Pen08 遥感影像自动识别分类解析
遥感图像的分类与解译方法
遥感图像的分类与解译方法遥感技术是指通过探测和记录地物表面的电磁辐射信息，利用飞机、卫星等传感器进行观测与测量，然后通过数字图像处理和分析来获取地表无法直接人工观测的地理信息的一种技术。
遥感图像分类与解译方法是在遥感图像处理的基础上对图像进行分类和解释的方法，是遥感技术的重要应用之一。
本文将主要介绍遥感图像的分类与解译方法的基本原理、常用算法以及发展趋势。
遥感图像分类是将遥感图像中的像素分成若干类别的操作，常见的分类结果有植被、裸地、水体等。
图像分类的目的是根据特定的应用需求，将图像中的地物或地物类别进行自动分辨并标定，从而为地理信息系统的应用提供数据支持。
图像分类分为监督分类和非监督分类两种方法。
监督分类是基于已知样本的分类方法，通过将一部分像素样本标注为目标类别，利用这些已知的样本建立分类模型，然后通过该模型对整幅遥感图像进行分类。
常见的监督分类方法有最大似然分类、支持向量机、决策树等。
其中，最大似然分类是一种统计学方法，利用样本的统计分布特征对像素进行分类，可以对不同类别进行有效区分。
支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类算法，其原理是将样本空间映射到一个高维特征空间，通过构建一个最优分离超平面来进行分类。
决策树是一种基于树形结构的分类方法，通过一系列特征值的比较来决定最终的分类结果。
非监督分类是基于图像的统计特性进行分类的一种方法，该方法不依靠任何已知样本，而是根据图像本身的空间、光谱、纹理等信息对图像进行聚类。
常见的非监督分类方法有K-means聚类、ISODATA聚类等。
K-means聚类是一种基于聚类中心的方法，采用逐次迭代的方式将图像像素划分为不同的簇，直到达到预定的聚类数。
ISODATA聚类是一种自适应聚类算法，通过设定阈值标准和最小类别数来控制聚类的结果，最终得到稳定的分类结果。
遥感图像解译是指对遥感图像中的地物及其属性进行解释和分析的过程，通过对图像中的地物进行判读，提取出有价值的地理信息。
如何进行遥感影像分类与识别
如何进行遥感影像分类与识别遥感影像分类与识别是一项被广泛应用于环境监测、农业发展、城市规划等领域的技术。
通过将遥感影像进行分类与识别，可以获取地表覆盖信息、监测资源利用情况以及坏境变化趋势等。
本文将探讨如何进行遥感影像分类与识别的相关方法和技术。
一、遥感影像分类与识别的基本原理遥感影像分类与识别的基本原理是基于遥感影像的光谱特征和空间结构特征来进行分类与识别。
光谱特征是指通过遥感技术获取到的不同波段的影像数据，而空间结构特征是指地物在影像上的分布、形状等信息。
通过综合利用这些特征，可以实现对遥感影像中不同地物的分类与识别。
二、遥感影像分类与识别的常用方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是通过对遥感影像中的每个像元进行分类，即将每个像元划分到不同的地物类别中。
该方法的优点是简单而直观，但也存在不足之处，比如在复杂研究区域中，同一类地物的像元可能存在光谱变化、空间紧密等问题。
2. 基于目标的分类方法基于目标的分类方法是通过对遥感影像中的目标进行识别和分类。
该方法的优点是能够捕捉到地物的空间分布和形状信息，可以有效地解决像元分类方法的问题。
通过目标提取和形状识别等技术，可以将遥感影像中的目标进行分类与识别。
3. 基于纹理的分类方法基于纹理的分类方法是通过提取遥感影像中地物的纹理特征，实现对地物的分类与识别。
纹理特征描述了地物表面的复杂度和变化性，通过纹理特征的提取和分析，可以实现对遥感影像中的地物进行准确的分类与识别。
三、遥感影像分类与识别的技术挑战与解决方法遥感影像分类与识别在实际应用中面临一些技术挑战，如遥感影像的多光谱信息的充分利用、分类器的选择和优化等。
针对这些挑战，可以采取一些解决方法，如：1. 多光谱信息的融合通过将遥感影像中不同波段的光谱信息进行融合，可以提高分类与识别的准确性。
常用的融合方法有主成分分析法、综合概率法等。
2. 分类器的选择与优化选择合适的分类器对于分类与识别的准确性至关重要。
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别遥感影像地物提取和分类识别在现代测绘技术中扮演着重要的角色。
通过遥感技术，我们能够获取到大量的卫星和航空影像数据，而这些数据中蕴藏着宝贵的地理信息，可以用于城市规划、土地利用、环境监测等众多领域。
然而，由于遥感影像的复杂性和巨大数据量，如何高效准确地提取和识别地物成为了一个挑战。
在本文中，我将介绍一些常用的方法和技术，来分享在测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别。
首先，我们需要了解遥感影像地物提取的基本原理。
遥感图像是通过卫星或飞机拍摄到的图像，可以直接获取到地面的信息。
地物提取就是将这些遥感图像中的地物进行识别和分割，以获取地物的位置、形状和其他相关属性。
地物提取的方法主要分为基于像素的分类和基于目标的识别。
基于像素的分类是将每个像素点根据其像素值、光谱特征等属性进行分类，从而得到一个像素分类的地物提取结果。
而基于目标的识别则是先对整幅图像进行预处理，然后利用各种图像处理算法和模式识别方法，对图像中的目标进行检测和识别。
第二，对于地物分类识别，选择适当的特征是非常重要的。
地物的特征可以包括形状、纹理、光谱等。
对于形状特征，我们可以使用边缘检测、形态学运算等方法来提取。
纹理特征可以通过对图像进行灰度共生矩阵、小波变换等处理来获取。
而光谱特征则是通过分析图像中每个像素的反射率或辐射亮度来获得。
这些特征的选择和提取将直接影响到分类的准确性和稳定性。
接下来，我们讨论一些常用的算法和技术。
在地物提取中，常用的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（ANN）等。
这些算法可以根据训练样本中的特征和标签进行模型训练，然后应用到新的遥感图像数据中，以实现地物的分类提取。
此外，深度学习在地物分类识别中也显示出了巨大的潜力。
卷积神经网络（CNN）是目前最常用的深度学习算法之一，它可以利用卷积和池化等操作提取图像的特征，并通过全连接层输出分类结果。
2遥感图像计算机自动识别
图11-2 地物与光谱特征空间的关系
9
5、特征点集群在特征空间中的 分布：
理想情况：不同类别地物的集 群至少在一个特征子空间中的投 影是完全可以相互区分的。 典型情况：不同类别地物的集 群，在任一子空间中都有相互重 叠的现象，但在总的特征空间中 是可以完全区分的。 一般情况：无论在总的特征空 间中，还是在任一子空间中，不 同类别的集群之间总是存在重叠 现象。
nn
ij
1 N
k
( x ik m i )( x jk m j )
22
23
2、最小距离法
基本思想是计算未知类别的特征矢量X到各类 别集群之间的距离，哪类离它最近，X就属于 哪类。 判别函数 d ( X )
i
判别规则 d (X ) d (X ) j 若对于所有的比较类 j=1，2，…，m；（ i 不等 于i），有 ，则X属于第 类。
11
三、分类过程 预处理（大气校正、几何校正、配准）
特征选择（提取）
分类
后处理和精度评价
制作分类专题图
12
特征选择 （Feature Selection）
即在所有的特征影像中，选择一组最佳的用来分类 的特征影像的过程。 结合影像本身的特征，针对所希望 区分的类别问题进行选择。 用定量的方法选择：
5
二、基本原理
模式识别理论
模式：某种事物的标准形式。不同类别的事物具有不同 的模式；相同类别的事物模式相同或相近。 模式识别：对待识别的模式做一系列的测量，并将测量 结果与“模式字典”中一组典型的测量值相比较；若和 字典中某一“词目”的比较结果是“吻合”或“较吻 合”，则将待分类模式归为该类。 模式识别系统
如何进行遥感图像的分类与解译
如何进行遥感图像的分类与解译遥感图像是指通过遥感技术获取的地球表面的图像数据。
遥感图像可以包含丰富的地理信息，因此，对遥感图像进行分类与解译是十分重要的，可以帮助我们了解地表覆盖类型、监测环境变化、进行资源调查等。
本文将为读者介绍如何进行遥感图像的分类与解译的基本方法和技巧。
一、遥感图像分类的基本原理遥感图像分类是将图像像素按照其地物类型进行分组，划分为不同的类别。
其基本原理是利用图像的光谱、空间和纹理信息来识别不同的地物类型。
常用的方法包括：像元级分类、目标级分类和语义级分类。
1. 像元级分类像元级分类是将每个像元按照其光谱反射率或辐射率的数值来进行分类。
通过分析图像的光谱特征，将每个像元划分到预定义的类别中。
常用的方法有最大似然分类法、支持向量机和人工神经网络等。
像元级分类主要适用于地物类型相对单一的图像。
2. 目标级分类目标级分类是将图像中的连续像元聚合成具有一定空间形态和特征的地物对象。
通过分析图像的空间关系和纹理特征，将相邻的像元组合为目标，并进行分类。
常用的方法有阈值分割法、区域生长法和聚类法等。
目标级分类适用于地物类型复杂、边界模糊的图像。
3. 语义级分类语义级分类是将图像中的地物类型与具体的语义信息关联起来进行分类。
通过结合地理数据和专业知识，将图像中的地物类型与现实世界中的物体和场景相匹配。
常用的方法有基于规则的分类和知识驱动的分类等。
语义级分类适用于需要更精细、更准确的地物分类任务。
二、遥感图像分类与解译的步骤进行遥感图像分类与解译时，一般需要以下步骤：1. 数据准备首先需要获得高质量的遥感图像数据。
可以通过卫星、航空摄影等方式获取高空分辨率的图像。
同时，还需进行辐射校正、几何校正等数据预处理，以保证数据的质量和准确性。
2. 特征提取根据特定的分类任务，选择合适的特征提取方法。
可以利用图像的光谱、纹理、形态学等特征来描述地物类型。
常用的特征提取方法有主成分分析、小波变换和纹理特征提取等。
遥感影像分类的方法和技巧
遥感影像分类的方法和技巧引言：遥感影像分类是遥感技术中的重要应用之一，能够通过分析影像数据的特征，将遥感影像中的地物或景象进行分类和识别。
本文将探讨遥感影像分类的方法和技巧，介绍常用的分类算法以及处理影像数据的注意事项。
一、遥感影像分类的基本概念遥感影像分类是指将遥感影像中的地物或景象根据它们所代表的信息类型进行划分和标记的过程。
遥感影像分类能够提取出地物的分布和空间分布特征，为后续的地理信息系统分析和决策提供重要支持。
在遥感影像分类中，地物通常被分为几个类别，如水体、植被、建筑等。
二、遥感影像分类的方法1. 基于像元的分类方法基于像元的分类方法是最常用的遥感影像分类方法之一。
该方法将遥感影像划分为许多小的像元单元，并将每个像元单元分配到合适的类别中。
常用的基于像元的分类算法包括最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
2. 基于对象的分类方法基于对象的分类方法将相邻像元按照一定的规则和准则进行合并，形成具有独立特征的地物对象。
该方法在考虑像元的空间关系的基础上，提高了分类的准确性和稳定性。
常见的基于对象的分类算法有分水岭算法、连通域分析等。
三、常用的遥感影像分类算法1. 最大似然分类法最大似然分类法是一种概率统计方法，通过分析遥感影像中不同类别地物的统计特征，给出了地物类别的条件概率密度函数，并根据贝叶斯决策原则进行分类。
该方法适用于多光谱遥感影像的分类，具有简单、快速和高效的特点。
2. 支持向量机支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，通过将样本空间映射到高维特征空间，找到一个最优的超平面将不同类别地物分开。
支持向量机具有处理高维数据和非线性数据的能力，对分类边界的划分有较好的鲁棒性。
3. 人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经网络工作原理的计算模型，通过输入数据和训练样本进行学习和调整权值，实现对未知数据的分类和识别。
人工神经网络在遥感影像分类中具有较强的智能化表现，能够处理复杂的遥感影像，但训练和调参过程相对较为繁琐。
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别遥感影像的地物提取和分类识别是现代测绘技术中的重要内容，它通过对遥感影像的处理与分析，能够快速准确地获取地物信息，为城市规划、农业管理、环境保护等领域提供了有力的支持。
本文将从数据获取、特征提取和分类识别三个方面介绍遥感影像的地物提取和分类识别技术。
首先，数据获取是遥感影像地物提取与分类识别的基础。
遥感影像数据可以通过卫星、航空器和无人机等载体获取。
其中，卫星遥感是最常用的获取方式。
通过卫星传感器获取的遥感影像具有广阔的覆盖范围和较高的空间分辨率，可以获取大面积的地物信息。
而航空器和无人机遥感则具有较高的时间分辨率和较高的空间分辨率，适合于对局部区域进行高精度的地物提取与分类识别。
除了卫星、航空器和无人机，地面观测设备也可以用于获取遥感影像数据，如摄影测量仪、激光雷达等。
这些设备可以提供高质量、高分辨率的遥感影像数据，为地物提取与分类识别提供更准确的输入。
其次，特征提取是遥感影像地物提取与分类识别的关键环节。
遥感影像中地物的特征可以分为两大类：光谱特征和几何特征。
光谱特征是指地物在遥感影像中的反射或辐射特征，通常通过遥感传感器记录的多光谱或高光谱数据来获取。
通过对多光谱或高光谱数据进行预处理和特征提取，可以获取到地物的光谱信息，进而进行地物提取与分类识别。
几何特征是指地物在遥感影像中的形状、大小、纹理等几何属性，可以通过图像分割和图像处理等方法提取出来。
几何特征在地物提取与分类识别中起到了重要的作用，特别是对于一些没有明显光谱差异的地物，几何特征可以提供辅助信息，提高地物提取与分类的准确度。
最后，分类识别是遥感影像地物提取与分类识别的核心任务。
分类识别的目标是将遥感影像中的像元划分为不同的地物类别。
常见的分类方法有监督分类和无监督分类。
监督分类是指人工选择一些代表性样本进行训练，然后根据这些样本对遥感影像进行分类。
无监督分类则是根据遥感影像中像元间的相似度进行自动分类。
如何进行遥感影像分类与解译
如何进行遥感影像分类与解译遥感影像分类与解译是遥感技术的一项重要应用。
随着遥感技术的不断发展和应用范围的不断拓展，遥感影像的分类与解译已经成为土地利用、环境监测、资源调查等领域中不可或缺的手段。
本文将就如何进行遥感影像分类与解译进行探讨。
首先，遥感影像分类与解译的目的是对遥感影像中的特定地物进行识别和分类，并提取相关信息。
为了实现这一目标，我们通常会采用影像解译的方法，即通过人工视觉解读和计算机辅助解读的手段对影像进行分析识别。
影像解译主要包括目视解译、监督分类和非监督分类等方法。
目视解译是最常用的解译方法之一，它通过人眼观察遥感影像，根据自身的经验和知识对地物进行直接识别和分类。
目视解译的优点是直观、灵活，可以根据具体的需求对影像进行精细的解读和识别。
然而，目视解译需要具备较高的专业知识和经验，并且耗时耗力，对大范围的遥感影像解译来说效率较低。
监督分类是一种基于训练样本的解译方法，它通过在遥感影像中选择代表性的样本点，并为其标记所属类别，然后利用机器学习算法进行分类。
监督分类可以克服目视解译的主观性和耗时的缺点，能够快速且准确地对遥感影像进行分类。
常用的监督分类方法有支持向量机（SVM）、决策树（DT）等。
这些方法通过计算样本点的特征值和分类标签，建立分类模型，并将模型应用到整个影像中进行像元级的分类。
非监督分类是一种不依赖于训练样本的解译方法，它通过对遥感影像进行聚类分析，将具有相似光谱特征的像元划分为同一类别。
非监督分类方法可以自动对影像进行分类，可以发现未知的地物类型。
常用的非监督分类方法有k-means聚类、最大似然分类等。
除了上述方法，遥感影像分类与解译还可以与地理信息系统（GIS）相结合，利用地理信息和空间分析方法，实现对地物的精细分类和定量分析。
GIS可以将遥感影像与其他地理数据进行融合，如高程数据、土壤类型、气象数据等，综合利用这些数据进行多源数据分析，提高遥感影像分类与解译的精度和可靠性。
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自
动
识
别
分
类
9
第 8
2.1.1、主成分变换波段间相关性
章
遥 感
Feature Space：影像灰度空间 横轴: MSS 4﹣green
影
纵轴: MSS 5﹣red
像 ➢ MSS 4 与 MSS 5 之间明显相关
自
信息冗余 可以压缩
动 识 别 分 类
一个斜线成分可以包含MSS 4 和 MSS 5 加在一起的 90% 信息量
分
波谱特征空间
类
右图：二维灰度空间中
的影像特征空间
横轴：红光波段
纵轴：近红外波段
理想情况 典型情况 一般情况
6
第 8
1.2、波谱特征空间统计特性
章
遥 感
➢ 同一地物（灰度值）特征向量分布密度函数：满足正态分布 N：像元数
影
m：波段数
像
自
动
识
别
分
类
7
第 8
2、特征变换及特征选择
章
遥 感 影 像
别
的过程，这样可以用少数几个波段数据就可以同样达到最佳
分
分类效果
类
波段组合最优化
特征变换后的数据也在选择范围内
其他数据：DEM、坡度、坡向、植被分布图、道路网线、 土地利用现状图、人口密度图、……
8
第 8
2.1、特征变换
章
遥 感
1. 主成分变换 2. 哈达玛变换
影 3. 穗帽变换
像 4. 比值变换（生物量指标变换）
自
仍以波谱分类方法为主
动
与目视判读技术的目的一致
识
利用计算机技术模拟人的识别功能
别 分 类
➢ 方法 A. 主要采用决策理论（或统计）方法：决策即判别
1. 提取模式（特征空间）属性量测值 标准特征值
波谱特征：最常用，本章主要内容
纹理特征：波谱特征的补充，不能独立进行分类处理
2. 利用决策规则对特征空间进行区域划分 分类
遥感原理与应用（第二版）
孙家抦 主编
武汉大学出版社 2009年6月
2020年11月17日星期二
第 8
第 8 章 遥感影像自动识别分类
章
遥 感 影 像
遥感影像计算机分类：利用计算机对地球表面及其环境的遥感影像进 行属性识别（分类），从而达到识别影像所对应的实际地物，提 取所需要地物信息的目的
是模式识别技术的具体应用
动 识 别 分
2. 计算协方差矩阵ΣX 3. 协方差矩阵ΣX 计算
特征值（Engenvalue） i
类
特征向量（Engenvector）i
4. 特征值排序大 小
5. 特征向量选择Φn ，n＜波段数 6. 坐标系转换：Y =Φn·X
ΣY 为对角矩阵 去相关化
11
第 8
2.1.1、主成分变换新生成的影像
B. 句法（语义、结构）模式识别方法：有待完善
2
第 8
第 8 章 遥感影像自动识别分类
章
遥 感
1. 基础知识 ① 模式、模式识别
5. 非监督分类 + 监督分类 6. 分类后处理、精度评定
影
② 波谱特征空间、地物特征
① 分类后处理
像
空间的聚类统计分析
② 分类后精度评定
自 2. 二维灰度空间 使得一个轴向与这个斜线一
致的话，…
这就是主成分变换
10
第 8
2.1.1、主成分变换步骤
章 遥 感 影
➢ K﹣L 变换：Karhunen﹣Loeve Transform
➢ PCA：Principal Component Analysis
像 ➢ 主（轴）成分分析步骤
自
1. 计算灰度值均值向量 M
识 别 分
② 特征选择 3. 监督分类
类
① 判别函数、判别规则
7. 非波谱信息的应用 ① 高程信息的应用 ② 纹理信息的应用
8. 自动分类新方法简介 ① 模糊聚类算法
② 分类过程
② 神经元网络法
4. 非监督分类 ① K﹣均值聚类法
③ 面向对象分类技术
② ISODATA算法聚类分析
③ 平行管道法聚类分析
别 分 类
面向对象的像元组合模式识别 ➢ 测量值
灰度值
灰度分布的统计值
形态参数
…
4
第 8
1.2、波谱特征空间统计特性
章
遥 感
➢ 多波段遥感影像的每一个像元在每一个波段中均有一个灰度值 在多维灰度坐标系中可以表达为一个波谱特征向量
影
像
自
也可以看作为多维灰度坐标系中的一个投影点
动 识 别
这些投影点的位置因地物不同而呈规律性变化：“星云团” 像元灰度值受多种因素影响 统计性规律变化（正态分布）
章
遥 感 影
➢ 新生成的影像
实质上就是影像灰度坐标系旋转 （矩阵）操作
像
“波段数”为 n ：n 个主成分
自
每一个主成分轴生成一幅新
动
影像
识
新影像灰度值：每个像元特
别
征向量在各个主成分轴上的
分
分量值
类
12
第 8
2.1.1、主成分变换特点
章
遥 感 影
1. 各成分之间去相关
2. 第一成分信息含量最丰富，其他成分 的信息含量依次快速减少
分
地物状态（长势、含水量、病虫害、…）
类
地理位置（高度、朝向、地形、背景、…）
大气条件（水汽、气溶胶、悬浮颗粒、…）
季节
传感器
…
5
第 8
1.2、波谱特征空间统计特性
章
遥 感 影 像 自 动 识 别
➢ 遥感影像特征：某一类地 物的遥感影像灰度值分布 特点，一般用一系列的统 计值表达
➢ 遥感影像特征空间：多波 段遥感影像数据的所有像 元在多维灰度坐标系中的 分布
➢ 波段数目很大时，即使是计算机自动信息分析也较困难
1. 特征变换：是一种遥感影像数字变换处理，使得地物信息可 以集中在新生成“多波段”影像数据的少数几个“波段”中。 或者使得新生成“多波段”影像数据更有利于信息自动提取
自
数据压缩、数据转换
动
逐像元运算
识
2. 特征选择：根据波段相关度最低原则选择少数几个波段数据
像
MSS 影像主成分信息含量比重
自
PCA 1 ：90%±
动
PCA 2 ：7%±
识 别
PCA 3 + 4 ：3%±
分
类
某景 MSS 影像主成分变换前后信息
MSS
2 信息含量（%） PCA
2 信息含量（%）
4
74.2
12.6
1
533.3
94.1
5 249.9
42.5
2
29.9
5.1
6 219.5
37.3
3
3.7
0.6
7
44.5
7.6
4
1.2
0.2
13
第 8
2.1.2、哈达玛变换哈达玛矩阵
章
3
第 8
1.1、模式、模式识别
章
遥 感
➢ 模式：具有某种特定空间特征或几何特征的研究对象（物体） 物体的标准形式，由一组（统计）测量值表达
影
模式识别：将待识别物体的一组特征值（波谱、空间、几何）
像
与多种模式的标准特征值相比较，确定待识别物体归属那一个
自
模式的信息提取过程
动 ➢ 遥感影像分类
识
遥感影像的逐像元模式识别