算法遥感图像分类是将图像中的像素或区域划分为不同的类别，用来获取地物信息的关键技术。
传统的分类算法如最小距离分类、最大似然分类和决策树分类等，依赖于高质量的样本数据和特征提取方法。
然而，对于大面积、高维度的遥感图像，传统算法的分类效果受到一定限制。
近年来，深度学习的兴起为遥感图像分类带来更好的解决方案。
深度学习通过多层非线性变换实现高级别、抽象的特征表示，可以有效地降低了特征维度。
深度学习的代表性算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度置信网络（DBN）等，已经在遥感图像分类中得到广泛应用，成为了新的研究方向。
二、遥感图像分割算法遥感图像分割是将图像中的像素或区域划分为不同的集合，从而实现对地物的精确提取。
传统的分割算法如基于灰度、基于边缘、基于区域和基于模型等，都有着各自的特点和适用情况。
然而，对于遥感图像这种大面积、高分辨率、多波段的数据，传统算法受到了很大的挑战。
相比之下，基于深度学习的分割算法具有更好的效果和鲁棒性。
近期出现的网络结构，如全卷积网络（FCN）、带空洞卷积的全卷积网络（DeepLab）和U-Net 等，已经成为遥感图像分割的主流算法。
这些算法采用卷积神经网络和反卷积操作进行像素级别的分类，可以实现较高的分割精度和鲁棒性。
三、未来展望遥感图像分类与分割算法都面临着一些挑战。
在分类方面，深度学习算法对数据量和质量的要求较高，且模型训练和推理速度较慢，需要更加有效的方法来提高效率。
在分割方面，多尺度信息的融合、分类不平衡问题和超分辨率等问题都需要进一步研究。
未来，可以尝试将遥感图像分类和分割进行联合研究，实现更加全面、深入地地物信息提取。
另外，结合时空数据和多源数据，进一步增强数据的丰富性和准确性，也是未来研究的重要方向。
第六章遥感图像的特征
levels will determine the total number of values that can be generated by the sensor
Landsat 7 ETM+ - 8bit Landsat 7 Science Data Users
ห้องสมุดไป่ตู้
Handbook
四、图像的时间分辨率（Temporal Resolution）
3. 在多波段遥感中，遥感图像总信息量还取决于波段数k。
▪ Refers to the sensitivity of the sensor to incoming radiance.
26 = (0-63) 64
▪ How much change in radiance 28 = (0-255) 256
• Course – sensitive to large portion of ems contained in a small number of wide bands
• Fine – sensitive to same portion of ems but have many small bands
Goal – finer spectral sampling to distinguish between scene objects and features More detailed information about how individual features reflect or emit em energy increase probability of finding unique characteristics that enable a feature to be distinguished from other features.
地理信息科学概论 第六章-遥感图像计算机分类
3
本章主要内容
◦ 第一节 遥感数字图像的性质与特点 ◦ 第二节 监督分类、非监督分类 ◦ 第三节 其它分类方法 ◦ 第四节 误差与精度评价
4
教学目的
◦ 巩固基础知识（遥感数字图像的概念、特点及表示方法）
◦ 掌握遥感数字图像计算机分类的基本原理 ◦ 理解监督分类、非监督分类的含义 ◦ 了解分类方法，做好实践操作的理论准备
◦ (5)根据上面(4)中的检查和评估,修改训练样本,必要时可重新选择和评估 训练样本;
◦ (6)将训练样本的信息运用于合适的分类过程中。
监督分类中常用的分类方法
◦ 最小距离分类法 ◦ 多级切割分类法 ◦ 特征曲线窗口法 ◦ 最大似然比分类法
2019/5/19
27
1、最小距离分类法
最小距离法—是利用训练样本中各类别在各波段的均值,根据各 像元离训练样本平均值距离的大小来决定其类别
◦ (2)对图像进行检查,对照已有的参考数据或者实地考察经验,评价图像质 量,检查其直方图,决定是否需要别的预处理,如地形纠正、配准等,并确 定其分类系统;
◦ (3)在图像上对每一类别按照前面提到的标准选择训练样本,训练样本必 须是容易识别的,均匀分布于全图
◦ (4)对每一类别的训练样本,显示和检查其直方图,计算和检查其均值、方 差、协方差短阵,以及其对应的特征空间相关波谱椭圆形图和不同的指 示其分离度的统计指数等,从而评估其训练样本的有效性;
由于图像中同一类别的光谱差异,如同一森林类,由于森林密度、年 龄、阴影的差异,其森林类的内部方差大,造成训练样本并没有很好 的代表性;
训练样本的选取和评估需花费较多的人力、时间; 只能识别训练样本中所定义的类别,若某类别由于训练者不知道或
利用测绘数据进行遥感图像分割的方法
利用测绘数据进行遥感图像分割的方法遥感图像分割是遥感技术的重要应用之一，通过将遥感图像划分为不同的区域，可以更好地分析和理解地表特征。
而测绘数据的应用，可以为遥感图像分割提供更精确的地理信息和辅助分割算法。
本文将探讨利用测绘数据进行遥感图像分割的方法。
首先，测绘数据可以为遥感图像分割提供高精度的地理坐标信息。
在进行遥感图像分割时，地理坐标是一个重要的参考，它可以用于确定各个像素点在地球表面的位置，从而更准确地划分不同的区域。
测绘数据提供的地理坐标信息可以与遥感图像相结合，将像素点位置与地理特征相对应，从而实现更精确的图像分割。
其次，测绘数据可以为遥感图像分割提供地物分类信息。
遥感图像分割的目的是将图像划分为具有相似地物特征的区域，而测绘数据中常包含各种地物分类信息，如建筑物、植被、水体等分布情况。
这些地物分类信息可以用于选择合适的分割算法，并为算法参数的确定提供依据，从而提高分割结果的准确性和可靠性。
此外，测绘数据还可以为遥感图像分割提供辅助信息。
例如，测绘数据可以包含地形数据、高程数据等，这些信息可以与遥感图像中的纹理、亮度等特征相结合，从而更好地划分不同区域。
特别是在山区、沿海等地形复杂的区域，测绘数据的应用可以提升分割结果的准确性。
在实际的遥感图像分割中，可以采用多种方法利用测绘数据。
一种方法是基于像素级的遥感图像分割。
从测绘数据中提取地理坐标信息，将其与遥感图像进行像素级对应，然后根据像素级的属性特征，采用像素级的分割算法进行图像分割。
这种方法可以适用于较为简单的地物分类和分割任务。
另一种方法是基于对象级的遥感图像分割。
对象级的分割是指将图像中的像素分成不同的对象或区域。
通过利用测绘数据提供的地物分类和辅助信息，可以对遥感图像中的不同地物进行分割，然后将相似的像素组合成对象。
这种方法可以更好地保持对象的完整性和连续性，适用于复杂地物分类和分割任务。
除了上述方法，还可以结合其他地理信息系统（GIS）技术进行遥感图像分割。
测绘技术遥感图像分割方法总结
测绘技术遥感图像分割方法总结测绘技术在遥感图像分割方法中的应用已经成为了现代测绘领域中的重要研究方向。
遥感图像分割的目的是将图像中不同的目标或区域进行区分和提取，以便进行后续的分析和处理。
而测绘技术则可以提供更加精确和准确的信息，帮助我们更好地完成图像分割的任务。
一种常见的遥感图像分割方法是基于像素的分割方法。
这种方法以图像的像素为基本单位，根据像素的灰度值进行分类。
根据像素的灰度值进行分类的基本原理是，不同的目标在遥感图像中通常会表现出不同的灰度特征。
通过分析和比较像素的灰度值，我们可以将具有相似灰度特征的像素划分到同一个类别中。
这种方法简单直观，容易实现，但是在处理复杂遥感图像时存在一定的局限性。
为了克服基于像素的分割方法的局限性，研究人员提出了基于区域的分割方法。
这种方法将相邻的像素组成一个连续的区域，通过分析区域的特征来实现图像分割。
基于区域的分割方法可以利用像素间的空间关系和灰度特征，更好地保持目标的连续性和一致性。
通过将像素分组形成区域，然后对区域进行合并或拆分，可以得到更加准确和稳定的分割结果。
而测绘技术可以提供对区域边界的测量和分析，帮助我们更好地确定区域的边界和特征。
此外，还有一种常用的遥感图像分割方法是基于多尺度的分割方法。
这种方法利用多个尺度下的图像信息来进行分割，以获取更全面和准确的目标信息。
首先，对图像进行多尺度的分解或滤波处理，然后在每个尺度上进行分割。
最后，将各个尺度上的分割结果进行融合，得到最终的分割结果。
测绘技术可以提供对多尺度图像的测量和分析，帮助我们更好地理解和处理不同尺度图像下的目标信息。
除了基于像素、区域和多尺度的分割方法外，还有一些其他的遥感图像分割方法，如基于边缘的分割方法、基于深度学习的分割方法等。
这些方法在不同的应用场景下具有一定的优势和适用性。
测绘技术可以为这些方法提供辅助信息和辅助分析，提高分割结果的准确性和可靠性。
综上所述，测绘技术在遥感图像分割方法中起到了重要的作用。
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(a) (b)
(c) (d)
w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 w9
无论哪种方法，其处理过程为
R = w1z1+w2z2+…+w9z9 = S wkz 其中 zk 是 与模板系数wk相联系的灰度级象素 R代表模板中心象素的值
边缘检测
如果一幅图像满足这些条件，它的灰度直方图基本上可看 作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合构成的。
直方图阈值分割
简单直方图分割法 最佳阈值
简单直方ห้องสมุดไป่ตู้分割法
图像的灰度级范围为0,1,…l-1，设灰度级i的象素 数为ni，则一幅图像的总象素N为
N=∑i=0l-1ni 灰度级i出现的概率定义为：
(1) ∪i=1nRi=R
分割所得到的全部子区域的总和 (并集)应能包括图像中所有象素， 或者说分割应将图像中的每个象 素都分进某1个子区域中
(2) 对所有的i和j， i≠j，有Ri∩Rj=φ
(3) i=1,2…n,有 P(Ri)=TRUE
(4) 对i≠j,有 P(Ri∪Rj)=FALSE
(5) 对i=1,2…n,Ri是 连通的区域
E2(Zt)=∫zt ∞ P1(Z)dZ 因此，总的错误概率E(Z)为：
E(Zt)=(1-θ)E1(Zt)+ θ E2(Zt)
最佳阈值就是使E(Zt)为最小值时的Zt，将E(Zt) 对Zt求导，并令其等于0，解出其结果为：
θP1(Zt)=(1- θ)P2(Zt) 设P1(Zt)和P2(Zt)均为正态分布函数，其灰度均值分别为 μ1和μ2，对灰度均值得标准偏差分别为σ1和σ2，即
第七章 遥感图像分割
对于给定的一幅含有多个物体的数字图像， 模式识别的过程由三个阶段组成，如图所示
输入图像
检测出各种 物体，并把 他们的图像 和其余景物 分离
图像分割
对物体进行
输出仅仅是
度量，即对
一种决策，
物体进行定
确定每个物
量分析估计
x1
体应该归属 的类别
x
2
xN
“Bar”
特征抽取
分类
各个子区域是互不重叠的，或者 说1个象素不能同时属于2各区域
在分割后得到的属于同1个 区域中的象素应该具有某些 相同特性
在分割后得到的属于不同区 域中的象素应该具有一些不 同的特性
要求同1个子区域内的 象素应当是连通的
分割准 则应可 适用于 所有区 域和象 素
分割准 则应能 帮助确 定各区 域象素 有代表 性的特 性
将上两式代入，且对两边求对数，得到：
简化为： AZt2+BZt+C=0 上式是Zt的一个二次方程式，有两个解，因此，要使分 割误差最小，需要设置两个阈值，即上式的两个解。如 果设σ2= σ12 = σ22，即方差相等，则上式方程存在唯一解， 即：
如果设θ=1- θ，即θ＝1/2时，
P
P1(Z)
E1(Zt)
图像分割方法分类
基于阈值的分割－通过阈值对不同物体进行分 割
基于边缘的分割－先确定边缘象素，并把它们 连接在一起，以构成所需的边界
基于区域的分割－把各象素划归到各个物体或 区域中
基于阈值的分割
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，利用 图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的 差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域(目 标和背景)的组合，选取一个合适的阈值，以确定 图像中每个象素点应该属于目标还是背景区域， 从而产生相应的二值图像
pi=ni/N
灰度图像 的直方图
反映一幅图像上灰度分布的统计特性，成为利用象素灰 度作属性的分割方法的基础
60年代中期，Prewitt提出了直方图双峰法， 即如果灰度级直方图呈明显的双峰状，则选 取两峰之间的谷底所对应的灰度级作为阈值。
P
暗 Z1 Zi Zt Zj Zk 亮
B1 背景
B2 目标
注意：应用灰度直方图双峰法来分割图像，也需要一定 的图像先验知识，因为同一个直方图可以对应若干个不 同的图像，直方图只表明图像中各个灰度级上有多少个 象素，并不描述这些象素的任何位置信息。
物体图像
特征矢量 物体类型
图像分割介绍
定义
灰度、颜 色、纹理
对应单个 区域和多 个区域
将图像分成各具特性的区域，并提取出感兴趣目标的技术和过程
图像处理过渡到图像分析的关键步骤，也是一 种基本的计算机视觉技术
借助集合概念进行正式的定义：
令R代表整个图像区域，对R的分割可看做将R分成若 干个满足以下条件的非空子集(子区域)R1,R2,R3…Rn
P2(Z) E2(Zt)
Zt
Z
从前面可以看出，假如图像的目标物和背景象素灰度级概率呈正态
分布，且偏差相等(σ12 = σ22)，背景和目标物象素总数也相等(θ＝ 1/2)，则这个图像的最佳分割阈值就是目标物和背景象素灰度级两
个均值得平均
基于边缘的分割
先检测不连续的点，然后将点连接成边界
点检测
线检测 边缘检测
该方法不适合直方图中双峰差别很大或双峰间的谷比 较宽广而平坦的图像，以及单峰直方图的情况。
70年代初，研究工作集中在直方图变换，但无论是直 方图还是直方图变换法都仅仅考虑了直方图灰度信息 而忽略了图像的空间信息
最佳阈值
所谓最佳阈值是指图像中目标物与背景的 分割错误最小的阈值
设一幅图像只有目标物和背景组成，已知其灰度级分布 概率密度分布为P1(Z)和P2(Z)，且已知目标物象素占全图 象素数比为θ，因此，该图像总的灰度级概率密度分布 P(Z)可用下式表示：
可以大量压缩数据，减少存储容量，而且能 大大简化其后的分析和处理步骤
由此可见，阈值化分割算法主要有两个步骤：
1、确定需要的分割阈值
2、将分割阈值与象素值比较以划分象素
在利用阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的 假设。基于一定的图像模型的。
最常用的模型：
假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目 标或背景内部相邻象素间的灰度值是高度相关的，但处于 目标和背景交界处两边的象素在灰度值上有很大的差别。
P(Z)= θP1(Z)+(1-θ)P2(Z) 假定阈值为Z，认为图像由亮背景上的暗物体所组 成，即灰度小于Z的位目标物，大于Z的为背景
P1(Z) 目标物
P2(Z) 背景
Zt 如图所示，如选定Zt为分割阈值，则将背景象素错 认为是目标物象素的概率为：
E1(Zt)=∫-∞ZtP2(Z)dZ 将目标物象素错认为是背景象素的概率为：